Atualmente, o conceito de Big Data vai além do volume gigantesco de dados que uma empresa pode gerar. Trata-se de como esses dados são capturados de diferentes fontes, organizados em um Data Lake bem estruturado e utilizados para gerar valor para o negócio.
A transformação digital trouxe a democratização dos dados, com informações sendo geradas a partir de sensores e plataformas digitais em tempo real. Porém, saber como aplicar esses dados no dia a dia é o que define o nível de maturidade analítica.
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Boa leitura!
Big Data é o termo que engloba todos os processos de coleta, armazenamento e análise de grandes volumes de dados. Seus principais atributos são os 3Vs: volume (quantidade massiva), variedade (diferentes tipos de dados) e velocidade (processamento rápido).
A habilidade de cruzar esses dados e garantir sua veracidade é o que transforma as informações obtidas através de sensores, interações na internet e transações digitais, por exemplo, em conhecimento útil para a tomada de decisões.
Contudo, com essa vasta quantidade de informações, surgem desafios como a vulnerabilidade, exigindo soluções robustas de engenharia de dados e análises, como veremos adiante.
Basicamente, o Data Lake serve como um repositório flexível e escalável, onde grandes volumes de dados podem ser armazenados de forma bruta, sem a necessidade de categorização ou formatação imediata. Conheça suas funcionalidades:
A partir dos dados armazenados em um Data Lake, as empresas podem aplicar análises avançadas, Machine Learning e outras ferramentas de análise preditiva para transformar dados brutos em insights acionáveis.
Esse processo é fundamental para otimizar operações, prever tendências e tomar decisões estratégicas mais informadas. No entanto, para que o Data Lake gere valor real para as empresas, é necessário tratar os dados coletados adequadamente.
Isso inclui a limpeza, que remove inconsistências e garante a precisão dos dados; a governança, que define políticas e normas para garantir a segurança e conformidade; e o monitoramento e backup, que asseguram a proteção e disponibilidade contínua.
Além disso, processos avançados de engenharia de dados ajudam a otimizar o uso do Data Lake, garantindo que os dados armazenados estejam prontos para serem consumidos por ferramentas de BI e algoritmos de Machine Learning.
Data Analytics é o processo de examinar, limpar e interpretar grandes volumes de dados brutos para descobrir padrões, tendências e informações práticas que podem ser aplicadas em diferentes contextos. Os principais tipos de análise de dados são:
Para que essas análises avancem e tenham impacto, a fundação dos dados deve ser robusta e sustentável, ou seja, capaz de suportar o crescimento e as futuras demandas analíticas da organização.
Dessa forma, as empresas precisam contar com uma arquitetura de informação bem definida, que garanta que a coleta, organização e gestão dos dados sejam eficazes, levando a melhores tomadas de decisão e previsões de mercado mais precisas.
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O Maxxi Lake é uma solução que utiliza a arquitetura de Data Lake para organizar, processar e garantir a governança dos dados. Com ele, as empresas podem capturar e armazenar dados de diferentes fontes de maneira escalável, flexível e segura.
Além disso, o Maxxi Lake permite que o ambiente seja preparado para análises avançadas, como Business Intelligence (BI) e Machine Learning (ML), ajudando a extrair insights valiosos para decisões estratégicas.
Já o Maxxi Modules otimiza o desenvolvimento de soluções em ambientes de Big Data ao oferecer componentes reutilizáveis que facilitam a organização e análise de grandes volumes de dados armazenados em Data Lakes.
Com ele, é possível a criação de dashboards personalizados, algoritmos avançados e relatórios analíticos que traduzem informações complexas em insights claros e acionáveis. Esta abordagem não apenas acelera o processo de desenvolvimento, mas também garante que as análises sejam adaptadas às necessidades específicas dos negócios.
O processo da Maxxi para transformar dados em insights acionáveis segue uma abordagem estruturada e consultiva, projetada para atender às necessidades específicas do cliente em cada etapa do projeto.
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