Infraestrutura para Big Data

Infraestrutura para Big Data

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O conceito de Big Data pode ser definido em grandes volumes de dados originados em fontes diversas, com velocidade considerável para agregar valor a negócios trazendo confiança nas decisões tomadas. Com a popularização da internet e o surgimento de mídias sociais, o número de dados digitais gerados aumentou de forma significativa.

Esses dados podem ser classificados em estruturados e não estruturados, com base no seu gerenciamento e formatos de armazenamento. Dados estruturados são informações organizadas, geralmente encontradas em bancos de dados relacionais, são eficientes devido à facilidade de utilização, e preferidos pela alta eficiência em recuperação e processamento. Já os dados não estruturados não são organizados, é o caso de informações coletadas em vídeos, comentários, e-mails, e outros formatos. Esses dados são mais trabalhosos para serem utilizados, porém, é maioria das informações geradas em mídias sociais, podendo conter informações relevantes para o desenvolvimento de estratégias, desde que recuperados e identificados. Big Data engloba todos esses dados diferentes, abrindo novas possibilidades a empresas.

Problemas com Big Data costumam exigir atenção, a quantidade, agilidade e diversidade dos dados dificultam a extração das informações para insights. A ferramenta é definida em cinco princípios chamados de 5Vs: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. A estrutura Big Data só é completa quando consegue alcançar esses cinco objetivos, através dos seguintes pontos estruturais:

  • Coleta – Consiste nas formas de coleta dos dados até a empresa, inclui tudo, desde registros de vendas, comentários, mídia social, arquivos, e-mails, vídeos, imagens e toda coleta de dados que a empresa possa conseguir. Todo e qualquer dado relacionado à empresa pode ser usado para medir aspectos e gerar insights. É importante validar as informações colhidas, que pode exigir cruzamento entre formatos diferentes ou mesmo explorar outras fontes não estudadas.

  • Armazenamento – À medida que o volume de dados aumenta, é necessário definir as formas de armazenamento, levando em consideração sistemas e ferramentas sofisticadas, mas acessíveis para auxiliar amplamente a tarefa.

  • Análise – Após a coleta e armazenamento, os dados devem ser processados e analisados para criação de insights que apoiem modelos de negócios confiáveis e em consonância aos objetivos da empresa.

Estes processos são responsáveis pela saída de dados, que consistem em recolher todas as informações geradas através da análise destas informações brutas coletadas. Quando as funções empresariais são bem determinadas e estão encaixadas nos objetivos delimitados pela empresa, a criação de insights a partir de Big Data tem maiores chances de concordância com o mercado, diminuindo custos em toda sua esfera e também aferindo resultados as políticas internas da empresa.

A empresa deve se empenhar tanto na criação de estrutura ideal para o tratamento dos dados, como no treinamento efetivo da equipe técnica a lidar com essas informações. Não é difícil encontrar casos de empresas que se perdem no final da análise de dados, por não estarem certas quando ao real objetivo e caminhos desejam percorrer, afetando na criação e uso de insights.

Em todo o processo de Big Data, as ações devem ser apoiadas em empresas que entendam da apuração destas informações, criando a estrutura ideal adaptada a cada realidade empresarial inserida.

 

 

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