A intuição e experiência dos profissionais direcionou empresas ao sucesso. Para essa interpretação, as ferramentas são tão importantes quanto os profissionais. Porém, 85% deles alegam que têm dificuldade em interpretar os dados e apenas 25% aplicam os insights obtidos através da análise. Uma decisão tem mais chances de trazer os resultados esperados quando é baseada em dados que comprovam sua eficiência projetada. Nesse tipo de projeto, o modelo é retreinado sempre que houver uma atualização nos dados, de modo a manter a acurácia das predições e a consistência dos resultados.

Na última semana a Microsoft anunciou uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais para realizar pesquisas que podem ajudar a prever engarrafamentos com até uma hora de antecedência. O Projeto de Previsão de Trânsito deve usar dados como números históricos do departamento de transportes, câmeras nas ruas, mapas de trânsito do Bing e posts nas redes sociais. A companhia aérea Delta identificou que uma das maiores preocupações de seus clientes durante as viagens era com a bagagem. Com base nessa informação, criaram um recurso no aplicativo da companhia que ajuda os viajantes a rastrear suas malas, o Track My Bag. Isso porque as pequenas e médias empresas também podem aproveitar os benefícios dessa prática.

Boas práticas do Big Data

A partir da leitura dos dados, ela pode entender de forma assertiva várias questões e pontos-críticos do seu negócio. Ao lidar com bootcamp de programação, é crucial manter a privacidade dos indivíduos e proteger os dados sensíveis. Adote medidas de segurança robustas e esteja em conformidade com regulamentações como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados). Mas nos dias de hoje geramos muito mais dados e em uma velocidade muito mais rápida. O segredo das empresas de sucesso é tornar o Big Data Analytics uma parte ativa do cotidiano  dos times. Essa é uma das aplicações do conhecimento obtido através desse diagnóstico.

Se você pensa que só gigantes e líderes de mercado podem explorar o big data, talvez fique surpreso com a informação a seguir. Afinal, cada vez mais, o mercado busca por profissionais qualificados nessa área. Uma análise bem detalhada, com entendimento dos cenários e padrões, permite respostas úteis e expressivas. Isso porque, ao coletar, organizar  permitir a interpretação dos dados obtidos, é possível obter insights importantes sobre questões variadas.

Quais são as aplicações do Big Data em diferentes setores?

A partir dessas informações, é viável reajustar a estratégia e o orçamento para interromper desperdícios e ampliar o ROI. O objetivo da análise prescritiva é apresentar as possíveis consequências que cada ação pode gerar para o negócio. O objetivo de ter acesso a tantas informações é fazer com que elas agreguem, de alguma forma, valor para a empresa. Um dos princípios para isso é que, se várias fontes apontam para determinada informação, entende-se que aquela é a real. Entre as milhares de informações que são geradas todos os dias, muitas podem ser falsas e é preciso excluí-las da sua análise. Sem dados, você não conseguiria ter acesso a informações estratégicas como as que apresentamos aqui.

Se determinado grupo de clientes adquire com certa frequência um tipo de produto, você pode se antecipar e enviar uma mala direta, lembrando-o de que está na hora de repetir a compra. Nesse sentido, pelo esforço a ser empregado, é comum se deparar com certa resistência entre os funcionários. Afinal, deve haver a colaboração de todos para que os processos antigos sejam revisados e os novos, por sua vez, criados.

Melhores práticas de big data

Dessa forma, é possível identificar padrões e proteger a empresa de ataques cibernéticos e vazamentos de dados. Por exemplo, o https://www.portalonorte.com.br/concursos-e-empregos/por-que-investir-em-um-bootcamp-de-programacao-em-vez-de-cursos/123213/ é a fonte de dados usada para programar máquinas para utilizarem o raciocínio humano, na tecnologia que chamamos de inteligência artificial. Da mesma forma, o conjunto de dados é usado para implementar o machine learning (aprendizado de máquina) e desenvolver algoritmos capazes de “aprender” com padrões. Com o Big Data analytics, é possível entender a fundo a jornada do cliente, prever tendências de mercado, fazer uma análise de concorrência, desenvolver um produto sob medida para um público-alvo e muito mais.

Os problemas que começam a aparecer quando se alcança um grande volume de dados usando esse sistema tradicional são relacionados à escalabilidade, disponibilidade e flexibilidade. A tecnologia poderosa para análise de dados permite que você transforme informações em insights que vão trazer resultados. Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados — tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não no instinto. E se houver uma forma de prever os comportamentos dos consumidores, capaz de influenciar as decisões de negócio para conquistar melhores resultados? Ao mesmo tempo, é importante que os analistas e cientistas de dados trabalhem em estreita colaboração com a empresa para entender as principais lacunas e requisitos de conhecimentos de negócios.

Agora que já deu para entender como essa tecnologia funciona e como ela auxilia as organizações, é importante destacar também quais são os desafios da área. Assim, quando falamos de Big Data, destaca-se que essas informações podem ser estruturadas ou não e incentivam o cruzamento de informações para chegar a insights e decisões estratégicas para uma empresa. Grande parte desses insights vem do comportamento do seu público e te ajuda a criar promoções específicas para o seu mercado. Além disso, são ferramentas com muitas integrações e que te ajudam a ter uma visão cada vez mais ampla do material que você tem disponível para análise. A nossa velha conhecida automação de marketing não é só indispensável para estratégias de marketing de conteúdo e inbound marketing de sucesso.

• Já vimos que é possível otimizar avaliações de crédito e processos de prevenção a fraudes.
• Não à toa, é uma das principais tecnologias listadas por empresas que buscam investir e aprimorar sua Inteligência de Negócios, de acordo com a Forbes.
• A parte final da análise em Big Data é onde a “mágica” acontece e o gestor/analista extrai os insights de negócio que vão fazer a diferença.
• Embora o big data seja uma grande promessa, ele também traz seus desafios.