close
Negocios

Como fazer análise de dados usando os 5 Vs de Big Data

Atualmente, muito se falou sobre Big Data. No entanto, muitos gerentes ainda não sabem como lidar com o enorme volume de dados e fazem uma análise eficiente deles.

Se esse for o seu caso, fique tranquilo. Neste artigo, explicaremos o que é Big Data, quais são seus 5 Vs e como tornar uma análise de dados relevante para sua empresa.

O que é Big Data?

Em termos gerais, Big Data pode ser definido como uma quantidade massiva de dados gerados pelo contexto de conectividade digital em que estamos atualmente inseridos.

Todas as atividades que fazemos na Internet (e-mails, redes sociais, sites visitados, transações bancárias, aplicativos baixados, documentos e imagens armazenadas na nuvem, etc.), e em tantos outros sistemas e ferramentas que fazem parte da nossa vida, deixam vestígios que compõem o Big Data.

O conceito de Big Data lida com a crescente geração de dados no ambiente digital e as informações valiosas que podem ser obtidas através da análise desses dados.

Para o ambiente corporativo, a análise eficiente dos dados gerados pelo Big Data promete impactar positivamente os resultados da empresa. Isso porque permite um acesso mais rico e aprofundado a diversas informações relevantes, como o perfil do público-alvo e seu objetivo. comportamentoa situação dos mercados, as novas tendências e muito mais.

Com a análise correta, podem ser gerados insights que guiam, por exemplo, um planejamento estratégico mais adequado às reais necessidades do negócio, ajudando também processo de tomada de decisão e em várias áreas, como marketing e comunicação.

Mas como chegar a essas percepções em meio a tantos dados? O que deve ser levado em conta? Para responder a estas perguntas, conheça os 5 Vs do Big Data!

Os 5 Vs de Big Data

O conceito de Big Data é dividido em 5 categorias, os chamados 5 Vs, que se referem aos desafios que esse universo de informações traz consigo.

São eles:

  • volume
  • velocidade
  • variedade
  • veracidade
  • coragem

Entenda o que cada V representa em Big Data e como fazer uma análise de dados considerando esses 5 fatores.

Como fazer análise de dados considerando os 5 Vs de Big Data?

volume

O maior desafio para quem deseja fazer uma boa análise é conseguir lidar com o grande volume de dados que o Big Data pressupõe.

No Facebook, por exemplo, mais de 500 TB de dados são gerados diariamente. Estima-se que 10 bilhões de mensagens, 4,5 bilhões de curtidas e 350 milhões de fotos sejam compartilhadas todos os dias. A empresa também disse que cerca de 105 TB são verificados por seus servidores de mídia em meia hora.

Nesse sentido, se sua empresa deseja ter Big Data como aliada, é essencial procurar ferramentas capazes de filtrar esses dados e convertê-los em informações relevantes para estratégias de crescimento de negócios.

Portanto, é importante ter boa ferramentas de marketing digital para analisar os dados de seus fãs no Facebook e outras mídias sociais, em seu blog e sites. Sem isso, essa massa de informações não terá uso.

velocidade

Em Big Data, a velocidade com que os dados são gerados também é bastante significativa. Isso faz com que os dados que você coletou se tornem obsoletos rapidamente.

Portanto, para fazer uma análise de dados eficiente, é importante prestar atenção ao sincronização processamento para que esses dados não se tornem obsoletos e irrelevantes.

Voltando ao exemplo do Facebook, a empresa Mark Zuckerberg pode processar os dados de seus usuários em questão de minutos. Desta forma, ela pode antecipar e adaptar suas estratégias em tempo real.

variedade

Para saber como fazer a análise de dados, é necessário levar em conta também a variedade de dados gerados em um ambiente virtual, por exemplo.

As fontes de dados são inumeráveis ​​e fornecem diferentes tipos de informação: redes sociais, e-mails, aplicativos de mensagens, histórico de navegação, imagens, áudios, vídeos, transações bancárias, etc.

Pesquisas de mercado Eles também podem ser incluídos entre as origens de Big Data.

Portanto, ao analisar os dados, é necessário recorrer a ferramentas que dialogam com essa variedade.

Algumas das ferramentas mais usadas para coleta e análise são Import.io, Apache Chukwa, Statwing e BigML.

Outro ponto importante é como visualizar esses dados tão variados para que possam ser compreendidos. Para isso, existem também ferramentas como caixinha e ele Chartio, ambos pagos, e o Google Data Studio, que é gratuito.

veracidade

A veracidade não está necessariamente restrita à possibilidade de que os dados tenham sido gerados de má fé.

Como afirmado anteriormente, os dados são gerados com grande velocidade e podem se tornar obsoletos.

Assim, se você não estiver atento a essa questão, os dados que você está usando em sua análise podem não corresponder à realidade atual de sua empresa; e é aí que a verdade entra.

Na verdade, se os dados coletados não estiverem alinhados com o momento comercial atual, eles podem acabar orientando a empresa para o caminho errado e levando o gerente a tomar decisões inadequadas.

coragem

Os dados gerados pelo Big Data devem gerar valor para a empresa. Pense bem: é inútil acessar uma quantidade imensa de dados se nenhum deles puder agregar valor às atividades da empresa.

conclusão

Toda a análise de dados deve começar com um objetivo bem definido. No caso do Big Data, é inútil ter um grande volume de dados à mão sem saber o que fazer com eles.

Para empresas de qualquer tipo e porte, o Big Data pode ser um forte aliado para que o gestor possa entender o cenário no qual a empresa está inserida e, a partir disso, estabelecer estratégias consistentes com os desafios do negócio.

Saber como fazer a análise de dados do Big Data é conhecer melhor o público-alvo e depois oferecer as melhores soluções baseadas em fatos e análises.

Uma boa análise que considere os 5 Vs facilita o processo de tomada de decisões, garantindo maior assertividade ao "bater o martelo" em um determinado assunto.

Deseja acessar informações precisas sobre seu público-alvo de maneira ágil e de maneira mais simples para analisar os dados?

Cadastre-se em nossa página plataforma de pesquisa automatizada e criar questionários de pesquisa on-line, ou use nossa biblioteca de questionários prontos para isso.

Leave a Response