Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Para isso são necessárias soluções específicas para Big Data que permitam a profissionais de TI trabalhar com informações não-estruturadas a uma grande velocidade.
As ferramentas de Big Data são de grande importância na definição de estratégias de marketing. Com elas é possível, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes. Veja como isso acontece:
Muitos dados em pouco tempo
As soluções de Big Data são feitas para lidar com um grande volume de dados não-estruturados. Isso significa que eles não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. São, por exemplo, posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamento.
Teoricamente, os dados não-estruturados só poderiam ser analisados por humanos. Por outro lado, os dados estruturados podem facilmente ser colocados em uma tabela do Excel, por exemplo. Eles possuem regularidade entre si.
Ferramentas “comuns”, feitas para analisar dados estruturados, como os preços dos supermercados de uma região, não são capazes de analisar dados não-estruturados. As ferramentas de Big Data não devem só dar conta da grande quantidade de dados variáveis, mas devem fazer isso a uma grande velocidade.
As ferramentas de armazenamento de Big Data também são diferentes das usadas para armazenar dados comuns. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos usados no Big Data devem ter elasticidade, pois precisam suportar não só grandes volumes, mas grandes volumes que crescem muito em pouco tempo. Eles também precisam ser flexíveis para aceitar vários tipos de mídias.
Os 5 Vs do Big Data
Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade, como explicamos, diz respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade.
O V de Veracidade é sobre as fontes e a qualidade dos dados, pois eles devem ser confiáveis. Já o V de Valor é relacionado aos benefícios que as soluções de Big Data vão trazer para uma empresa. Cada instituição precisa checar se os benefícios trazidos pela análise de Big Data compensam o alto investimento nas soluções específicas para isso.
Exemplos de uso de Big Data
As empresas usam o Big Data para realizar os desejos dos clientes antes que eles peçam. Um exemplo disso são as sugestões de sites de compras, como a Amazon, e as recomendações de serviços como Netflix e Spotify.
Big Data também pode ser usado para satisfazer os clientes de outras maneiras como, por exemplo, dando mais conforto a ele em situações incômodas, mas que não são desagradáveis o suficiente para chegar a um canal de reclamações da empresa. A companhia aérea Delta identificou que uma das maiores preocupações de seus clientes durante as viagens era com a bagagem. Com base nessa informação, criaram um recurso no aplicativo da companhia que ajuda os viajantes a rastrear suas malas, o Track My Bag.
Na última semana a Microsoft anunciou uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais para realizar pesquisas que podem ajudar a prever engarrafamentos com até uma hora de antecedência. O Projeto de Previsão de Trânsito deve usar dados como números históricos do departamento de transportes, câmeras nas ruas, mapas de trânsito do Bing e posts nas redes sociais.
A análise de Big Data também pode ser usada para dar suporte a ações do governo. Durante a epidemia de gripe suína, uma equipe da Telefônica usou dados da rede de celulares para entender como as pessoas estavam se locomovendo durante o surto da doença. Suas descobertas ajudaram a validar ações do governo para combater a crise.
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