Big data: A importância dos dados para suas decisões

Big Data é o nome dado ao conjunto de dados que têm maior variedade, volumes crescentes e velocidade.

Com a complexidade empresarial atual, a tomada de decisões baseada em dados se tornou um diferencial competitivo muito importante.

Por essa razão e por conta da grande quantidade de informações geradas diariamente, o conceito de Big Data tem ganhado destaque como uma ferramenta poderosa para coletar, analisar e interpretar esses dados em larga escala.

Ao integrar essas análises nos processos de decisão, as organizações podem tomar medidas mais precisas e informadas, otimizando operações e melhorando a experiência do cliente. Então, continue a leitura e entenda como a análise de Big Data pode beneficiar sua empresa!

O que é Big Data?

Big data é um conjunto de informações com uma complexidade tão alta a ponto de não poderem ser processados e analisados utilizando métodos simples.

De modo simplificado, são dados presentes em servidores e empresas que podem ser acessados. Ou seja, que estão disponíveis na rede mundial de computadores e pode ser acessado remotamente.

E como esses dados são gerados? De maneira contínua no nosso dia a dia. Toda ação que executamos ao navegar na internet, por exemplo, gera informações.

Como surgiu o conceito

Por ser algo tão tecnológico, associamos o conceito de Big Data como algo muito recente, mas a verdade é que já armazenamos dados faz tempo.

Pense em como os cadastros eram feitos antigamente ou em bibliotecas. Tudo isso já era armazenamento de dados.

Acontece que, hoje, esse processos ganha nome de Big Data graças a Doug Laney. O mesmo responsável pelos 5 V’s que vamos entender mais abaixo!

Os 5 V’s do Big Data

Como vimos na definição, o big data é caracterizado por alguns Vs.

Eles são: Volume, Velocidade, Variedade, Variabilidade e Vínculo.

Volume

O volume refere-se aos mais de 2,5 quintilhões de dados produzidos diariamente que produzem um alto volume de informações.

Velocidade

Em seguida, temos o V de Velocidade. Isso porque esses dados seguem um fluxo de alta velocidade. Isto é, a todo tempo tempos novos dados sendo trabalhados e atualizados.

Variedade

O próximo V é Variedade. Os dados podem aparecer de diferentes formas, cores, tamanhos, layouts.

Variabilidade

Já o V de variabilidade refere-se a capacidade dos dados de crescerem constantemente, mas, paralelo a isso, esses elementos mudam e não são necessariamente consistentes.

Vínculo

É preciso criar vínculos e conexões entre os dados para que eles possam ser analisados corretamente

Como utilizar os dados em sua empresa?

Os dados são essenciais para sua empresa, pois te ajudam a entender melhor situações, tendências e comportamentos. Assim, com essa visão, você consegue tomar decisões mais assertivas e reduzir riscos e prejuízos que incertezas poderiam causar.

Leia também: Análise de riscos: o que é e em quais momentos utilizar

Além disso, sua empresa pode se beneficiar desses dados conquistando vantagens como:

Otimização de processos operacionais

As análises baseadas em big data podem auxiliar também na identificação de falhas de eficiência em processos corporativos. Desta forma, as organizações podem corrigir as falhas e reduzir gastos financeiros.

Análise de mercado

Graças à quantidade de dados em série, as empresas podem monitorar seus concorrentes e identificar as mudanças demandadas em suas áreas de atuação.

Mitigação de riscos

Com os dados você consegue identificar rapidamente vulnerabilidades e trabalhar para solucioná-las, antes que se tornem prejuízos

Além disso, ao fechar novas parcerias comerciais, você pode utilizar esses dados para realizar um Know Your Partner eficiente e reduzir problemas.

Automação de processos

Por fim, uma das principais vantagens do big data é ter a possibilidade de automatizar processos.

A importância dos dados para a Gestão de riscos

Como os dados te ajudam a ter uma melhor visão sobre o cenário de sua empresa, por consequência, eles são essenciais para a gestão de riscos.

Isso porque, ao analisá-los é possível identificar riscos e vulnerabilidades de forma ágil e assertiva.

Com isso, você consegue tomar providências para mitigar ou até mesmo anular possíveis riscos.

Big data e compliance

Provavelmente você deve estar se perguntando: Utilizar esses dados pode causar alguma implicação legal?

Se você acessa esses dados seguindo as regulamentações e leis como a LGPD, você não precisa se preocupar.

Até porque, ao utilizar o big data de forma correta, você consegue desempenhar um papel melhor na manutenção da conformidade de sua empresa com as leis e regulamentações vigentes.

Como implementar soluções de big data na sua empresa

O processo de implementação de soluções de big data pode ser complexo e exige o cumprimento de etapas importantes:

Definição de objetivos

Entenda quais são os problemas a serem solucionados com o big data e estabeleça metas claras. A definição de objetivos mensuráveis permitirá que você avalie o sucesso com o decorrer do tempo.

Avaliação de infraestrutura

Antes de implementar estas soluções, analise sua infraestrutura tecnológica para se certificar de que ela é capaz de comportar estas soluções. Caso encontre problemas em sua estrutura interna, defina a melhor forma de solucioná-los levando em conta as soluções a serem implementadas.

Desenvolva uma estrutura de dados

Antes de aplicar a solução, encontre as fontes de dados que possuem relevância na atuação do seu negócio e defina onde as informações serão armazenadas. Além disso, preze sempre pela qualidade deste material, fazendo varreduras de dados irrelevantes para otimizar o seu armazenamento.

Monitoramento e gerenciamento de dados

Defina processos para monitorar o desempenho dos sistemas de forma contínua e implemente práticas eficientes de gestão de dados. Isso garantirá a segurança e eficiência das suas informações.

Avalie os resultados

Sempre examine o desempenho das soluções e seu impacto nos processos internos. É importante que sua empresa colete o feedback dos profissionais envolvidos para manter a eficiência na implementação.

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