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title: Big Data Analytics e suas aplicações
description: O Big Data evoluiu e ganhou função de aprimorar os processos de trabalho para obter informações rápidas e valiosas sobre as tendências de mercado.
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# [Big Data Analytics e suas aplicações](https://www.digitizeme.blog/big-data-analytics-e-suas-aplicações)

 Written by [Jefferson Oliveira](https://www.digitizeme.blog/author/jefferson-oliveira) | 3/ago/2018 13:00:00

*O Big Data evoluiu e ganhou função de aprimorar os processos de trabalho para obter informações rápidas e valiosas sobre as tendências de mercado.*

Ao contrário do que o nome sugere, big data analytics não trata da análise de dados grandes, mas de como podemos tratar um grande **volume**, **variedade** de dados, e a **velocidade** com que capturamos e utilizamos as informações. Aliado a isso, percebemos a importância da **veracidade** e do **valor** que estes dados trazem ao negócio.

Há algum tempo, quando as empresas construíram sua infraestrutura para big data, o que se tinha era um enorme banco de dados com milhões de informações e nenhuma orientação sobre o que fazer com elas. Sem sombra de dúvida, o mindset de ter as informações armazenadas e próximas ao negócio é o verdadeiro poder nessa nova era, porém isso não basta, é de extrema importância saber o que fazer com os dados.

Com o passar dos anos o big data evoluiu e ganhou a função de aprimorar os processos de trabalho de seus usuários para obter informações rápidas e valiosas sobre as tendências de mercado, comportamento de consumo e potenciais oportunidades. Gerar insights a partir desses dados e das análises realizadas é o que irá direcionar esforços para melhorar o desempenho das empresas.

Assim, o big data analytics se tornou essencial para a transformação digital, pois tem o papel de combinar dados estruturados com dados não-estruturados para obter insights, trazendo novas ações e soluções que antes viviam apenas no imaginário das pessoas.

Com o uso massivo de dados, de algoritmos e de ferramentas que apoiem essa busca pelo novo e/ou pela eficiência, é possível definir aplicações centradas nos clientes, desenvolvimento de novos produtos, previsões mais assertivas e que podem variar para cada setor. Por exemplo:

**• RH:** melhorar o processo de contratação, retenção e previsão de performance dos funcionários.

**• Varejo:** gerar melhores recomendações aos clientes, conhecer melhor quem são meus clientes para melhorar suas experiências e tomar decisões de controle de estoque.

**• Saúde:** soluções para monitorar as condições dos pacientes e gerar alertas em tempo real e prever necessidades com base no histórico.

**• Pequenas empresas:** usar melhor os dados das redes sociais, conhecer quem são os consumidores e definir estratégias de marketing.

Esses são apenas alguns exemplos, mas todos os setores podem usufruir do poder do big data analytics. Para isso, é necessário definir a correta estratégia de dados, avaliar as fronteiras e engajar os interessados na jornada de transformação e contar com o uso metodologias ágeis e lean.

Assim, a visão do negócio sobre a necessidade de uma infraestrutura robusta, flexível e escalável para suprir os mais diversos tipos de demanda que irão surgir, contar com parceiros e profissionais que consigam entregar uma experiência fim-a-fim são as chaves para construir uma jornada de sucesso nesse mundo novo.

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