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Cinco grandes erros a evitar enquanto se utiliza Big Data

Tentando descobrir como você pode empregar Big Data para fazer seu negócio crescer? Certifique-se de que você não está pulando para o Big Data sem estar preparado. O melhor das tecnologias e sistemas pode falhar se não for implementado corretamente. Grandes especialistas em dados esclarece alguns aspectos críticos a serem considerados.

Tentamos alistar algumas indicações importantes abaixo que você precisa ter em mente ao lidar com Grandes Dados. Evitar estes cinco grandes erros o ajudará a evitar alguns erros do Big Data.

1. Escolhendo as fontes erradas: O foco na fonte errada pode levar a enormes mal-entendidos e conclusões erradas. Grandes Dados podem ser obtidos de uma multiplicidade de fontes, como análise de websites, dados de mídia social, dados de sensores, dados de registro de máquinas, mídia, aplicativos de negócios e a Internet, é claro! Portanto, é fácil se afogar neste mar de dados. Um dos erros comuns é escolher um conjunto de dados que esteja facilmente disponível e não precise ser limpo. Entretanto, é de importância crítica que você selecione a fonte correta dependendo do que você precisa resolver, mesmo que esse conjunto de dados requeira muita escavação ou limpeza. Isto também nos leva ao próximo aspecto importante.

2. Não definindo seu objetivo: Mesmo antes de começar a folhear suas fontes de dados, você precisa zerar o que você está procurando exatamente. A menos que você se concentre no que está tentando resolver, você não seria capaz de escolher os recursos certos. Quando o objetivo não está claramente definido, há uma tendência a utilizar os dados mais facilmente disponíveis. Isto, por sua vez, o leva a nadar sem rumo em grandes quantidades de dados sem nenhum resultado tangível.

3. Ignorando a qualidade dos dados: O próximo aspecto mais importante é garantir que você tenha dados de alta qualidade. Você pode ter grandes quantidades de dados que são da fonte correta e alinhados com seu objetivo; no entanto, isto não prejudica a necessidade de que esses dados sejam precisos e consistentes. Grandes empresas realmente empregam pessoas apenas para limpar grandes quantidades de dados para garantir a consistência e uniformidade.

4. Não categorizando os dados: A menos que os dados sejam categorizados corretamente nos estágios iniciais, tentar ordenar os dados em um estágio posterior para obter insights em nível micro pode ser bastante incômodo. Categorize seus dados por produtos, departamentos, geografias, etc., para garantir que você possa cortar prontamente seus dados de acordo com suas necessidades. Isto lhe dará a vantagem de perfurar profundamente os Grandes Dados para obter melhores percepções com muita facilidade.

5. Não se mover para a nuvem: Finalmente, Big Data obviamente requer enormes quantidades de espaço de armazenamento, o que, por sua vez, envolve enormes custos de infra-estrutura. Dependendo da natureza de seu negócio e da necessidade de Big Data como uma ferramenta de crescimento crítico, a implementação de Big Data pode ter um enorme impacto em seu negócio. Um movimento errado e você pode se ver lutando com o básico em vez de aproveitar os benefícios dos Big Data. Portanto, mover seus dados para a nuvem é uma das opções mais seguras que o ajuda a otimizar os custos de infra-estrutura e escalar para cima ou para baixo, dependendo de como as coisas parecem estar indo.

Big Data está aqui para ficar. Portanto, certifique-se de que sua organização os implemente com a previsão correta para colher os dividendos antecipados e evitar erros. Contratação de especialistas experientes em análise de dados normalmente ajuda a evitar tais erros logo no início.


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