Em um determinado país, a empresa colocou no mercado uma máquina de refrigerante que permite realizar misturas de sabores. Como você deve estar imaginando, existem muitas possibilidades de aplicar Big Data em diferentes setores (saúde, serviços em geral, governos), incluindo indústrias. Assim, todos os usuários dos novos sistemas e formas de coleta de dados ficam cientes das suas responsabilidades e para que vejam os lados positivos desta mudança.
Sendo assim, com o Edge Computing, dispositivos não apenas geram dados valiosos para as empresas, mas também processam eles automaticamente (ou em clouds próximas). A seguir, veja alguns exemplos de desafios encontrados durante o dia a dia de um profissional que atua com big data. Além disso, o curso tem o objetivo de formar profissionais que estejam aptos a empregar inteligência analítica ao processar e, assim, contribuir para tomadas de decisões mais assertivas. Não apenas se torna mais rápido, como mais assertivo e eficiente, pois são baseadas em dados reais do negócio.
A evolução do big data analytics
Os responsáveis pelo planejamento da produção podem ter acesso aos dados da indústria como também os dados das mídias sociais para obter informações e ajustar as especificações da produção de forma ágil e pró ativa. Em outra aplicação, existe uma coleta de dados das redes sociais nas quais os consumidores estão comentando que preferem o produto em um formato menor. Encontrando padrões precisos no meio de um mar de informações, o Big Data orienta gestores a tomar as decisões certas quanto a que produtos lançar ou que iniciativas implementar em suas empresas. Empresas de grande porte, como a Intel, usam a Big Data e a análise preditiva como uma forma de criar seus chips mais rapidamente. Em fase de manufatura, cada chip da companhia passa por testes de qualidade que incluem uma bateria com quase experimentações.
Como exemplos práticos de https://dallashqsr51851.look4blog.com/65399643/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego, podemos citar a Nike e a UPS (United Parcel Service). Então, se você quer um prognóstico, por exemplo, sobre como será seu próximo trimestre no setor comercial, pode fazer esse tipo de projeção de vendas usando a análise preditiva de dados. Entre as milhares de informações que são geradas todos os dias, muitas podem ser falsas e é preciso excluí-las da sua análise. Há alguns anos, o Apache Hadoop era a tecnologia popular usada para lidar com big data.
Big Data
Ao decidir utilizar tecnologias de Big Data em uma indústria, os responsáveis pela sua implementação, e posterior manutenção do sistema possuem grandes desafios. Porém, se avaliados e superados com organização e planejamento, se tornam parte de um grande processo de inovação. A IoT possibilita a grande captação dos dados de diferentes fontes que a partir de uma solução de Big Data podem ser tratados para que depois sejam utilizados para tomadas de decisão nas indústrias. Na Indústria 4.0, os dados são extremamente importantes, pois permitem que outros pilares existam e tenham suas funções específicas também. Em conjunto ao Big Data, que tem a função de possibilitar o armazenamento e tratamento de informações e dados, temos um segundo pilar da Indústria 4.0 chamado de Internet das Coisas (IoT). O Big Data pode ser novidade para startups e empresas de pequeno e médio porte, mas as grandes companhias já lidam com ele faz algum tempo.
- Outro exemplo é Wikipédia, com textos disponíveis em bancos de dados para consultas online.
- Compras por cartões de crédito, por exemplo, requerem aprovação, bem como vendas e aquisições de ações, análises de flutuações de câmbio de moedas internacionais etc.
- O V de Veracidade é sobre as fontes e a qualidade dos dados, pois eles devem ser confiáveis.
- Afinal, dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis.
- Melhore seus resultados acompanhando de perto as principais métricas da sua empresa a partir de um dashboard completo.
Um exemplo são os dados encontrados nas mídias sociais, como Youtube, Instagram, Facebook, entre outras. Cada foto, comentário ou curtida é um dado, e as empresas podem construir ferramentas internas ou contratar um software que possa estruturá-los. Refere-se especificamente a como o indivíduo realiza pesquisas, compartilha conteúdo e interage nas mídias sociais. O Social data tem como finalidade analisar o comportamento das pessoas nas redes, apresentando formas de aperfeiçoar e direcionar sua atividade a favor da organização. Quando uma ação de marketing é feita para um público específico e conhecido, ela pode ser extremamente eficiente.