Data Analytics e soluções de análise de dados

Análise é um exame detalhado de algo para entender sua natureza ou determinar suas funções essenciais. Análise de dados é o processo de compilar, processar e analisar dados para que você possa usá-os para tomar decisões.

Analytics é a análise sistemática de dados.

O Data Analytics é vital para empresas de pequeno e grande porte. Os processos analíticos de dados são combinados para criar soluções de análise de dados, que ajudam as empresas a decidir onde e quando lançar novos produtos, quando oferecer descontos e quando comercializar em novas áreas. Sem os dados fornecidos através de Data Analytics, muitos responsáveis por tomar decisões se baseariam em intuição e pura sorte.

À medida que as empresas começam a implementar soluções de análise de dados, surgem desafios. Esses desafios são baseados nas características dos dados e das análises necessárias para o caso de uso dessas empresas. No passado, esses desafios foram definidos como desafios de “Big Data”. Entretanto, no ambiente baseado na nuvem atual, esses desafios podem se aplicar a conjuntos de dados pequenos ou lentos quase tão frequentemente quanto a conjuntos de dados muito grandes e rápidos.

Existe um mito muito grande no Big Data, a falsa ideia de que o Big Data abrange todos os casos de uso de análise de dados.

Conforme nos tornamos uma sociedade digital, a quantidade de dados que criamos e coletamos aumentou significativamente. Além disso, o ritmo de crescimento está acelerando. Criamos sistemas para lidar com a coleta de dados, e esses sistemas armazenam todos esses dados de forma muito eficiente.

Mas pense no seguinte: o que acontece se você receber suas correspondências todos os dias durante meses e, em vez de as abrir, apenas colocá-las sobre a mesa da cozinha? Elas se acumulam. Você nunca abre. Você vai deixar de saber algumas coisas. Agora, pense em uma grande corporação. As organizações podem gastar milhões de reais em armazenamento físico de dados. E, exatamente como as correspondências sobre essa mesa, esses dados nunca são analisados. Às vezes, é porque isso parece muito caro para ser analisado, ou analisá-los parece algo muito técnico.

Agora, vamos falar sobre de onde esses dados vêm. Como provavelmente você deve saber, podemos obter dados de uma grande variedade de fontes. Os dados gerados por humanos são dados criados diretamente por humanos que digitam informações em um sistema ou aplicativo. É a maior e mais conhecida forma de dados. Ele inclui e-mails, documentos, planilhas, imagens, dados armazenados em bancos de dados e muito mais.

Os dados gerados por computador são criados por aplicativos sem instruções humanas diretas. Geralmente, isso resulta da combinação de entradas geradas por humanos com informações adicionais coletadas por um sistema. Por exemplo, posso preencher um formulário on-line e colocar meu nome, minha ocupação e meu endereço. Com base nesses dados gerados por humanos, o aplicativo pode pesquisar minha ocupação e descobrir a renda média da minha ocupação no CEP que listei. O aplicativo pode correlacionar essas informações com vagas de emprego e até mesmo enviar um e-mail para mim informando sobre essas vagas. Assim, a renda média e as vagas de emprego são dados gerados por computador.

Há outra forma de dados gerados por computador que tem ainda menos a ver com humanos. Esses dados são gerados registrando as ações dos aplicativos e o comportamento de sistemas e dispositivos de rede dentro de uma rede. Esses dados geralmente estão na forma de arquivos de log semiestruturados, mas também podem ser armazenados no formato binário. Essas estruturas de dados às vezes são difíceis de analisar, mas fornecem grande valor para a correspondência de padrões e a realização de correlações entre eventos. Isso ajuda as empresas a tomar decisões mais rapidamente, com melhores informações.

Então veja que, o problema não é encontrar os dados; o problema é não conseguir fazer nada com eles. Isso pode resultar na perda de oportunidades, no aumento de custos, na redução da produtividade e na diminuição da competitividade. Desenvolver uma estratégia sólida para analisar quantidades tão grandes de dados pode ajudá-lo a reduzir custos e obter eficiência operacional. As soluções de análise de dados, que são mais amplas do que as soluções de Big Data, são compostas de coleta, armazenamento, processamento e visualização de dados.

Agora vem a pergunta, como o Big Data se encaixa em soluções de análise de dados? As soluções de Big Data podem fazer parte das soluções de análise de dados. O termo Big Data tem sido usado para descrever os desafios de trabalhar com conjuntos de dados massivos, a velocidades incríveis, produzindo insights rápidos. Mas nem todas as organizações estão fazendo todas essas três coisas ao mesmo tempo. E nem todas as soluções de análise de dados serão executadas em grande escala. Essa é a principal diferença entre as duas.

Empresas que lutam por uma vantagem digital reconhecem a necessidade de aprender sobre seus clientes e usar essas informações para atendê-los melhor. Essas empresas precisam de uma solução de análise de dados. Grande ou pequena, o processo para implementar uma é o mesmo. Isso é o que discutiremos nas próximas lições.

Hoje as empresas usam soluções de análise de dados para extrair valor dos seus dados. O que uma solução de análise de dados faz? Ela ajuda você a gerenciar todo o ciclo de gerenciamento de dados, desde a coleta de dados brutos até o armazenamento, o processamento e a análise, além de visualizá-los na forma de um relatório ou painel.

Benefícios de Data Analytics em grande escala

Personalização de cliente: Quais produtos devem ser mostrados ao cliente com base nos hábitos de compra dele?

Detecção de fraude: Essa transação pendente é fraudulenta?

Detecção de ameaça à segurança: Quais padrões de uso indicam possíveis riscos de segurança de agentes mal-intencionados?

Comportamento do usuário: Com base em feeds de mídia social, quanta influência essa pessoa tem? Que tipos de produtos ou serviços eles estariam interessados em promover?

Modelagens e previsões financeiras: Quais tendências podem ser detectadas nesses terabytes de dados financeiros? Como isso pode ser usado para prever futuras mudanças de mercado?

Alerta em tempo real: Qual é o problema e quem precisa ser notificado?

Os dados são gerados de várias maneiras. A grande questão é onde colocar todos eles e como usá-los para criar valor ou gerar vantagens competitivas. Os desafios identificados em muitas soluções de análise de dados podem ser resumidos por cinco desafios principais: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Nem todas as organizações enfrentam desafios em todas as áreas. Algumas organizações têm dificuldades com a ingestão de grandes volumes de dados rapidamente. Outras se esforçam com o processamento de volumes massivos de dados para produzir novos insights preditivos. E ainda há outras que têm usuários que precisam executar análises de dados detalhadas dinamicamente em enormes conjuntos de dados.

Componentes de uma solução de análise de dados

Uma solução de análise de dados tem muitos componentes. O Analytics realizado em cada um desses componentes pode exigir diferentes serviços e abordagens.

Uma solução de análise de dados inclui os seguintes componentes.

O processo de big data começa com dados brutos que são ingeridos ou coletados, armazenados, processados, analisados e, por fim, consumidos para produzir respostas e insights.

Inserir e coletar: A coleta de dados brutos de transações, logs e dispositivos de IoT é um desafio. Uma boa solução de análise de dados permite que os desenvolvedores façam a ingestão de uma grande.

Armazenar: Uma boa solução de análise de dados deve fornecer armazenamento seguro, escalável e durável. Esse armazenamento deve incluir datastores que possam armazenar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Por exemplo
, data warehouses armazenam com eficiência dados analíticos estruturados, bancos de dados podem armazenar dados estruturados e semiestruturados, e data lakes podem armazenar as três formas de dados.

Processar/Analisar: Primeiro, os dados devem ser processados, transformando-os para torná-los mais consumíveis. Como parte do processamento, os dados também serão analisados. Isso geralmente significa classificar, agregar, unir e aplicar lógica de negócios para produzir conjuntos de dados analíticos significativos. A etapa final é carregar esse conjunto de dados analíticos em um novo local de armazenamento, como data lake, banco de dados ou data warehouse.

Consumir/visualizar: Você tem duas maneiras de consumir dados: consultando ou usando ferramentas de Business Intelligence (BI – Inteligência de negócios). A consulta produz resultados excelentes para análise rápida por analistas de dados. As ferramentas de BI produzem visualizações agrupadas em relatórios e painéis para ajudar os usuários a explorar dados e determinar as melhores ações a serem executadas.

Os 5 Vs da análise de dados, volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Volume: As soluções devem funcionar com eficiência em sistemas distribuídos e ser facilmente expansíveis para acomodar picos no tráfego.

Velocidade: Velocidade significa a rapidez dos dados que entram em uma solução. Muitas organizações agora exigem a ingestão e o processamento de dados próximo do real.

A alta velocidade dos dados resulta em um tempo de análise mais curto do que o processamento de dados tradicional pode fornecer.

As soluções devem ser capazes de gerenciar essa velocidade com eficiência. Os sistemas de processamento devem ser capazes de retornar resultados dentro de um período aceitável.

Variedade: Os dados podem vir de muitas fontes diferentes.  Variedade significa o número de fontes diferentes – e os tipos de fontes – que a solução usará.

As soluções precisam ser sofisticadas o suficiente para gerenciar todos os diferentes tipos de dados, fornecendo uma análise precisa dos dados.

Veracidade: Veracidade é o grau de precisão, exatidão e confiança dos dados.
As soluções devem ser capazes de identificar as falhas comuns nos dados e corrigi-las antes que os dados sejam armazenados. Isso é conhecido como limpeza de dados. Deve ser possível concluir esse processo dentro dos requisitos de tempo da solução, inclusive contando com as velocidades de processamento em tempo real.

Valor: Valor é a capacidade de uma solução extrair informações significativas dos dados que foram armazenados e analisados. As soluções devem ser capazes de produzir a forma correta de resultados analíticos para informar os tomadores de decisões de negócios e as partes interessadas sobre insights usando relatórios e painéis confiáveis.

Saiba de onde os dados vêm os dados

A maioria dos dados consumidos por soluções de análise de dados vem de bancos de dados e armazenamentos de arquivos existentes no local. Esses dados geralmente estão em um estado em que o processamento necessário dentro da solução será mínimo.

Os dados de streaming são uma fonte de dados de negócios que está ganhando popularidade. Essa fonte de dados é menos estruturada. Pode ser necessário programas especializados para coletar os dados e aplicativos de processamento específicos para agregá-los e analisá-los corretamente, próximo do tempo real.

Conjuntos de dados públicos são outra fonte de dados para as empresas. Isso inclui dados de recenseamento, dados de saúde, dados populacionais e muitos outros conjuntos de dados que ajudam as empresas a compreender os dados que estão coletando sobre seus clientes. Esses dados podem requerer ser transformados para que contenham apenas o que o negócio precisa.

Conheça as opções para processar seus dados

Existem muitas soluções diferentes disponíveis para o processamento de seus dados. Não há uma abordagem única, que se encaixe em todas as opções que surgirem. Você deve avaliar cuidadosamente os requisitos do seu negócio e corresponder com os serviços que vai combinar para fornecer os resultados necessários.

Durante este curso, abordaremos os serviços que a AWS oferece para cada um dos componentes mostrados abaixo.

Saiba o que você precisa aprender com seus dados

Você deve estar preparado para aprender com seus dados, trabalhar com equipes internas para otimizar os esforços e estar disposto a experimentar.

É essencial identificar tendências, criar correlações e administrar de forma mais eficiente e rentável seus negócios. É hora de colocar seus dados em funcionamento.

Aqui falei um pouco sobre os desafios resultantes do trabalho com grandes conjuntos de dados que devem produzir rapidamente insights significativos. Também sobre os cinco Vs da análise de dados e algumas perguntas para explorar quando você deve começar a planejar sua solução de análise de dados.

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *