31 de Agosto de 2023
8 minutos de leitura
O avanço da tecnologia tem impactado todos os setores da sociedade, incluindo o mercado de trabalho. Uma das tendências mais promissoras é o Big Data.
Essa área de conhecimento possui um poder significativo, capaz de impulsionar a carreira de pessoas migrantes e refugiadas.
Por isso, vamos esclarecer mais detalhes sobre esse nicho de mercado e as oportunidades que ele oferece.
Big Data: para que serve?
Big Data é um termo que descreve uma vasta quantidade de dados que podem ser analisados para obter informações valiosas.
Esses dados são coletados de diversas fontes, como redes sociais, dispositivos inteligentes e transações online. Sua complexidade impossibilita que sejam facilmente processados por sistemas tradicionais.
Mas com o uso de algoritmos e técnicas avançadas, o big data serve para reconhecer padrões e identificar tendências que podem ser úteis em diversas áreas do mercado de trabalho.
A partir de análises minuciosas, é possível tomar decisões estratégicas nas empresas.
Vantagens do big data nas empresas
Tomada de Decisões Baseada em Dados: Com o Big Data, as empresas têm acesso a uma quantidade massiva de informações que podem ser analisadas para embasar decisões estratégicas e operacionais.
Identificação de Oportunidades de Negócios: Ao analisar grandes volumes de dados, as empresas podem identificar tendências, padrões e oportunidades de mercado que podem impulsionar o crescimento e a inovação.
Melhoria da Experiência do Cliente: O Big Data permite que as empresas coletem e analisem dados sobre os clientes, o que possibilita a personalização de produtos, serviços e comunicações, proporcionando uma experiência mais satisfatória.
Otimização de Operações: Ao analisar dados internos, as empresas podem identificar ineficiências e oportunidades de melhoria em suas operações, otimizando processos e reduzindo custos.
Previsão de Demanda e Estoque: Utilizando o Big Data, as empresas podem analisar dados históricos, sazonalidade e outros fatores para prever a demanda futura e otimizar a gestão de estoque.
Marketing Mais Direcionado: Com o Big Data, as empresas podem segmentar seus esforços de marketing com base em dados demográficos, comportamentais e preferências dos clientes, aumentando a eficácia das campanhas.
Detecção de Fraudes e Segurança: O Big Data permite que as empresas identifiquem padrões suspeitos e anomalias nos dados, ajudando a detectar fraudes e garantir a segurança das operações.
Desenvolvimento de Produtos e Inovação: Ao analisar dados de mercado e feedback dos clientes, as empresas podem identificar oportunidades para o desenvolvimento de novos produtos e serviços inovadores.
Os 5 V’s do Big Data
Volume
O volume aborda a imensidão de dados que estão disponíveis para as empresas. Imagine a quantidade de informações que podem ser analisadas para entender melhor as pessoas e o mercado.
Velocidade
A velocidade destaca a importância de lidar com dados em tempo real. A capacidade de capturar e processar essas informações em alta velocidade permite uma tomada de decisão ágil.
Variedade
A variedade aborda a diversidade dos dados disponíveis. Além de trabalhar com informações estruturadas, de planilhas e bancos, o Big Data lida com dados não estruturados, como comentários em redes sociais e vídeos. Isso possibilita explorar diferentes fontes e ter uma visão mais completa de seu público-alvo.
Veracidade
A veracidade dos dados é essencial para tomar decisões informadas e confiáveis. É necessário garantir que os dados coletados sejam precisos, confiáveis e representem a realidade para evitar erros ou distorções. Ao assegurar a veracidade dos dados, é possível obter insights confiáveis e embasar estratégias e ações com maior segurança e eficácia.
Valor
O valor ressalta a necessidade de transformar dados em informações úteis que possam ser usadas pelas empresas para identificar oportunidades de crescimento.
Em resumo, os 5 V’s do Big Data representam os pilares fundamentais dessa área de conhecimento. Eles permitem que as organizações explorem dados em larga escala para alcançar resultados positivos em seus negócios.
Como se capacitar em Big Data
Sabemos que o conhecimento prévio é a chave para o sucesso nesse campo. Por isso, é importante buscar capacitação e desenvolver habilidades essenciais para interpretar e analisar informações de maneira eficiente.
Uma faculdade na área de exatas pode ajudar você a entender melhor os conceitos de estatística, mas não é o único caminho para ingressar no mercado de trabalho.
Já existem cursos em análise de dados e big data que preparam o estudante para o dia a dia da profissão, além de transmitir conhecimento técnico.
Procure, portanto, cursos especializados nessa área, desenvolva projetos que envolvam a coleta, processamento e a interpretação de grandes volumes de dados e participe de comunidades e eventos para expandir a sua rede de contatos.
Diferença entre Big Data e Data Science
Data Science é um campo que envolve a coleta, limpeza, preparação e análise de dados para obter insights valiosos e tomar decisões embasadas. Envolve o uso de técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e outras metodologias para extrair conhecimento dos dados.
Por sua vez, Big Data refere-se ao volume, velocidade e variedade de dados disponíveis atualmente. Com o Big Data, é possível analisar grandes conjuntos de dados de diferentes fontes para identificar padrões, tendências e insights que podem levar a melhores decisões e movimentos estratégicos. O Big Data permite a análise de dados em tempo real e em escala, proporcionando uma visão mais abrangente e detalhada do cenário em que a empresa está inserida.
Portanto, Data Science e Big Data estão interligados, sendo que o primeiro é o campo de estudo e prática que engloba a análise de dados, enquanto o segundo se refere ao conjunto de dados volumosos e complexos que são analisados para obter insights e tomar decisões estratégicas.
E o Data Analytics?
Data Analytics é o processo de identificação, interpretação e comunicação de padrões significativos presentes em conjuntos de dados.
Envolve a aplicação de técnicas estatísticas e algoritmos para analisar conjuntos de dados e extrair insights úteis para a tomada de decisões.
Em resumo, Data Analytics é o processo de análise de dados para descobrir padrões, enquanto Big Data é o conjunto de dados volumosos e complexos que são analisados, e Data Science é o campo que engloba a coleta, análise e interpretação de dados, incluindo o uso de técnicas avançadas para lidar com grandes volumes de dados.
Big Data: exemplos para aplicar na sua empresa
Agora que já entendemos as noções básicas de Big Data, vamos explorar alguns exemplos de como essa tecnologia pode ser aplicada em uma empresa.
- Previsão de tendências de mercado: é possível utilizar os dados gerados nas redes sociais e em outras fontes para identificar padrões e antecipar demandas.
- Otimização de processos: é viável usar os dados para identificar gargalos e melhorar a eficiência das operações.
- Monitoramento de custos operacionais: com o Big Data, é possível monitorar em tempo real os custos operacionais, identificando áreas onde os gastos estão acima do esperado. Isso permite uma rápida intervenção e ajustes para reduzir custos e melhorar a eficiência
Big Data e Inteligência Artificial: qual é a relação?
O Big Data proporciona o volume e a variedade de dados necessários para treinar algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e alimentar modelos preditivos e prescritivos.
Dessa forma, a IA amplia as capacidades do Big Data, permitindo a análise avançada desses dados, a identificação de padrões complexos, a automação de processos e a personalização da experiência do usuário.
Com esses poderes combinados, as empresas podem tomar decisões mais bem embasadas, fornecer serviços e produtos mais adaptados às necessidades dos clientes e aumentar a eficiência de suas operações.
Isso, por sua vez, as coloca na vanguarda da inovação e do sucesso no mercado atual.
Empresas que utilizam Big Data
O Google é conhecido por sua capacidade excepcional de coletar e analisar grandes volumes de dados. Por meio do mecanismo de busca, o Google rastreia e analisa palavras-chave e padrões de pesquisa para melhorar a qualidade dos resultados e personalizar as recomendações para os usuários.
Além disso, o Google utiliza Big Data para otimizar seus algoritmos de publicidade, direcionando anúncios de forma mais eficiente com base nos interesses e comportamentos dos usuários.
Netflix
A Netflix é uma empresa que se baseia fortemente em Big Data para melhorar a experiência do usuário e otimizar seu serviço de streaming. Por meio da análise de dados de visualização e do feedback dos usuários, a plataforma personaliza as recomendações e sugestões de filmes e séries, aumentando a probabilidade de os usuários encontrarem conteúdo que correspondam aos seus gostos individuais.
Além disso, a Netflix utiliza essa área de conhecimento para ajustar a qualidade da transmissão e otimizar as operações de infraestrutura, garantindo um serviço de streaming estável e de alta qualidade.
Walmart
O Walmart é uma das maiores varejistas do mundo e utiliza extensivamente o Big Data para melhorar sua eficiência operacional e criar uma experiência de compra personalizada para seus clientes.
A empresa coleta dados de vendas, estoques e preferências do consumidor para identificar tendências de mercado, prever demanda futura, otimizar a logística e gerar estratégias de precificação competitivas.
A rede de mercados Walmart utiliza desse recurso tecnológico para avaliar a satisfação do cliente, melhorar o atendimento e personalizar promoções e descontos com base em preferências individuais.
O que faz um Analista de Big Data?
Um Analista de Big Data é responsável por coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para obter insights valiosos. Sua rotina envolve a coleta de dados relevantes, a limpeza e organização desses dados, a análise exploratória, o desenvolvimento de modelos e algoritmos, a comunicação dos resultados e o acompanhamento contínuo dos dados.
É um profissional que combina habilidades técnicas em programação, estatística e machine learning com uma compreensão sólida do negócio.
Quanto ganha um analista de big data?
Um Analista de Big Data pode desfrutar de uma remuneração atraente, com salários que variam de acordo com o tamanho da empresa e a experiência do profissional.
De acordo com o talent.com, os salários podem variar de R$3.751 a R$9.450, tendo uma média de R$6.875, dependendo dos fatores mencionados anteriormente.
É importante ressaltar que esses valores são apenas uma estimativa e podem variar de acordo com o local de trabalho e outros benefícios oferecidos pela empresa.
Se você se interessou pelo universo de dados e também quer conhecer a carreira de Analista de Dados, confira um artigo completo em nosso blog. As profissões são similares e uma pode ser uma porta de entrada para a outra.
