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7 tendências de Big Data que estão impactando as empresas

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 5 min

O Big Data ajuda as organizações que têm responsabilidades críticas em tornar o mundo um lugar melhor para aprimorar seu trabalho.

 

A era digital criou uma enorme quantidade de informações, com uma quantidade total de dados projetados para aumentar para 44 zettabytes até 2020. As vastas mudanças no cenário tecnológico abriram as portas para o Big Data para melhorar os negócios em todos os setores e impulsionar as economias. Por isso, hoje é fundamental prestar atenção nas tendências.

Seu papel foi elevado a um ponto em que a extração de valor das informações coletadas provou ser inestimável para empresas de todos os portes. O Big Data ajuda as organizações que têm responsabilidades críticas em tornar o mundo um lugar melhor para aprimorar seu trabalho.

Porém, ele foi bem subestimado nos primeiros dias. Na época, apenas empresas de grande porte podiam utilizá-lo, porque eram as únicas que podiam pagar a tecnologia. Além disso, o amplo escopo de seu serviço precisava de dados mais precisos, o que exige a necessidade de um sistema de análise de dados.

Por que o Big Data é importante?

Com os dados sendo capturados por meio de produtos, câmeras de vídeo, cartões de crédito, telefones celulares, por exemplo, nosso perfil de dados está crescendo. Se analisados ​​corretamente, eles podem explicar muito sobre nosso comportamento, personalidades e eventos da vida. As empresas podem aproveitar esses insights para melhorias de produtos, estratégias de negócios e campanhas de marketing.

Com a ajuda da Inteligência Artificial, a Nuvem e a Internet das coisas, até mesmo a complexidade do Big Data pode ser tratada por aqueles que estão dispostos a usá-lo para a vantagem da sua organização. Veja as tendências de Big Data mais populares para impulsionar as indústrias no futuro.

1 - Redes de IoT em rápido crescimento

Está se tornando bastante comum que nossos smartphones estejam sendo usados ​​para controlar nossos eletrodomésticos, graças à tecnologia chamada Internet das Coisas (IoT). Com dispositivos inteligentes, como o Google Assistant e a Microsoft Cortana, que tendem a domesticar tarefas específicas, a crescente moda da IoT está atraindo empresas a investir no desenvolvimento da tecnologia.

Mais organizações tendem a aproveitar a oportunidade para fornecer melhores soluções de IoT. Isso levará a mais maneiras de coletar grandes quantidades de dados e, junto com eles, os meios para gerenciá-los e analisá-los. A resposta do setor é pressionar por mais dispositivos novos que sejam mais capazes de coletar, analisar e processar dados.

 

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2 - Inteligência Artificial acessível

A Inteligência Artificial é agora mais comumente utilizada para ajudar grandes e pequenas empresas a melhorar seus processos de negócios. Os programas de IA agora podem executar tarefas que o tornam mais rápido e preciso do que os humanos, reduzindo os erros ao longo do caminho e melhorando o fluxo geral.

A boa notícia é que todos podem ter acesso a máquinas pré-construídas que executam aplicativos de IA para atender à crescente demanda. O que eleva o campo de atuação das empresas do mesmo setor. Organizações individuais podem obter uma vantagem se encontrarem a maneira mais eficiente de integrá-la ao processo de negócios.

3 - A ascensão da análise preditiva

A análise de Big Data sempre foi uma estratégia fundamental para que as empresas tenham uma vantagem competitiva e alcancem seus objetivos. Eles usam as ferramentas de análise necessárias para processar dados e determinar os motivos pelos quais certos eventos acontecem. Agora, a análise preditiva por meio de Big Data pode ajudar a prever o que pode ocorrer no futuro.

Não há dúvida de que esse tipo de estratégia é altamente eficaz para ajudar a analisar as informações coletadas para prever o comportamento do consumidor. Isso permite que as empresas determinem as medidas que devem tomar sabendo a próxima ação do cliente antes mesmo de fazê-lo.

4 - Migração escura de dados para a Nuvem

A informação que ainda está para ser transformada em formato digital é chamada de dados escuros, e é um enorme reservatório que está atualmente inexplorado.

Espera-se que esses bancos de dados analógicos sejam digitalizados e migrados para a Nuvem, para que possam ser usados ​​para análises preditivas que beneficiam as empresas.

5- Computação quântica

Conseguir analisar e interpretar grandes quantidades de dados pode levar muito tempo. Se ao menos pudéssemos extrair bilhões de dados de uma só vez, poderíamos reduzir o tempo de processamento. Assim, daríamos às empresas a oportunidade de tomar decisões oportunas para alcançar os resultados mais desejados.

Esse enorme empreendimento só pode ser possível através da computação quântica. Apesar de estar em sua infância, os experimentos estão sendo realizados em computadores quânticos, em um esforço para ajudar na pesquisa prática e teórica em diferentes indústrias.

6 - Cibersegurança mais inteligente e mais rigorosa

As organizações se tornaram paranoicas com os escândalos do passado que envolveram hackers e violações do sistema. Isso os levou a se concentrar no fortalecimento da confidencialidade das informações.

A IoT também está sendo motivo de preocupação com todos os dados que estão sendo coletados; segurança cibernética é um problema. Para lidar com essa ameaça iminente, grandes empresas de dados participam para ajudar as organizações a usar a análise de dados como uma ferramenta para prever e detectar ameaças de segurança cibernética.

7 - Machine Learning

À medida que os recursos de análise de Big Data avançaram, algumas empresas começaram a investir em Machine Learning (ML). O ML analisa grandes armazenamentos de dados existentes para chegar a conclusões que mudam como o aplicativo se comporta.

De acordo com a Gartner, o ML é uma das 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos. Os sistemas de Inteligência Artificial e de Machine Learning mais avançados estão se movendo para além dos algoritmos tradicionais baseados em regras para criar sistemas que compreendam, aprendam, prevejam potencialmente operar de forma autônoma.



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