Analytics & Big Data

Megadados & Analítico

Big Data (megadados) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados grandes demais para serem analisados por sistemas tradicionais. Ao longo das últimas décadas, a quantidade de dados gerados tem crescido de forma exponencial. O surgimento da Internet aumentou de forma abrupta a quantidade de dados produzidos, e a popularização da Internet das coisas (IoT) fez sairmos da era do terabyte para o petabyte.
Em 2015, entramos na era do zetabytes, e atualmente geramos mais de 2,5 quintilhões de bytes diariamente. O termo Big Data surgiu em 1997 e seu uso foi utilizado para nomear essa quantidade cada vez mais crescente e não estruturada de dados sendo gerados a cada segundo. Atualmente o big data é essencial nas relações econômicas e sociais e representou uma evolução nos sistemas de negócio e na ciência.
As ferramentas de big data são de grande importância na definição de estratégias de marketing, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões mais inteligentes. A essência do conceito está em gerar valor para negócios. No que tange a ciência, o surgimento do big data representou a criação de um novo paradigma (4° paradigma) sendo concebido um novo método de avançar as fronteiras do conhecimento, por meio de novas tecnologias para coletar, manipular, analisar e exibir dados, construindo valor agregado com as análises geradas.

O Analytics é a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos nos dados. Também implica a aplicação de padrões de dados para uma tomada de decisão eficaz. Em outras palavras, a análise pode ser entendida como o tecido conjuntivo entre os dados e a tomada de decisão eficaz dentro de uma organização. Especialmente valioso em áreas ricas em informações gravadas, o analytics depende da aplicação simultânea de estatísticas, programação de computadores e pesquisa operacional para quantificar o desempenho.

As organizações podem aplicar análises aos dados comerciais para descrever, prever e melhorar o desempenho comercial. Especificamente, as áreas da análise incluem análise preditiva, análise prescritiva, gerenciamento de decisões corporativas, análise descritiva, análise cognitiva, Big Data Analytics, análise de varejo, análise da cadeia de suprimentos, variedade de lojas e otimização de unidades de manutenção, otimização de marketing e modelagem de mix de marketing, Web análise, análise de chamadas, análise de fala, dimensionamento e otimização da força de vendas, modelagem de preços e promoções, ciência preditiva, análise de risco de crédito e análise de fraude. Como a análise pode exigir computação extensiva, os algoritmos e o software usados ​​para analisar utilizam os métodos mais atuais em ciência da computação, estatística e matemática.

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