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O que é análise de Big Data?

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

O que é análise de Big Data?

A análise de Big Data refere-se a métodos, ferramentas e aplicativos usados para coletar, processar e extrair insights de conjuntos de dados variados, de alto volume e alta velocidade. Esses conjuntos de dados são provenientes de várias fontes, como Web, celular, email, redes sociais e dispositivos inteligentes em rede. Geralmente apresentam dados que são gerados em alta velocidade e de formas diferentes, variando de estruturados (tabelas de banco de dados, planilhas do Excel) a semiestruturados (arquivos XML, páginas da Web) e não estruturados (imagens, arquivos de áudio).

As formas tradicionais de software de análise de dados não estão preparadas para suportar esse nível de complexidade e escala, que é onde os sistemas, as ferramentas e os aplicativos projetados especificamente para análise de Big Data entram em ação.

Por que a análise de Big Data é importante?

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

Os dados estão entrelaçados no tecido cotidiano das nossas vidas. Com a ascensão de dispositivos móveis, redes sociais e tecnologias inteligentes associadas à IoT (Internet das Coisas), hoje transmitimos mais dados do que nunca, e a uma velocidade vertiginosa. Graças à análise de Big Data, as organizações podem usar essas informações para melhorar rapidamente a maneira como trabalham, pensam e oferecem benefícios aos clientes. Com a ajuda de ferramentas e aplicativos, o Big Data pode ajudar a extrair insights, otimizar operações e prever resultados.

Essa capacidade de aproveitar insights para embasar melhor a tomada de decisões é o motivo pelo qual o Big Data é importante. É como um varejista pode melhorar as campanhas publicitárias direcionadas ou um atacadista pode resolver gargalos na cadeia de suprimentos. É também como um profissional de saúde pode descobrir novas opções de atendimento clínico com base nas tendências de dados do paciente. A análise de Big Data possibilita uma abordagem mais holística e orientada por dados durante a tomada de decisões, promovendo crescimento, eficiência e inovação.

Agora que você conhece a importância do Big Data e da análise de dados, vamos nos aprofundar em como funciona a análise de Big Data.

Como funciona a análise de Big Data?

As soluções de análise extraem 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 integrado e passo a passo:

  • Coleta. Os dados, que podem ser estruturados, semiestruturados e não estruturados, são coletados de várias fontes na Web, em dispositivos móveis e na nuvem. São armazenados em um repositório (um data lake ou data warehouse) em preparação para serem processados.
  • Processamento. Durante a fase de processamento, os dados armazenados são verificados, classificados e filtrados, o que os prepara para uso posterior e melhora o desempenho das consultas.
  • Depuração. Após o processamento, os dados são limpos. Conflitos, redundâncias, campos inválidos ou incompletos e erros de formatação no conjunto de dados são corrigidos e limpos.
  • Análise. Os dados 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 tecnologias e ferramentas de análise de Big Data

Muitas vezes tratada como um único sistema ou solução, a análise de Big Data é, na verdade, composta por muitas tecnologias e ferramentas individuais que trabalham juntas para armazenar, migrar, escalonar e analisar dados. Elas podem variar dependendo da sua infraestrutura, mas estas são algumas das ferramentas de análise de Big Data mais usadas:

Coleta e armazenamento

  • Hadoop. Uma das primeiras estruturas a atender aos requisitos de análise de Big Data, o Apache Hadoop é um ecossistema de código aberto que armazena e processa grandes conjuntos de dados por meio de um ambiente de computação distribuído. O Hadoop pode ser expandido ou reduzido, dependendo das suas necessidades, o que o torna uma estrutura altamente flexível e econômica para o gerenciamento de Big Data.
  • Bancos de dados NoSQL. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, que são relacionais, os NoSQL não exigem que seus tipos de dados sigam um esquema ou uma estrutura fixa. Isso possibilita a compatibilidade com todos os tipos de modelos de dados, o que é útil quando trabalhamos com grandes quantidades de dados semiestruturados e brutos. Devido à sua flexibilidade, os bancos de dados NoSQL também provaram ser mais rápidos e escalonáveis que os relacionais. Alguns exemplos conhecidos de NoSQL são MongoDB, Apache CouchDB e Azure Cosmos DB.
  • Data lakes e data warehouses. Depois de serem coletados de suas fontes, os dados devem ser armazenados em um silo central para posterior processamento. Um data lake contém dados brutos e não estruturados, que estão prontos para serem usados em aplicativos, enquanto um data warehouse é um sistema que extrai dados estruturados e predefinidos de diferentes fontes e os processa para uso operacional. As duas opções têm funções diferentes, mas geralmente trabalham juntas para compor um sistema bem organizado de armazenamento de dados.

Processamento

  • 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 fins operacionais.
  • Processamento de dados na memória. Enquanto o método tradicional é feito no disco, o processamento de dados na memória usa RAM: a memória. Isso aumenta substancialmente as velocidades de processamento e transferência, possibilitando que as organizações extraiam insights em tempo real. Estruturas como o Apache Spark executam o processamento em lotes e o processamento de fluxo de dados em tempo real na memória.

Depuração

  • Ferramentas de pré-processamento e depuração de dados. Para garantir que os dados sejam da mais alta qualidade, as ferramentas de limpeza de dados resolvem erros, corrigem a sintaxe, removem valores ausentes e eliminam duplicatas. Essas ferramentas padronizam e validam os dados para que estejam prontos para análise.

Análise

  • Mineração de dados. A análise de Big Data extrai insights 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 relacionamentos notáveis entre os dados, a mineração pode definir automaticamente as tendências atuais, tanto em dados estruturados quanto não estruturados.
  • Análise preditiva. A análise preditiva ajuda a criar modelos analíticos que preveem padrões e comportamentos. Isso é feito por meio de aprendizado de máquina e outros tipos de algoritmos estatísticos, identificando resultados futuros, melhorando as operações e atendendo às necessidades dos usuários.
  • Análise em tempo real. Conectando uma série de pipelines de streaming de ponta a ponta escalonáveis, soluções de streaming em tempo real, como o Azure Data Explorer , armazenam, processam e analisam os dados de plataforma cruzada em tempo real, possibilitando a extração de insights instantaneamente.

Usos e exemplos de análise de Big Data

Muitas indústrias importantes estão usando diferentes tipos de análise de dados para tomar decisões mais informadas sobre estratégia de produtos, operações, vendas, marketing e atendimento ao cliente. A análise de Big Data possibilita que qualquer organização que trabalhe com grandes quantidades de dados extraia insights significativos deles. Estes são alguns aplicativos na vida real:

  • Desenvolvimento de produtos. A análise de Big Data ajuda as organizações a definir o que os clientes desejam, descobrindo as necessidades deles por meio de grandes volumes de dados de análise de negócios, direcionando o desenvolvimento de recursos e a estratégia de roteiro.
  • Personalização. Plataformas de streaming e varejistas online analisam o engajamento do usuário para criar uma experiência mais personalizada na forma de recomendações, anúncios direcionados, upselling e programas de fidelidade.
  • Gerenciamento da cadeia de fornecedores. A análise preditiva define e prevê todos os aspectos da cadeia de fornecedores, como estoque, aquisição, entrega e devoluções.
  • Assistência médica. A análise de Big Data pode ser usada para extrair informações importantes dos dados dos pacientes, o que ajuda os profissionais de saúde a fazer novos diagnósticos e definir outras opções de tratamento.
  • Precificação. Os dados de vendas e transações podem ser analisados para criar modelos de precificação otimizados, o que ajuda as empresas a tomar decisões que maximizem a receita.
  • Prevenção de fraudes. As instituições financeiras usam mineração de dados e aprendizado de máquina para minimizar riscos, 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.
  • Captação e retenção de clientes. Os varejistas online usam o histórico de pedidos, dados de pesquisa, avaliações online e outras fontes de dados para prever o comportamento dos clientes, gerando uma melhor retenção.

Saiba mais sobre análise de Big Data em escala corporativa

Benefícios e desafios da análise de Big Data

Como ilustrado por seus muitos casos de uso, o Big Data beneficia organizações em um amplo conjunto de setores e em uma grande variedade de contextos. No entanto, dada a natureza complexa da infraestrutura, o Big Data também apresenta alguns desafios que devem ser considerados, entre eles:

  • Manter os dados organizados e acessíveis. O maior desafio associado ao Big Data é descobrir como gerenciar o grande volume de informações que chegam para que elas fluam adequadamente em todos os aplicativos. É essencial que você evite silos, mantenha os dados integrados e planeje a infraestrutura em torno de uma estratégia de gerenciamento eficaz.
  • Controle de qualidade. Manter a precisão e a qualidade dos dados pode ser difícil e demorado, especialmente quando esses eles estão chegando rapidamente em um volume muito alto. Antes de fazer qualquer análise, você deve garantir que os processos de coleta, processamento e limpeza de dados estejam integrados, padronizados e otimizados.
  • Manter os dados seguros. Com o aumento das violações de dados, proteger seus dados é mais importante do que nunca. À medida que seu sistema de análise cresce, aumenta também a ameaça à segurança na forma de dados falsos, vazamentos, problemas de conformidade e vulnerabilidades de software. Criptografar os dados, acompanhar as auditorias de segurança e fazer a devida diligência ajuda a reduzir algumas dessas preocupações.
  • Escolher as ferramentas certas. A abundância de ferramentas e tecnologias disponíveis pode ser esmagadora. Por isso é tão importante estar sempre se atualizando e, se possível, contratar ou consultar um especialista quando necessário.

Apesar do trabalho necessário para configurar e gerenciar sistemas com eficiência, as vantagens de usar a análise de Big Data valem o esforço. Para quem busca uma abordagem mais embasada por dados sobre como administrar uma organização, os benefícios de longo prazo do Big Data são inestimáveis. Confira alguns deles:

  • Insights mais rápidos. Com velocidade e eficiência incomparáveis, a análise de Big Data ajuda as organizações a transformar informações em insights em um ritmo mais rápido. Esses insights são usados para tomar decisões embasadas sobre produtos, operações, marketing e outras iniciativas de negócios.
  • Economia. Grandes quantidades de dados exigem armazenamento, cuja manutenção pode ser cara. Mas com o advento de sistemas de armazenamento mais escalonáveis, as organizações agora podem maximizar a eficiência operacional e reduzir custos. Isso se traduz em margens de lucro maiores e sistemas mais produtivos.
  • Satisfação do usuário. Os recursos avançados de business intelligence do Big Data não apenas analisam as tendências dos clientes, mas também preveem o comportamento por meio de análises preditivas. Aprendendo mais sobre o que seus usuários desejam, as organizações podem criar produtos personalizados que atendam às necessidades deles.

Perguntas frequentes

  • A análise de Big Data refere-se ao processo de análise de conjuntos de dados complexos para tomar decisões mais embasadas sobre a maneira como trabalhar, pensar e oferecer benefícios aos clientes. É frequentemente caracterizada por conjuntos de dados com alto volume, variedade e velocidade, que as formas tradicionais de análise de dados não conseguem lidar.

    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 de vários setores agora podem usar esse influxo de informações para extrair insights, otimizar operações e prever resultados, promovendo o crescimento

    Saiba por que a análise de Big Data é importante

  • 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 data warehouses, processamento de dados na memória, ferramentas de mineração de dados e ferramentas para análise preditiva.

    Explorar as principais ferramentas e tecnologias

  • Qualquer organização que trabalhe com grandes quantidades de dados pode se beneficiar de uma solução de análise escalonável. É por isso que muitos setores importantes, como varejo, entretenimento e saúde, já usam Big Data para definir estratégias, reduzir custos e antecipar as necessidades dos clientes.

    Confira mais exemplos e casos de uso

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