Big Data

[Bruna Garcia do Val]

Big Data é o termo utilizado para se referir a um conjunto massivo de informações (internas ou externas) que você pode acessar remotamente ou via internet.

No marketing, o Big Data é utilizado para transformar todas as informações e os dados coletados por uma empresa em oportunidades para otimizar e automatizar as suas campanhas de comunicação e gerar mais vendas.

[Samuel Gonçalves]

Fiz um trabalho da faculdade sobre isso, vou mandar para completar um pouco rsrs

 

Big Data:

Definição:

A definição de big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso também é conhecido como os três Vs.

Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los. No entanto, esses grandes volumes de dados podem ser usados para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes.

Volume: A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados do Twitter, fluxos de cliques em uma página web ou em um aplicativo para dispositivos móveis, ou ainda um equipamento habilitado para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes.

Velocidade: Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo real.

Variedade: Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados.

Objetivo:

Com a quantidade de dados que o Big Data é capaz de captar e analisar, o resultado.As maneiras mais eficazes para fundamentar as decisões que devem ser tomadas nos negócios. E isso é possível porque, com a quantidade de dados confiáveis que é capaz de analisar, uma empresa consegue conhecer melhor o perfil do cliente e identificar as tendências do mercado, o que é positivo tanto para a retenção de um cliente atual, quanto para a conquista de um cliente futuro.

Exemplos:

Reúnindo e analisando os dados de seus clientes. Entendendo quais são os hábitos deles, como frequência de compras, por exemplo. A partir daí, criar ações personalizadas de acordo com os insights obtidos.

Com o Big Data, a empresa consegue analisar os dados do público-alvo e ter acesso a informações importantes — como comportamento, perfil de compra, rendimento financeiro, escolaridade — e assim traçar estratégia de marketing bem estruturadas e decisivas.

Case:

Nike:Monitora os hábitos e comportamentos esportivos do seu público por meio dos aplicativos e dispositivos vestíveis, conhecidos como wearables, que são capazes de gerar informações relacionadas com a distância percorrida, velocidades, locais preferidos para treino etc.

Bancos:O big data tem aplicações diversas em instituições financeiras. Entre elas, destacam-se o uso da tecnologia para gerenciar melhor os riscos de crédito dos clientes e evitar fraudes.

Ensino superior:O gerenciamento de registros de alunos e informações do campus, além de gestão financeira e aprimoramento das pesquisas acadêmicas, são algumas das vantagens que a big data proporciona às instituições de ensino. 

Governo:O governo também emprega a big data para administrar os dados da população, sobretudo dos beneficiários de programas, como o Bolsa Família.Operadoras de saude big data tem revolucionada a área da Medicina. E, com as operadoras de saúde, não é diferente. A aplicação do método tem contribuído com o registro e gerenciamento das informações dos pacientes em seus prontuários, incluindo exames, consultas e procedimentos realizados. 

Manufatura:Na indústria de manufatura, os casos de sucesso da big data são vários. 

Entre eles, está a melhora na eficiência da produção. Com a análise dos dados, é possível aperfeiçoar os métodos de fabricação e a qualidade dos produtos, melhorando a entrega final ao cliente.

Varejo:No varejo, a big data tem colaborado, sobretudo, com dados sobre o comportamento de consumo dos clientes. Assim, os estabelecimentos comerciais podem criar soluções para estreitar ainda mais o relacionamento com seu público

[Nayalle OPOP]

1 hour ago, Samuel Gonçalves disse:

Fiz um trabalho da faculdade sobre isso, vou mandar para completar um pouco rsrs

 

Big Data:

Definição:

A definição de big data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior. Isso também é conhecido como os três Vs.

Simplificando, big data é um conjunto de dados maior e mais complexo, especialmente de novas fontes de dados. Esses conjuntos de dados são tão volumosos que o software tradicional de processamento de dados simplesmente não consegue gerenciá-los. No entanto, esses grandes volumes de dados podem ser usados para resolver problemas de negócios que você não conseguiria resolver antes.

Volume: A quantidade de dados importa. Com o big data, você terá que processar grandes volumes de dados não estruturados de baixa densidade. Podem ser dados de valor desconhecido, como feeds de dados do Twitter, fluxos de cliques em uma página web ou em um aplicativo para dispositivos móveis, ou ainda um equipamento habilitado para sensores. Para algumas empresas, isso pode utilizar dezenas de terabytes de dados. Para outras, podem ser centenas de petabytes.

Velocidade: Velocidade é a taxa mais rápida na qual os dados são recebidos e talvez administrados. Normalmente, a velocidade mais alta dos dados é transmitida diretamente para a memória, em vez de ser gravada no disco. Alguns produtos inteligentes habilitados para internet operam em tempo real ou quase em tempo real e exigem avaliação e ação em tempo real.

Variedade: Variedade refere-se aos vários tipos de dados disponíveis. Tipos de dados tradicionais foram estruturados e se adequam perfeitamente a um banco de dados relacional. Com o aumento de big data, os dados vêm em novos tipos de dados não estruturados. Tipos de dados não estruturados e semiestruturados, como texto, áudio e vídeo, exigem um pré-processamento adicional para obter significado e dar suporte a metadados.

Objetivo:

Com a quantidade de dados que o Big Data é capaz de captar e analisar, o resultado.As maneiras mais eficazes para fundamentar as decisões que devem ser tomadas nos negócios. E isso é possível porque, com a quantidade de dados confiáveis que é capaz de analisar, uma empresa consegue conhecer melhor o perfil do cliente e identificar as tendências do mercado, o que é positivo tanto para a retenção de um cliente atual, quanto para a conquista de um cliente futuro.

Exemplos:

Reúnindo e analisando os dados de seus clientes. Entendendo quais são os hábitos deles, como frequência de compras, por exemplo. A partir daí, criar ações personalizadas de acordo com os insights obtidos.

Com o Big Data, a empresa consegue analisar os dados do público-alvo e ter acesso a informações importantes — como comportamento, perfil de compra, rendimento financeiro, escolaridade — e assim traçar estratégia de marketing bem estruturadas e decisivas.

Case:

Nike:Monitora os hábitos e comportamentos esportivos do seu público por meio dos aplicativos e dispositivos vestíveis, conhecidos como wearables, que são capazes de gerar informações relacionadas com a distância percorrida, velocidades, locais preferidos para treino etc.

Bancos:O big data tem aplicações diversas em instituições financeiras. Entre elas, destacam-se o uso da tecnologia para gerenciar melhor os riscos de crédito dos clientes e evitar fraudes.

Ensino superior:O gerenciamento de registros de alunos e informações do campus, além de gestão financeira e aprimoramento das pesquisas acadêmicas, são algumas das vantagens que a big data proporciona às instituições de ensino. 

Governo:O governo também emprega a big data para administrar os dados da população, sobretudo dos beneficiários de programas, como o Bolsa Família.Operadoras de saude big data tem revolucionada a área da Medicina. E, com as operadoras de saúde, não é diferente. A aplicação do método tem contribuído com o registro e gerenciamento das informações dos pacientes em seus prontuários, incluindo exames, consultas e procedimentos realizados. 

Manufatura:Na indústria de manufatura, os casos de sucesso da big data são vários. 

Entre eles, está a melhora na eficiência da produção. Com a análise dos dados, é possível aperfeiçoar os métodos de fabricação e a qualidade dos produtos, melhorando a entrega final ao cliente.

Varejo:No varejo, a big data tem colaborado, sobretudo, com dados sobre o comportamento de consumo dos clientes. Assim, os estabelecimentos comerciais podem criar soluções para estreitar ainda mais o relacionamento com seu público

Muito bom Samuel. Estou me familiarizando com a palavra agora com essa explicação de vocês dois.