Expert Digital

(11) 4563-2757(11) 98853-4417

Facebook Instagram Twitter Linkedin Youtube Telegram Whatsapp
Expert Digital
Menu
Campanha de Vídeo in-stream no Facebook
Posted by Lucas Cruz

Campanha de Vídeo in-stream no Facebook – Como fazer?

Facebook

Vídeos in-stream oferecem outra oportunidade de alcançar públicos ao permitir que os anunciantes apresentem anúncios de vídeo de curta duração, entre 5 a 15 segundos nos vídeos ao vivo e não ao vivo no Facebook.

Como o direcionamento por vídeo in-stream é baseado no público, os espectadores do mesmo vídeo verão anúncios diferentes dependendo de seus interesses.

Anúncios in-stream estão disponíveis como posicionamentos separados, mas não independentes, no Gerenciador de Anúncios e no Power Editor. Anúncios in-stream só estão disponíveis para os objetivos de visualizações de vídeo, reconhecimento de marca e envolvimento de publicação e devem ser usados em combinação com o Feed de Notícias.

Os anunciantes podem escolher o in-stream para campanhas novas ou existentes e os relatórios de anúncios podem ser usados separadamente para avaliar o desempenho.

Todas as opções de direcionamento são permitidas para anúncios in-stream e os anunciantes podem usar os controles de segurança de marca do Facebook para evitar veiculação em categorias de conteúdo específicas.

Como os anunciantes começam a usar a opção in-stream?

Se você já estiver veiculando anúncios do Facebook, poderá adicionar o in-stream às suas campanhas, utilizando posicionamentos automáticos ou marcando a caixa Vídeo in-stream em qualquer interface de anúncios do Facebook, assim como na API de anúncios.

Se você estiver criando novos anúncios, recomendamos usar os posicionamentos automáticos. Se você editar os posicionamentos, poderá selecionar os vídeos In-stream separadamente no Power Editor e no Gerenciador de Anúncios.

Para poder estar qualificado para veiculação no canal de vídeos In-Stream, os anúncios de vídeo devem ter entre 5 e 15 segundos e devem conter som.

Como faço para selecionar o In-stream no Gerenciador de Anúncios?

  1. Vá até a seção de criação de anúncios.
  2. Escolha visualizações de vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a publicação como o objetivo do anúncio.
  3. Preencha os detalhes da campanha, incluindo o público, o orçamento e a programação.
  4. Na seção Posicionamentos, selecione onde seu anúncio será exibido. O in-stream aparece nos Posicionamentos automáticos ou é possível selecioná-lo manualmente.
  5. Clique em Editar posicionamentos e verifique se a opção Vídeos in-stream está selecionada. Se não estiver, clique na caixa de seleção ao lado de Vídeos in-stream para incluir esse posicionamento na sua campanha.

Como faço para selecionar In-Stream no Power Editor

  1. Acesse o Power Editor.
  2. Selecione a guia Conjuntos de anúncios próximo da parte superior da tela.
  3. Selecione o botão Criar conjunto de anúncios.
  4. Escolha uma opção para criar uma nova campanha de anúncios e clique em Continuar.
  5. Selecione o objetivo visualizações de vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a publicação e clique em Continuar.
  6. Na seção Posicionamento, clique em Escolha seus posicionamentos.
  7. Marque o botão de rádio do In-Stream
  8. Clique em Revisar alterações para salvar seu trabalho.

Como faço para excluir meus anúncios de Vídeo in-stream de certas categorias?

Os anunciantes podem evitar a veiculação dentro de categorias de conteúdo específicas, incluindo questões sociais que podem ser discutidas, conteúdo adulto, tragédias e conflitos. Isso impedirá que seus anúncios sejam exibidos dentro de vídeos com conteúdo relacionado a esses tópicos.

Observe que o Facebook tentará garantir que seu conteúdo não seja exibido nas categorias de conteúdo selecionadas, mas não pode garantir uma precisão de 100%.

  1. Selecione o objetivo de visualizações do vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a Página no Power Editor ou no Gerenciador de Anúncios
  2. Clique em Excluir categorias nas opções avançadas da seção Posicionamentos
  3. Escolha as categorias nas quais você não deseja que seus anúncios sejam vistos.

Tenha em atenção que a exclusão do seu anúncio de várias categorias pode limitar a veiculação da sua campanha e resultar no fato de o seu anúncio ser mostrado a menos pessoas.

O que é um Dark Post no Facebook
Posted by Lucas Cruz

O que é um Dark Post no Facebook?

Facebook
O que é um Dark Post no Facebook?
O que é um Dark Post no Facebook?

Dark Post – o que é isso?

De acordo com a definição do Google, um Dark Post é:

UMA  PUBLICAÇÃO NÃO PUBLICADA,  É UMA ATUALIZAÇÃO DE STATUS, COMPARTILHAMENTO DE LINK, VÍDEO OU FOTO QUE NUNCA FOI PROJETADO PARA SER COMPARTILHADO COMO UMA PUBLICAÇÃO ORGÂNICA. PERMANECENDO FIEL AO SEU NOME, NUNCA É PUBLICADO, MAS É EXIBIDO APENAS COMO UM ANÚNCIO.

Basicamente, é uma publicação no Facebook que você controla exatamente quem vê isso através de anúncios.

Por que postagens do Facebook Dark

O objetivo dessas postagens é criar uma mensagem para um objetivo específico, sem confundir o fluxo de notícias para aqueles que a considerariam irrelevante.

Por exemplo, se você está tentando vender seus serviços e todos os seus seguidores já usam seus serviços, não faria sentido que eles vejam um anúncio em seu feed de notícias para seus serviços.

No entanto, você ainda deseja enviar uma mensagem para vender seus serviços para impulsionar as vendas. É aí que o Dark Post entram em jogo.

Você pode criar um Dark Post com uma mensagem para vender seus serviços e usar isso para anunciar no seu mercado-alvo.

 

Como criar um post no Facebook

  1. Vá para Power Editor .
  2. Clique em Editor de Energia no topo da página
Quais são as postagens do Facebook e como usá-las Facebook Power-Editor-Facebook-600x153

Power Editor-Facebook

  1. Selecione o documento da página.
Quais são as postagens das mensagens do Facebook e como usá-las! Facebook Screen-Shot-2017-08-02-at-4.43.05-PM-504x600
Facebook Dark Post Creator
  1. Se você gerencia várias Páginas, selecione a Página que deseja criar uma publicação não publicada no menu suspenso superior esquerdo.
  2. Clique no botão Criar postagem.
  3. Escolha o tipo de publicação que deseja criar e preencha os detalhes que deseja incluir na publicação.
  4. Escolha como você deseja que a publicação apareça – como um anúncio ou em sua página.
  5. Clique em Criar postagem.
  6. Marque a caixa ao lado e selecione uma opção na lista suspensa Ações.

 

 

Como usar o Dark Post

Não era tão fácil?

Existem 4 maneiras diferentes de usar postagens nozes do Facebook para sua vantagem.

Público alvo com base em interesses

Os clientes de qualquer marca são diversos.

Embora eles compram da mesma marca, seus gostos, escolhas e interesses são distintos.

A melhor maneira de segmentar grupos de interesse individuais é usando conteúdo seletivo que fala diretamente para cada um dos grupos. Para isso, você estará criando várias variações de uma publicação para segmentar diferentes interesses dos usuários.

No entanto, você não quer que todos eles apareçam em sua página. É aí que você pode usar o Dark Post do Facebook.

Agências especialmente podem fazer uso de Dark Post. Eles já oferecem vários serviços de marketing digital aos seus clientes. O Dark Post pode ser uma ferramenta eficaz para melhorar o desempenho social de seus clientes.

Você não só estará coletando dados sobre o envolvimento dos usuários com postagens, mas também poderá decidir quais funcionaram melhor. Com base nessas informações, você pode compartilhar as melhores postagens na página para todos verem.

Micro campanhas

Toda vez que você deseja iniciar uma campanha social, você quer testar para ver como ela atinge o público.

Você quer testar os anúncios em um grupo menor de pessoas para ver se ele terá o impacto desejado em seu público. Isso exige micro-campanhas.

Com Dark Post, você pode executar micro campanhas para ver como cada grupo de amostra no público-alvo responde aos anúncios.

Com base na sua resposta, você pode decidir se deseja ou não exibir os anúncios para todo o público-alvo. Desta forma, você pode reduzir o risco de quebrar sua estratégia social geral.

Imagens Relevantes

Todos sabemos que imagens relevantes adicionam valor e alcançam um anúncio ou publicação. Semelhante a palavras-chave e manchetes, use imagens que falem dos sentimentos e interesses do público-alvo.

Isso garantirá um melhor envolvimento com anúncios e postagens.

Use várias imagens para o mesmo título ou imagens diferentes com manchetes diferentes. Tudo isso pode ser feito facilmente através de postagens nocivas do Facebook sem fazer com que sua página transborde com tantas postagens públicas.

Obter feedback

É um conhecimento comum que o Facebook é um dos melhores lugares para obter feedback e encontrar pessoas para testar beta seus produtos.

No entanto, encontrar o público certo pode ser cansativo. Além disso, configurar critérios demográficos para esta tarefa e publicá-la em sua página para exibição pública pode alienar alguns de seus fãs.

Está certo!

Postagens de Dark Post podem resolver esse problema para você.

Você pode criar formulários de feedback individuais ou convidar para testes beta e compartilhá-los com o público-alvo. Desta forma, ninguém fora do grupo alvo está ciente dessas postagens. Ele também economiza muito tempo selecionando seus seguidores de página para o grupo alvo certo.

Conclusão

Até agora, você sabe que as postagens de Dark Post podem fazer maravilhas para sua estratégia de mídia social.

Com tantas maneiras criativas de usá-las, as possibilidades são ilimitadas. Mas lembre-se de que o Facebook não é uma plataforma privada. O objetivo do Facebook é que os usuários se abram.

Isso significa que enviar muitas mensagens direcionadas pode quebrar o impulso do seguidor do seu seguidor. Então, não exagere com o Dark Post; Use-os sabiamente.

Você também precisa ter em mente que, muito teste A / B e segmentação de nicho pode fazer você se afastar da sua imagem de marca. Sua página deve ser um lugar onde seus fãs podem ganhar valor como comunidade.

Dito isso, é hora de você explorar postagens do Facebook. Experimente e compartilhe suas experiências e experiências aqui.

O que é o Machine Learning
Posted by Lucas Cruz

O que é o Machine Learning

BI, Web Analytics

Machine learning é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que as aplicações de software se tornem mais precisas na previsão de resultados sem serem explicitamente programadas.

A premissa básica de Machine Learning é construir algoritmos que podem receber dados de entrada e usar análises estatísticas para prever um valor de saída dentro de um intervalo aceitável.

Os algoritmos de Machine Learning geralmente são categorizados como supervisionados ou não supervisionados.

Os algoritmos supervisionados exigem que os seres humanos forneçam entrada e saída desejada, além de fornecer comentários sobre a precisão das previsões durante o treinamento. Uma vez que o treinamento está completo, o algoritmo aplicará o que foi aprendido para novos dados.

Os algoritmos não supervisionados não precisam ser treinados com dados de resultados desejados. Em vez disso, eles usam uma abordagem iterativa chamada aprendizagem profunda para analisar dados e chegar a conclusões. Os algoritmos de aprendizado não supervisionados são usados ​​para tarefas de processamento mais complexas do que sistemas de aprendizagem supervisionados.

Os processos envolvidos na aprendizagem em máquina são semelhantes aos da mineração de dados e modelagem preditiva.

Ambos exigem pesquisar dados para procurar padrões e ajustar as ações do programa de acordo. Muitas pessoas estão familiarizadas com o aprendizado da máquina de compras na internet e recebendo anúncios relacionados à compra. Isso acontece porque os  mecanismos de recomendação usam o aprendizado de máquina para personalizar a entrega de anúncios on-line em tempo quase real.

Além do marketing personalizado, outros casos comuns de uso de máquina incluem detecção de fraude, filtragem de spam, detecção de ameaças de segurança de rede, manutenção preditiva e criação de feeds de notícias.

O Feed de notícias do Facebook, por exemplo, usa a Machine Learning (aprendizagem por máquina) para personalizar o feed de cada membro.

Se um membro frequentemente pára de se deslocar para ler ou “curtir” das postagens de um amigo em particular, o Feed de notícias começará a mostrar mais sobre a atividade desse amigo no início da alimentação.

Nos bastidores, o software está simplesmente usando análises estatísticas e análises preditivas para identificar padrões nos dados do usuário e usar esses padrões para preencher o News Feed.

Se o membro não parar de ler, curtir ou comentar as postagens do amigo, esses novos dados serão incluídos no conjunto de dados e o feed de notícias será ajustado em conformidade.

O Guia Definitivo para Instagram Analytics
Posted by Lucas Cruz

O Guia Definitivo para Instagram Analytics

Instagram

O Instagram Analytics é fundamental para entender o seu desempenho demográfico, otimizando seu conteúdo e avaliando seu desempenho geral, mas todas as métricas e termos diferentes podem ser esmagadores.

No Guia final do Instagram Analytics, nós o acompanhamos até o final do seu Instagram Analytics, o que cada métrica significa e como você pode usar esse conhecimento para melhorar o conteúdo da sua empresa.

Por que o Instagram Analytics é importante?

Mergulhar no seu Instagram Analytics é mais do que apenas descobrir qual foto, vídeo ou melhores histórias.

Verdadeiramente a compreensão de como seu conteúdo é executado – rastreando métricas chave ao longo do tempo – é inestimável para desenvolver uma estratégia de conteúdo robusta para o Instagram.

Você deve saber não só como o conteúdo semelhante é executado, mas também como seus lotes de conteúdo particulares funcionam em relação aos outros.

Por exemplo, se você estiver executando uma conta Instagram para uma loja de comércio eletrônico, você pode querer investigar como diferentes fotos de produtos se apresentam umas contra as outras.

Você pode ter algumas fotos de produtos em um fundo branco, algumas em um fundo escuro e outras na natureza ou na cidade. Ao usar dados de compromisso, como curtidas, comentários ou cliques, você poderá dizer que tipo de fotos de produtos funcionam melhor para que você saiba o que você deveria publicar mais.

A partir daqui, você pode comparar todas as fotos do produto, digamos, conteúdo de estilo de vida para determinar o que seu público prefere.

Se você achar que seu público está mais interessado no conteúdo do produto, você pode decidir investir mais fortemente em fotos de produtos e reduzir as fotos de estilo de vida.

Seja qual for a categoria em que a sua conta Instagram caia, aprofundar no Instagram Analytics permite que você entenda as necessidades de sua audiência, melhore seu conteúdo e, em última instância, promova mais tráfego e vendas!

Como entender seu público através do Instagram Analytics

Antes de investigar o desempenho do conteúdo e entender verdadeiramente por que certo conteúdo supera os outros, é importante começar com sua demografia.

Saber onde o seu público vive, quantos anos eles têm, e quando eles estão mais envolvidos com seu conteúdo, afetam os menores ajustes na sua estratégia de conteúdo.

Por sorte, Instagram Analytics nativo torna a descoberta desta informação muito simples e você pode acessá-la diretamente do seu aplicativo!

Vamos dividir os dados demográficos:

Gênero e faixa etária

Do topo, o Instagram oferece informações demográficas básicas sobre o seu público atual, incluindo gênero e idade.

Não é simplesmente bom saber com quem você está falando diariamente, mas você pode usar essa desagregação para ajustar os tipos de conteúdo que você publica e quando.

Por exemplo, se o seu público se tornar mais jovem, pode querer publicar com mais freqüência para se alinhar com a freqüência de uso do telefone ou você pode testar o desempenho das memes ou as referências da cultura pop em vez de publicar conteúdo estritamente informativo.

Principais Locais

Como os gráficos de gênero e faixa etária, conhecer a localização do seu público pode ajudá-lo a melhorar seu cronograma de postagem e o conteúdo em si.

Embora você possa ver uma grande parte do seu público está localizado em cidades ou países de língua inglesa, se você também tiver uma audiência importante em locais que não sejam ingleses, você pode considerar ajustar sua estratégia de conteúdo para ser menos pesado para um entendimento mais amplo.

Ao visualizar suas principais cidades, você também pode aprender quais fuso horários a maioria dos seus usuários estão, o que pode ajudá-lo a encontrar o melhor momento para publicar no Instagram.

Horas vs. Dias

Além das demonstrações de audiência, o Instagram também oferece informações ao redor quando seu público se envolve mais com seu conteúdo.

Você pode alternar entre as visualizações Horas e Dias, cada uma apresentando informações sobre a página em torno do seu noivado.

Esses dados são especialmente úteis ao determinar o horário do dia para publicar e qual dia vê o maior envolvimento.

Você pode achar que o noivado é aproximadamente o mesmo durante os dias da semana, mas talvez você veja normalmente um aumento mais elevado no compromisso no fim de semana, o que pode ser uma oportunidade para salvar seu conteúdo melhor ou mais importante para os fins de semana quando seu público pode ter mais tempo para ver isto.

Esse é apenas um exemplo de como a análise gratuita do Instagram pode impactar sua linha de fundo!

Qual a diferença entre impressões, alcance, compromissos, etc. no Instagram Analytics?

Agora que você está pronto para mergulhar no Instagram Analytics e criar uma incrível estratégia de conteúdo do Instagram, é hora de aprender sobre cada métrica e o que eles significam. Uma métrica pode ser melhor que a próxima para o seu negócio – e chegaremos em breve – mas comecemos com as definições básicas.

Instagram analytics

Impressões

As impressões são o número total de vezes que sua foto, vídeo ou história foi vista. Este número inclui os usuários que se deslocam em sua feed, clicando no perfil da sua empresa para ver uma foto ou exibir conteúdo diretamente através do Instagram.

Alcance

Como impressões, o alcance também mostra o número total de visualizações, mas ao invés de calculá-lo por olhos totais em seu conteúdo, ele apenas reduz os pontos de vista exclusivos dos usuários.

No Instagram, essas métricas provavelmente serão muito similares devido à falta de funcionalidade de compartilhamento público na plataforma da Instagram – ou seja, você normalmente verá apenas uma publicação única uma vez.

Engajamento

Este é o número total de contas únicas que gostaram, comentaram e salvaram uma foto ou vídeo em particular.

Observe que não irá contar vários comentários do mesmo usuário, o que pode acontecer no caso de brindes onde os usuários tendem a publicar várias vezes para melhorar suas chances.

Taxa de engajamento

A taxa de engajamento é a porcentagem de seguidores ou espectadores que se envolvem com suas postagens.

Geralmente, se você deseja calcular sua taxa de engajamento média para Instagram, você dividiria o número de curtidas e comentários por sua contagem de seguidores, o que lhe dará uma porcentagem.

 

Desligando métricas entre fotos, vídeos e Instagram Stories

Para a maior parte, muitas métricas são calculadas da mesma forma, quer você esteja falando sobre fotos, vídeos ou histórias do Instagram, mas isso não significa que você deve comparar necessariamente um tipo de conteúdo com outro.

Em última análise, a experiência do usuário de cada tipo de conteúdo difere e, portanto, sua abordagem para analisar o desempenho do seu conteúdo.

Fotos vs Vídeos

Enquanto as fotos e os vídeos aparecem no feed individual de um usuário, a maneira como um usuário interage com cada tipo de conteúdo é muito diferente e isso afeta diretamente o desempenho.

Pense nisso desta forma – ao percorrer o feed, você pode determinar rapidamente se você gosta de uma foto e, posteriormente, “curte” a foto.

Com o vídeo, você tem que levar um momento para o conteúdo carregar e assistir pelo menos uma parte dele para ver se isso lhe interessa. Neste ponto, você pode esquecer de fazer um duplo toque e simplesmente continuar a passear. Essa diferença entre a experiência é exatamente por isso que você tende a receber menos gostos nos vídeos do que nas fotos.

Instagram Stories

Em comparação com vídeos e fotos, o Instagram Stories exige um envolvimento mais ativo dos usuários. Um usuário deve aproveitar a história do seu negócio no topo do feed para se envolver com o conteúdo e, a partir daqui, eles podem vê-lo na íntegra, tocar ou deslizar completamente as Histórias.

Então, além de impressões e alcance, você também pode descobrir as saídas e respostas de suas histórias.

Saídas

As saídas são o número de vezes que um indivíduo disparou da sua história.

Claro, isso nem sempre é uma coisa negativa – pode significar que sua história concluiu e o usuário se mudou para a Próxima História em seu feed ou se você incluiu um hiperlink, eles clicaram para aprender mais.

No entanto, esta métrica pode ser incrivelmente contente e mostrar onde, em sua história geral, você precisa melhorar e reter os usuários até a conclusão.

Respostas

Semelhante aos compromissos com fotos e vídeos, as respostas são o número de vezes que um indivíduo respondeu diretamente a uma parte de sua História.

Mas, ao contrário dos comentários em uma foto ou vídeo, essas respostas acabam na sua caixa de entrada e não aparecem publicamente.

Selecionando KPIs para sua estratégia de Instagram

Agora que você está familiarizado com todas as diferentes métricas oferecidas pelo Instagram Analytics e outras ferramentas de análise gratuitas do Instagram, é hora de dar um passo adiante e determinar seus Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). Um KPI é a sua métrica selecionada que mede especificamente o sucesso de seu conteúdo ou campanha.

Como você determina que seus KPIs, em última instância, dependerão dos objetivos de sua empresa e do que você deseja alcançar com o Instagram.

Se o seu negócio prosperar na comunidade, você pode querer procurar compromissos como seu KPI para fotos e vídeos.

No entanto, se você aumentar uma postagem individual, você pode mudar esse KPI e se concentrar no alcance para ver o tipo de impacto que seu conteúdo fez na rede como um todo.

Ou, se você acabar executando uma oferta e exigir comentários para entrar, olhando comentários como o seu KPI pode ser uma ótima opção na determinação do desempenho de um concurso.

Você poderia então usar essa métrica como uma maneira de comparar o sucesso de seus concursos avançando, vendo qual concurso obteve o maior número de comentários. Seja qual for o seu KPIs, idealmente você deve se concentrar em certos para o conteúdo permanente e selecionar diferentes em uma campanha por campanha.

Isso se resume aos seus objetivos gerais de negócios!

Usando o Instagram Analytics para melhorar sua estratégia de conteúdo

Armado com o seu conhecimento de métricas diferentes e seus KPI Instagram, agora você está pronto para melhorar seu conteúdo.

E, embora possa ser tentador isolar peças de conteúdo individuais e declarar que é um sucesso ou uma falha com base no KPI sozinho, é fundamental observar padrões e aprendizados gerais.

Isso evita reações bruscas ao desempenho do conteúdo, que está sempre sujeito a forças externas influentes, como feriados, dias de notícias ocupados e muito mais.

No entanto, você se aproxima do Instagram Analytics, o mais importante para ter em mente que os dados são direcionais e nunca o tudo-certo.

Tratar métricas como a resposta singular para o que parece ser um Instagram bem sucedido pode sufocar sua criatividade – use esses números em vez disso, como uma maneira de confirmar o que sua intuição lhe diz ou guia seu próximo movimento.

Então, teste diferentes KPIs, brinque com sua estratégia de conteúdo e veja o que faz.

Você pode se surpreender ao ver o que funciona.

O que é a Análise Preditiva
Posted by Lucas Cruz

O que é a Análise Preditiva?

BI, Web Analytics

A análise preditiva é uma forma de análise avançada que usa dados novos e históricos para prever atividades futuras, comportamentos e tendências. Envolve a aplicação de técnicas de análise estatística, consultas analíticas e algoritmos automatizados de aprendizagem de máquinas para conjuntos de dados para criar modelos preditivos que colocam um valor numérico, ou pontuação, na probabilidade de um evento específico acontecer.

As aplicações de software de análise preditiva utilizam variáveis que podem ser medidas e analisadas para prever o comportamento provável de indivíduos, máquinas ou outras entidades. Por exemplo, é provável que uma companhia de seguros leve em consideração possíveis variáveis ​​de segurança de condução, tais como idade, gênero, localização, tipo de veículo e registro de condução quando o preço e emissão de apólices de seguro automóvel.

Várias variáveis ​​são combinadas em um modelo preditivo capaz de avaliar probabilidades futuras com um nível aceitável de confiabilidade. O software depende muito de algoritmos e metodologias avançadas, como regressões logísticas, análises de séries temporais e árvores de decisão.

A análise preditiva cresceu em destaque ao lado do surgimento de grandes sistemas de dado. À medida que as empresas acumularam conjuntos de dados maiores e mais amplos nos aglomerados Hadoop e outras grandes plataformas de dados, criando oportunidades para que eles extraissem esses dados por insights preditivos. O desenvolvimento e a comercialização de ferramentas de aprendizagem de máquinas pelos fornecedores de TI também ajudaram a expandir os recursos de análise preditiva.

Marketing, serviços financeiros e companhias de seguros foram adotantes notáveis ​​de análises preditivas, como tem grande motor de busca e provedores de serviços on-line. A análise preditiva também é comumente usada em indústrias como cuidados de saúde, varejo e fabricação. Os aplicativos de negócios para análises preditivas incluem a segmentação de anúncios em linha, marcando transações financeiras potencialmente fraudulentas, identificando pacientes em risco de desenvolver condições médicas específicas e detectando falhas iminentes de peças em equipamentos industriais antes que elas ocorram.

O processo de análise preditiva

A análise preditiva requer um alto nível de experiência com métodos estatísticos e a capacidade de construir modelos de dados preditivos. Como resultado, é tipicamente o domínio de cientistas de dados, estatísticos e outros analistas de dados qualificados. Eles são suportados por engenheiros de dados, que ajudam a coletar dados relevantes e prepará-lo para análise, e por desenvolvedores de software e analistas de negócios, que ajudam na visualização de dados, painéis e relatórios.

Os cientistas de dados usam modelos preditivos para procurar correlações entre diferentes elementos de dados em dados de cliques de sites, registros de saúde do paciente e outros tipos de conjuntos de dados. Uma vez que os dados a serem analisados ​​são coletados, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado conforme necessário para produzir resultados precisos; O modelo é então executado contra os dados selecionados para gerar previsões. Conjuntos de dados completos são analisados ​​em algumas aplicações, mas em outros, as equipes de análise usam  amostragem de dados  para agilizar o processo. O modelo preditivo é validado ou revisado à medida que os dados adicionais se tornam disponíveis.

O processo de análise preditiva nem sempre é linear, e as correlações geralmente se apresentam onde os cientistas de dados não estão procurando. Por essa razão, algumas empresas estão preenchendo os cargos de cientistas de dados ao contratar pessoas que têm origens acadêmicas em física e outras disciplinas científicas difíceis e, de acordo com o método científico, estão confortáveis ​​indo onde os dados os conduzem. Mesmo que as empresas sigam o caminho mais convencional de contratação de cientistas de dados treinados em matemática, estatística e ciência da computação, uma mente aberta na exploração de dados é um atributo chave para obter análises preditivas eficazes.

Uma vez que a modelagem preditiva produz resultados acionáveis, a equipe de análise compartilha-os com executivos de negócios, geralmente com a ajuda de painéis e relatórios que apresentam a informação e destacam as futuras oportunidades de negócios com base nas descobertas. Os modelos funcionais também podem ser incorporados em aplicativos operacionais e produtos de dados para fornecer recursos analíticos em tempo real, como um mecanismo de recomendação em um site de varejo online que aponta os clientes para determinados produtos com base em sua atividade de navegação e opções de compra.

Aplicações da análise preditiva

O marketing on-line é uma área em que a análise preditiva teve um impacto comercial significativo. Varejistas, provedores de serviços de marketing e outras organizações usam ferramentas de análise preditiva para identificar tendências no histórico de navegação de um visitante do site para personalizar propagandas. Os varejistas também usam análises de clientes  para direcionar decisões mais informadas sobre os tipos de produtos que o revendedor deve armazenar.

A manutenção preditiva está emergindo como uma aplicação valiosa para os fabricantes que procuram monitorar uma peça de equipamento para sinais de que ela pode estar prestes a quebrar. À medida que a Internet das coisas (IoT) se desenvolve, os fabricantes estão conectando sensores a máquinas no chão de fábrica e a produtos mecatrônicos, como automóveis. Os dados dos sensores são usados ​​para prever quando o trabalho de manutenção e reparo deve ser feito para evitar problemas.

O IoT também permite usos analíticos preditivos similares para o monitoramento de oleodutos e gasodutos, plataformas de perfuração, fazendas de moinhos de vento e várias outras instalações industriais IoT. As previsões meteorológicas localizadas para agricultores baseadas em parte em dados coletados de estações de dados meteorológicos equipados com sensor instalados em campos de fazenda são outras aplicações de modelagem preditiva orientadas por IoT.

Ferramentas e técnicas de análise preditiva

Uma ampla gama de ferramentas e técnicas é utilizada em modelos e análises preditivas. A IBM, a Microsoft, o SAS Institute e muitos outros fornecedores de software oferecem ferramentas de análise preditiva, incluindo software de aprendizagem de máquinas e tecnologias relacionadas que suportam aplicações de aprendizado profundo .

Além disso, o software de código aberto desempenha um papel importante no mercado de análise preditiva. O idioma de análise de código aberto R é comumente usado em aplicativos de análise preditiva, assim como as linguagens de programação Python e Scala. Várias plataformas de análise e previsão preditiva de código aberto também estão disponíveis, incluindo uma biblioteca de algoritmos incorporados no mecanismo de processamento de faísca.

As equipes de análise podem usar as edições base open source de R e outros idiomas analíticos ou pagar por versões comerciais oferecidas por fornecedores como a Microsoft. As ferramentas comerciais podem ser caras, mas elas vêm com o suporte técnico do fornecedor, enquanto os usuários de versões de código aberto puro são normalmente por conta própria quando trabalham com problemas com a tecnologia.

O que é o Big Data Analytics?
Posted by Lucas Cruz

O que é o Big Data Analytics?

BI, Web Analytics

O Big Data Analytics é o processo de examinar grandes e variados conjuntos de dados – ou seja, dados importantes – para descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências do mercado, preferências dos clientes e outras informações úteis que podem ajudar as organizações a tomar decisões empresariais mais informadas.

Curso de Google Analytics - Novo
Curso de Google Analytics – Novo

Link para o curso: expertdigital.net/curso-de-google-analytics/

Benefícios do Big Data Analytics

Dirigido por sistemas e software de análise especializados, a grande análise de dados pode apontar o caminho para vários benefícios empresariais, incluindo novas oportunidades de receita, marketing mais efetivo, melhor atendimento ao cliente, melhor eficiência operacional e vantagens competitivas sobre os rivais.

As grandes aplicações de análise de dados permitem que cientistas de dados, modeladores preditivos, estatísticos e outros profissionais de análise analisem volumes crescentes de dados de transações estruturadas, além de outras formas de dados que são muitas vezes deixadas sem recursos pelos programas convencionais de Business Intelligence (BI) e analítica.

Isso abrange uma mistura de dados semi-estruturados e não estruturados – por exemplo, dados de cliques de internet, logs de servidor web, conteúdo de redes sociais, texto de e-mails de clientes e respostas de pesquisa, registros de detalhes de chamadas de telefones celulares e dados de máquina capturados por sensores conectados Para a  internet das coisas.

Em larga escala, as tecnologias e técnicas de análise de dados fornecem um meio de analisar conjuntos de dados e tirar conclusões sobre eles para ajudar as organizações a tomar decisões empresariais informadas.

As consultas de BI respondem a perguntas básicas sobre operações comerciais e desempenho. A grande análise de dados é uma forma de análise avançada, que envolve aplicações complexas com elementos como modelos preditivos, algoritmos estatísticos e análises que são desenvolvidas por sistemas de análise de alto desempenho.

Emergência e crescimento de Big Data Analytics

O termo Big Data foi usado pela primeira vez para referir-se ao aumento dos volumes de dados em meados da década de 1990.

Em 2001, Doug Laney, então de Big data analytics da consultoria Meta Group Inc., expandiu a noção de dados importantes para incluir também aumentos na variedade de dados gerados pelas organizações e na velocidade em que esses dados estavam sendo criados e atualizados.

Esses três fatores – volume, velocidade e variedade – foram conhecidos como os 3Vs de dados importantes, um conceito que o Gartner popularizou após a aquisição do Meta Group e a contratação da Laney em 2005.

Separadamente, o framework de processamento distribuído da Hadoop foi lançado como um projeto de código aberto Apache em 2006, plantando as sementes para uma plataforma em cluster construída em cima do hardware de commodities e orientada para executar grandes aplicativos de dados.

Até o ano de 2011, grandes análises de dados começaram a ter uma firme participação nas organizações e no olho público, juntamente com Hadoop e várias tecnologias de dados grandes relacionadas que surgiram em torno dela.

Inicialmente, à medida que o ecossistema Hadoop tomou forma e começou a amadurecer, grandes aplicações de dados foram principalmente a província de grandes empresas de internet e comércio eletrônico , como Yahoo, Google e Facebook , além de fornecedores de serviços de análise e marketing.

Nos anos seguintes, porém, a grande análise de dados tem sido cada vez mais abraçada por varejistas, empresas de serviços financeiros, seguradoras, organizações de saúde, fabricantes, empresas de energia e outras empresas convencionais.

Principais tecnologias e ferramentas de análise de dados

Os tipos de dados não estruturados e semi-estruturados tipicamente não se encaixam bem nos data warehouses tradicionais, baseados em  bancos de dados relacionais orientados para conjuntos de dados estruturados.

Além disso, os armazéns de dados podem não ser capazes de lidar com as demandas de processamento colocadas por conjuntos de dados importantes que precisam ser atualizados com freqüência – ou mesmo continuamente, como no caso de dados em tempo real sobre estoque comercial, as atividades on-line dos visitantes do site ou o desempenho de aplicações móveis.

Como resultado, muitas organizações que coletam, processam e analisam grandes dados se voltam para os bancos de  dados NoSQL, além do Hadoop e suas ferramentas complementares, incluindo:

  • YARN :  uma tecnologia de gerenciamento de cluster e uma das principais características da Hadoop de segunda geração.
  • MapReduce :  uma estrutura de software que permite aos desenvolvedores escrever programas que processam enormes quantidades de dados não estruturados em paralelo em um cluster distribuído de processadores ou computadores autônomos.
  • Spark :  uma estrutura de processamento paralelo de fonte aberta que permite aos usuários executar aplicativos de análise de dados em larga escala em sistemas em cluster.
  • HBase :  um armazenamento de dados de chave / valor orientado a coluna construído para executar em cima do sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS).
  • Hive :  um sistema de data warehouse de código aberto para consultar e analisar conjuntos de dados grandes armazenados em arquivos Hadoop.
  • Kafka :  um sistema distribuído de mensagens de inscrição e assinatura projetado para substituir corretores de mensagens tradicionais  .
  • Porco :  uma tecnologia de fonte aberta que oferece um mecanismo de alto nível para a programação paralela de  trabalhos do  MapReduce a serem executados em clusters Hadoop.

Em alguns casos, os  clusters Hadoop e os sistemas NoSQL estão sendo usados ​​principalmente como almofadas de pouso e áreas de teste para dados antes de serem carregados em um data warehouse ou banco de dados analítico para análise, geralmente em uma forma resumida que é mais propício para estruturas relacionais.

Com mais frequência, no entanto, os grandes usuários de análise de dados estão adotando o conceito de um lago de dados Hadoop que serve como o repositório primário para os fluxos recebidos de  dados brutos. Em tais arquiteturas, os dados podem ser analisados ​​diretamente em um cluster Hadoop ou executados por um mecanismo de processamento como o Spark.

Como no data warehousing, o gerenciamento de dados de som é um primeiro passo crucial no grande processo de análise de dados. Os dados armazenados no sistema de arquivos distribuídos Hadoop devem ser organizados, configurados e particionados adequadamente para obter bons desempenhos em trabalhos de integração extrato, transformação e carga (ETL) e consultas analíticas.

Uma vez que os dados estão prontos, ele pode ser analisado com o software comumente usado em processos analíticos avançados. Isso inclui ferramentas para  mineração de dados, que peneiram conjuntos de dados em busca de padrões e relacionamentos; Análises preditivas, que criam modelos para prever o comportamento do cliente e outros desenvolvimentos futuros; Aprendizado de máquina, que manipula algoritmos para analisar grandes conjuntos de dados; E aprendizagem profunda, um ramo mais avançado de aprendizado de máquinas.

O software de análise de mineração de texto e análise estatística também pode desempenhar um papel no grande processo de análise de dados, como pode integrar o software de BI e as ferramentas de visualização de dados.

Para aplicações ETL e analíticas, as consultas podem ser escritas em modo MapLeduce em modo batch; Linguagens de programação, como R, Python e Scala; E SQL , o idioma padrão para bancos de dados relacionais suportados pelas tecnologias SQL-on-Hadoop.

Big Data Analytics usos e desafios

Os aplicativos de Big data analytics geralmente incluem dados de sistemas internos e fontes externas, como dados meteorológicos ou dados demográficos sobre consumidores compilados por provedores de serviços de informações de terceiros. Além disso, os aplicativos de análise de streaming estão se tornando comuns em grandes ambientes de dados, já que os usuários buscam fazer análises em tempo real em dados alimentados em sistemas Hadoop através do Módulo Spark Spark Streaming ou outros mecanismos de processamento de fluxo aberto, como Flink e Storm .

Os principais sistemas de dados precoce foram principalmente implantados nas instalações, particularmente em grandes organizações que estavam colecionando, organizando e analisando enormes quantidades de dados.

Mas os fornecedores de plataformas da nuvem, como a Amazon Web Services (AWS) e a Microsoft, tornaram mais fácil a configuração e gerenciamento de clusters Hadoop na nuvem, assim como os fornecedores Hadoop, como Cloudera e Hortonworks, que oferecem suporte às suas distribuições da grande estrutura de dados.

Nas nuvens AWS e Microsoft Azure. Os usuários agora podem girar clusters na nuvem, executá-los durante o tempo que for necessário e, em seguida, levá-los offline, com preços baseados em uso que não requerem licenças de software em curso.

As possíveis armadilhas que podem tropeçar organizações em grandes iniciativas de Big Data Analytics incluem a falta de habilidades de análise interna e o alto custo de contratação de cientistas de dados experientes e engenheiros de dados para preencher as lacunas.

A quantidade de dados normalmente envolvida, e sua variedade, pode causar problemas de gerenciamento de dados em áreas que incluem qualidade de dados, consistência e governança; Também, os silos de dados podem resultar do uso de diferentes plataformas e armazenamentos de dados em uma grande arquitetura de dados.

Além disso, integrar o Hadoop, Spark e outras ferramentas de dados importantes em uma arquitetura coesa que atende às necessidades de análise de dados de uma organização é uma proposta desafiadora para muitas equipes de TI e de análise, que devem identificar a combinação certa de tecnologias e, em seguida, juntar as peças .

Diferença entre Dados e Informação
Posted by Lucas Cruz

Diferença entre Dados e Informação

Web Analytics
 

A principal diferença entre dados e informações é que os dados são matérias-primas que devem ser processadas e as informações são os dados processados.

Gráfico de comparação de diferença entre Dados e Informação

Base de Distinção Dados Informação
Definição Os dados são números brutos ou outros achados que, por si só, são de valor limitado. A informação é um dado que foi convertido em um contexto útil e útil.
Exemplo Venda de ingressos em uma banda em turnê. Relatório de vendas por região e local – nos diz qual local é mais lucrativo.
Significado Os dados por si só não são significativos. A informação é significativa por si só.
Etimologia Os dados são um plural do datum, que é originalmente um substantivo latino que significa “algo dado”. Sua origem remonta ao 1600. Sua origem data de 1300.
 

Dados

Os dados são a matéria-prima que deve ser processada para obter informações ou para coleta de detalhes.

São dados ou fatos não organizados que devem ser processados. Os dados são simples e devem ser processados ​​para obter mais informações. Os dados são solitários o suficiente para obter detalhes e encontrar o significado de algo.

Programa Expert de Aprendizagem Contínua em Marketing Digital | 100% online

Acesse: Programa Expert de Aprendizagem Contínua em Marketing Digital

Os dados são a linguagem dos computadores. Os dados são inúteis a menos que sejam processados ​​ou tenham sido feitos em algo. Os dados não têm significado quando não foram interpretados. Os dados são uma definição pouco clara de palavras confusas para formar um significado de algo. O dados vem em números, datas e números e não é processado.

Exemplos de dados

  • Dados do estudante sobre os formulários de admissão: quando os alunos recebem admissão em uma faculdade. Eles preenchem o formulário de admissão. Este formulário contém fatos em bruto (dados do aluno) como nome, nome do pai, endereço do aluno etc.
  • Dados dos cidadãos: durante o recenseamento, os dados de todos os cidadãos são coletados.
  • Dados do levantamento: diferentes empresas coletam dados por pesquisa para conhecer a opinião das pessoas sobre seu produto.
  • Dados de exames dos alunos: nos dados de exame sobre marcas obtidas de diferentes assuntos para todos os alunos é coletado.

Informação

Informações são dados processados. Os dados que podem ser úteis são conhecidos como informações.

A informação é basicamente os dados mais o significado do que os dados foram coletados. Os dados não dependem de informações, mas as informações dependem dos dados. Não pode ser gerado sem a ajuda de dados.

A informação é algo que está sendo transmitido. A informação é significativa quando os dados são reunidos e o significado é gerado. As informações não podem ser geradas sem a ajuda de dados. A informação é o significado que foi formado com a ajuda de dados e que o significado faz sentido devido aos dados que foram coletados contra a palavra.

A informação é processada e vem de forma significativa.

Exemplos de informações

  • Etiquetas de endereço do estudante: os dados armazenados dos alunos podem ser usados ​​para imprimir rótulos de endereços dos alunos.
  • Relatório do Censo: os dados do Censo são utilizados para obter relatórios / informações sobre a população total de um país e a taxa de alfabetização, etc.
  • Relatórios de pesquisa e resultados: os dados da pesquisa são resumidos em relatórios / informações para apresentar ao gerenciamento da empresa.
  • Cartões de resultado de estudantes individuais: nos dados coletados pelo sistema de exames (marcas obtidas em cada assunto) é processado para obter o total de marcas obtidas de um aluno. Total de marcas obtidas são informações. Também é usado para preparar o cartão de resultado de um aluno.
  • Lista de mérito: depois de coletar os formulários de admissão dos candidatos, o mérito é calculado com base nas marcas obtidas de cada candidato. Normalmente, a porcentagem de marcas obtidas é calculada para cada candidato. Agora, todos os nomes dos candidatos são organizados em ordem decrescente por porcentagem. Isso faz uma lista de mérito. A lista de mérito é usada para decidir se um candidato receberá admissão no colégio ou não.

Diferença entre Dados e Informação

  • Dados é o idioma de entrada para um computador e a informação é o idioma de saída para humanos.
  • Os dados são fatos não processados ​​ou meros números, mas a informação é processada dados que foi sentido.
  • Os dados não dependem de informações, mas as informações dependem de dados e, sem ele, as informações não podem ser processadas.
  • Os dados não são específicos, mas a informação é específica o suficiente para gerar significado.
  • Os dados são a matéria-prima coletada, mas a informação é um significado detalhado gerado a partir dos dados.

Posts pagination