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Big Data

Depois de muito se falar sobre as suas possibilidades e novos horizontes, o Big Data, hoje, mostra seus resultados. As empresas estão coletando, armazenando e combinando dados de diferentes origens e formatos para obter diferenciais competitivos. Estruturados ou não, a diversidade e o grande volume de dados demandam por métodos e soluções adequadas para gerenciar, processar e analisar estes dados para suportar a tomada de decisões.

A navegação de clientes em sites, localização e deslocamentos captados de dispositivos móveis, redes sociais, blogs, sites colaborativos e outros canais publicados na internet são exemplos de fontes que geram informações preciosas para melhorar a abordagem de clientes ou até conceber novos produtos.

A capacidade das arquiteturas atuais de submeter grandes volumes de dados a processamentos complexos viabiliza a expansão do domínio de dados considerado nos projetos. Pode-se utilizar períodos muito maiores de dados históricos de transações da empresa, reunir e cruzar dados de silos departamentais, recalcular ou calcular novas métricas e indicadores para bases inteiras, utilizar volumes de dados cada vez maiores em estudos e testes, agregar dados de sensores digitais ou logs, interpretar dados não estruturados e utilizar algoritmos complexos para análise e extração de informações relevantes destes dados.

O uso de algoritmos de inteligência artificial e machine learning é outro grande passo conquistado graças a comoditização de poderosos recursos computacionais, viabilizando os projetos Big Data. O uso deste tipo de algoritmo apresenta cases concretos e cada vez mais comuns de comunicação mais relevante e natural com os clientes, ofertas baseadas em ações, perfis ou histórico de comportamento, identificação de fraudes e de oportunidades.

A adoção dos Data Lakes já é comum nas organizações que buscam a obtenção de diferenciais competitivos a partir dos dados. Este repositório centralizado deve ser organizado e ter claro suas camadas de dados para que o objetivo de se ter todas as informações disponíveis para análises e geração insights não se transforme em um amontoado de dados de difícil entendimento e utilização, os Data Swamps. A organização das camadas de ingestão de dados, validação, consolidação e disponibilização das diferentes visões de consumo é primordial para sucesso da estruturação dos Data Lakes. Dedicar atenção especial ao Data Preparation e utilizar metodologia e soluções adequadas para a estruturação do ecossistema Big Data é decisivo para que os dados estejam disponíveis no tempo adequado e com a qualidade necessária para decisões assertivas.

A Assesso garante a escolha das melhores estratégias e dos modelos mais indicados para o sucesso na implementação de projetos Big Data. Tanto por meio de consultoria especializada, apoiada em metodologia bem definida e utilizada em um grande número de projetos, quanto por meio da solução DataCare® que, completamente compatível com ambiente Hadoop, garante a adequada validação e processamento de grandes volumes de dados com performance surpreendente.