Quanto mais nos encaminhamos rumo à total transformação digital dentro das organizações, maiores são as demandas por tecnologias que nos auxiliem na coleta e gerenciamento de uma grande massa de dados. Para isso, o Big Data Analytics exerce um papel fundamental.

Todos os dias, diversas informações circulam no ambiente corporativo. Cada pequeno dado dentro desse contexto pode não ter um grande valor estratégico, porém, a análise completa de toda essa grande massa em conjunto pode se tornar um grande diferencial.

Neste post, queremos mostrar para você não apenas o significado do termo Big Data Analytics, mas os pilares fundamentais que regem essa tecnologia e a sua importância para as empresas do futuro. Boa leitura!

O que é Big Data Analytics

O conceito de Big Data não é novo e se confunde com o início da informática e da necessidade de tratar volumes de dados. Podemos conceituá-lo como uma aglomeração estruturada de informações em um ambiente físico ou virtual.

Conforme a utilização de tecnologias se intensificou dentro das organizações, a quantidade de dados a serem processados aumentou exponencialmente, exigindo novos métodos de coleta, processamento e análise de informações.

Quais são seus cinco pilares

Em um primeiro momento, após o seu surgimento, o Big Data Analytics contava apenas com 3 pilares. Contudo, conforme as demandas dos usuários foram aumentando, o conceito também evoluiu e hoje tem como base cinco deles. Confira!

Volume

A cada segundo, a depender da empresa e ramo de negócio em que atua, uma quantidade absurda de dados pode ser gerada — muitos deles são fundamentais para análises estratégicas.

A tecnologia de Big Data deve ser capaz de lidar com esse grande volume de dados, armazenando todas essas informações de forma organizada.

Velocidade

Imagine uma organização como a Uber, que processa mundialmente uma quantidade enorme de corridas, pagamentos e mensagens por minuto. A coleta, processamento e armazenamento de todas essas informações deve ser quase que instantânea.

O Big Data Analytics analisa todos esses dados antes de serem armazenados, o que demanda alta velocidade.

Variedade

Nos primórdios da computação, os dados a serem armazenados estavam limitados a números, permitindo a utilização de tabelas e relações simples. Hoje, com a ascensão das redes sociais, existem outras necessidades.

São fotos, vídeos, sons e outros tipos de informações que já não são estruturados, sendo que existe a mesma demanda de armazenamento e processamento em alta velocidade. Qualquer boa ferramenta de Big Data precisa lidar com a variedade.

Veracidade

Não existe margem para o erro e qualquer leitura equivocada pode levar à criação de uma estratégia infundada e prejuízos. A leitura de uma grande massa de dados pode levar às conclusões mais acertada possíveis, já que a grande maioria das informações corretas compensam erros.

Valor

O objetivo de todo e qualquer processamento de dados é a geração de valor, seja a busca por formas de aperfeiçoar um processo, criar uma estratégia de negócio ou encontrar um nicho de mercado. A meta principal do uso do Big Data sempre será a obtenção de valor.

Qual a sua importância

O conceito de Big Data Analytics é muito interessante, mas seus benefícios só são alcançados por meio da utilização de um software que permita a inserção e manipulação de dados, a partir dos quais poderão iniciar-se as análises.

Um erro comum hoje dentro das empresas é acreditar que não existe uma grande vantagem na análise dos dados internos. Contudo, temos visto a ascensão de várias empresas que estão se repensando através de informações internas.

Essa prática pode ser vista na identificação de demandas de melhoria em processos, na criação de estratégias de atuação no mercado e até mesmo na criação de produtos para atender o surgimento de demandas.

Para aproveitar todos os benefícios que o Big Data Analytics tem a oferecer para a sua organização, é preciso buscar um software que atenda às suas necessidades e permita a coleta e análise de dados em tempo real. Esse tipo de sistema consegue armazenar todos os dados de uma empresa e facilita muito o trabalho de análise.

Esse é o primeiro passo na busca pela indústria 4.0. Entenda mais em nosso próximo post!

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