A análise de dados é o processo de coletar, organizar e analisar dados para extrair insights valiosos que podem ser usados para tomar decisões mais inteligentes.
No marketing, a análise de dados pode ser usada para:
Compreender seu público: A análise de dados pode te ajudar a entender melhor seu público-alvo, incluindo seus interesses, necessidades e comportamentos.
Segmentar seu público: Com base na análise de dados, você pode segmentar seu público em grupos específicos com características e necessidades semelhantes.
Criar campanhas mais eficazes: A análise de dados pode te ajudar a criar campanhas de marketing mais eficazes, direcionadas para os públicos certos e com as mensagens mais relevantes.
Otimizar suas campanhas: A análise de dados te permite acompanhar o desempenho de suas campanhas e fazer ajustes para otimizar seus resultados.
Medir o ROI: A análise de dados te ajuda a medir o retorno sobre investimento (ROI) de suas campanhas de marketing, para que você possa avaliar sua efetividade e tomar decisões mais inteligentes sobre seus investimentos.
Ferramentas para análise de dados:
Existem diversas ferramentas disponíveis para te ajudar a realizar a análise de dados em marketing, como:
Google Analytics: Ferramenta gratuita que te fornece dados sobre o tráfego do seu site, como origem dos visitantes, comportamento e conversões.
Facebook Insights: Ferramenta gratuita que te fornece dados sobre o público da sua página do Facebook, como idade, sexo, localização e interesses.
Google Search Console: Ferramenta gratuita que te fornece dados sobre o desempenho do seu site nos resultados de busca do Google.
SEMrush: Ferramenta paga que te fornece dados sobre palavras-chave, backlinks e tráfego de seus concorrentes.
Adobe Analytics: Ferramenta paga que te fornece dados abrangentes sobre o desempenho de suas campanhas de marketing em diversos canais.
Conclusão:
A análise de dados é uma ferramenta poderosa que pode te ajudar a tomar decisões de marketing mais inteligentes e eficazes. Ao utilizar as ferramentas e técnicas de análise de dados, você pode obter insights valiosos sobre seu público, suas campanhas e seu mercado,
Os KPIs (Key Performance Indicators) de Marketing Digital são métricas essenciais para medir o sucesso de suas campanhas e tomar decisões estratégicas.
Avaliar a efetividade de suas ações: Os KPIs fornecem dados concretos sobre o desempenho de suas campanhas, permitindo que você identifique o que está funcionando e o que precisa ser aprimorado.
Otimizar seus investimentos: Com base nos dados dos KPIs, você pode direcionar seus investimentos para as ações mais eficazes, maximizando o retorno sobre investimento (ROI).
Acompanhar o progresso ao longo do tempo: Ao monitorar os KPIs periodicamente, você pode acompanhar a evolução de suas campanhas e identificar tendências.
KPIs essenciais para diferentes áreas do Marketing Digital:
SEO (Search Engine Optimization):
Tráfego orgânico: Quantidade de visitantes que acessam seu site através de mecanismos de busca.
Posições nas SERPs: Posição do seu site nos resultados de busca para palavras-chave relevantes.
Taxa de cliques (CTR): Porcentagem de usuários que clicam em seus links nos resultados de busca.
Marketing de Conteúdo:
Número de visualizações: Quantidade de vezes que seu conteúdo foi visualizado.
Tempo médio de leitura: Tempo médio que os usuários gastam lendo seu conteúdo.
Taxa de conversão: Porcentagem de usuários que realizaram uma ação desejada após consumir seu conteúdo.
Mídias Sociais:
Número de seguidores: Quantidade de pessoas que seguem suas redes sociais.
Alcance: Número de pessoas que visualizaram seu conteúdo nas redes sociais.
Engajamento: Número de curtidas, comentários, compartilhamentos e outras interações com seu conteúdo.
Email Marketing:
Taxa de abertura: Porcentagem de emails que foram abertos pelos destinatários.
Taxa de cliques (CTR): Porcentagem de usuários que clicaram em um link em seu email.
Taxa de conversão: Porcentagem de usuários que realizaram uma ação desejada após receber seu email.
Dicas para definir e acompanhar seus KPIs:
Defina seus objetivos: Determine quais são seus objetivos de marketing e quais KPIs são mais relevantes para medi-los.
Utilize ferramentas adequadas: Existem diversas ferramentas disponíveis para te ajudar a acompanhar seus KPIs, como o Google Analytics, Google Search Console e plataformas de análise de redes sociais.
Analise os dados e tome decisões: Acompanhe os KPIs regularmente e utilize os dados para tomar decisões estratégicas sobre suas campanhas.
Conclusão:
Os KPIs de Marketing Digital são ferramentas essenciais para o sucesso de suas campanhas. Ao acompanhar os KPIs, você pode tomar decisões mais assertivas, otimizar seus investimentos e alcançar seus objetivos de marketing.
Os cookies geralmente são pequenos arquivos de texto, com etiquetas de identificação que são armazenadas no diretório do navegador do computador ou subpastas de dados do programa.
Os cookies são criados quando você usa seu navegador para visitar um site que usa cookies para acompanhar seus movimentos dentro do site, ajudá-lo a retomar o seu lugar, lembrar seu login registrado, seleção de temas, preferências e outras funções de personalização.
O site Armazena um arquivo correspondente (com a mesma etiqueta de identificação) para aquele que configurou no seu navegador e neste arquivo eles podem acompanhar e manter informações sobre seus movimentos dentro do site e qualquer informação que você tenha dado voluntariamente ao visitar o site, como email endereço.
Os cookies são frequentemente indispensáveis para sites que possuem bases de dados enormes, precisam de logins, tem temas personalizáveis, outros recursos avançados.
Os cookies geralmente não possuem muita informação, exceto para o URL do site que criou o cookie, a duração das habilidades e efeitos do cookie e um número aleatório. Devido à pouca quantidade de informações que um cookie contém, geralmente não pode ser usado para revelar sua identidade ou informações de identificação pessoal.
No entanto, o marketing está se tornando cada vez mais sofisticado e os cookies em alguns casos podem ser usados agressivamente para criar um perfil de seus hábitos de navegação.
Existem dois tipos de cookies: cookies de sessão e cookies persistentes.
Os cookies de sessão são criados temporariamente na subpasta do seu navegador enquanto você está visitando um site. Depois de sair do site, o cookie da sessão é excluído. Por outro lado, os arquivos persistentes de cookies permanecem na subpasta do seu navegador e são ativados novamente quando você visita o site que criou esse cookie em particular.
Um cookie persistente permanece na subpasta do navegador para o período de duração definido no arquivo do mesmo.
Um cookie é um pequeno arquivo de letras e números baixados no seu computador quando você acessa determinados sites. Como chaves de portas virtuais, os cookies desbloqueiam a memória de um computador e permitem que um site reconheça os usuários quando eles retornam a um site abrindo portas para diferentes conteúdos ou serviços.
Como uma chave, um cookie em si não contém informações, mas quando é lido por um navegador, pode ajudar um site a melhorar o serviço entregue.
Os arquivos de cookies são automaticamente alojados no arquivo de cookie – a memória do seu navegador – e cada um normalmente contém:
O nome do servidor do cookie
A vida do cookie
Um valor – geralmente um número exclusivo gerado aleatoriamente
O servidor do site que enviou o cookie usa esse número para reconhecê-lo quando você retorna a um site ou navega de página para página.
Somente o servidor que enviou um cookie pode ler e, portanto, usar esse cookie.
Um cookie é uma seqüência de informações de texto que um site transfere para o arquivo de cookie do navegador no disco rígido de computadores para que o site possa lembrar quem você é.
Um cookie geralmente contém o nome do domínio do qual o cookie chegou, a “vida útil” do cookie e um valor, geralmente um número exclusivo gerado aleatoriamente. Dois tipos comuns de cookies são usados na maioria dos sites – cookies de sessão, que são cookies temporários que permanecem no arquivo de cookie do seu navegador até você sair do site e cookies persistentes, que permanecem no arquivo de cookies do seu navegador por muito mais tempo ( Embora quanto tempo vai depender do tempo de vida do cookie específico).
Os cookies podem ajudar um site a organizar o conteúdo para corresponder mais rapidamente aos seus interesses preferidos. A maioria dos grandes sites usam cookies. Cookies não podem ser utilizados para identificar você.
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.
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 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.
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 .
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.
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.
