Hoje falaremos sobre o pilar de Big Data e Analytics, continuando a série sobre Indústria 4.0. Atualmente muito em alta, dados são considerados a “moeda” mais valiosa do momento! Não por acaso, esse pilar permitiu que as operações em plantas fabris fossem totalmente otimizadas ao aumentar a qualidade de produção, ao mesmo tempo que evita desperdícios. A sua aplicação, no entanto, não se limita apenas ao cenário industrial. No varejo, a implementação de big data pode otimizar a relação com clientes, nos serviços financeiros pode otimizar avaliações de crédito, já na área de construção civil pode auxiliar na construção de cidades inteligentes.

Definição de Big Data

Big data, por definição, é a compilação de enormes e complexos dados e volumes, capacidade de processamento de dados, social media analytics e dados em tempo real. IBM, Google e Oracle, por exemplo, são empresas que oferecem serviços e soluções em Big Data.

As cinco características de Big Data: 

Volume

Muitas empresas têm uma enorme quantidade de dados, mas não tem a capacidade de processá-los de maneira refinada. O processamento de informações em alta escala é uma das principais atratividades oferecidas pelo Big Data. O volume consiste em transações de uma alta quantidade de dados, arquivos e registros.

Velocidade

A velocidade em que novos dados são gerados e a velocidade em que eles começam a transitar. Essa característica depende de: cargas de dados, processos e fluxos bem definidos e termos esses dados em tempo próximo ou real.

Valor

Para implementar big data, a infraestrutura de TI terá de ser o foco dos investimentos e justamente por isso, terá de mostrar resultados relevantes. O valor dos dados é a terceira e mais importante característica do Big Data, pois consiste em dados estatísticos, eventos, correlação entre os dados e dados hipotéticos.

Veracidade

Ao lidar com altos volumes de dados em uma alta velocidade, é importante que estejamos gerando também dados de qualidade. A assertividade da análise destes dados depende da veracidade da fonte e de como eles são gerados!

Diversidade

A diversidade precisa vir de uma fonte confiável, precisa ter autenticidade, origem, reputação e disponibilidade dos dados.

Variedade

Dados estruturados e desestruturados são cruciais para o big data, mas lidar com estes dados em altas variedades aumenta a complexidade de armazenamento e analises. Os tipos de variedades de dados são: estruturados, desestruturados, multifatoriais e probabilísticos.

Ao utilizar Big Data, podemos conduzir análises preditivas e previsões do que poderá acontecer em um cenário específico. Outro uso de big data é a análise prescritiva, uma técnica valiosa, que fornece uma visão assertiva para responder a perguntas específicas, como por exemplo: regras de otimização e decisão para eventos futuros, além de ter visibilidade para a melhor saída a ser tomada em situações futuras.

Vantagens de Big Data

• Melhores tomadas de decisão
• Aumento na produtividade
• Redução de custos

Para que a implementação de Big Data e analytics seja bem sucedidada, as empresas precisam de altos investimentos na contratação de novos talentos, além de buscar maneiras de atualizar sua estrutura de hardware. Não é por acaso que as oportunidades de emprego estão tão fortes nesse setor!

Como especializar-se na área de dados?

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