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10 grandes tecnologias de Big Data para 2018

Big Data já está presente em diversas atividades do dia a dia, e será ainda mais popular no próximo ano

Big Data vem crescendo a uma taxa exponencial, e espera-se que a maioria dos consumidores sejam atraídos por ela no próximo ano devido à sua enorme perspectiva de progredir em uma empresa. Houve um enorme aumento na variedade, volume e velocidade dos dados, o que é uma prova de que 2018 testemunhará mudanças que serão lembradas no futuro. Especialistas comentaram sobre algumas tecnologias de Big Data que serão tendência no próximo ano:

  • Tecnologia cognitiva: as tarefas relacionadas à inteligência humana exigem uma atenção maior, e por isso, as tecnologias cognitivas estão surgindo no momento correto. Elas irão automatizar as atividades realizadas pelo ser humano, como a escrita e o reconhecimento facial. Além disso, os aspectos intelectuais do raciocínio humano, a capacidade de conceptualização e aprendizado também serão atendidos por essa tecnologia. Com ela, as atividades que antes precisavam de intervenção humana poderão ser facilmente realizadas com a ajuda da automação;
  • Análise preditiva: a performance de um negócio irá melhorar pela otimização, descoberta, avaliação e implantação de modelos preditivos. Isso permitirá que o Big Data seja analisado e explorado, esgotando riscos e acentuando o seu potencial;
  • Impacto grande de IoT: IoT, ou Internet das Coisas (tradução de Internet of Things), é um dos aspectos mais importantes do Big Data e o mundo está prestes a ver uma grande mudança no próximo ano. As pessoas estão confiando mais nos smartphones e tablets para suas atividades diárias, bem como para transações importantes. Por isso, empresas estão gastando mais tempo e capital em IoT para obter informações necessárias de maneira perfeita. Os dados baseados em sensores beneficiaram tanto os clientes quanto os empresários, e é evidente que o impacto integrado do IoT em Big Data será algo a se prestar atenção. A vantagem mais atraente da internet das coisas é que os negócios de qualquer domínio podem aproveitar seus benefícios;
  • Descoberta de knowledge e pesquisa: as ferramentas e tecnologias de busca ajudarão a derivar a informação do conjunto de dados, economizando imensamente tempo e aborrecimento. Além disso, o gigantesco arquivo de dados estruturados e desestruturados são armazenados nas várias fontes de arquivos, como APIs, bancos de dados, sistemas de arquivos e etc. Será também de fácil acesso, independentemente das plataformas e aplicativos;
  • Machine learning rápida e precisa: a aprendizagem de máquinas está crescendo de maneira grande para lidar com as crescentes demandas. Prevê-se que as máquinas serão capazes de analisar enormes volumes e processar dados complicados a um ritmo mais rápido e com precisão. Isso será alcançado com a ajuda de hardware improvisado, algoritmo e dados, e como resultado, o processo também será gerenciado de uma maneira melhor para atrair melhores resultados. A aprendizagem de máquinas pretende acentuar o desempenho do negócio com a ajuda de detecção de fraude, análise de dados, propaganda em tempo real, etc;
  • Cyber Security otimizada: em 2018, as empresas terão uma maneira mais segura de realizar atividades no espaço online. A Inteligência Artificial levará a sério as brechas de segurança, tornando difícil para os spammers romperem o código de segurança. Espera-se que as máquinas possam visualizar a psicologia humana de uma maneira melhor, e também serão capazes de entender os dados não-marcados com precisão sem qualquer intervenção de um humano. Com a ajuda dessas tecnologias, a Inteligência Artificial será capaz de se estabelecer como uma ferramenta poderosa que protegerá os dados de maneira eficiente;
  • Dark Data Disclosure: antes do início da digitalização, os dados foram mantidos manualmente. Portanto, há uma grande parte dos dados que ainda não foram digitalizados. Esses dados são chamados de dark data, ou “dados escuros”, e requerem uma atenção urgente. Com a improvisação do Big Data, os dark data serão levados em consideração e recuperados, e a recuperação fará com que as tendências e os ciclos de produtos sejam proeminentes, o que ajudará a entender as previsões de uma maneira melhor;
  • Virtualização de dados: tecnologia única que ajuda a produzir informações de várias fontes de dados que incluem fontes de Big Data como o Hadoop. Ele também utiliza o armazenamento de dados distribuídos em tempo real, e 2018 está prestes a testemunhar essa tecnologia que beneficiará o negócio;
  • Qualidade de dados: está relacionada com os produtos que estão ligados à limpeza de dados, juntamente com o enriquecimento de conjuntos de dados gigantes e de alta velocidade. Também é utilizada operação paralela em bancos de dados;
  • Integração de dados: composição de dados em várias soluções como Apache Hive, Apache Spark, Apache Pig, MapReduce, Hadoop, Couchbase, Amazon Elastic Map Reduce (EMR) e MongoDB são realizados. Isso será utilizado para oferecer banco de dados simplificado para maior eficiência.

 

 

Big Data no nosso dia a dia

As previsões realizadas pelo iamwire nos mostram um grande avanço em Big Data e suas tecnologias, que tendem a crescer ainda mais no ano de 2018. No entanto, embora a ciência dos dados seja uma área relativamente jovem, cada vez mais indústrias estão aproveitando dela e já podemos ver exemplos de Big Data utilizados no nosso dia a dia, por mercados como o de entretenimento e hospitalidade e facilitando a vida diária desses processos. Alguns exemplos citados pelo Datapine são:

1. Big Data está tornando fast foods ainda mais rápidas: você já deve ter passado pela situação de entrar em uma fila de drive thru do McDonalds’s ou Burger King, por exemplo, e notado que demoraria mais do que o esperado por ter muita gente na sua frente. No entanto, o que está acontecendo agora é uma otimização no serviço de fast food por meio do Big Data, para que ele seja ainda mais rápido. Algumas empresas do ramo agora estão monitorando sua unidade através de faixas e mudando seus recursos de menu (como a tela LCD ao invés dos números em placas). Funciona da seguinte maneira: se a fila estiver realmente grande, itens que podem ser rapidamente preparados e servidos serão exibidos nas telas para fazerem as filas andarem mais rápido; porém, caso a fila seja relativamente curta, os recursos exibirão itens do menu que demoram mais tempo para serem preparados.

2. Self-service beer e Big Data: imagine um bar onde você pode fazer sua própria cerveja e tudo que for consumido será automaticamente adicionado à sua conta por meio de um cartão magnético. Esse método já existe, e uma empresa israelense chamada Weissberger permite o auto-atendimento de cerveja através de dois equipamentos: um “medidor de fluxo” que fica ligado à todos os barris do bar e um roteador que coleta todos os dados de fluxo e o envia para o computador do bar. Por meio desse sistema, é possível realizar atividades como permitir que os clientes peguem sua própria cerveja como um self-service, assim como analisar quais cervejas estão sendo mais vendidas de acordo com horários e dias da semana, além de entender o comportamento dos clientes e automatizar seu serviço;

3. Consumidores estão decidindo o menu: a estratégia de pedir para que os clientes “ajudem a decidir o próximo sabor” é utilizada por diversas marcas de alimentos e bebidas como Doritos e Mountain Dew, e agora, o Big Data permite que consumidores falem ainda mais diretamente com as marcas. Um exemplo é o Tropical Smoothie Café, que arriscou um novo smoothie vegetariano em seu cardápio. Ao manter o controle de seus dados, a empresa descobriu que o sabor era um dos mais vendidos, e outras versões de smoothies vegetarianos foram apresentadas como resultado. Além disso, a Tropical Smoothie Café conseguiu utilizar dados importantes para analisar em qual momento do dia esses sabores eram mais consumidos, e utilizaram campanhas de marketing específicas para levar os clientes ao local no momento certo;

4. Big Data torna sua próxima visita ao cassino mais divertida: de maneira geral, a situação ideal para um cassino é quando você perde mais dinheiro do que ganhou a longo prazo, mas não perde uma quantidade enorme de dinheiro durante uma visita, evitando uma experiência ruim. Por isso, a MGM está usando o Big Data para garantir que isso aconteça. Ao analisar os dados das máquinas caça-níqueis individuais, por exemplo, eles podem dizer quais máquinas estão lhes dando lucro e quanto, além de saberem quais máquinas precisam ser substituídas, quais são mais populares e a que horas e quais áreas do cassino lucram mais (assim como quais áreas precisam ser reorganizadas);

5. “Sentimos sua falta!”: diversos restaurantes como a Fig & Olive têm utilizado campanhas com a frase para enviar e-mails segmentados aos seus clientes, para que eles se lembrem do local no momento de escolher aonde ir. A campanha “We Miss You” realizada pela rede de NY, por exemplo, gerou quase 300 visitas e US $36.000 em vendas, um retorno 7 vezes maior do que o investimento da empresa em Big Data.

Big Data está mudando a forma como comemos, bebemos e realizamos diversas atividades do nosso dia a dia, tornando nossa vida mais fácil e prática. Mesmo com os exemplos já citados, podemos considerar que estamos apenas no começo de um grande avanço do uso de dados em diversas indústrias, e em 2018 os resultados serão ainda maiores.

 

Parte do conteúdo utilizado foi retirado de iamwire

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