Praticamente todas as empresas modernas são afetadas pela quantidade de dados que recebem. É uma quantidade impressionante de informações, superando 2,5 quintilhões de bytes todos os dias. É aí que entra a análise de dados, permitindo que as empresas enfrentam os vários desafios que surgem desse crescimento rápido do conhecimento de dados.
O boom da Internet nos anos 90 despertou o mundo para uma grande variedade de oportunidades, aumentando o alcance e a influência muito além das habilidades habituais das marcas. Embora a própria Internet tenha 30 anos, existem muitas empresas por aí que ainda não entendem o poder absoluto de contar com a ajuda de especialistas experientes para aproveitar esses dados.
O verdadeiro significado do big data
Disrupção é o novo “nome do jogo” nos negócios. Perceber o que poderia ser feito de maneira diferente ou aprimorada e descobrir como fazer isso melhor do que seus concorrentes é o caminho do mundo dos negócios na era do big data. Quando realizada por profissionais experientes, a análise de dados traz uma enorme quantidade de valor para as empresas em sua prática cotidiana, incluindo o seguinte:
Melhor gerenciamento e recursos aprimorados
As empresas que adotam big data e data analysis para construir seus negócios se beneficiam do trabalho com consultores estratégicos experientes, para acelerar o crescimento. Esses especialistas executam uma gama de serviços projetados para analisar todos os aspectos de um negócio e destacar áreas de melhoria.
Efetuar mudanças positivas
Os cientistas de dados profissionais podem filtrar o conhecimento de dados de uma empresa para identificar oportunidades para criar mudanças positivas e produtivas, construindo a força e a eficácia das empresas em qualquer setor. São identificadas oportunidades individuais para os funcionários, são identificados métodos para melhorar a produtividade e o moral e os canais de comunicação são suavizados para garantir que os princípios básicos sejam atendidos, antes de se aprofundar nos requisitos para maior crescimento.
Tomar melhores decisões
A análise de dados leva a uma tomada de decisão superior, informada por dados factuais, em vez dos fatores mais intangíveis que influenciam a mente humana. Os riscos de estaca alta podem ser reduzidos, enquanto as oportunidades não identificadas anteriormente podem ser buscadas.
Analisar Alterações
A análise nunca termina! É um processo contínuo que dura toda a vida das empresas modernas e todos os projetos realizados. Analisar as alterações feitas ajuda a erradicar a maioria dos “problemas iniciais” que podem surgir quando alterações em larga escala são feitas no DNA de uma empresa.
Tomada de decisões usando o Big Data Insights
A parceria com analistas experientes faz toda a diferença, garantindo que processos construtivos sejam desenvolvidos e gerando um conhecimento científico mais profundo dos vários fatores que criam sucesso em tempo real.
Machine Learning
O Machine Learning e o Deep Learning estão dominando o mundo dos negócios, com uma ampla gama de aplicativos que cobrem quase todos os setores. O aprendizado de máquina evoluiu até o ponto em que pode gerenciar o atendimento ao cliente, a logística , os registros médicos e criar reportagens originais.
Aumentar a produtividade
A obtenção de valor real a partir da análise requer talento forte, imensa fortaleza e pouco tempo. Muitas empresas estão lutando com pelo menos um desses requisitos. As novas tecnologias aumentam a produtividade, mas podem resultar em perda ou reatribuição de empregos.
Modelos de processamento de dados
A modelagem de dados envolve a criação de representações conceituais de objetos de dados. Estes são mais fáceis de entender e armazenar em bancos de dados de grande volume de dadis. Esses modelos não apenas simplificam muito o processamento de dados, mas também ajudam bastante a manter as regras e diretrizes operacionais básicas da sua empresa.
Semântica consistente, melhores práticas, requisitos de nomenclatura e segurança geral são importantes em qualquer negócio, e a modelagem de dados dessa maneira evita o desperdício de tempo desnecessário. Existem três tipos de modelos de coleta de dados, cada um com seus próprios benefícios:
Modelos conceituais de processamento de dados
Esse é um ótimo modelo para definir do que seus sistemas são compostos e geralmente é usado pelos principais interessados nas empresas para organizar, supervisionar e definir as melhores práticas.
Modelos de processamento de dados lógicos
Os modelos lógicos ajudam arquitetos e analistas de dados a entender como os sistemas podem ser implementados e envolvem o desenvolvimento de um mapa de regras e estruturas de banco de dados para os negócios seguirem. Isso pode ser usado para qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS).
Modelos de processamento físico de dados
Este é o processo real de implementação e como será implementado. Analistas de banco de dados e desenvolvedores usam isso para implementar um processo de trabalho para um sistema de gerenciamento de banco de dados específico (DBMS).
Práticas recomendadas de coleta de dados, armazenamento estruturado e processamento
As empresas que realmente adotam a análise de dados estão colhendo os benefícios de seus esforços, permitindo que novos métodos melhorem suas principais competências, lançem novos modelos de negócios, prevejam tendências e fiquem à frente dos concorrentes. Essas são as empresas que avançam fortemente, buscando ativamente novas maneiras de entrar em novos setores, colmatar as lacunas entre eles e seus clientes e adicionar novas linhas de negócios.
Essas são expansões-chave que estão cada vez mais obscurecendo as linhas dos setores de negócios tradicionais. Veja como você pode ficar à frente da curva e garantir que esteja sempre tomando decisões inteligentes com base em seus dados principais reais.
Configurar um fluxo de trabalho sólido
Você precisa implementar um processo que melhore a produtividade e simplifique sua coleta de dados. Os analistas especialistas em conhecimento de dados sabem o valor de dedicar algum tempo a esse procedimento, para garantir que seja fácil atualizar, navegar e extrair dados. Esse tipo de coleta de dados economiza muito tempo no futuro.
Seja consistente e pratique
Quando um fluxo de trabalho é configurado, é importante se comprometer com ele. Pode haver alguns “problemas iniciais” inicialmente, mas isso pode ser atenuado por permanecer dedicado ao processo e resolvê-los. As melhorias podem ser feitas constantemente à medida que você aprende – isso garantirá que você desenvolva um sistema que realmente funcione para os seus negócios.
Mantenha o melhor, deixe o resto
Tópicos de mídia social da marca
Você só precisa dos dados que afetam seus negócios e as metas futuras. O resto é ruído de fundo e pode atrasá-lo. Capture apenas os dados que você realmente precisa, o que permitirá que você se concentre nos recursos importantes da sua empresa sem perder tempo com detalhes irrelevantes.
A segurança é importante
Armazenar dados eletronicamente é fantástico para reduzir o desperdício de papel, a bagunça e o tempo perdido, mas pode ser arriscado quando a segurança não recebe uma prioridade suficientemente alta. Os especialistas em conhecimento de dados garantem que você esteja sempre protegido contra violações de dados, garantindo que seus protocolos de segurança estejam atualizados.
Pergunte aos Profissionais
Criar processos pode ser complexo, frustrante e até infrutífero quando tentado por pessoas de negócios com pouca ou nenhuma experiência nessa área. É muito mais produtivo procurar analistas de dados confiáveis e experientes. Isso economiza tempo que de outra forma seria desperdiçado por tentativa e erro e pelo aprendizado das cordas.
Cenários de Negócios
As empresas estão se esforçando para aumentar sua capacidade de lidar com o influxo, que deve aumentar muito mais rapidamente graças ao aumento da IoT (Internet of Things ou internet das coisas ). Tal como está, os últimos dois anos geraram uma quantidade tão grande de dados que representam 90% dos dados no mundo.
Cenários de Negócios
Todos os dias, o The Weather Channel recebe 18.055.556 solicitações de previsão, o Spotify adiciona outras 13 novas musicas ao banco de dados, 600 novas edições de páginas da Wikipédia são realizadas e os passageiros do Uber realizam 45.788 viagens. Toda consulta de mecanismo de pesquisa, toda interação on-line e todos os “gostos” aumentam a quantidade de dados coletados – e tudo precisa ser processado.
Desastres potenciais podem ser evitados, e as próximas tendências são totalmente reconhecíveis quando a análise em andamento é priorizada.
Os dados são importantes apenas quando você pode extrair informações dele
A internet levou o mundo às portas das empresas, muitas vezes sobrecarregando a equipe e destacando a importância na manutenção de uma margem produtiva e lucrativa.
Por esse motivo, as empresas que nasceram nesse ambiente rico em dados têm mais facilidade com isso, pois as empresas tradicionais precisam fazer muito mais para alterar seus sistemas e padrões para se ajustarem a esse novo ambiente.
A adaptação a processos orientados a dados nunca é fácil, resultando em empresas que gastam muito dinheiro em novos sistemas e nunca tirando o máximo proveito de suas novas habilidades. É necessária uma visão estratégica poderosa para explorar esse recurso aparentemente interminável e usar os dados resultantes em todo o seu potencial
