![\"\"](\"https:\/\/wltecnologia.com.br\/digitalents\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/big-data-business-analytics-1024x359.jpg\")
\nOs processos in Memory foram sendo aprimorados desencadeando em mem\u00f3rias RAM de maior capacidade, ampliando a velocidade de processamento.<\/p>\n
Descubra neste artigo como as ferramentas de big data podem auxiliar a estruturar eficazes estrat\u00e9gias de marketing para a sua empresa.<\/p>\n
O termo Big Data n\u00e3o \u00e9 novo. Ele tem sido utilizado por especialistas da \u00e1rea de tecnologia pelo menos desde o final da d\u00e9cada de 60. N\u00e3o obstante, ele remonta a origens ainda mais antigas e ao termo “estat\u00edstica”, que se refere \u00e0 coleta e \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n
A Revista Forbes fornece um conceito simples e pr\u00e1tico do que \u00e9 big data. “\u00c9 o ato de coletar uma larga quantidade de dados advindos de fontes tradicionais e digitais, pass\u00edveis de identificar tend\u00eancias e padr\u00f5es” (Forbes, 2016, tradu\u00e7\u00e3o nossa).<\/p>\n
Ou seja, big data diz respeito a novas tecnologias e arquitetura articulada para extrair valor de grande volume de dados advindos de diversas fontes. Tal articula\u00e7\u00e3o possibilita que os dados sejam coletados, explorados e analisados em alta velocidade.<\/p>\n
Com a evolu\u00e7\u00e3o trazida pela internet e pela globaliza\u00e7\u00e3o, o uso da estat\u00edstica tem sido cada vez mais potencializado, remetendo a uma grande articula\u00e7\u00e3o de dados, facilmente visualizada no esquema abaixo:<\/p>\n
\nOs processos in Memory foram sendo aprimorados desencadeando em mem\u00f3rias RAM de maior capacidade, ampliando a velocidade de processamento.<\/p>\n
O big data transforma e revoluciona cada vez mais a capacidade de armazenar, recuperar e analisar dados, bem como a forma como as empresas se relacionam com seus clientes e nas estrat\u00e9gias de marketing aplic\u00e1veis.
\nComo exemplo, podem ser citadas as an\u00e1lises preditivas na \u00e1rea da sa\u00fade. Um dispositivo na nuvem pode ter acesso a uma base de dados muito maior do que um m\u00e9dico sozinho. De acordo com seus dados pessoais o indiv\u00edduo pode ser avisado quando houver algum risco para sua sa\u00fade ao praticar determinada atividade f\u00edsica, por exemplo (Algar Tech, 2015).<\/p>\n
Esses dados tamb\u00e9m podem ser utilizados para prever rea\u00e7\u00f5es de consumo, tra\u00e7ando perfis de compra e pagamento. Conforme explica a Revista Forbes a informa\u00e7\u00e3o coletada \u00e9 utilizada pelas empresas para melhorar o que eles sabem acerca do que os clientes querem e necessitam. O objetivo \u00e9 tomar decis\u00f5es consistentes baseadas em dados e n\u00e3o simplesmente em palpites (Revista Forbes, 2016).<\/p>\n
Ou seja, big data permite que voc\u00ea preveja quais s\u00e3o as necessidades dos seus clientes e suas poss\u00edveis futuras reclama\u00e7\u00f5es. Com isso, voc\u00ea antev\u00ea a exist\u00eancia de problemas e elabora respostas r\u00e1pidas atrav\u00e9s de estrat\u00e9gias inovadoras e eficazes.<\/p>\n
No entanto, para que essas previs\u00f5es sejam poss\u00edveis os dados necessitam ser tratados atrav\u00e9s de processos que envolvem a aplica\u00e7\u00e3o de metodologia adequadas e equipe preparada para analis\u00e1-los.<\/p>\n
A grande quantidade de dados dispon\u00edvel e facilmente acess\u00edvel atrav\u00e9s da internet necessita ser traduzida e analisada para que seja poss\u00edvel entender o seu conte\u00fado.<\/p>\n
Antigamente as ferramentas que poderiam auxiliar nessa compreens\u00e3o estavam dispon\u00edveis apenas para especialistas da \u00e1rea. Hoje, no entanto, elas est\u00e3o \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o de muitos profissionais.<\/p>\n
Exemplo destas ferramentas \u00e9 o Many Eyes, uma ferramenta que coloca \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o a visualiza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o e ao mesmo tempo em que consiste em um amplo espa\u00e7o de discuss\u00e3o em que \u00e9 poss\u00edvel criar um debate centrado em dados oficiais.<\/p>\n
Outros exemplos de dados s\u00e3o os obtidos a partir de redes sociais como o Facebook , que possui uma marca de aproximadamente 1 bilh\u00e3o de usu\u00e1rios por dia. Totalizando mais de 4 milh\u00f5es de likes e 300 milh\u00f5es de fotos (Felipe Paiva, 2016).<\/p>\n
Al\u00e9m disso, voc\u00ea sabia que existem mais dispositivos conectados \u00e0 internet do que seres humanos na Terra? Para 2020 a Revista Forbes antev\u00ea o n\u00famero de 1.7 megabytes de novas informa\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o criadas a cada segundo por cada ser humano existente no planeta. Felipe Paiva (2016) explica que a estimativa \u00e9 de que estes n\u00fameros cres\u00e7am ainda mais e que at\u00e9 2020 existam mais de 20 bilh\u00f5es de dispositivos conectados.<\/p>\n
Voc\u00ea possui uma s\u00e9rie de fontes que podem lhe fornecer dados dos seus consumidores. Cada vez mais as pessoas se disponibilizam a entregar seus dados em troca de produtos e servi\u00e7os que lhes s\u00e3o oferecidos.<\/p>\n
Voc\u00ea deve trabalhar e analisar esses dados e pensar em como reverter essas informa\u00e7\u00f5es em benef\u00edcio da sua empresa.
\nImagine que voc\u00ea comece a coletar os dados do Facebook dos seus clientes. Isso pode lhe fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre quem s\u00e3o eles e o que os mesmos est\u00e3o dizendo a respeito de seus produtos.<\/p>\n
A partir dessa informa\u00e7\u00e3o voc\u00ea pode investir na reprodu\u00e7\u00e3o de produtos j\u00e1 existentes, corrigir os problemas daqueles que est\u00e3o recebendo m\u00e1s avalia\u00e7\u00f5es e criar novos servi\u00e7os e produtos de acordo com a demanda que voc\u00ea verificou a partir da extra\u00e7\u00e3o e da an\u00e1lise destes dados.<\/p>\n
Por exemplo, pode ser que seja interessante para voc\u00ea abrir uma nova filial em alguma parte da cidade onde verificou que a demanda do seu produto ou servi\u00e7o est\u00e1 em alta.<\/p>\n
Big data se refere a ferramentas que podem facilmente “traduzir” os conte\u00fados da grande quantidade de dados existente.<\/p>\n
Os dados analisados s\u00e3o provenientes de diversas fontes e podem se dividir tanto em dados estruturados, quanto n\u00e3o estruturados.<\/p>\n
A grande dificuldade hoje diz respeito principalmente \u00e0 an\u00e1lise dos dados n\u00e3o estruturados. Pois sempre envolvem novas e diversas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Para cada um destes grupos de informa\u00e7\u00f5es existem ferramentas espec\u00edficas, que, conforme explica Felipe Paiva (2016) s\u00e3o mais adequadas a um e a outro:<\/p>\n
Os bancos de dados relacionais s\u00e3o adequados para dados estruturados e transacionais. O tempo de resposta \u00e9 curto e eles s\u00e3o aptos a realizar consultas complexas. No entanto, o mesmo pode se tornar dif\u00edcil de escalar e o esquema fixo pode dificultar a organiza\u00e7\u00e3o e a evolu\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\n
Exemplos de ferramentas: Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server.<\/p>\n
S\u00e3o melhores para dados n\u00e3o relacionais. Sua arquitetura sem esquema possibilita a realiza\u00e7\u00e3o de mudan\u00e7as frequentes. Permite que os dados sejam escalados com maior facilidade e rodam bem em ambientes distribu\u00eddos (Felipe Paiva, 2016).<\/p>\n
No entanto, se tratam de ferramentas que est\u00e3o ainda em fase de amadurecimento e possuem uma incompatibilidade em rela\u00e7\u00e3o ao SQL.<\/p>\n
Exemplos: MongoDB, Elastic Seacrh, HBase, CouchBase, etc.<\/p>\n
Os especialistas da Revista Forbes (2016) apontam que analisar posts do Facebook e de outras redes sociais \u00e9, muitas vezes, mais dif\u00edcil do que analisar dados de recibos ou de tr\u00e1fegos da web.<\/p>\n
Textos e imagens n\u00e3o estruturadas requerem softwares especiais para que se obtenha o seu significado. E a quantidade t\u00e3o alta de dados n\u00e3o estruturados torna esse trabalho ainda mais dif\u00edcil, tornando tamb\u00e9m necess\u00e1rio que se utilize hardwares especiais para que tais dados possam ser organizados e compreendidos.<\/p>\n
As empresas costumam utilizar os dois tipos de dados, estruturados e n\u00e3o estruturados, para construir a sua percep\u00e7\u00e3o sobre os clientes.<\/p>\n
De qualquer modo voc\u00ea deve ficar atento aos tr\u00eas V’s que caracterizam o big data:<\/p>\n
Volume<\/strong> \u2013 que diz respeito \u00e0 quantidade de dados;<\/p>\n Velocidade<\/strong> \u2013 que remete \u00e0 velocidade com que os dados s\u00e3o gerados; e<\/p>\n Variedade<\/strong> \u2013 que se refere \u00e0 diversidade de dados envolvidos.<\/p>\n Quanto maior \u00e9 a quantidade de dados adequadamente analisada, melhor poder\u00e1 ser a experi\u00eancia do consumidor com os produtos e servi\u00e7os da sua empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Descubra neste artigo como as ferramentas de big data podem auxiliar a estruturar eficazes estrat\u00e9gias de marketing para a sua empresa. O que \u00e9 Big data O termo Big Data n\u00e3o \u00e9 novo. Ele tem sido utilizado por especialistas da \u00e1rea de tecnologia pelo menos desde o final da d\u00e9cada de 60. N\u00e3o obstante, ele remonta a origens ainda mais antigas e ao termo “estat\u00edstica”, que se refere \u00e0 coleta e \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o de dados. A Revista Forbes fornece um conceito simples e pr\u00e1tico do que \u00e9 big data. “\u00c9 o ato de coletar uma larga quantidade de dados advindos de fontes tradicionais e digitais, pass\u00edveis de identificar tend\u00eancias e padr\u00f5es” (Forbes, 2016, tradu\u00e7\u00e3o nossa). Ou seja, big data diz respeito a novas tecnologias e arquitetura articulada para extrair valor de grande volume de dados advindos de diversas fontes. Tal articula\u00e7\u00e3o possibilita que os dados sejam coletados, explorados e analisados em alta velocidade. Como o big data vem revolucionando o mundo digital? Com a evolu\u00e7\u00e3o trazida pela internet e pela globaliza\u00e7\u00e3o, o uso da estat\u00edstica tem sido cada vez mais potencializado, remetendo a uma grande articula\u00e7\u00e3o de dados, facilmente visualizada no esquema abaixo: Os processos in Memory foram sendo aprimorados desencadeando em mem\u00f3rias RAM de maior capacidade, ampliando a velocidade de processamento. Qual a rela\u00e7\u00e3o entre Big data e Marketing? O big data transforma e revoluciona cada vez mais a capacidade de armazenar, recuperar e analisar dados, bem como a forma como as empresas se relacionam com seus clientes e nas estrat\u00e9gias de marketing aplic\u00e1veis. Como exemplo, podem ser citadas as an\u00e1lises preditivas na \u00e1rea da sa\u00fade. Um dispositivo na nuvem pode ter acesso a uma base de dados muito maior do que um m\u00e9dico sozinho. De acordo com seus dados pessoais o indiv\u00edduo pode ser avisado quando houver algum risco para sua sa\u00fade ao praticar determinada atividade f\u00edsica, por exemplo (Algar Tech, 2015). Esses dados tamb\u00e9m podem ser utilizados para prever rea\u00e7\u00f5es de consumo, tra\u00e7ando perfis de compra e pagamento. Conforme explica a Revista Forbes a informa\u00e7\u00e3o coletada \u00e9 utilizada pelas empresas para melhorar o que eles sabem acerca do que os clientes querem e necessitam. O objetivo \u00e9 tomar decis\u00f5es consistentes baseadas em dados e n\u00e3o simplesmente em palpites (Revista Forbes, 2016). Ou seja, big data permite que voc\u00ea preveja quais s\u00e3o as necessidades dos seus clientes e suas poss\u00edveis futuras reclama\u00e7\u00f5es. Com isso, voc\u00ea antev\u00ea a exist\u00eancia de problemas e elabora respostas r\u00e1pidas atrav\u00e9s de estrat\u00e9gias inovadoras e eficazes. No entanto, para que essas previs\u00f5es sejam poss\u00edveis os dados necessitam ser tratados atrav\u00e9s de processos que envolvem a aplica\u00e7\u00e3o de metodologia adequadas e equipe preparada para analis\u00e1-los. De quais dados estamos falando? A grande quantidade de dados dispon\u00edvel e facilmente acess\u00edvel atrav\u00e9s da internet necessita ser traduzida e analisada para que seja poss\u00edvel entender o seu conte\u00fado. Antigamente as ferramentas que poderiam auxiliar nessa compreens\u00e3o estavam dispon\u00edveis apenas para especialistas da \u00e1rea. Hoje, no entanto, elas est\u00e3o \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o de muitos profissionais. Exemplo destas ferramentas \u00e9 o Many Eyes, uma ferramenta que coloca \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o a visualiza\u00e7\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o e ao mesmo tempo em que consiste em um amplo espa\u00e7o de discuss\u00e3o em que \u00e9 poss\u00edvel criar um debate centrado em dados oficiais. Outros exemplos de dados s\u00e3o os obtidos a partir de redes sociais como o Facebook , que possui uma marca de aproximadamente 1 bilh\u00e3o de usu\u00e1rios por dia. Totalizando mais de 4 milh\u00f5es de likes e 300 milh\u00f5es de fotos (Felipe Paiva, 2016). Al\u00e9m disso, voc\u00ea sabia que existem mais dispositivos conectados \u00e0 internet do que seres humanos na Terra? Para 2020 a Revista Forbes antev\u00ea o n\u00famero de 1.7 megabytes de novas informa\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o criadas a cada segundo por cada ser humano existente no planeta. Felipe Paiva (2016) explica que a estimativa \u00e9 de que estes n\u00fameros cres\u00e7am ainda mais e que at\u00e9 2020 existam mais de 20 bilh\u00f5es de dispositivos conectados. Como montar uma estrat\u00e9gia de big data para a sua empresa? Voc\u00ea possui uma s\u00e9rie de fontes que podem lhe fornecer dados dos seus consumidores. Cada vez mais as pessoas se disponibilizam a entregar seus dados em troca de produtos e servi\u00e7os que lhes s\u00e3o oferecidos. Voc\u00ea deve trabalhar e analisar esses dados e pensar em como reverter essas informa\u00e7\u00f5es em benef\u00edcio da sua empresa. Imagine que voc\u00ea comece a coletar os dados do Facebook dos seus clientes. Isso pode lhe fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre quem s\u00e3o eles e o que os mesmos est\u00e3o dizendo a respeito de seus produtos. A partir dessa informa\u00e7\u00e3o voc\u00ea pode investir na reprodu\u00e7\u00e3o de produtos j\u00e1 existentes, corrigir os problemas daqueles que est\u00e3o recebendo m\u00e1s avalia\u00e7\u00f5es e criar novos servi\u00e7os e produtos de acordo com a demanda que voc\u00ea verificou a partir da extra\u00e7\u00e3o e da an\u00e1lise destes dados. Por exemplo, pode ser que seja interessante para voc\u00ea abrir uma nova filial em alguma parte da cidade onde verificou que a demanda do seu produto ou servi\u00e7o est\u00e1 em alta. Como compreender os seus dados? Big data se refere a ferramentas que podem facilmente “traduzir” os conte\u00fados da grande quantidade de dados existente. Os dados analisados s\u00e3o provenientes de diversas fontes e podem se dividir tanto em dados estruturados, quanto n\u00e3o estruturados. A grande dificuldade hoje diz respeito principalmente \u00e0 an\u00e1lise dos dados n\u00e3o estruturados. Pois sempre envolvem novas e diversas informa\u00e7\u00f5es. Para cada um destes grupos de informa\u00e7\u00f5es existem ferramentas espec\u00edficas, que, conforme explica Felipe Paiva (2016) s\u00e3o mais adequadas a um e a outro: Ferramentas SQL Os bancos de dados relacionais s\u00e3o adequados para dados estruturados e transacionais. O tempo de resposta \u00e9 curto e eles s\u00e3o aptos a realizar consultas complexas. No entanto, o mesmo pode se tornar dif\u00edcil de escalar e o esquema fixo pode dificultar a organiza\u00e7\u00e3o e a evolu\u00e7\u00e3o dos dados. Exemplos de ferramentas: Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQL Server. Ferramentas NoSQL S\u00e3o melhores para dados n\u00e3o relacionais. Sua arquitetura sem esquema possibilita a realiza\u00e7\u00e3o de mudan\u00e7as frequentes. 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