Seis dicas para ter sucesso com grandes dados

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Com a proliferação de dispositivos de computação digital e a explosão de sites de mídia social e excelente acesso à Internet, grandes quantidades de dados públicos estão sendo geradas regularmente. Técnicas e algoritmos eficazes que analisam esses dados fornecem informações quase em tempo real, que estão sendo usadas para entender as tendências evolutivas e alertar as pessoas sobre emergências iminentes.

Os dados da mineração podem ajudar a desenvolver muitos insights úteis de eventos políticos e sócio-econômicos, o que permite que as pessoas criem políticas públicas sólidas. O foco deste post é guiá-lo através de ferramentas e técnicas de Grandes Dados para que você possa aproveitá-los ao máximo e melhorar seus resultados.

A crescente capacidade de usar grandes técnicas de dados para o desenvolvimento ajuda a revolucionar a educação, a agricultura e outras esferas da vida que podem ajudar a melhorar os padrões de vida das pessoas. Enquanto Big Data oferece muitos benefícios, sua natureza diversificada oferece muitos desafios tanto para os cientistas quanto para os analistas. As preocupações prementes aplicam-se à aquisição e compartilhamento eficiente de dados, ao desenvolvimento do contexto e integridade de um conjunto de dados, e à promissora privacidade.

Ferramentas para grandes análises de dados

Há cinco abordagens-chave para analisar grandes dados e desenvolver insights:

  • Ferramentas de descobrimento são úteis durante o ciclo de vida da informação para mineração rápida e intuitiva e análise de informações de qualquer conjunto de fontes estruturadas e não estruturadas. Estas ferramentas permitem a análise juntamente com os sistemas tradicionais de fontes BI. Como não há necessidade de modelagem inicial, e os usuários podem desenvolver novos conhecimentos, chegar a conclusões corretas e tomar decisões informadas rapidamente.
  • Ferramentas BI são essenciais para relatórios, gerenciamento de desempenho e análise, particularmente com dados transacionais de armazéns de dados juntamente com sistemas de informação de produção. As ferramentas de BI garantem capacidades de BI e gerenciamento de desempenho, envolvendo painéis de controle, relatórios corporativos, análise ad-hoc, scorecards, e análise de estrutura de simulação em uma plataforma em escala corporativa. As empresas devem tirar proveito da aprendizagem da máquina. É a melhor maneira de ter sucesso com nível humano-AI, e uma curso de aprendizagem de máquinas pode ajudar você saiba mais.
  • Análise em banco de dados engloba diferentes técnicas para descobrir padrões e relacionamentos em dados. Como estes métodos são aplicados ao banco de dados, você remove o movimento de dados para e de vários servidores analíticos, o que acelera os tempos de ciclo de informação e minimiza o custo total de propriedade.
  • Hadoop é usado para o pré-processamento de dados para encontrar tendências macro ou pedaços de informação, como valores fora da faixa de variação. Ele permite revelar o valor potencial dos novos dados usando servidores de commodities acessíveis. A maioria das empresas usa principalmente o Hadoop como precursor para formas avançadas de análise.
  • Gerenciamento de decisões engloba modelagem preditiva, auto-aprendizado e regras comerciais para agir com base no contexto atual. Este tipo de análise leva a recomendações através de múltiplos canais, aumentando a importância de cada interação do cliente.

Aqui estão seis dicas que podem ajudá-lo a entender como aproveitar efetivamente o poder dos Grandes Dados para sua empresa.

1. Comece com pequenos

Grandes projetos de dados, na maioria das organizações, começam quando um empregador se convence de que a empresa não está recebendo oportunidades em dados.

Grandes análises de dados pode ser realizado com as ferramentas de software utilizadas principalmente como parte de disciplinas analíticas robustas como mineração de dados e análise preditiva. É provável que você encontre muitas incógnitas ao trabalhar com dados que sua organização não utilizou antes, por exemplo, a maior parte de informações não estruturadas da web. Quais partes dos dados têm valor? Quais são as métricas importantes que os dados podem fornecer? Quais são as questões de qualidade? Devido a estas incógnitas, o tempo e os custos necessários para obter sucesso podem ser difíceis de prever.

Portanto, é melhor começar pequeno. Comece definindo uma análise simples que não leve tempo ou dados para ser executada.

2. Entenda as exigências de sua empresa 

Sua empresa está ou não pronta para ferramentas e soluções de Grandes Dados? Se leva um dia ou até mais para obter dados e análises sobre a atividade comercial essencial, então não está. Este processo lento pode dificultar a eficácia das decisões comerciais e afetar seriamente as receitas e retornos.

As empresas enfrentam um dilema de dados quando os disruptores tentam mudar o jogo ou quando indústrias adjacentes já estão fazendo a maioria dos Grandes Dados. O aumento da velocidade da concorrência faz com que as empresas aceitem os Big Data. A análise de precisão em Big Data ajuda a "transmitir agora" ao invés de "prever" situações.

3. Orçamento para a flexibilidade

Muitas empresas superestimam o número de relatórios que desejam como parte de suas novas análises, e isto pode ser caro com base nas taxas de desenvolvimento de terceiros. É altamente econômico atribuir o orçamento para elaborar uma solução de "self-service" que permite que os usuários façam seus relatórios conforme a necessidade surge.

 4. O painel executivo deve ser sua prioridade

 Uma interface amigável que fornece as informações corretas aos gerentes seniores o mais rápido possível é a chave para garantir que o sistema seja usado extensivamente. Interpretação de dados e visualização de dados especialistas podem ajudar a desenvolver um painel de controle limpo e eficiente.

5. Siga os especialistas da Big Data

De acordo com o CEO da Semcasting, Ray Kingman, as empresas devem usar as empresas Big Data em vez de realizar tudo por conta própria.

Ele acrescentou: "Varejistas com muitos consumidores, empresas de serviços financeiros e algumas empresas de tecnologia estão alavancando o lado analítico e desenvolvendo algum desempenho de linha de base e maiores expectativas de ROI". "Estas empresas estão descrevendo ferramentas eficientes enquanto tornam a análise um conceito mais simples, possibilitando assim que as empresas as utilizem".

De acordo com Kingman, "as ferramentas Big Data serão acessíveis além do laboratório e entrarão no sistema de marketing, desenvolvimento de produtos e nos processos de venda da indústria".

Ele também acredita que é provável que a fase de coleta de Grandes Dados se torne uma comoditização, e há uma alta probabilidade de que partes da análise possam se tornar produtos de prateleira.

6. Utilizar uma abordagem orientada para a solução

Embora muitos avanços tenham sido feitos no ecossistema do Hadoop ao longo dos anos, ele ainda está florescendo como uma plataforma que pode ser empregada em implantações comerciais de produção. É provável que a necessidade de iniciativas tecnológicas empresariais evolua e seja um "trabalho em progresso".

Os avaliadores de software não terão uma ferramenta pronta para uso que cubra todos os requisitos analíticos atuais e prospectivos da Hadoop. Sem focar demais no termo "prova futura", a extensibilidade e a escalabilidade devem ser uma parte vital de todas as listas de verificação de projetos.

A capacidade de realizar transformações portuárias de forma consistente em diferentes distribuições de Hadoop é uma vantagem. Mas a durabilidade completa necessita de uma abordagem de plataforma global para a escalabilidade, que está alinhada com a inovação aberta que está impulsionando o ecossistema Hadoop.

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