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big data and data science

Apesar do fato de Big Data, Data Science e Data Analytics estarem todos relacionados ao intercâmbio de dados, seus papéis e responsabilidades são muito diferentes.


Os dados estão em todos os lugares. A quantidade de dados digitais existentes está se desenvolvendo rapidamente, se multiplicando a cada dois anos e mudando a técnica em que vivemos. Um artigo da Forbes afirma que a dados está se desenvolvendo mais rápido do que em qualquer momento da memória recente. Até o ano de 2020, cerca de 1,7 megabytes das informações mais recentes serão produzidos de forma consistente para cada indivíduo na Terra, o que torna essencial entender pelo menos os fundamentos do campo, aqui é onde está o nosso futuro.

Big Data

No mundo de hoje, estamos experimentando um aumento sem precedentes na geração de dados globalmente e na internet, resultando no conceito de big data. Big Data refere-se a uma grande quantidade de dados que não podem ser processados de forma eficiente usando aplicativos atuais. Em outras palavras, refere-se a uma coleção abrangente de dados de várias fontes que não estão disponíveis em formatos padrão com os quais estamos familiarizados. “Big data” é definido como “ativos de informações de alto volume, alta velocidade ou alta variedade que exigem formas criativas e econômicas de processamento de informações que fornecem melhor percepção, tomada de decisão e automação de processos”, de acordo com o Gartner.

Big Data refere-se a uma variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Portanto, independentemente da classificação, os dados às vezes são chamados de big data e o processamento geralmente começa com a agregação de dados de várias fontes. 

Comunicação com Big Data

As prioridades de um provedor de serviços de telecomunicações são manter os consumidores existentes, ampliar a base de clientes e adquirir novos. A capacidade de combinar e analisar as enormes quantidades de dados gerados pelo cliente e por máquina que são criados todos os dias é a chave para resolver esses problemas.

Saúde e Big Data

A quantidade de informação gerada pelos sistemas de saúde não é insignificante. Devido à sua capacidade limitada de padronizar e combinar dados, o setor de saúde tradicionalmente ficou para trás na adoção de Big Data. A análise de big data, por outro lado, aprimorou a saúde na era moderna, permitindo a medicina individualizada e a análise prescritiva. Os pesquisadores estão analisando os dados para ver quais terapias são mais fáceis para doenças específicas, descobrir tendências relacionadas aos efeitos colaterais dos medicamentos e coletar outros dados úteis que podem beneficiar os pacientes e economizar dinheiro. A quantidade de conhecimento está crescendo a uma taxa exponencial à medida que mHealth, eHealth e tecnologias vestíveis se tornam mais amplamente adotadas. Isso inclui informações de registros eletrônicos de saúde, imagens, dados gerados pelo paciente, dados de sensores e outras fontes. É viável antecipar surtos de doenças em locais específicos combinando dados de saúde com conjuntos de dados geográficos. Será simples planejar testes e providenciar o armazenamento de soros e vacinas com base nessas previsões.

Big Data no Varejo

Qualquer negócio, seja um varejista na web ou uma loja na rua, depende de saber o que as pessoas querem. Para serem competitivos, os varejistas devem fazer seleções de compras mais inteligentes, oferecer descontos relevantes, persuadir os clientes a adotar novas tendências e lembrar-se dos aniversários de seus clientes – tudo isso enquanto mantém o negócio funcionando sem problemas. No setor de varejo, o big data é fundamental para se especializar e reter clientes, contornar as operações, otimizar a cadeia de suprimentos, melhorar as decisões de negócios e, eventualmente, economizar.

As empresas só podiam rastrear o que uma pessoa comprou e quando antes da nuvem se tornar disponível. As empresas podem coletar muitas informações sobre seus clientes usando tecnologias mais avançadas, como idade, localização geográfica, sexo, restaurantes favoritos, outras lojas que frequentam, quais livros ou notícias lêem – a lista continua. Para coletar e gerenciar esses dados, os varejistas recorreram a soluções de big data baseadas em nuvem.

Manter uma perspectiva de 360 graus de cada consumidor, otimizar preços, simplificar processos de back-office e melhorar o atendimento ao cliente são alguns dos benefícios comuns do uso de big data no varejo.

Serviços Financeiros e Big Data

Bancos de varejo, consultores de gestão de patrimônio privado, seguradoras, empresas MasterCard e outros provedores de serviços de Big Data, usam big data em métodos bem definidos para análise de clientes, análise de fraude, análise de conformidade e análise operacional.

Ciência de Dados

Data Science é um campo que lida com dados não estruturados, estruturados e engloba tudo relacionado à purificação, processamento e análise de dados. Data Science é uma combinação de estatística, aritmética, programação, resolução de problemas, captura de dados em métodos criativos, a capacidade de ver as coisas de novas maneiras e, portanto, o processo de limpeza, preparação e alinhamento de dados. Em termos simples, refere-se a uma coleção de estratégias para extrair insights e conhecimento dos dados.

Ciência de dados na prática

A ciência de dados é usada por algoritmos de mecanismos de pesquisa para oferecer os melhores resultados para consultas de pesquisa. A ciência de dados é usada para responder a um grande número de perguntas e transformá-las em padrões úteis. Ele permite que resultados precisos sejam fornecidos de acordo com os requisitos do usuário.

Anúncios Digitais

De banners de exposição a outdoors digitais, o conceito completo de venda digital é baseado em algoritmos científicos digitais. Esse pode ser o principal motivo pelo qual os anúncios digitais têm uma CTR maior do que os anúncios tradicionais.

Sistema de Recomendação

Os sistemas de recomendação não apenas simplificam para os clientes a seleção de produtos apropriados entre bilhões de opções, mas também melhoram a experiência geral do usuário. Muitas empresas utilizam essa estratégia para vender seus produtos e fornecer sugestões com base nas necessidades do usuário e na relevância dos dados. Os resultados de pesquisa anteriores do usuário são usados para fazer essas recomendações.

Reconhecimento de imagens e fala

As pessoas podem obter mais conhecimento do usuário usando o reconhecimento de imagem e fala na internet. Ele possui um recurso de digitalização de código de barras móvel, um recurso de marcar no Facebook seus amigos e um recurso de pesquisa de imagens do Google que usa uma regra algorítmica de reconhecimento facial.

Dados analíticos

A maioria das pessoas acredita que ciência de dados e análise de dados são a mesma coisa, mas esse não é o caso. Ambos diferem em um determinado momento, o que pode ser notado através de intensa concentração. O nível fundamental da ciência de dados é a análise de dados. O uso de um algoritmo ou processo mecânico para obter insights é conhecido como análise de dados. A análise de dados é usada principalmente em negócios e ciência aplicada, bem como em negócios e indústria para aumentar a eficiência. É a ciência necessária para extrair insights de fontes de dados brutos e revelar métricas e tendências para evitar a perda maciça de dados. Em muitos setores, os analistas de dados estão acostumados a testar ideias atuais e modificar organizações para tomar melhores decisões. A principal preocupação de um analista é descobrir o que está acontecendo no mundo e seu principal interesse é examinar dados passados de uma perspectiva contemporânea, como resultado, identificar circunstâncias de negócios novos e difíceis. Então ele ou ela usa abordagens para chegar a melhores respostas. Não só isso, mas um analista também prevê oportunidades futuras para a empresa explorar.

Análise de informações na prática

Viajar 

A análise de dados maximizará a experiência de compra por meio de análise de dados móveis/weblog e mídia social. Os desejos e preferências dos clientes podem ser vinculados às vendas atuais, e navegar por esses dados pode ajudar a aumentar as taxas de conversão. Os produtos serão vendidos vinculando as vendas atuais com a navegação subsequente, a fim de aprimorar as conversões de navegação para compra por meio de pacotes e ofertas personalizadas. A análise de dados e os dados de mídia social também podem ser usados para fornecer ideias de viagem personalizadas.

Jogos

A análise de dados em jogos compreende a coleta de dados para otimizar e gastar nos jogos. Essas empresas de manufatura obtêm uma visão honesta dos gostos, desgostos e, portanto, dos relacionamentos do usuário.

Gerenciamento de energia

Ferramentas e tecnologias aplicadas

SAS, Python, R, Hadoop, Clickview, Tableau, Microsystems e outros são as ferramentas de análise mais populares. A maioria dessas tecnologias de análise é usada em nossas soluções. As ferramentas e tecnologias usadas para conhecimento massivo, ciência do conhecimento e análise de conhecimento.

Kits de ferramentas para Big Data

Hadoop é uma estrutura de arquivo de texto ASCII baseada em Java para executar programas e armazenar dados em clusters de hardware de bens comerciais. Ele também fornece uma grande quantidade de armazenamento de dados e o manuseio de trabalhos/tarefas síncronas quase infinitas. É usado principalmente para gerenciar dados financeiros, operacionais e jurídicos — big data. O Hadoop é uma das soluções de big data de código aberto mais populares que é incrivelmente adaptável, tem a flexibilidade de armazenar grandes quantidades de dados, computa mais rapidamente e tem alta tolerância a falhas de hardware para proteger os dados.

Como o SQL antigo é usado para lidar com dados estruturados, o NoSQL é uma das ferramentas de big data mais importantes. É usado para lidar com dados não estruturados. O NoSQL se distingue do SQL por sua aplicabilidade e amplitude. Para armazenar dados não estruturados, o NoSQL não emprega uma estratégia predefinida. Cada grupo de linhas tem um quadrado que mede valores comuns. Se você precisa armazenar uma grande quantidade de dados, o NoSQL é uma boa escolha. Além disso, para análise de dados, eles fornecem uma ampla gama de fornecedores abertos. fornece bancos de dados NoSQL.

Apache Hive é uma solução de gerenciamento de dados distribuído baseada no Hadoop. O Hive apresenta uma linguagem de origem muito semelhante ao SQL. A linguagem de origem do Hive é HiveSQL, comumente abreviada como HSQL. Hive linguagem de origem que é principalmente em cima do Hadoop usada para mineração de dados e gerenciamento de dados principalmente.

Ferramentas/idiomas para análise de dados

R é uma linguagem artificial gratuita e uma coleção de pacotes que facilita a computação gráfica e matemática aplicada. Mineradores de dados e estatísticos usam muito para criar pacotes de matemática aplicada e análise de dados. R é amplamente utilizado em sites de mídia social, produção, modelagem prognóstica de automóveis, imagem visual de dados em jornalismo, finanças e bancos, produção de medicamentos e alimentos e geração de relatórios de big data. R é normalmente usado para representar dados visuais, mas também pode ser usado para analisar dados visíveis.

O Tableau Public é uma plataforma de análise de dados de código aberto que conecta fontes de dados e gera painéis, visualizações, mapas e muito mais usando atualizações em tempo real da Internet. Os insights de dados do Tableau serão compartilhados com o comprador por meio de mídias sociais ou outros canais. Quando comparado a outros pacotes de imagens e análises visuais de dados no mercado, descobriu-se que é o mais eficaz.

O Apache Spark pode ser um mecanismo de processamento que executa aplicativos em clusters Hadoop na velocidade da luz. O Spark é cem vezes mais rápido na memória e dez vezes mais rápido no disco do que a concorrência. O Spark é uma escolha popular para criar modelos de aprendizado de máquina e pipelines de dados. Também torna a análise de dados um processo fácil. O MLlib da Biblioteca Spark fornece vários algoritmos de máquina para procedimentos de ciência de dados que são repetitivos.

Linguagens e ferramentas de ciência de dados

O SAS é um conjunto de software amplamente usado para gerenciamento de dados, inteligência de negócios, análise avançada, análise preditiva e procedimentos estatísticos. Existem duas versões para atender a comunidade de desenvolvedores: Base SAS ou laborer para programadores e Visual Analytics para quem não tem interesse em programação.

Python é um arquivo de texto ASCII que entende uma linguagem artificial de alto nível orientada a objetos de linguística dinâmica. Devido às estruturas de dados inerentes de alto nível, vinculação dinâmica e datilografia dinâmica, ele é capaz de desenvolvimento rápido de aplicativos e funciona como uma linguagem de script para anexar peças existentes. Essa tecnologia, que é usada principalmente em bancos, automotivos e manufatura, permite a manipulação de dados e a criação de produtos analíticos baseados na web.

SQL é uma das linguagens mais populares entre os cientistas de dados. SQL é uma linguagem antiga que tem sido usada para armazenar e recuperar informações por muitos anos e ainda está em uso hoje. SQL é bem versado em lidar com grandes bancos de dados contendo muitos dados. Seu curto intervalo ajuda a reduzir o tempo necessário para processar solicitações online.

Conclusão

Os dados são a base para praticamente todas as atividades modernas, sejam elas nas áreas de educação, pesquisa, saúde, tecnologia ou varejo. Além disso, a perspectiva das empresas mudou do foco no produto para o foco nos dados nos últimos anos. Mesmo um pequeno pedaço de informação tornou-se significativo para as empresas. A capacidade de obter insights de negócios é auxiliada por imagens mentais e análise de conhecimento. Como resultado dessa necessidade, especialistas foram criados para desenvolver insights substanciais a partir do conhecimento. Portanto, se você é um profissional de TI que deseja levar sua carreira de análise de dados para o próximo nível, qualquer uma dessas disciplinas deve ser considerada.

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