O Big Data Analytics ajuda você a:
- Reduzir custos;
- Tomar decisões mais rapidamente;
- Otimizar o desempenho dos negócios;
- Gerenciar dados e
- Analisar e prever tendências.
O principal objetivo do Big Data é capturar, processar e analisar os dados estruturados e não estruturados para melhorar os resultados do cliente.
Big Data, como o nome sugere, é algo relacionado a dados, em que big significa grande ou enorme. Simplificando, Big Data refere-se a grandes quantidades de dados (em termos de volume) que não podem ser digeridos (processados) com aplicativos tradicionais de processamento de dados de maneira eficaz. À medida que os dados aumentam, eles também se tornam mais complexos e requerem técnicas matemáticas e estatísticas mais avançadas e robustas para obter o que queremos dos dados.
Muitas ferramentas de análise de Big Data obtêm seus dados de várias fontes, como mídias sociais, web e bancos de dados adicionais, e depois executam análises detalhadas desses dados para descobrir insights. O que separa a análise de Big Data de algo, como a análise de negócios, é o grande volume de dados sendo processado e as técnicas analíticas aplicadas a esses dados. Essas ferramentas geralmente exigem conhecimento avançado de técnicas de análise de dados e fazem uso de tecnologias como Apache Hadoop e análises baseadas em nuvem.
A análise de Big Data pega esses dados e os apresenta de maneiras significativas, utilizando visualizações e painéis poderosos. Dados bem apresentados podem fornecer aos tomadores de decisão e gerentes as informações necessárias para, por exemplo, avançar com lançamentos de produtos ou reduzir seus esforços de marketing.
Esse tipo de software geralmente usa quatro tipos de análise para ajudar a gerar e descobrir insights:
- Análise prescritiva;
- Análise descritiva;
- Análise preditiva e
- Análise de diagnóstico.
Pode ser difícil de acreditar, mas a análise de Big Data pode ajudar os usuários a reduzir custos em seus negócios. O Hadoop e as análises baseadas na nuvem oferecem maneiras baratas e eficientes de armazenar os dados dos usuários. O benefício adicional de ter uma visão geral de alto nível é que você pode ver as facetas de seu negócio com desempenho abaixo e abaixo do desempenho.
Por exemplo, digamos que seu departamento de marketing esteja trazendo um grande número de leads, mas seus clientes estão abandonando seus carrinhos durante a fase de pagamento, ao utilizar a análise de Big Data, você pode investigar quais fatores estão contribuindo para a perda de vendas e tratá-los. Talvez sua página de checkout não esteja bem otimizada? Você pode gastar recursos adicionais em engenharia para solucionar o problema.
Tome decisões mais rapidamente
Com ampla disponibilidade de dados, os usuários geralmente são capazes de tomar decisões críticas rapidamente, portanto é necessário gastar menos tempo analisando pequenos pontos de dados que ainda não foram analisados ou compilados.
Otimize o desempenho dos negócios
Ver todas as facetas da sua empresa traz benefícios significativos porque permite que os usuários diagnostiquem pontos problemáticos ou deficiências e os tratem. Quando determinados departamentos não estão executando ou atendendo aos KPIs, os usuários podem investigar o motivo. A maioria dos produtos de análise de Big Data ajudará a fornecer pelo menos algumas informações de diagnóstico, como fatores de corroboração ou pontos de dados associados.
Gerenciar dados
O gerenciamento de dados, geralmente conhecido como governança de dados, é um recurso crítico do Big Data. Como regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados continuam a ter um impacto na maneira como as empresas lidam com dados, controlar o fluxo desses dados é uma questão de importância crítica. O gerenciamento da qualidade dos dados geralmente inclui limpeza, colheita, distribuição e contextualização dos dados.
Analisar e prever tendências
Prever tendências e analisar comportamentos estão entre os recursos mais cobiçados da análise de Big Data. Trabalhando com dados e evidências históricas, a análise de Big Data tentará fazer projeções e previsões, além de contar com vários fatores adicionais que podem influenciar os resultados. Fatores como sazonalidade, flutuações de preço, discrepâncias, comportamento do consumidor, interação com a marca e mais são geralmente considerados nas previsões.
Como um benefício adicional, as previsões ajudam os líderes a se prepararem para o futuro, digamos que um determinado produto, como ovos de Páscoa de plástico, seja vendido bem na primavera, de acordo com dados históricos, os gerentes podem garantir que eles tenham muitos em estoque para o boom sazonal.
Compartilhe insights
Compartilhar idéias com outras pessoas da sua organização é uma função crítica de qualquer conjunto de análises, não apenas da análise de Big Data. Quase sempre, essas descobertas de dados são comunicadas através do uso de painéis, relatórios e visualizações, cada uma das quais serve a seus propósitos exclusivos.
Os painéis são janelas interativas com atualização ao vivo em dados brutos, eles geralmente são altamente personalizados para casos de uso específicos, como marketing, vendas ou gerenciamento. Enquanto os relatórios são gerados e depois considerados “completos”, um painel tecnicamente nunca é completo. Ele mostra informações em tempo real, utilizando visualizações para transmitir informações de maneira significativa. Os painéis geralmente podem ser manipulados e explorados pelo usuário.
Por outro lado, os relatórios são partes estáticas de conteúdo que compilam informações designadas e as entregam usando figuras, visualizações ou ambas. Muitas vezes, os relatórios são gerados no final de uma jornada de trabalho ou em qualquer período de tempo definido e servem como parâmetros de desempenho.
As visualizações se referem aos componentes vitais e ilustrativos que são frequentemente utilizados por painéis e relatórios. As visualizações ajudam a contar a história dos dados, comunicando-se de maneira eficiente e significativa. Algumas ferramentas de visualização incluem:
Gráficos;
Heatmaps;
Fluxogramas;
Nuvens de palavras;
Linhas do tempo;
Perguntas frequentes e
Como o Big Data pode melhorar o desempenho dos negócios?.
As ferramentas de Big Data atraem grandes quantidades de dados em todo o espectro de seus negócios, quando tomadores de decisão e gerentes podem ver a amplitude e o escopo de sua empresa, e como ela está se saindo, eles podem tomar medidas para capitalizar as vitórias e otimizar suas perdas.
Estou pronto para o Big Data?
Existem alguns fatores-chave que determinam se sua empresa está ou não pronta para começar a tirar proveito da análise de Big Data. Considerar:
- Objetivos da sua organização na utilização de dados;
- Pontos problemáticos e pontos fracos do seu negócio;
- Comportamento inexplicável e errático do cliente;
- A sua organização precisa acompanhar certas facetas dos negócios e
- Falta de progresso.
Como seleciono uma solução de Big Data Analytics?
Escolher uma ferramenta de análise de Big Data que atenda às necessidades de seus negócios não é uma tarefa fácil, lembre-se de alguns aspectos essenciais ao procurar software.
Pense nas necessidades da sua empresa, em primeiro lugar, depois decida quais recursos de análise de Big Data você precisará, pense no que deseja e inicie a lista de produtos. Temos páginas selecionadas de produtos com listas de recursos e benefícios para ajudar a tornar esse processo um pouco mais fácil. Também temos uma ferramenta útil chamada Requirements Hub que pode ajudar os usuários a criar uma lista de requisitos para seus negócios.
Em seguida, pense no seu orçamento. Quanto você está disposto a gastar e deseja ir mais alto pelos recursos necessários?
Quando você sentir que possui o suficiente das informações necessárias, é hora de iniciar uma solicitação de proposta, que é uma tarefa por si só. Se você nunca fez uma RFP de análise antes, vá para o nosso artigo, que explica o processo em profundidade.
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