Em pleno 2019, o termo Big Data já é conhecido, ou pelo menos não tão estranho, para grande parte da população do mundo, e não apenas para quem trabalha diretamente com tecnologia.
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Tido basicamente como o grande volumes de dados gerado no mundo o tempo todo, o Big Data já traz a necessidade de processos que sejam capazes de capturar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de informações com a rapidez que o mundo moderno exige – serão 180 zetabytes de dados no mundo até 2025, segundo a revista Forbes. E é neste contexto que surge a necessidade do Big Data Analytics.
Big Data Analytics é a análise aprimorada de grandes quantidades de dados brutos para extrair informações e insights para um determinado negócio. Ele é usado nos mais variados segmentos para permitir que as organizações tomem decisões corretas, além de testar processos que já existem.
O termo, em si, nasceu do Data Analytics, que sofreu alteração para Big Data Analytics, englobando o maior número possível de variáveis de interesse, além de antecipar tendências e considerar métodos para responder questões por meio da aplicação de um processo algorítmico.
De forma resumida, o Big Data Analytics funciona com a análise de dados em três categorias.
Dados sobre indivíduos, como é o caso das redes sociais, por exemplo.
Informações geradas, em sua grande maioria, por organizações empresariais durante operações, inclusive as financeiras.
Dados gerados a partir da integração entre dispositivos pessoais conectados à internet.
A análise criteriosa e o cruzamento destes dados faz com que seja possível otimizar a compreensão dos mais variados cenários e viabiliza a extração de padrões, os quais podem ser usados para os mais diversos fins, dependendo, claro, do core business da empresa que implementa o processo.
Por enquanto, o uso maciço deste processo faz mais sentido para empresas, e muitas delas já usam este processo para analisar dados de forma estratégica.
É importante deixar claro que o Big Data Analytics pode ser implementado em todas as empresas, independentemente do tamanho das mesmas. Via de regra, cientistas de dados ficam responsáveis por este processo, pois são profissionais que realizam a limpeza e a preparação dos dados, o que pode ser entendido também como Data Science, que é o termo que se refere ao conjunto de técnicas utilizadas para extrair dados ou insights.
O Big Data Analytics faz com que empresas possam usar informações já disponíveis para identificar oportunidades e obter insights. Além disso, o processo de tomada de decisão fica menos arriscado.
Com o Big Data Analytics, as empresas são capazes de analisar as informações para medir a satisfação dos clientes e oferecer novos produtos. Outra vantagem é identificar padrões preciosos para tomar melhores decisões, como os hábitos de consumo dos clientes.
Assim, é possível deixar os clientes mais satisfeitos, reduzir a margem de erro, tornar as operações mais eficientes, estabelecer planos estratégicos e aumentar o lucro de forma significativa.
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