As empresas de grande, pequeno e médio porte precisam começar a abordar o assunto Big Data. Esse conceito está relacionado ao volume de dados que estão presentes em todos os processos operacionais e também aos agentes externos.

O Big Data envolve diversos fatores que fazem parte do tratamento de dados, voltados para diversos objetivos da empresa de forma estratégica.

A análise de dados é uma das estratégias de inteligência mais comuns do mercado, e muitos gestores possuem dúvidas sobre aderir essa análise de dados. Entenda a seguir algumas informações.

Índice

1. Diferença entre Big Data, Business Intelligence (BI) e Data Mining

2. Mitos e verdades
2.1 Análise de dados apenas para empresas digitais
2.2 Essas análises custam caro
2.3 A infraestrutura é muito robusta

Diferença entre Big Data, Business Intelligence (BI) e Data Mining

Cada solução apresenta propósitos diferentes. Dessa maneira, o Business Intelligence possui objetivo de monitorar os indicadores de desempenho. Já o Data Mining possui ideal voltado para aplicação de metodologia científica e algoritmos para identificar as falhas de gestão e os padrões de comportamento.

Enquanto, por fim, o Big Data possui objetivo parecido com o Data Mining, funcionando em grande escala, com conhecimento maior voltado para a gestão.

Aproveite para entender também as diferenças entre Business Intelligence e Big Data.

As diferenças também estão nos dados que são analisados dentro de cada contexto. No BI, os dados são de planilhas, estruturados, dimensionais e de bancos de dados, assim como no Data Mining.

No Big Data, os dados não estruturados e semiestruturados são adicionados, que provém de uma variedade maior do banco de dados. Também podemos citar as diferenças sobre o que se pode obter com esses métodos, que no BI, a análise de dados é baseada em indicadores de custo, preço, faturamento e outros.

No Data Mining, é possível identificar os padrões de comportamento para que novos indicadores sejam criados e analisados pelo BI. E, por último, no Big Data, o objetivo é ter conhecimento de acordo com os dados analisados em diversos formatos e fontes.

Mitos e verdades

Agora que você entendeu as diferenças entre as metodologias, vamos falar sobre os mitos e verdades sobre o Big Data mais comuns. Veja abaixo.

Análise de dados apenas para empresas digitais

MIto. Esse é o mais comum, em que os gestores que não possuem negócio digital acreditam que não devem implementar tecnologia de análise de dados em escala.

Os sistemas de análise de dados são acessíveis a qualquer tipo de empresa.

Essas análises custam caro

Depende da situação. Existem muitas situações que precisam de um grande investimento, e no Big Data é preciso investir em treinamentos, contratação de profissionais, infraestrutura, atualização dos procedimentos e implementação das plataformas.

A infraestrutura é muito robusta

Mito. Quando pensamos em análise de dados, é comum pensar em equipamentos robustos, telas enormes e servidores grandes, mas essa não é uma realidade.

As soluções do Big Data possuem armazenamento em nuvem, com funcionalidades objetivas e acesso ágil aos dados.

As ferramentas adequadas e os processos utilizados para fazer análise de dados não é mais um diferencial no mercado, mas sim uma atualização necessária para as empresas.