A análise de big data refere-se ao processo complexo de usar ferramentas analíticas avançadas para entender a vasta quantidade de informações que podem ser coletadas de fontes como dispositivos IoT, mídias sociais e aplicativos em nuvem.
Derivar informações utilizáveis de big data pode ajudar pequenas empresas a melhorar seus modelos de gerenciamento, enfrentar concorrentes e tomar decisões estratégicas de negócios.
As raízes do big data remontam a 1663, quando John Graunt usou a análise de dados estatísticos pela primeira vez ao lidar com estudos de peste bubônica.
Do início dos anos 1800 ao século 20, os dados evoluíram na velocidade da luz, trazendo novas inovações tecnológicas, como a máquina de tabulação e computadores modernos – e, claro, os obstáculos ao desenvolvimento, como questões de segurança de dados e silos de dados também.
Big data moderno é definido como dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados que são dimensionáveis em volume, velocidade e variedade; os três Vs de big data.
O analista do setor Doug Laney associa o volume à quantidade exponencial de fluxo de dados das organizações empresariais, enquanto a velocidade é a velocidade com que os dados chegam.
Por fim, a informação está disponível em diversos tipos, como documentos, imagens, vídeos, dados numéricos, entre outros.
Dito isso, o provedor de banco de dados MongoDB explica que a análise de big data funciona analisando big data para obter insights acionáveis, descobrindo padrões e encontrando correlações em qualquer informação coletada.
Atualmente, veracidade e valor são dois Vs adicionais que também são levados em consideração ao lidar com dados, devido à natureza acelerada do armazenamento e integração de dados, mineração, limpeza e transformação, análise e visualização.
A utilização de big data da melhor maneira possível pode dar a grandes e pequenas empresas uma chance melhor de superar os concorrentes.
No entanto, alavancar o big data pode fazer ou quebrar um pequeno negócio, porque pode permitir que os empreendedores melhorem as operações, tomem decisões de negócios inteligentes e melhorem o desempenho da empresa. Muitos casos de uso do mundo real também fazem uso da análise de big data.
Por exemplo, empresas do setor de comércio eletrônico e comércio podem rastrear caminhões de entrega para descobrir as melhores rotas para uma entrega eficiente.
As informações do cliente, como hábitos de compra e preferências, também podem permitir que você automatize sugestões de produtos e descontos.
Há também análise de dados envolvida com o software de fabricação, pois lida com informações como níveis de estoque, cronogramas de produção e até comunicação no escritório.
Além do comércio eletrônico, a análise de big data também é predominante em diferentes setores, como entretenimento, saúde, transporte e muitos outros.
De acordo com a SmallBizTrends, 67% das pequenas empresas gastam até US$ 10.000 por ano em soluções de análise de dados.
Além disso, 60% usam um sistema de análise de dados baseado na web ou na nuvem. A maioria o vê como um investimento necessário que lhes dará mais poder sobre seus recursos no longo prazo.
Concluindo, há muitos benefícios na análise de big data. Embora tenha seus desafios a superar, seus desenvolvimentos foram nada menos que impressionantes, e é por isso que se tornou uma parte tão importante do crescimento de pequenas empresas.
A análise de big data pode permitir que pequenas empresas:
- armazenar, acessar e processar grandes volumes de dados em um método econômico;
- tomar melhores decisões de negócios;
- alavancar dados de mercado para identificar tendências que podem ser aplicadas a produtos e serviços;
- ajuda na criação de planos de marketing automatizados, ofertas de clientes, descontos e assim por diante; e
- gerenciar recursos humanos e manter os funcionários produtivos.
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