O que é big data e para que serve? Exemplos e usos práticos

Tanto que um dos principais pontos de qualquer estratégia de análise de qualidade é exportar os relatórios certos. Você não precisa fazer parte de uma grande empresa para aplicar a ideia do Big Data. Muitas empresas usam essa análise para reduzir o seu Custo de Aquisição por Cliente (CAC), customer lifetime value (CLTV), otimizar preços, descontos e muito, muito mais. Conhecer e entender o que a sua concorrência está fazendo é bem importante para o sucesso do seu negócio. Se pensarmos bem, as plataformas de automação armazenam informações sobre o usuário, características de comportamento, e até métricas de rendimento de campanhas e ações. Os motivos podem ser vários e se você está envolvido no mundo do trade marketing, venda direta ou marketing multinível, Big Data pode ser a sua melhor amiga — e talvez você nem saiba.

Serviços Gerenciados 24/7

Segundo esta reportagem (em inglês), publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD. Recentemente, gestores têm utilizado muito a “filosofia” de https://www.ocafezinho.com/desenvolvimento-web-alem-do-codigo-a-importancia-da-criatividade-e-oportunidades-na-area/ como uma ferramenta de apoio estratégico. Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem saltar na frente e aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.

Pronto para implementar o Big Data analytics?

  • Depois, os dados se transformam em informações e são elas as responsáveis por direcionar os próximos passos.
  • É uma mistura de texto, imagens e dados estruturados como formulários ou informações transacionais.
  • Um exemplo são os sistemas de verificação de vulnerabilidades que são utilizados pela equipe de TI para fazer uma varredura na rede da empresa.
  • Por sua vez, os dados não estruturados são aqueles que apresentam uma alta complexidade para se trabalhar.
  • É por meio desse conceito que a empresa reduz as decisões tomadas por achismo ou felling e passa a ter mais certeza sobre o que fazer em cada situação.

Os dados estruturados são os dados com estrutura rígida em formato tabular, com linhas e colunas. A Rock Content oferece soluções para produção de conteúdo de alta qualidade, aumento do tráfego orgânico e conversões, e construção de experiências interativas que transformarão os resultados da sua empresa ou agência. Ferramentas gratuitas como o Google Analytics e até mesmo outras de gerenciamento de redes sociais, email marketing e automação de marketing podem render insights interessantes.

  • O Big Data permite que o comportamento do consumidor seja compreendido em um nível inédito pelas empresas.
  • “Meu concorrente fez uma promoção com descontos muito altos” ou “Minhas ações de marketing não estão funcionando”.
  • Isso levou ao desenvolvimento de tecnologias como o Hadoop, um framework de processamento distribuído, que permitiu o armazenamento e análise eficazes de grandes volumes de dados.
  • Grande parte desses insights vem do comportamento do seu público e te ajuda a criar promoções específicas para o seu mercado.

O que é Big Data Analytics?

Big Data

O IoT se trata de toda uma rede de dispositivos inteligentes que podem ser conectados à internet, emitindo dados relevantes para as empresas. Uma solução de curso de desenvolvimento web analytics é muito útil para a construção de relacionamento com os clientes, por meio dos dados. Uma das grandes vantagens do big data analytics é unir diferentes mídias e meios para entregar análises mais precisas. Com base nos resultados do monitoramento do público e das avaliações geradas, você compreende melhor o comportamento de clientes e leads. Para mostrar a importância de uma solução de big data, separamos alguns de seus principais usos nas empresas.

Dessa forma, é possível encontrar gargalos na produção e verificar quais são os fatores responsáveis pela lentidão dos processos. Para entender de uma forma mais simples, podemos considerar o Big Data como se fosse uma extensão do prisma humano, já que consegue perceber as movimentações em todo o banco de dados. Além do Big Data, o Machine Learning também é usado para combater e prevenir cibercrimes e ataques em organizações de diferentes setores. Ou seja, é possível separar e criptografar dados para impedir que pessoas – que não têm permissão de acesso – possam capturá-los. Por sua vez, os dados não estruturados são aqueles que apresentam uma alta complexidade para se trabalhar. Neles, não é possível encontrar qualquer tipo de estruturação, sendo necessária uma preparação prévia na análise.

Big Data

Com essas métricas em mãos, pode-se avaliar o que deu certo no passado para buscar inovações, repetir as ações que tiveram êxito e definir estratégias de marketing mais eficazes. As empresas precisam conectar e relacionar hierarquias e múltiplas ligações de dados. Como os dados vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas. Afinal, dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis. São os sistemas de gestão, que podem fazer essa ponte entre setores, dispositivos e equipamentos, e centralizar os dados do negócio. Os sistemas de computação modernos fornecem a velocidade, a potência e a flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades e tipos de informações.

Um sistema big data é capaz de analisar um grande volume de dados em busca de padrões que denotem possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos. Em um alto nível, uma estratégia de big data é um plano projetado para ajudar sua empresa a supervisionar e melhorar a maneira como se adquire, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização. E se houver uma forma de prever os comportamentos dos consumidores, capaz de influenciar as decisões de negócio para conquistar melhores resultados? O Marketing é uma das áreas que mais encontra potencial no uso das informações provenientes da análise de Big Data.

  • Atualmente, o mercado de trabalho para um profissional especializado em big data é bastante competitivo, principalmente depois do boom da tecnologia.
  • Portanto, é preciso conectar e correlacionar os elementos, criar hierarquias e ligações múltiplas para os dados, ou seja, criar vínculos entre eles.
  • Na verdade, Machine Learning só faz sentido porque estamos tratando de dados em volumes muito grandes.
  • Isso significa que não vamos encontrar prontas as respostas que precisamos, como se fosse uma caixa de biscoitos da sorte.
  • O machine learning, por sua vez, é um subcampo da Inteligência Artificial (IA), que praticamente monopolizou o debate sobre IA nos últimos anos.