big data e analytics

Big data e Analytics

Big Data é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. Ao longo dos últimos anos, a quantidade de dados gerados tem crescido de forma exponencial. O conceito ganhou força no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição atualmente mainstream de big data em três Vs:

Volume. Organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina. No passado, armazená-los teria sido um problema — mas novas tecnologias (como o Hadoop) aliviaram esse fardo.

Velocidade. Os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Etiquetas RFID, sensores e medições inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real.

Variedade. Dados são gerados em inúmeros formatos — desde estruturados (numéricos, em databases tradicionais) a não-estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras).

A importância do big data não gira em torno da quantidade de dados que você tem, mas do que você faz com eles. Você pode obter dados de várias fontes e analisá-los para encontrar respostas que permitem

1) reduzir custos;

2) economizar tempo;

3) desenvolver novos produtos e otimizar ofertas;

4) tomar decisões mais inteligentes.

Inteligência analítica (em inglês, analytics) é um campo abrangente e multidimensional que se utiliza de técnicas matemáticas, estatísticas, de modelagem preditiva e outros recursos para encontrar padrões e conhecimento significativos em dados.

Quando você combina big data com inteligência analítica de alta performance, você pode realizar tarefas corporativas como:

  • Determinar a causa de falhas, problemas e defeitos quase que em tempo real;
  • Gerar cupons no ponto de venda com base nos hábitos de compra do cliente;
  • Recalcular carteiras de riscos completas em minutos;
  • Detectar comportamentos fraudulentos antes que eles afetem sua organização.

 

Fonte: https://www.sas.com/pt_br/insights/big-data/what-is-big-data.html

Imagem: https://www.opservices.com.br/big-data-analytics/

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