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6 mitos sobre Big Data

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Investimentos em tecnologias de Big Data não param de crescer. Saiba a verdade por trás desse processo e ajude seus clientes a colocá-lo em prática.

6 mitos sobre Big Data

 

Os avanços da computação em nuvem, a rapidez do processamento de dados e a enorme quantidade de entrada de dados a partir de muitas fontes tem feito as organizações lidarem com um número inédito de dados, por isso, os investimentos em tecnologias de Big Data não param de crescer.


A maioria das empresas têm aplicado, de maneira mais eficaz, seus investimentos nessa tecnologia, porém, ainda é um desafio para os líderes de TI conseguir explorar todo o potencial disponível, pois ainda há muito o que compreender sobre o Big Data, que está cercado de diversos mitos.


Seus clientes ainda possuem dúvidas sobre esta tecnologia? A seguir, desvendamos 6 grandes mitos sobre o Big Data para ajudar as empresas a utilizarem de forma mais eficaz os seus dados:

 

1 Big Data significa “muitos” dados

Um dos maiores mitos está relacionado sobre o número de dados, muitas pessoas acreditam que significa apenas uma grande quantidade de informação. Porém, não é exatamente assim, é bem mais complexo do que isso. Big Data se refere a forma como os conjuntos de dados, estruturados ou não, são combinados e analisados para formar algo maior.


Projetos Big Data conseguem definir tendências sobre o que está acontecendo dentro de uma organização, o que seria difícil de se definir com técnicas analíticas tradicionais.

2 Os dados precisam ser “limpos”

Muitas vezes, nas informações de clientes ou outros registros, podem faltar algumas informações e outras estarem incorretas, assim são considerados dados “sujos” (Dirty Data). Muitas pessoas acreditam que, se não corrigidos, podem ser propagados e decisões serem tomadas a partir de informações incorretas.


Porém, acreditar que é possível separar e trabalhar apenas com dados limpos não é viável. Toda análise utiliza também dirty data. Ela irá mostrar onde a empresa possui problemas de qualidade de dados e determinar alguns padrões, assim é possível focar e se obter uma visão melhor. Uma vez que a deficiência for identificada, um plano de limpeza pode ser colocado em prática e o aplicativo analítico irá utilizar mecanismos para destacar o problema e monitorar o progresso.

 

3 Esperar para aperfeiçoar seus dados

Esperar para lidar apenas com a análise de dados “limpos” não é relevante. Uma vez que a análise é feita, um problema é encontrado e resolvido. Pouco tempo depois, a mesma análise pode mudar e ser executada novamente, mudando a natureza da análise, ou seja, esperar para realizar a limpeza dos dados não torna a análise melhor, pois em pouco tempo a situação pode mudar e a interpretação, daquela forma pode não ser mais útil. A codificação deve ser ágil.


4 Possuir um lago de dados (Lake Data)

Esse termo se refere a repositórios escaláveis de armazenamento que detêm grandes quantidades de dados em seus formatos originais até que seja necessário usá-los. Porém, os dados de uma organização não são despejados em um lago de dados. É realizada uma curadoria e são separados em silos. Eles fornecem transparência para uma boa governança e conformidade.


5 A análise de dados é cara

Ainda há empresas que acreditam que é necessário investir altos valores na análise de dados. Porém, com as ferramentas disponíveis hoje qualquer um pode começar a realizar o processo. Além disso, a disponibilidade de se utilizar a computação em nuvem facilita ainda mais a tarefa.

 

6 Os algoritmos irão substituir os analistas humanos

Os algoritmos estão sendo muito usados pelas empresas para agrupar e transformar o grande volume de dados que elas possuem em informações úteis. A eficácia dos algoritmos tem feito muitas pessoas acreditarem que eles irão passar a realizar todo o processo.


Porém, os trabalhos estão se complementando, pois, a “máquina” chega a uma resposta, mas não dá uma explicação, ou seja, ainda é necessário que os especialistas interpretem os resultados. Além disso, os cientistas de dados estão se tornando cada vez mais especializados.

Se as empresas enxergarem os projetos de Big Data com receio, poderão perder diversas oportunidades de capturar elementos que podem ter grande impacto nos resultados de seus negócios.


Big Data, assim como a computação em nuvem em seu início, é uma tecnologia suscetível de alterações e aprimoramentos. Entender como esse processo funciona é essencial para acompanhar o mercado.

 

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