Vamos olhar as principais boas práticas de big data para transformar dados em vantagem.
Big data – a palavra diz tudo – é uma enorme quantidade de dados que são coletados e gerados em organizações, mídias sociais, Internet e várias outras fontes. As organizações que utilizam a análise de big data devem primeiro entender completamente as melhores práticas para big data para poder usar os dados mais relevantes para análise.
TUDO SOBRE BIG DATA
Big data oferece inúmeros benefícios para diversos setores, incluindo saúde, varejo, finanças, manufatura, seguros, previdência e muitos mais. Mas de onde vêm todos esses dados? As organizações coletam e geram uma quantidade significativa de dados de várias fontes internas e externas e é crucial gerenciar esses dados com eficiência e segurança. Esses dados extensivos que chegam a uma organização são chamados de big data. Lidar com volumes tão grandes de dados com métodos tradicionais é tedioso; daí surgiu a análise de big data. É imperativo analisar minuciosamente os ativos digitais na organização para obter uma visão da eficácia de quaisquer processos e práticas existentes. A análise de big data ajuda a encontrar padrões nos conjuntos de dados coletados, o que permite que os usuários de negócios identifiquem e analisem tendências de mercado emergentes.
PRÁTICAS RECOMENDADAS PARA BIG DATA
Agora, com o conhecimento do que é big data e o que ele oferece, as organizações devem saber como a análise deve ser praticada para aproveitar ao máximo seus dados. A lista abaixo mostra cinco das melhores práticas para big data:
1. ENTENDA OS REQUISITOS DE NEGÓCIOS
Analisar e entender os requisitos de negócios e os objetivos organizacionais é o primeiro e mais importante passo que deve ser realizado antes mesmo de alavancar a análise de big data em seus projetos. Os usuários de negócios devem entender quais projetos em sua empresa devem usar a análise de big data para obter o máximo lucro.
2. DETERMINE OS ATIVOS DIGITAIS COLETADOS
A segunda melhor prática de big data é identificar o tipo de dados que chegam à organização, bem como os dados gerados internamente. Normalmente, os dados coletados são desorganizados e em formatos variados. Além disso, alguns dados nunca são explorados (leia dark data), e é essencial que as organizações também identifiquem esses dados.
3. IDENTIFIQUE O QUE ESTÁ FALTANDO
A terceira prática é analisar e entender o que está faltando. Depois de coletar os dados necessários para um projeto, identifique as informações adicionais que podem ser necessárias para esse projeto específico e de onde elas podem vir. Por exemplo, se você deseja aproveitar a análise de big data em sua organização para entender o bem-estar de seu funcionário, junto com informações como tempo de logout de login, relatórios médicos e relatórios de e-mail, precisamos ter algumas informações adicionais sobre o funcionário, digamos, níveis de estresse. Essas informações podem ser fornecidas por colegas de trabalho ou líderes.
4. COMPREENDA QUAIS ANÁLISES DE BIG DATA DEVEM SER APROVEITADAS
Depois de analisar e coletar dados de diferentes fontes, é hora de a organização entender quais tecnologias de big data, como análise preditiva, análise de fluxo , preparação de dados, detecção de fraude, análise de sentimento e assim por diante, podem ser melhor usadas para os requisitos de negócios atuais . Por exemplo, a análise de big data ajuda a equipe de RH nas empresas no processo de recrutamento a identificar o talento certo mais rapidamente, colaborando nas mídias sociais e portais de emprego usando análise preditiva e de sentimento.
5. ANALISE OS DADOS CONTINUAMENTE
Esta é a melhor prática que uma organização deve seguir quando se trata de big data. Você deve sempre estar ciente de quais dados estão medindo em sua organização e o que está sendo feito com eles. Verifique a integridade de seus dados periodicamente para nunca perder nenhum sinal importante nos dados. Antes de implementar qualquer nova tecnologia em sua organização, é vital ter uma estratégia para ajudá-lo a tirar o máximo proveito dela. Com dados adequados e precisos à sua disposição, as empresas também devem seguir as práticas de big data mencionadas acima para extrair valor desses dados.
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