Você sabe quais são as expectativas em relação ao universo dos dados? Bem, 2018 foi um ano em que a importância geral das informações dentro das organizações cresceu substancialmente.
De muitas maneiras, as principais direções para este ano serão, em grande parte, uma continuação do que aconteceu em 2018. Independentemente de quais sejam, é importante ter em mente que as soluções e aplicações já existentes facilitam as tomadas de decisão, aumentando as suas chances de sucesso no mercado.
Dito isso, apresentaremos, a seguir, as 3 maiores tendências de Big Data 2019. Continue com a leitura e confira!
1. Redes em IoT em rápido crescimento
Embora ainda não sejam muitos utilizados para controlar os nossos eletrodomésticos, em breve os smartphones se tornarão uma espécie de controle universal. É a Internet das Coisas (IoT) que está por trás desse movimento, uma tecnologia em rápido crescimento.
Com dispositivos inteligentes, a exemplo da Microsoft Cortana e do Google Assistant, diversas empresas já estão desenvolvendo produtos que possam se conectar à rede e serem operados pela internet.
A observação, diante disso, é que à medida que as organizações passarem a fornecer melhores aplicações de IoT, serão criadas novas formas de coletar, gerenciar e analisar as informações.
2. A ascensão da análise preditiva
A ascensão da análise preditiva também está entre as tendências de Big Data 2019. As soluções já presentes são extremamente capazes não apenas de analisar, mas também de processar os dados e entender as razões pelas quais determinados eventos ocorrem.
No entanto, com as análises preditivas por meio do Big Data, seu negócio será capaz de prever o que pode acontecer no futuro: não há a menor sombra de dúvidas que essa possibilidade fará toda a diferença no que diz respeito ao entendimento do comportamento do consumidor.
3. Chatbots mais inteligentes
Empurrados pela Inteligência Artificial e implementados para lidar com as consultas e os atendimentos ao cliente, esses são os chatbots, também conhecidos como “assistentes virtuais”.
Em resumo, trata-se de uma tecnologia de conversação que fornece interações personalizadas sem a necessidade de envolver o trabalho humano. Por ter muito a ver com a entrega de uma boa experiência aos clientes, os chatbots precisam processar grandes volumes de informações.
E é justamente nesse quesito que o Big Data entra em cena, pois esses assistentes deverão ser programados para coletar e analisar os dados obtidos durante as conversas. Por isso, os chatbots mais inteligentes estão entre as tendências de Big Data 2019.
Por fim, não poderíamos deixar de falar que são diversos os insights que se pode obter a partir das soluções de Big Data. A compreensão do mercado, as necessidades do público, que estratégias são mais eficientes para a sua atração e o que ele espera da sua marca, enfim, é possível descobrir de tudo utilizando esse recurso.
Se gostou deste artigo e quiser saber de que formas aplicar as tendências de Big Data 2019 na sua empresa, entre em contato com a Know Solutions. Estamos prontos para atendê-lo e tirar todas as suas dúvidas!
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
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[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?