O termo "Big Data" refere-se a dados que inundam as empresas diariamente e que são tão grandes, rápidos ou complexos que é difícil ou impossível processá-los com métodos tradicionais. Os profissionais especialistas na área sabem justamente como analisar estes dados para insights que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios. Isso tem relação com Marketing, finanças, saúde, logística, entre outros setores da economia, que, de algum modo, impactam na eficiência, produtividade e tomada de decisões das companhias.

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Como Big Data está relacionada com Engenharia?

Big Data está relacionada com Engenharia de diversas formas. A seguir, apresentamos algumas das áreas de aplicação da tecnologia nesta profissão:

• Manutenção preditiva: A análise de grandes volumes de dados pode ser usada para prever falhas em equipamentos e sistemas, permitindo que engenheiros realizem manutenção preventiva, reduzindo custos e aumentando a disponibilidade de equipamentos.
• Projeto de produtos: A análise de dados de feedback de clientes pode ajudar os engenheiros a projetar produtos mais eficientes e adaptados às necessidades dos clientes.
• Otimização de processos: A análise de dados de produção pode ajudar os engenheiros a identificar gargalos e ineficiências em processos, permitindo que eles os otimizem para aumentar a produtividade e reduzir custos.
• Controle de qualidade: A análise de grandes volumes de dados de qualidade pode ajudar os engenheiros a identificar problemas de qualidade mais rapidamente e tomar medidas corretivas mais eficazes.
• Gestão de projetos: A análise de dados de projetos anteriores pode ajudar os engenheiros a identificar problemas comuns e tomar medidas para evitá-los em projetos futuros.

Em resumo, o Big Data pode ajudar os engenheiros a coletar, analisar e usar dados para melhorar a eficiência, reduzir custos e melhorar a qualidade em diversas áreas da engenharia.

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Quais as estratégias de Big Data tendência para 2023?

Segundo pesquisa realizada pela Enterprise Strategy Group (ESG) com a empresa de software Splunk, em 2023, um dos focos de quem trabalha com Engenharia será 'segurança e negócios sobre o uso e estratégia de inovação com dados'. O relatório contou com o testemunho de líderes de TI de diversos países, como Estados Unidos, Austrália, Japão e Índia. E o balanço final é de que o maior desafio das organizações não é o volume de dados, mas "como atender as necessidades e expectativas dos clientes que estão em constante mudança, a forte concorrência e os crescentes desafios de segurança".

"A vasta quantidade de dados gerados diariamente pelos mais diversos sistemas numa empresa torna humanamente impossível a análise em tempo real.",

"Soluções em Big Data ajudam a minerar esses dados de forma a tomarem sentido e produzirem valor de volta para o negócio, mostrando, por assim dizer, o 'caminho das pedras'." 

- Daniel Luz, COO da beAnalytic (empresa de consultoria e outsourcing em Big Data analytics).

"Como superar a concorrência?"

A cada dia, as companhias precisam lançar mais novidades no mercado, o que representa mais dados que precisam ser geridos, exigindo, em muitos casos, uso de inteligência artificial. Esta gestão é, portanto, precisa; ela abre portas para que problemas surjam com frequência, mas permite que soluções e benefícios sejam encontrados na mesma medida. Por exemplo, usar dados para resolver problemas numa cadeia de suprimentos ajuda a reduzir os custos e aumentar os lucros.

Os líderes que utilizam dados para entender tendências de vendas, desempenho dos produtos e comportamento do cliente são mais propensos a afirmar que sua organização quase sempre toma melhores decisões do que os concorrentes.

"Como operacionalizar e monetizar dados?"

Empresas líderes operacionalizam uma porcentagem maior de seus dados em comparação com empresas intermediárias e iniciantes, com 66% delas relatando capturar, indexar e organizar dados e torná-los acessíveis para análise em tempo real e uso comercial. Além disso, a grande maioria das empresas líderes (98%) monetiza seus dados, com vários benefícios, incluindo maior lucratividade do que outras linhas de negócios, facilidade de venda e crescimento mais rápido, em comparação com empresas intermediárias e iniciantes.

"Como unir Big Data e Analytics?"

O Analytics é usado para processar e analisar o Big Data, transformando os dados brutos em informações úteis para as empresas tomarem decisões e obterem vantagem competitiva. Enquanto o Big Data lida com a coleta e o armazenamento de grandes quantidades de dados, o Analytics se concentra em extrair insights significativos a partir desses dados, ajudando as empresas a entenderem melhor seus clientes, melhorar seus processos, prever tendências e tomar decisões mais informadas.

O Google Analytics é considerado hoje a ferramenta mais popular entre as empresas para análise de dados (analytics), utilizando técnicas de Big Data para coletar, processar e visualizar grandes quantidades de dados. Com o Google Analytics, é possível monitorar o tráfego de visitantes em um site, entender o comportamento dos usuários, analisar métricas de desempenho e identificar oportunidades de otimização. Além disso, o Google Analytics possui integrações com outras ferramentas de Big Data, como o Google BigQuery, permitindo a análise de grandes volumes de dados e a geração de insights mais avançados.

"Qualquer empresa pode e deve instrumentalizar sua Big Data para acompanhar os KPIs, estratégia à gestão, entender melhor o público-alvo e personalizar seus serviços e produtos.",

"Isso impulsiona a expansão, aumenta produtividade e lucro, fortalece a marca, fideliza clientes, e torna a empresa resiliente aos problemas que podem surgir ou a novas disrupções no mercado."

- Daniel Luz.

Dados imprimem cada vez mais sua importância no mercado, mostrando sua força transformativa por meio dos resultados. Se a sua empresa deseja inovar em dados, ela deve apostar em Big Data para um desenvolvimento rápido, vendas mais assertivas e maior resiliência. 

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Fontes: Terra.

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Eduardo Mikail

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