Se algo nos deixou 2020 foi um empurrão sem precedentes no caminho da transformação digital das empresas. Esse, adicionado à crise econômica que resultou da pandemia, significa que as empresas devem ser o mais eficientes e resilientes possível.
Aqueles que usam dados para tomar suas decisões, quer dizer, são organizações orientado por dadosEles serão os que sobreviverão graciosamente e estão melhor posicionados diante de futuras crises.. Por que?
As empresas descobriram que seus armazéns de big data representam uma mina de ouro em grande parte inexplorado, o que poderia ajudá-los a se tornarem mais eficientes e ágeis diante das mudanças de circunstâncias.
Como resultado, Gestores da empresa buscam dados em busca de respostas para serem empresas. inteligente.
Fonte: IDC
O que é Big Data Analytics?
O fim big data refere-se ao armazenamento digital de informações que tem um grande volume, velocidade e variedade. Big Data Analytics é o processo de descoberta de tendências, padrões, correlações ou outros insights úteis nesses grandes armazéns de dados..
A análise de dados não é nova. Existe há décadas na forma de inteligência de negócios e mineração de dados.. Ao passar dos anos, melhorou drasticamente, para que ele possa lidar com volumes muito maiores de dados, executar consultas mais rapidamente e executar algoritmos mais avançados.
A empresa de pesquisa de mercado Gartner classifica análises e ferramentas de big data em quatro categorias diferentes:
- Análise descritiva: essas ferramentas dizem às empresas o que aconteceu. Criar relatórios e visualizações simples que mostrem o que aconteceu em um determinado momento ou ao longo de um período de tempo. Estas são as ferramentas analíticas menos avançadas.
- Diagnóstico analítico: ferramentas de diagnóstico explicar por que algo aconteceu. Ferramentas de relatórios mais avançadas do que descritivas, permitir que os analistas aprofundem os dados e determinem as causas básicas de uma determinada situação.
- Análise preditiva: Entre as ferramentas de análise de big data mais populares disponíveis hoje, ferramentas de análise preditiva usam algoritmos muito avançados para prever o que pode acontecer a seguir. Essas ferramentas geralmente fazem uso de tecnologia e inteligência artificial. aprendizado de máquina.
- Análise prescritiva: Um passo acima das análises preditivas, Análise prescritiva diz às organizações o que fazer para alcançar o resultado desejado. Essas ferramentas exigem recursos muito avançados de aprendizado de máquina e poucas soluções no mercado hoje oferecem verdadeiras capacidades prescritivas..
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Inteligência artificial e machine learning para gestão de dados
Desafios de Análise de Big Data
Implementar uma solução de análise de big data nem sempre é tão simples quanto as empresas esperam que seja.. De fato, a maioria das pesquisas acha que o número de organizações experimenta um benefício financeiro implementando projetos de análise e se tornando mais inteligente. Porém, pode haver alguns desafios que podem dificultar a realização dos benefícios prometidos:
- Crescimento de dados. Um dos maiores desafios na análise de big data é a taxa explosiva de crescimento de dados.. De acordo com a IDC, a quantidade de dados nos servidores do mundo dobra aproximadamente a cada dois anos. As soluções de análise de big data devem ser capazes de funcionar bem em grande escala para serem úteis para as empresas.
- Dados não estruturados. Dados que não são armazenados nos sistemas de uma empresa não residem em bancos de dados estruturados. Em vez de, são dados não estruturados, como e-mails, imagens, relatórios, arquivos de áudio, vídeos e outros tipos de arquivos. Esses dados não estruturados podem ser muito difíceis de encontrar., a menos que você tenha recursos avançados de IA. Os fornecedores estão constantemente atualizando suas ferramentas de análise de Big Data para melhorar seu exame e extração de informações a partir de dados não estruturados.
- Silos de dados. Os dados de negócios são criados usando uma grande variedade de aplicativos diferentes, como soluções de planejamento de recursos corporativos (ERP), soluções de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), software de gerenciamento da cadeia de suprimentos, soluções de e-commerce, programas de produtividade de escritório, etc. todas essas fontes diferentes é um dos desafios mais difíceis em qualquer projeto de análise de big data..
- Desafios culturais. Embora a análise de big data esteja se tornando comum, ainda não se infiltrou na cultura corporativa. Em uma pesquisa da NewVantage Partners, a 52,5% de executivos disse obstáculos organizacionais, como o desalinhamento, resistência interna ou falta de uma estratégia coerente, impediu-os de usar big data tão amplamente quanto eles teriam gostado.
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Na era dos dados 4.0 e depois de quase um ano de pandemia, a necessidade de as empresas repensarem a si mesmas, reinventar-se e adaptar-se às circunstâncias em mudança não está em disputa. E é nessa agenda que uma boa gestão de dados e a análise que resulta dela farão a diferença para se tornarem empresas inteligentes e se prepararem para isso 2021 ainda incerto.
Sua empresa está preparada para os desafios que vêm com o 2021?
Você tem dúvidas sobre como abordar um projeto de dados?
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