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O que é análise de Big Data?

Como a análise de Big Data funciona e por que ela é importante

O que é análise de Big Data?

A análise de Big Data refere-se aos métodos, ferramentas e aplicativos usados para coletar, processar e derivar insights de conjuntos de dados variados, de alto volume e de alta velocidade. Esses conjuntos de dados podem vir de uma variedade de fontes, como Web, dispositivos móveis, email, mídias sociais e dispositivos inteligentes em rede. Geralmente, eles contêm dados gerados em alta velocidade e variados de forma, variando de estruturado (tabelas de banco de dados, planilhas do Excel) a semiestruturados (arquivos XML, páginas da Web) a não estruturados (imagens, arquivos de áudio).

As formas tradicionais de software de análise de dados não estão equipados para dar suporte a esse nível de complexidade e escala, que é onde os sistemas, ferramentas e aplicativos projetados especificamente para análise de Big Data entram em cena.

Por que a análise de Big Data é importante?

Agora você sabe o que é a análise de Big Data. Mas por que isso importa? E, o mais importante, como a compreensão e o uso de Big Data podem nos ajudar?

Os dados são inseridos na malha diária de nossas vidas. Com o aumento das tecnologias móveis, sociais e inteligentes associadas ao Internet das Coisas (IoT), agora transmitimos mais dados do que nunca—e em uma velocidade desassociável. Graças à análise de Big Data, as organizações agora podem usar essas informações para melhorar rapidamente a maneira como trabalham, pensam e fornecem valor aos clientes. Com a assistência de ferramentas e aplicativos, Big Data pode ajudá-lo a obter insights, otimizar operações e prever resultados futuros.

Essa capacidade de derivar insights para informar melhor a tomada de decisões é o motivo pelo qual big data é importante. É assim que um varejista pode aprimorar suas campanhas publicitárias direcionadas ou como um fornecedor de atacado pode resolver gargalos na cadeia de fornecedores. Também é assim que um provedor de serviços de saúde pode descobrir novas opções de atendimento clínico com base nas tendências de dados dos pacientes. A análise de Big Data permite uma abordagem mais holística e controlada por dados para tomada de decisão, promovendo, por sua vez, o crescimento, a eficiência e a inovação.

Agora que você sabe a importância de Big Data, bem como a importância da análise de dados, vamos nos aprofundar em como a análise de Big Data funciona.

Como funciona a análise de Big Data?

Soluções de análise coletam insights e preveem resultados analisando conjuntos de dados. No entanto, para que os dados sejam analisados com êxito, eles devem primeiro ser armazenados, organizados e limpos por uma série de aplicativos em um processo de preparação passo a passo integrado:

  • Coletar. Os dados, que vêm em formulários estruturados, semiestruturados e não estruturados, são coletados de várias fontes na Web, em dispositivos móveis e na nuvem. Em seguida, ele é armazenado em um repositório—um data lake ou data warehouse—em preparação para ser processado.
  • Processo. Durante a fase de processamento, os dados armazenados são verificados, classificados e filtrados, o que os prepara para uso adicional e melhora o desempenho das consultas.
  • Depurar. Após o processamento, os dados são depurados. Conflitos, redundâncias, campos inválidos ou incompletos e erros de formatação no conjunto de dados são corrigidos e limpos.
  • Analisar. Os dados agora estão prontos para serem analisados. A análise de Big Data é realizada por meio de ferramentas e tecnologias como mineração de dados, IA, análise preditiva, aprendizado de máquina e análise estatística, que ajudam a definir e prever padrões e comportamentos nos dados.

Principais ferramentas e tecnologias de análise de Big Data

Embora ele seja conhecido como um único sistema ou solução, a análise de Big Data é composta de muitas tecnologias e ferramentas individuais trabalhando em conjunto para armazenar, mover, dimensionar e analisar dados. Eles podem variar dependendo da sua infraestrutura, mas aqui estão algumas das ferramentas mais comuns de análise de Big Data que você encontrará:

Coleta e armazenamento

  • Hadoop. Uma das primeiras estruturas para atender aos requisitos da análise de Big Data, o Apache Hadoop é um ecossistema de software livre que armazena e processa grandes conjuntos de dados por meio de um ambiente de computação distribuído. O Hadoop pode escalar ou reduzir verticalmente, dependendo de suas necessidades, o que o torna uma estrutura altamente flexível e econômico para gerenciar Big Data.
  • Bancos de dados NoSQL. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, que são relacionais, os bancos de dados NoSQL não exigem que seus tipos de dados aderam a um esquema ou estrutura fixa. Isso permite que eles deem suporte a todos os tipos de modelos de dados, o que é útil ao trabalhar com grandes quantidades de dados semiestruturados e brutos. Devido à flexibilidade, os bancos de dados NoSQL também provaram ser mais rápidos e escalonáveis do que os bancos de dados relacionais. Alguns exemplos populares de NoSQL incluem MongoDB, Apache CouchDB e Azure Cosmos DB.
  • Data lakes e warehouses. Depois que os dados são coletados de suas fontes, eles devem ser armazenados em um silo central para processamento adicional. Um data lake contém dados brutos e não estruturados, que estão prontos para serem usados entre aplicativos, enquanto um data warehouse é um sistema que extrai dados estruturados e predefinidos de uma variedade de fontes e processos que dados para uso operacional. Ambas as opções têm funções diferentes, mas geralmente trabalham juntas para criar um sistema bem organizado para armazenamento de dados.

Processando

  • Software de integração de dados. As ferramentas de integração de dados conectam e consolidam dados de diferentes plataformas em um hub unificado, como um data warehouse, para que os usuários tenham acesso centralizado a todas as informações necessárias para mineração de dados, relatórios de business intelligence e finalidades operacionais.
  • Processamento de dados na memória. Embora o processamento de dados tradicional seja baseado em disco, o processamento de dados na memória usa RAM ou memória para processar dados. Isso aumenta consideravelmente as velocidades de processamento e transferência, possibilitando que as organizações obtenham insights em tempo real. Estruturas de processamento como Apache Spark executam processamento em lotes e processamento de fluxo de dados em tempo real na memória.

Esfregar

  • Ferramentas de pré-processamento e depuração de dados. Para garantir que seus dados sejam da mais alta qualidade, as ferramentas de limpeza de dados resolvem erros, corrigem erros de sintaxe, removem valores ausentes e removem duplicatas. Em seguida, essas ferramentas padronizem e validem seus dados para que eles estejam prontos para análise.

Análise

  • Mineração de dados. A análise de Big Data obtém informações dos dados por meio de processos de descoberta de conhecimento, como mineração de dados, que extrai padrões subjacentes de grandes conjuntos de dados. Por meio de algoritmos projetados para identificar relações notáveis entre os dados, a mineração de dados pode definir automaticamente as tendências atuais nos dados, estruturados e não estruturados.
  • Análise preditiva. A análise preditiva ajuda a criar modelos analíticos que preveem padrões e comportamento. Isso é feito por meio do aprendizado de máquina e de outros tipos de algoritmos estatísticos, que permitem identificar resultados futuros, melhorar as operações e atender às necessidades dos usuários.
  • Análise em tempo real. Conectando uma série de pipelines de streaming escalonáveis de ponta a ponta, soluções de streaming em tempo real, como Azure Data Explorer armazenam, processam e analisam seus dados multiplataforma em tempo real, permitindo que você obtenha insights instantaneamente.

Usos e exemplos de análise de Big Data

Atualmente, muitos dos principais setores usam diferentes tipos de análise de dados para tomar decisões mais informadas sobre estratégia de produto, operações, vendas, marketing e atendimento ao cliente. A análise de Big Data possibilita que qualquer organização que trabalhe com grandes quantidades de dados obtenha insights significativos desses dados. Aqui estão apenas alguns aplicativos da vida real entre muitos:

  • Desenvolvimento de produtos. A análise de Big Data ajuda as organizações a definir o que seus clientes desejam, descobrindo suas necessidades por meio de grandes volumes de dados de análise de negócios, desenvolvimento de recursos de gerenciamento e estratégia de roteiro.
  • Personalização. Plataformas de streaming e varejistas online analisam o envolvimento do usuário para criar uma experiência mais personalizada na forma de recomendações, anúncios direcionados, vendas e programas de fidelidade.
  • Gerenciamento da cadeia de fornecedores. A análise preditiva define e prevê todos os aspectos da cadeia de fornecedores, incluindo inventário, aquisição, entrega e devoluções.
  • Serviços de saúde. A análise de Big Data pode ser usada para obter insights importantes dos dados do paciente, o que ajuda os provedores a descobrir novos diagnósticos e opções de tratamento.
  • Preço. Os dados de vendas e transações podem ser analisados para criar modelos de preços otimizados, o que ajuda as empresas a tomar decisões de preços que maximizam a receita.
  • Prevenção de fraudes. As instituições financeiras usam a mineração de dados e o aprendizado de máquina para reduzir o risco detectando e prevendo padrões de atividade fraudulenta.
  • Operações. A análise de dados financeiros ajuda as organizações a detectar e reduzir custos operacionais ocultos, economizando dinheiro e aumentando a produtividade.
  • Aquisição e retenção do cliente. Varejistas online usam histórico de pedidos, dados de pesquisa, revisões online e outras fontes de dados para prever o comportamento do cliente, que eles podem usar para criar uma retenção melhor.

Benefícios e desafios da análise de Big Data

Conforme ilustrado por seus muitos casos de uso, o Big Data beneficia as organizações em um amplo conjunto de setores e uma variedade diversificada de contextos. No entanto, considerando a natureza complexa de sua infraestrutura, o Big Data também apresenta algumas preocupações a serem consideradas. Aqui estão alguns desafios de Big Data a serem observados:

  • Mantendo seus dados organizados e acessíveis. O maior desafio associado ao Big Data é descobrir como gerenciar o grande volume de informações que estão chegando para que elas fluam corretamente em todos os seus aplicativos. É essencial que você evite silos, mantenha seus dados integrados e planeje sua infraestrutura em torno de uma estratégia de gerenciamento eficaz.
  • Controle de qualidade. Manter a precisão e a qualidade de seus dados pode ser difícil e demorado, especialmente quando esses dados estão chegando rapidamente em um volume muito alto. Antes de executar qualquer análise, verifique se os processos de coleta, processamento e limpeza de dados estão integrados, padronizados e otimizados.
  • Mantendo seus dados seguros. Com violações de dados em alta, proteger seus dados é mais importante do que nunca. À medida que seu sistema de análise cresce, a oportunidade de desafios de segurança também aumenta na forma de dados falsos, vazamentos, problemas de conformidade e vulnerabilidades de software. Criptografar seus dados, acompanhar as auditorias de segurança e realizar sua devida auditoria ajuda a atenuar algumas dessas preocupações.
  • Escolhendo as ferramentas certas. A série de ferramentas e tecnologias disponíveis pode ser difícil de escolher. É por isso que é importante se instruir, manter-se informado e, se possível, contratar ou consultar um especialista quando necessário.

Apesar de quanto trabalho pode ser necessário para configurar e gerenciar sistemas com eficiência, as vantagens de usar a análise de Big Data vale a pena o esforço. Para qualquer pessoa que busca uma abordagem mais informada e controlada por dados sobre como ela executa uma organização, os benefícios de longo prazo do Big Data são muito válidos. Aqui estão apenas algumas:

  • Tempo mais rápido para insight. Com velocidade e eficiência incomparáveis, a análise de Big Data ajuda as organizações a transformar informações em informações em uma taxa mais rápida. Esses insights são usados para tomar decisões informadas sobre produtos, operações, marketing e outras iniciativas de negócios.
  • Eficiência de custo. Grandes quantidades de dados exigem armazenamento, o que pode ser caro de manter. Mas com o advento de sistemas de armazenamento mais escalonáveis, as organizações agora podem maximizar a eficiência operacional, reduzindo os custos. Isso significa margens de lucro mais altas, bem como sistemas mais produtivos.
  • Satisfação do usuário. Os recursos avançados de business intelligence do Big Data não apenas analisam tendências do cliente, mas também preveem o comportamento por meio de análise preditiva. Ao aprender mais sobre o que os usuários desejam, as organizações podem criar produtos personalizados que atendam às suas necessidades.

Perguntas frequentes

  • A análise de Big Data refere-se ao processo de análise de conjuntos de dados complexos para tomar decisões mais informadas sobre a maneira como trabalham, pensam e fornecem valor aos clientes. Geralmente, ela é caracterizada por conjuntos de dados que são altos em volume, variedade e velocidade, que as formas tradicionais de análise de dados não são capazes de lidar.

    Tenha uma introdução à análise de Big Data
  • Hoje, os dados estão sendo gerados em uma escala e velocidade sem precedentes. Com a análise de Big Data, as organizações em uma ampla variedade de setores agora podem usar esse influxo de informações para obter insights, otimizar operações e prever resultados futuros, por sua vez promovendo o crescimento.

    Saiba por que a análise de Big Data importa
  • A análise de Big Data usa uma variedade de ferramentas e tecnologias que trabalham juntas para coletar, processar, limpar e analisar dados. Dependendo da sua infraestrutura, isso pode incluir estruturas de armazenamento distribuído, bancos de dados não relacionais, data lakes e warehouses, processamento de dados na memória, ferramentas de mineração de dados e ferramentas para análise preditiva.

    Explore as principais ferramentas e tecnologias
  • Qualquer organização que trabalha com grandes quantidades de dados pode se beneficiar de uma solução de análise escalonável, que é por isso que muitos setores principais, incluindo varejo, entretenimento e serviços de saúde, já usam Big Data para definir estratégia, reduzir custos e prever as necessidades dos clientes.

    Veja mais exemplos e casos de uso

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