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Categoria: Big Data

Como Big Data e Data Analytics podem revolucionar a produção

Big Data e Data Analytics

A tecnologia mudou a forma como nos relacionamos com o mundo e como o interpretamos e o organizamos. Vivemos em meio a um volume crescente de dados e no campo não é diferente! 

A transformação digital impactou o setor com a chegada da Agricultura 4.0. A nova realidade promove um aumento cada vez maior de dados provindos de equipamentos tecnológicos, softwares e satélites. 

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Tudo o que você precisa saber Big Data e o Agronegócio

Big Data no Agronegócio: Confira tudo o que você precisa saber.

O Brasil tem o agronegócio como destaque e, para se manter assim, conta com o BIG DATA para sanar as demandas de investimento tecnológico.

Além de garantir a qualidade dos alimentos, é preciso seguir normas ambientais e reduzir os desperdícios. Dessa forma, o campo acaba gerando cada vez mais dados – capturados por equipamentos, softwares e satélites – que são aproveitados de forma estratégica.

Todo esse processo é conhecido, hoje, como Agro 4.0 e impacta diretamente na produtividade como um todo.

 

Entendendo o que é Big Data.

Muitos acreditam que Big Data é um grande volume de dados que circula no meio digital. O Big Data, porém, também existe na parte da análise dos dados, na extração de informação relevante e aplicação da informação.

Por serem armazenados na nuvem, os dados podem ser consultados de todos os lugares, desde a sede da fazenda até qualquer local que o negócio esteja. 

Em resumo, o Big Data, serve aos fins de rastreabilidade, predição e gestão dos sistemas produtivos

Com capacidade de lidar com qualquer tipo de registro digital, existem alguns assuntos que são indispensáveis e que o Big Data consegue registrar ajudando o agronegócio, como: vídeos de geolocalização, as características do solo e os históricos de consumo de água e rotação de culturas.

Baseado em 5 princípios (da velocidade, volume, veracidade, variedade e valor), o Big Data utiliza diversas informações coletadas em tempo real para gerar expertise.

Aplicado à agricultura de precisão, a análise de dados fornece informações para os agricultores e máquinas garantindo a otimização de adubos, sementes e outros. Também é possível identificar ameaças e vulnerabilidades, planejando ações preventivas que evitam prejuízos.

 

Como aplicar o Big Data no agronegócio

No setor do agronegócio, o big data ajuda muito a agricultura de precisão. Com a automatização e troca de dados, o big data entra em cena para traduzir tudo em informação relevante.

Com esse tipo de informação em mãos, o produtor é capaz de saber com precisão quanto vai ser aplicado de insumo, por exemplo. 

Dessa forma, com o uso do Big Data e do grande volume de dados capturados, é possível diminuir os custos produtivos e evitar a contaminação por agrotóxicos, produzindo mais e melhor.

O Big Data também pode, unido à telemetria, avaliar a performance, velocidade e desgaste de equipamentos, enviando feedbacks ao operador para que seja feita toda manutenção necessária.

O fato é que o Big Data dá sugestões bastante específicas para os produtores.

 

O que é agricultura de precisão?

Na agricultura de precisão as lavouras não são uniformes, precisando de forma de cuidado específicas que irão tirar proveito econômico disso. Ela não é uma tecnologia, mas um sistema de gestão da lavoura.

Com a agricultura de precisão é possível melhorar a tomada de decisão, já que ela usa muito do big data. Usando-a corretamente é possível reduzir o desperdício, aumentar os lucros e proteger o meio ambiente.

 

Quais as vantagens no uso do Big Data

A análise de dados traz muitos benefícios sendo o próprio gerenciamento do negócio, por exemplo. Para manter tudo funcionando, é muito importante usar esses dados na hora da tomada de decisão.

Com o auxílio do Big Data, como vimos, todas essas decisões são feitas por meio de análise de dados ao invés de puro achismo de um gestor. Diversas são as vantagens do uso do Big Data no Agronegócio e vamos conhecer algumas delas agora.

 

Controle remoto das operações

Com o uso do big data, o produtor é capaz de saber em tempo real o que está acontecendo, mesmo que a distância. Podendo analisar indicadores e tomar decisões na hora certa, garantindo maior qualidade. Isto também o ajuda a ganhar tempo para se dedicar a outros âmbitos do negócio.

 

Sustentabilidade

É possível antecipar problemas, como a ocorrência de uma doença específica. Os dados são usados para simular diferentes hipóteses e calcular a probabilidade de infestação. Dessa forma, o agricultor consegue estipular corretamente onde pulverizar, além do volume apropriado de inseticida ou fungicida a ser aplicado naquela lavoura.

Resumindo, o Big Data na agricultura contribui para o fim do uso exagerado de insumos, incluindo os produtos químicos e biológicos. Protegendo os ecossistemas locais.

 

Redução de custos

Com a queda do consumo de água, fertilizantes e defensivos, há uma sensível redução dos custos operacionais e, consequentemente, um aumento da lucratividade.

 

Novas oportunidades

Além disso, a implantação desses controles favorece o surgimento de novas oportunidades e a exploração de outros mercados, mais sustentáveis.

 

Operações mais eficientes

Por último, mas não menos importante, é preciso mencionar o aumento da produtividade. A análise de dados ajuda na detecção de gargalos e instabilidades, que devem ser eliminados por meio de projetos pontuais.

Possibilita, também, uma reorganização dos ciclos de plantio, assegurando a total recuperação do solo para a próxima safra. 

 

Como podemos ver o big data está cada vez mais se tornando importante e ajudando o setor do agronegócio crescer de forma exponencial. Conte com a BDA Solutions – Big Data e Analytics, para te ajudar nessa empreitada e use os dados a seu favor.

Excesso de Informação e Big Data: como fazer Detox Digital

Excesso de informações no Big Data: Como fazer um Detox Digital

O excesso de informação pode ser prejudicial para o Big Data, um dos assuntos mais comentados do ano!

O big data pode, inclusive, ser uma excelente forma de gerenciar negócios, além de ajudar muito na tomada de decisão. 

Vamos entender melhor neste artigo como o excesso de informação pode ser prejudicial ao big data e entender o conceito de detox digital e como ele pode ajudar sua empresa.

 

O excesso de informação

O excesso de informação fragmentada têm asfixiado e imobilizado as pessoas. É preciso saber filtrar dados reais dos falsos, isso muitas vezes cria um ciclo vicioso de busca por informação. 

Por conta disso, foi criado o termo ‘infoxicação’, pelo espanhol Cornellá que determina a relação entre a informação e a intoxicação, explicando a dificuldade para administrar a avalanche de informação que somos bombardeados por dia.

Outro conceito que está totalmente relacionado com o excesso de informação é a síndrome da fadiga informativa, que abala pessoas que precisam lidar com essas toneladas de informação, acabando por se sentir paralisadas em sua capacidade analítica, ansiosas e com baixa satisfação no trabalho.

A quantidade de ruído de informação dificulta a diferenciação entre exaustividade de relevância.

Essa diferenciação é fundamental para que não ocorra um rompimento entre aqueles que enxergam a tecnologia com a solução para a vida e aqueles que querem viver longe da tecnologia. 

Como já falamos o big data ajuda muito no processo de gerenciamento de negócio e de tomada de decisão, mas o crescente número de informações acaba levando ao caos e intoxicação. 

Segundo Ricardo Cappra, cientista de dados, pesquisador de cultura analítica e cientista chefe do Instituto Cappra, estamos vivendo uma situação caótica de tomada de decisão, onde é preciso mensurar e usar esses dados da melhor forma possível.

É preciso aprimorar o processo de tomada de decisão.

 

O excesso de dados

Todo aquele dado que não diz respeito ao núcleo do negócio é chamado de excesso de dados. Com a popularização dos dispositivos, começamos a viver num mundo onde nem toda a informação captada é relevante.

Quando falamos de Big Data, estamos falando em um grande volume de dados, o que temos que entender é que excesso de dados não significa que os dados foram captados propositalmente, às vezes o excesso é uma consequência do grande volume que o negócio precisa para funcionar.

Enquanto não está sendo utilizado, é considerado excesso, mas quando se encontra um fim para eles, esses dados em excesso passam a compor o Big Data.

Sabendo disso, o grande mistério é encontrar sentido para a utilização desses dados, até então inutilizados, pois quando estão apenas armazenados sem funcionalidade, aí sim se tornam um problema, já que causam lentidão e perda de foco na hora da análise.

 

Detox Digital

É preciso fazer um detox digital para entender o que é informação de qualidade e o que é informação em excesso.

Visto isso, vamos seguir o passo a passo para transformar o grande número de dados que temos (em sua maioria com pouca qualidade) para uma quantidade menor de dados qualificados e pronto para ser usado.

Abaixo, vamos conferir um roteiro divulgado pelo Instituto Cappra para transformação de uma grande quantidade de dados com pouca qualidade , para uma menor quantidade de informação qualificada e pronta para o uso:

 

Etapa 1: Selecionar e Limpar

Mapeamento de Fontes Qualificadas

É importante identificar as fontes de informação mais relevantes, com cuidados para a eliminação de fake news e exige muita atenção.

Seja nos negócios ou na vida pessoal, é preciso revisar as fontes de dados que alimentam os nossos painéis de informação, principalmente aquelas que você consome no dia-a-dia.

É preciso tomar cuidado para que seus próprios vícios não deturpem os dados que você está analisando.

 

Uso de Filtros Avançados

Ferramentas de busca na internet, Redes Sociais, Ferramentas de Business Intelligence, Softwares de gestão empresarial, todos estão trabalhando para empoderar o usuário final.

Esses recursos estão sendo apresentados em formas de filtros, para que funcione como um serviço Self-Service de informação.

Verifique se está usando esses recursos de forma adequada e descubra algumas funcionalidades que possam reduzir muito a quantidade de informação (desnecessária) que você está consumindo todos os dias.

 

Etapa 2: Organizar e Qualificar

Identificação de Curadores de Informação

Selecionar as fontes e informações relevantes é algo muito trabalhoso, exige atenção, tempo para determinar os critérios, e avaliação da qualidade da informação.

O ideal seria a seleção de uma curadoria qualificada, ou seja, pessoas, empresas e softwares que trabalham classificando a informação para que chegue mais qualificada nas mãos de quem irá consumir e usar.

Para reduzir o volume de dados precisamos buscar mais curadores, que nos ajudem na árdua tarefa de consumir informação relevante e de qualidade.

 

Personalização de rotinas e algoritmos

Existem algumas ferramentas que permitem esse sequenciamento sem necessariamente conhecer linguagens de programação, ajudando nas atividades como um todo.

Essa tarefa pode ser realizada com objetivo de filtro e redução da quantidade de informação, e esse tipo de aplicação costuma ser muito eficiente.

Pode-se, por exemplo: coletar todas as menções do twitter que citam a palavra big data, monitorar todos os posts de um determinado especialista no assunto, classificar todos os seus emails que possuem a palavra big data, e organizar isso diretamente em uma planilha do excel, classificando como você preferir.

É apenas um exemplo, mas uma possibilidade real de você fazer sua própria personalização de rotina para consumo de conteúdo e transformação em informação. É um construtor de algoritmos, experimente.

 

Etapa 3: Visualizar e Automatizar

Tenha seu próprio Dashboard

Ao circularmos em escritórios de grandes empresas e startups digitais, encontramos muitos dashboards espalhados, com informações já selecionadas para o consumo coletivo.

O único problema é que, normalmente, quem definiu a informação que está ali foi um grupo restrito da empresa, e isso não representa a necessidade de consumo individual de informação.

As ferramentas de visualização de informação estão cada vez mais simples de usar, por exemplo, Power BI que é um serviço de análise de negócios que fornece insights para permitir decisões rápidas e informadas. 

 

Uso de Assistentes Virtuais

Os assistentes virtuais estão ficando mais inteligentes, mas ainda estamos usando muito pouco desses recursos que podem melhorar muito a qualidade do nosso consumo de informação.

Esse tipo de serviço pode realizar o trabalho de tratamento dos dados e ainda automatizar o processo de consumo da informação.

Trata-se de um filtro automatizado, que entra na sua rotina de consumo de informação sem maiores esforços.

Você pode criar um comando chamado: “me fale as coisas mais recentes sobre big data”, isso ativa o uso do filtro de informação personalizado por você, e Alexa/Google/Siri automatizam a leitura deste conteúdo.

É algo novo, mas muito mais simples do que parece.

 

E você, o que acha sobre o excesso de informação que está cada dia mais nos consumindo? Adote algumas dessas dicas e consuma as informações de forma consciente.

O que é Big Data? Como funciona?

Big Data: O que é e como funciona?

A grande quantidade de dados produzidos é uma das marcas da era digital. A cada segundo, milhares de bytes são gerados por sistemas, softwares e aplicativos com várias funções.

Ao mesmo tempo, é comum que as empresas não saibam exatamente como lidar com esse intenso volume de dados. Tudo isso gera necessidades específicas, que requerem algumas soluções. 

Nesse ambiente, o Big Data surge como um dos conceitos principais. A seguir, veja do que se trata esse termo e entenda como ele funciona.

 

Afinal, o que é o BIG DATA?

O Big Data corresponde a um grande volume de dados, estruturados ou não, que têm influência direta no funcionamento do negócio. Pense, por exemplo, em um sistema de gestão empresarial (ERP). Podemos imaginar a quantidade de dados gerados pelas diferentes áreas de negócio – RH, Faturamento, Produção, Supply Chain, Vendas Direta, Vendas Digitais, Marketing Digital etc.

Por causa da adoção de tecnologia, é comum que as empresas sejam impactadas por grandes “pacotes” de dados todos os dias. Então, é preciso lidar com esses elementos para conseguir um resultado satisfatório.

De forma simples, o Big Data pode ser definido como um conjunto de dados muito amplos que precisam de uma ferramenta especial para aguentar tal volume que é encontrado, extraído e organizado, possibilitando uma análise ampla em um tempo curto.

BIG DATA: São grandes dados ou grande volume de dados?

O conceito de Big Data não é definido apenas pelo volume de dados. Seu conceito é definido por um pilar de 3 itens: volume, velocidade e variedade. Vamos entender melhor sobre cada um deles.

  • Volume: já percebeu que passamos a falar de Gigabytes para Terabytes e outros volumes. Anualmente, é contabilizada uma média de 40 mil exabytes de informação, que é um volume gigante de dados.
  • Velocidade: dependendo da sua percepção, 1 minuto pode ser considerado muito tempo. A maior parte dos projetos de BI (Business Intelligence) têm uma demora de até 1 dia para serem carregados. Porém, para muitos negócios, quanto mais próximo do tempo real for a análise, melhor para o negócio.
  • Variedade: quando falamos de Big Data, estamos considerando qualquer dado. Atualmente, temos a capacidade de capturar e analisar dados estruturados (que são os dados de bancos de dados) e não estruturados (podem ser arquivos Word, páginas de Internet/Intranet), texto, sensores, navegação web, áudio, vídeo, e outros.

 

Importância do BIG DATA

Como dito anteriormente, a importância do big data não tem a ver somente com a quantidade de dados que você possui, mas o que você faz com esses dados. Com esses dados você pode:

  • reduzir custos
  • economizar tempo
  • tomar decisões mais inteligentes

 

Quando o big data é combinado a inteligência analítica de alta performance, é possível realizar diversas tarefas corporativas como, por exemplo:

  • determinar a causa de falhas, problemas e defeitos quase que em tempo real.
  • detectar comportamentos fraudulentos antes que eles afetem sua organização.

 

Como funciona o Big Data?

Mais que apenas gerar e armazenar dados produzidos, é essencial usá-los para tomar decisões assertivas dentro do seu negócio. Sendo assim, é normal usar os recursos do Big Data para estruturar ações estratégicas. 

Para isso, as ferramentas usam um cruzamento de elementos em busca de tendências, oportunidades e correlações. Podendo, por exemplo, entender padrões de consumo, auxiliando a equipe de marketing e vendas.

É possível ir mais além do que buscar padrões de custos, previsibilidade sobre resultados e assim por diante. Então, funciona para ajudar as análises e aumentar o conhecimento da empresa.

Geralmente, a fonte do big data se encaixa nas categorias a seguir:

 

  • Transmissão de dados: fazem parte deste grupo, os dados que chegam nos sistemas de TI. Dessa forma, é possível analisar no momento em que chegam e, assim tomar decisões sobre quais dados manter e quais não manter e aqueles que precisam de uma análise mais profunda.

 

  • Redes Sociais: os dados analisados por meio das mídias digitais são um conjunto cada vez mais interessante, principalmente para o setor de marketing, vendas e suporte.
  • Fontes Públicas: são volumes de dados massivos que estão em canais públicos como dados do governo, da CIA ou União Européia.

 

Atualmente, é possível trabalhar com os mais variados tipos de dados, por conta disso, entende-se por dado, toda e qualquer informação desde banco de dados até fotos, vídeos, áudios e textos. Levando isso em conta, a premissa do Big Data diz que quanto mais você souber de um assunto, maior é a probabilidade de ter insights confiáveis e fazer previsões assertivas sobre o futuro do seu negócio. 

Por meio de programas, é possível que o sistema identifique padrões de forma muito mais rápida e eficiente do que um ser humano, fazendo com que o controle dos dados sejam cada vez mais eficazes.

 

Como armazenar e gerenciar

Existem hoje, opções de armazenamento de baixo custo que variam de acordo com a necessidade de cada negócio. 

Número de análise

É difícil que uma organização exclua dados de análises, isso só é possível por contas das tecnologias de alta performance. Uma estratégia muito usada é determinar antecipadamente, quais dados são relevantes antes de analisá-los, para que não seja feito um trabalho desnecessário, afinal, tempo é dinheiro.

Manuseamento de dados

Ao adotar tecnologias que ajudarão a tirar o melhor de suas análises, o big data começa a trabalhar a seu favor.

  • armazenamento barato e abundante
  • processadores mais rápidos
  • plataformas de big data open source distribuídas e acessíveis como o hadoop
  • processamento paralelo, clusterização, MPP, virtualização, alta conectividade e altas taxas de transferência
  • computação em nuvem e outros arranjos de alocação flexíveis de recursos

Quais as vantagens do Big Data?

Pensar em Big Data já não é uma exclusividade de grandes corporações ou de empresas de tecnologia. Trata-se de um negócio, uma tecnologia e uma análise que pode e deve ser aplicada em qualquer empresa que utilize o conhecimento a seu favor.

Os bancos de dados gerados a partir dos diferentes sistemas da empresa são utilizados para gerar mais conhecimento. Assim, dá para compreender quais são os pontos que devem ser trabalhados. 

Por estimular a construção de conhecimento, esse também é um elemento que favorece a tomada de decisão. Ao entender melhor qual é a relação entre os aspectos, fica mais fácil fazer escolhas condizentes com a estratégia.

O uso da ferramenta permite, ainda, planejar o armazenamento. Com a estruturação de dados, é possível definir o que é importante e o que pode ser eliminado, por exemplo. A partir desse aspecto, há um uso otimizado da disponibilidade de recursos de armazenamento.

 

O Big Data está cada vez mais presente na realidade das empresas de todos os tamanhos. Com ele, é possível utilizar os dados gerados pela tecnologia de forma melhor, o que garante um excelente desempenho na tomada de decisão.

Agora que você já sabe tudo sobre Big Data, e entende que a análise de dados é de extrema importância para a vida útil do seu negócio. Veja as opções de soluções que a BDA Solutions tem a oferecer.

Saiba como o Big Data pode ser útil para novos empreendedores

Abrir um negócio é sempre um desafio e exige fazer escolhas que têm grandes impactos. O problema é que não existe um manual com instruções sobre o que fazer em cada caso. Com os dados certos, por outro lado, é possível ter o direcionamento adequado — e é nesse sentido em que o Big Data se destaca.

A análise de grandes volumes de informações de maneira eficiente e contextualizada faz toda a diferença para a conquista de bons resultados. Portanto, essa é uma ferramenta essencial para o sucesso!

No texto a seguir, aproveite para descobrir qual é o papel do Big Data para auxiliar os novos empreendedores do mercado.

As análises permitem conhecer melhor o mercado

Para começar a empreender, não basta ter uma boa ideia. É preciso encontrar o nicho certo, entender as necessidades dos clientes em potencial e até se existe um mercado interessado. O problema é que, partindo do zero, pode ser difícil ter essas informações.

O uso de pesquisas qualitativas e de levantamento de dados torna o processo mais fácil. Um novo empreendedor descobrirá o que o público deseja e mesmo se está disposto a pagar pela solução, por exemplo.

Também terá a chance de definir quais são as oportunidades existentes em relação à concorrência e até qual é o melhor ponto comercial disponível. Assim, é possível começar com o pé direito.

Os dados aumentam a efetividade das tomadas de decisão

Em vez de partir do escuro, um novo empreendedor pode usar o Big Data como uma forma de entender melhor o cenário no qual está inserido. Além de reconhecer o público, consegue identificar a concorrência, as oportunidades e os maiores desafios.

Tudo isso ajuda a criar uma base consolidada para que a tomada de decisão seja mais efetiva. É algo que permite direcionar melhor os investimentos e esforços e traz uma orientação muito necessária.

O Big Data ajuda a diminuir os riscos iniciais

Como melhora a tomada de decisão, o uso de dados é crucial para reduzir as chances de erros. Assim, caem os riscos associados à atividade. Para os novos empreendedores, isso é indispensável, pois os negócios que chegam agora precisam de toda vantagem que puderem obter.

A ideia é fazer com que o posicionamento aconteça de forma segura e duradoura. Isso auxilia o negócio a se consolidar e a entrar com o pé direito no mercado. Em setores altamente competitivos, isso é ainda mais importante.

Os recursos favorecem o crescimento sustentável da empresa

Não é porque o negócio é recente que um novo empreendedor não deve pensar no futuro — pelo contrário. Além de gerar impactos positivos no curto prazo, o Big Data é indispensável para consolidar um crescimento sustentável.

É a chance de ter informações altamente relevantes e que interferem diretamente na capacidade de atuação do negócio. Com boas decisões consecutivas e um planejamento estratégico, há como pavimentar o caminho para o desenvolvimento.

Uma startup, por exemplo, conseguirá mais investidores se coletar e usar os dados corretamente. Com um volume maior de recursos, poderá se firmar no mercado e fazer a transição para um negócio de sucesso.

Os novos empreendedores podem utilizar o Big Data de maneira extremamente favorável para a empresa. Com os recursos certos e uma atuação estratégica e direcionada, é possível se destacar e obter o melhor nível de performance, desde o começo.

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Como o monitoramento de dados do Master Data Management funciona?

O Master Data Management (MDM) não envolve apenas um recurso ou solução. Na verdade, trata-se de um conceito que inclui o gerenciamento das informações geradas e coletadas no negócio. Entre as diversas possibilidades de ações, ele oferece a chance de monitorar tais elementos.

Essa é uma etapa crucial para o alcance de bons resultados e, por isso, deve ser conhecida de maneira completa. Ao entender seu funcionamento, é mais fácil descobrir o que faz para explorá-la.

Na sequência, veja como o monitoramento de dados do Master Data Management funciona e saiba o que considerar!

A importação ou geração de Master Data é o passo inicial

O monitoramento começa já na elaboração do conjunto de dados mestres ou Master Data. Essas são informações descritivas de diversos pontos do negócio e são cruciais para a estratégia e funcionamento. São as mais relevantes para toda a estratégia de análise e, por isso, exigem tanta atenção e cuidado.

O processo é acompanhado para garantir que as informações sejam destacáveis e confiáveis. Desse modo, é possível fazer com que as etapas sequenciais aconteçam da maneira adequada.

O uso de dados de referência facilita o monitoramento e a integração

Quando as informações têm que ser usadas em outras plataformas ou recursos, é preciso utilizar “marcadores” ou tags que as identifiquem. Isso faz parte do processo de monitoramento do Master Data Management e gera os chamados dados de referência.

O acompanhamento garante que a exportação e a integração aconteçam corretamente. Dessa forma, é possível usar as informações de maneira adequada, dentro da proposta de análise de dados.

O monitoramento, nesse momento, serve como uma forma de “rastreio”. Assim, pode-se fazer a equivalência com total confiabilidade.

A implementação de processos de governança é essencial no Master Data Management

Além disso, um software do tipo também tem o objetivo de transformar um dado “cru” em uma informação útil e estratégica. Para isso, é preciso executar processos voltados para a governança e para o compliance. Somente desse modo é possível ter a certeza de que os elementos serão úteis.

Nesse sentido, o monitoramento ajuda a garantir a qualidade da transformação e permite acompanhar cada etapa. Dessa forma, há como se basear nas informações com maior segurança e com a certeza de que representam uma situação específica.

O desenvolvimento de frameworks atende ao ciclo de vida das informações

Para completar, o monitoramento de dados do Master Data Management inclui todas as etapas após a transformação em conhecimento útil. É preciso preservar, armazenar e até categorizar os dados, de modo que fiquem disponíveis e facilmente acessíveis.

Nesse sentido, o processo age quanto ao desenvolvimento de frameworks específicos. Isso permite um atendimento ao ciclo de vida da informação, além de favorecer o uso multiplataforma. Com as regras de governança, há o acompanhamento completo para que o uso seja estratégico.

O monitoramento de dados no Master Data Management é focado para garantir qualidade, eficiência e uma boa performance das informações. Com isso, trata-se de um ponto indispensável ao utilizar essa abordagem.

Com proposta semelhante, aprenda mais sobre o Data Management e entenda os aspectos desse gerenciamento.

 

3 dicas indispensáveis sobre Big Data

Big Data

Big Data

Quando falamos sobre a análise de big data, é possível identificar que várias empresas estão perdendo informações muito importantes que poderiam ser extremamente otimizadas.

Analisar suas estatísticas e dados por meio do processo de big data é uma necessidade real no mercado atual, e, ao não o fazer, você pode estar não só perdendo dinheiro, mas também assumindo riscos para a permanência do negócio.

1.    Analise as informações desde o início

Realize uma limpeza profunda nas informações de sua empresa antes de começar a fazer a análise em Big Data. É um processo que irá levar um tempo, pois requer atenção e cuidado, mas, uma vez que você finalizar este primeiro passo, terá muito mais chances de sucesso nas análises futuras.

2.    Faça perguntas específicas antes de iniciar o processo

Ao iniciar a análise de big data do seu negócio, elabore um plano de ação focado nos resultados que deseja obter. Considere o objetivo final pois isso irá trazer valor máximo para a sua empresa.

Identifique também as prioridades do seu negócio para que possa otimizar a performance das operações e estabelecer resultados palpáveis. Os modelos de análise de big data serão, então, elaborados de acordo com as suas necessidades, impulsionando o desenvolvimento de toda a organização.

3.    Mantenha-se constante

O processo de análise de big data leva tempo e esforços para que seja realizado da maneira correta, proporcionando resultados. Por isso, manter constância e ter muito cuidado ao iniciar o gerenciamento das informações de sua empresa é essencial.  Lembrando sempre que o Big Data tem como princípio que a análise seja feita de forma automatizada e integral, oferecendo resultados que tratam o negócio de forma completa e dinâmica.

As análises de big data precisam ser feitas de maneira robusta e constante, por isso, entrar em contato com uma empresa especializada como a BDA Solutions aumentará seu lucro.

Como extrair valor de dados no Big Data?

Big Data

O Big Data é famoso pela capacidade que tem de coletar e processar um volume muito alto de dados, provenientes das mais diferentes fontes. Isso certamente representa muito para as empresas, pois a informação é um valioso ativo intangível que todas elas apresentam.

Mas um dado só tem importância se gerar valor, se for convertido em informação importante. Caso contrário, ele não faz sentido para a organização. Esse processo de análise e conversão dos dados é muito importante e envolve ações específicas.

A tecnologia, por exemplo, é de suma importância para trabalhar os dados coletados pelo Big Data. Veja como é possível extrair valor de dados armazenados no BD!

Explore mais problemas com eficiência

Essa é uma tarefa para os cientistas de dados. Eles precisam determinar e explorar rapidamente e com eficiência diferentes problemas de previsão. É importante que façam isso de maneira fácil, simples.

Em vez de explorar usando um modelo de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) muito sofisticado, que pode consumir um período muito longo para seu desenvolvimento, além de exigir mais recursos, eles podem projetar modelos preditivos mais simples e analisar a proposta de valor que oferecem.

Inicie com modelos mais simples

Para que a recomendação precedente tenha sentido, é necessário investir em modelos mais simples, como Regressão Logística ou como modelos baseados em Árvore de Decisão (Random Forest), pois são capazes de solucionar diversos problemas.

A atenção deve se concentrar na redução do tempo entre a aquisição de dados pelo Big Data e a implementação do modelo preditivo mais simples. Quanto mais ágil for esse processo, a organização conseguirá mais rapidamente extrair valor resultante da análise de dados.

Aprenda com uma amostra de dados do Big Data

É comum que determinadas organizações escolham iniciar seus projetos de Big Data Analytics desenvolvendo clusters de computadores para computação distribuída visando, assim, à manipulação de uma quantidade grande de dados. Na verdade, é recomendável começar definindo claramente os objetivos e as metas que se pretendem alcançar.

Investir em uma infraestrutura mais complexa sem definir os objetivos antes pode implicar em um projeto cujo ROI seja mais lento. Por exemplo, pode demorar até três anos para que o Retorno Sobre o Investimento aconteça.

Na verdade, a empresa tem condições de iniciar imediatamente a extração de valor de dados, recorrendo à amostras de dados, pois elas necessitam de menos recursos computacionais. Assim, será possível a exploração instantânea de hipóteses que permitam detectar os efetivos problemas que exigem soluções.

Com o tempo e o amadurecimento de uma cultura data-driven (dados orientados), a organização pode implementar uma infraestrutura que possibilite que uma grande quantidade de dados seja analisada com eficiência.

Atente para a automação

Os itens anteriores procuram reduzir o tempo na elaboração de modelos preditivos e no crescimento da taxa de análise dos dados. Para conquistar esse objetivo, a empresa precisa investir na automação de processos que ainda são realizados manualmente.

É comum empregarem-se técnicas similares no processamento de dados para convertê-los em agregados valiosos ou para prepará-los para uma modelagem preditiva. Na verdade, o ideal é racionalizar os processos e desenvolver algoritmos ou sistemas de softwares que possam efetuar isso de forma automática.

Os modelos simples e a automação possibilitarão que os cientistas de dados gerem diferentes modelos preditivos em apenas algumas horas, tendo disponibilidade para procurar a solução para novos problemas de negócio. A automação é simples, pois é possível criar scripts automatizados ou elaborar softwares personalizados.

Essas quatro recomendações ajudarão a começar a extração de valor dos dados do Big Data de maneira imediata ao mesmo tempo em que criará uma cultura orientada a dados, incorporando com naturalidade a análise de dados às estratégias empresariais.

Aproveitando o tema sobre análise de dados automatizada, veja como desenvolver a inteligência analítica de uma empresa!

Por que fazer um curso de Big Data?

Big Data

Vivemos na era digital e, consequentemente, do imediatismo. Atualmente, a quantidade de informações que podemos ter de diversos segmentos é muito alta e, se pensarmos no mundo corporativo, conseguir entendê-las e organizá-las é de extrema importância para uma boa administração do negócio, gerando resultados admiráveis.

Para isso, um termo que vem sendo amplamente popularizado e utilizado em grandes e pequenas organizações é o Big Data. Não se trata apenas de uma ferramenta: é conhecer todas as informações disponíveis e utilizá-las da melhor maneira.

Conhecendo o Big Data

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados. Todas as informações – tanto estruturadas quanto não estruturadas – que uma empresa pode ter das mais variadas áreas são conhecidas e organizadas da maneira que o profissional quiser, utilizando diversas ferramentas para isso. Desde as informações do RH, passando por vendas, marketing digital, faturamento, entre outros. De todo e qualquer dado coletado, a tecnologia é passível de conhecimento.

E o que fazer com todo esse conhecimento? Usá-los da melhor maneira possível. Uma vez que esses dados brutos sozinhos nada dizem, quando organizados e tratados, servem como grandes insights, pistas, reveladores de tendências, solucionadores de problemas em várias situações.

Vantagens de trabalhar com dados

Toda empresa que quer melhorar a sua performance, saber onde investir, qual decisão tomar ou para qual caminho seguir pode utilizar do Big Data como grande aliado. Esse modelo economiza tempo – uma vez que, antigamente, os estatísticos precisavam tratar dados manualmente: um trabalho realmente árduo e, em alguns casos, incerto, já que estavam à margem do erro humano.

Além disso, também se torna viável a análise em tempo real, o que auxilia na otimização dos resultados de maneira inovadora. Assim, tomar as melhores decisões baseados em estatísticas reais, objetivas e consistentes garantem um caminho melhor definido e com maiores chances de resultados certeiros.

Por que ser um profissional com conhecimentos em Big Data

Atualmente, quem trabalha com Big Data — que pode ser chamado de cientista de dados –  sabe que precisa ter um olhar em todas as direções possíveis. Por esse motivo, este profissional tem se tornado cada vez mais procurado no mercado de trabalho. Ele se transforma na peça chave dos processos, aquele que aponta o norte para os empreendedores, resolvendo seus problemas e falhas. Tudo isso em pouco tempo, já que os dados e tendências mudam constantemente. Trata-se de um profissional ágil e versátil.

Por esses motivos, fazer um curso para entender o universo de Big Data é muito importante para você que busca crescer junto ao mercado. Além de excelentes salários, o profissional que tem conhecimentos sobre as mais diversas ferramentas e métodos que compõem este meio tem a garantia de ótimas oportunidade em empresas e organizações.

Trata-se de um ramo que têm grandes perspectivas de um futuro promissor com diversas oportunidades. Que, com certeza, vale o investimento.

Quer fazer um curso na área e crescer cada vez mais? Saiba como!

Qual a diferença entre o Cientista de Dados, o Engenheiro de Dados e o Estatístico?

cientista de dados

Essas três profissões vêm tomando conta do mercado de trabalho quando o assunto é tecnologia. Mas você sabe qual a diferença entre elas? Cada dia mais procurados, os cientistas de dados, engenheiros de dados e estatísticos têm funções que podem se confundir, mas são essenciais em suas atividades e se complementam.

Atualmente, praticamente todas as empresas deveriam ter algum desses profissionais, para que atinjam seus objetivos e metas com maior facilidade, melhorando, assim, os ganhos e acertos. Isso se dá porque os três profissionais podem gerar tendências e apontar os caminhos pelos quais esse mercado deve seguir.

Mas como identificar qual dos três mais se enquadra às necessidades da sua empresa? À primeira vista, pode parecer que esses profissionais exercem as mesmas funções, porém, neste artigo, te ajudaremos a entender melhor qual a função de cada um deles e qual melhor atende as necessidades da sua empresa.

Cientista de dados

Os cientistas de dados são profissionais que estão no mercado há pouco menos de dez anos, resultado do avanço da globalização e da tecnologia. Eles compreendem o processo de analisar grandes quantidades de dados para revelar padrões ocultos, correlações e insights. Têm como principal foco a busca por identificar e resolver problemas e, para isso, utilizam de recursos como Big Data para revolucionar as empresas.

O cientista de dados usa da matemática, ciência da computação e da observação de tendências para oferecer os melhores insights que podem auxiliar as empresas nas tomadas de decisões. É como se ele pudesse ver o que outros profissionais não podem.

O cientista de dados atua como um “guru”, mas nada de enganação: ele é um observador atento. É esse poder de observar e comunicar resultados que o diferencia dos outros profissionais. Por isso, são profissionais requisitados e bem pagos no mercado.                         

Engenheiro de dados

O papel do engenheiro de dados pode ser facilmente confundido com o do cientista de dados, mas existem diferenças entre esses dois profissionais que os tornam únicos. É como se o engenheiro de dados arquitetasse os dados e o cientista de dados os filtrasse conforme suas necessidades, como se fizesse uma limpeza.

São os engenheiros que preenchem os reservatórios Big Data com os dados, por meio de seus conhecimentos na área de armazenamento e processamento. São profissionais que buscam melhorar a qualidade dos dados oferecidos para análises, trabalhando para que esse fluxo não pare e que as informações sejam confiáveis.

Estatístico

O estatístico é o profissional que analisa os dados. Por meio da organização, ele coleta informações e interpreta e analisa o que elas nos dizem, transformando números em tendências.

O trabalho do estatístico é usado em diversas áreas do conhecimento. Ao usar a matemática com a interpretação, o profissional é capaz de aplicar os dados coletados na vida real.

Ao contrário do engenheiro de dados e do cientista de dados, o estatístico tem um leque maior de áreas de atuação, como, por exemplo, sendo essencial também dentro dos governos e na área da saúde. A partir de suas análises e gráficos, ele orienta as tomadas de decisão dentro da empresa em que trabalha.

Agora que você já sabe a diferença entre cientista de dados, engenheiro de dados e estatísticos leia também: O que é Big Data? Como funciona? e fique atualizado com os artigos da BDA Solutions!

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