BI & Big Data: Por um negócio fora da crise

Ninguém tem tempo hábil para esperar informações e dados, tendo essas duas coisas em mãos você consegue ter uma tomada de decisão rápida é ajudar seu time de gestão estratégica.
O Bi e o Big Data traz inteligência de ponta e para alavancar sua cartela de clientes o momento e apropriado a aumentar sua cartela de clientes usando novas tecnologias.
A Diferenca em
BI é o Dataware house fui estruturado para tomada de decisão, é estruturado para consulta.
No Big data se trata de um conceito voltado ao grande volume de dados e estrutura dados não estruturados, exemplo click viewers.

Big Data

Big Data
O que é e qual sua importância?

Big data é um termo que descreve o grande volume de dados — tanto estruturados quanto não-estruturados — que impactam as empresas diariamente. Mas não é a quantidade de dados disponíveis que importa; é o que as organizações fazem com eles. Big data pode ser analisado para obter insights que levam a decisões melhores e ações estratégicas de negócio.

História e considerações atuais de big data
Embora o termo “big data” seja relativamente novo, o ato de coletar e armazenar grandes quantidades de informações para análises eventuais é muito antiga. O conceito ganhou força no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição [atualmente mainstream] de big data em três Vs:
Volume. Organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, redes sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina. No passado, armazená-los teria sido um problema — mas novas tecnologias (como o Hadoop) aliviaram esse fardo.
Velocidade. Os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Etiquetas RFID, sensores e medições inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real.
Variedade. Dados são gerados em inúmeros formatos — desde estruturados (numéricos, em databases tradicionais) a não-estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras).
No SAS, nós consideramos duas dimensões adicionais ao falar de big data:
Variabilidade. Além das crescentes velocidade e variedade dos dados, seus fluxos podem ser altamente inconsistentes com picos periódicos. Qual a última tendência nas redes sociais? Todos os dias, picos de dados sazonais ou gerados por eventos particulares podem ser difíceis de gerenciar, ainda mais com dados não-estruturados.
Complexidade. Os dados de hoje vêm de múltiplas fontes, o que torna difícil ligá-los, combiná-los, limpá-los e transformá-los entre sistemas. No entanto, é necessário conectar e correlacionar relações, hierarquias e ligações múltiplas, ou você pode rapidamente perder o controle sobre seus dados.

O grande potencial do big data
A quantidade de dados criados e armazenados globalmente é quase inimaginável e apenas continua a crescer. Isso significa que há ainda mais potencial para extrair insights importantes dessas informações — embora apenas uma pequena porcentagem de dados seja realmente analisada. O que isso significa para as empresas? Como elas podem fazer um uso melhor dessas informações brutas que fluem para dentro de suas paredes todos os dias?