{"id":2729,"date":"2017-08-08T17:58:59","date_gmt":"2017-08-08T20:58:59","guid":{"rendered":"http:\/\/www.livti.com.br\/blog\/?p=2729"},"modified":"2017-10-18T15:13:07","modified_gmt":"2017-10-18T17:13:07","slug":"big-data-para-qualquer-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/big-data-para-qualquer-negocio\/","title":{"rendered":"Big Data para qualquer neg\u00f3cio!"},"content":{"rendered":"<p><em>Uma determinada\u00a0loja vende cerca de 50 camisetas por dia para pelo menos 40 clientes diferentes e, desses 40, 50% pagam com cart\u00e3o de cr\u00e9dito, 25% pagam no d\u00e9bito, 20% pagam no dinheiro e 5% pagam no credi\u00e1rio da loja. Essa mesma loja vendeu em um dia\u00a010 camisetas vermelhas, 5 azuis, 15 listradas e 20 pretas. Das 20 camisetas pretas, 5 delas tiveram desconto de 10% pelo pagamento \u00e0 vista, mas duas delas tiveram acr\u00e9scimo devido a venda pelo credi\u00e1rio. Ser\u00e1 que compensa para o dono da loja comprar 20% a mais de camisetas pretas na pr\u00f3xima reposi\u00e7\u00e3o de estoque?<\/em><\/p>\n<p><strong>Pareceu simples pra voc\u00ea entender isso?<\/strong> Ent\u00e3o agora reflita sobre a venda dessa loja durante um ano inteiro.\u00a0Pareceu dif\u00edcil n\u00e3o \u00e9 mesmo? Agora\u00a0imagine uma empresa que trabalha com mais de 10 mil tipos de produtos diferentes e que est\u00e1 no mercado h\u00e1 20 anos pelo menos. S\u00e3o v\u00e1rios fornecedores, in\u00fameros clientes cadastrados e um valor financeiro <strong>incalcul\u00e1vel<\/strong> que entra e sai todos os dias.<\/p>\n<h2>Espera a\u00ed&#8230; incalcul\u00e1vel?<\/h2>\n<p>N\u00e3o! Empresas bem preparadas sempre est\u00e3o atualizadas e tem um <strong>Big Data<\/strong> para ajudar, \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o dos seus problemas.\u00a0<strong>Big Data \u00e9 o termo que se refere a um grande conjunto de dados armazenados<\/strong>, esses dados podem ser grandes demais ou t\u00e3o complexos que os aplicativos de processamento de dados tradicionais n\u00e3o conseguem lidar.<\/p>\n<p>Se pararmos para pensar em mega empresas como a Microsoft, Visa, Coca-Cola, entre outras,\u00a0n\u00e3o conseguir\u00edamos colocar no papel todas as suas atividades ao redor do mundo durante um \u00fanico dia. Por isso essas empresas precisam acessar seus dados com <strong>velocidade, variedade, valor, veracidade e volume<\/strong>, que s\u00e3o conhecidos como os <strong>5 V\u2019s<\/strong> que o Big Data se baseia.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2735\" src=\"https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/V-Big-Data.png\" alt=\"\" width=\"688\" height=\"277\" srcset=\"https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/V-Big-Data.png 688w, https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/V-Big-Data-300x121.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 688px) 100vw, 688px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Resumido ao m\u00e1ximo o conceito, <strong>Big Data \u00e9 a quantidade enorme de informa\u00e7\u00f5es nos servidores de bancos de dados<\/strong> (Microsoft SQL Server, Oracle, etc.) que funcionam dentro de diversos servidores de rede de computadores (Intel, HP, IBM, Dell, etc.) utilizando um sistema operacional de rede (Windows Server 2012, Red Hat Linux, etc.), interligados entre si, que hoje em dia funcionam dentro de um sistema operacional Cloud Computing (Amazon, Microsoft Azure, etc.), <strong>cujas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o acessadas pela internet por pessoas utilizando um computador comum ou smartphone<\/strong>, para ler essas informa\u00e7\u00f5es ou para incluir mais informa\u00e7\u00f5es dentro do banco de dados.<\/p>\n<h2>Mas eu tenho uma Micro-Empresa!<\/h2>\n<p>Mesmo um pequeno neg\u00f3cio\u00a0gera muitos dados durante todo seu tempo de exist\u00eancia. Funcion\u00e1rios que vem e v\u00e3o, RH movimentado, contabilidade mudando o tempo todo, o sistema tribut\u00e1rio vari\u00e1vel, pilhas e pilhas de papel se esfarelando com o tempo, e o seu Data Center pode n\u00e3o dar mais conta do recado. <strong>Mesmo que seja considerado grande para um ano, o Big Data pode se tornar usual nos anos seguintes<\/strong>, e com isso o volume dos dados armazenados ou acessados s\u00e3o muito importantes para se considerar.<\/p>\n<p>A\u00a0maior precis\u00e3o nos dados pode levar a tomar decis\u00f5es com mais confian\u00e7a. <strong>As melhores decis\u00f5es podem significar uma enorme efici\u00eancia operacional, redu\u00e7\u00e3o de riscos e at\u00e9 de custos.<\/strong> Imagine achar a causa raiz de falhas, problemas e defeitos em tempo real; Criar promo\u00e7\u00f5es com base nos h\u00e1bitos de compra dos clientes; Recalcular carteiras de risco em poucos minutos; Detectar fraudes comportamentais antes de afetar a organiza\u00e7\u00e3o de sua empresa, etc.<strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>Num mundo em que mais e mais fabricantes est\u00e3o trabalhando sob uma cultura baseada em an\u00e1lise de dados, eles aumentam a qualidade de produ\u00e7\u00e3o e passam a ter menos desperd\u00edcio, resolvem problemas mais rapidamente e decidem de forma mais \u00e1gil as negocia\u00e7\u00f5es. \u00c9 fato que isso \u00e9 fundamental no mercado altamente competitivo de hoje em dia, sem contar que \u00e9 preciosa a constru\u00e7\u00e3o de relacionamento com o cliente no setor de varejo, por exemplo, e o Big Data \u00e9 o melhor meio de gerenciar esta rela\u00e7\u00e3o. Varejistas precisam saber como vender melhor aos seus clientes, maneira mais eficaz de lidar com todas as transa\u00e7\u00f5es e aumentar estrategicamente as negocia\u00e7\u00f5es do cotidiano. <strong>Com o Big Data, que \u00e9 o cora\u00e7\u00e3o de todas essas opera\u00e7\u00f5es, \u00e9 f\u00e1cil criar um diferencial que resulte em lucro.<\/strong><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2737\" src=\"https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/livti-post-01.png\" alt=\"\" width=\"658\" height=\"666\" srcset=\"https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/livti-post-01.png 658w, https:\/\/www.livti.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/livti-post-01-296x300.png 296w\" sizes=\"auto, (max-width: 658px) 100vw, 658px\" \/><\/p>\n<p><em>\u201c\u00c9 importante lembrar que o valor principal de Big Data n\u00e3o vem dos dados em sua forma bruta, mas do processamento e an\u00e1lise destes dados e os insights, produtos e servi\u00e7os que surgem desta an\u00e1lise. As mudan\u00e7as radicais nas tecnologias e abordagens de gerenciamento de Big Data devem ser acompanhadas, de forma semelhante, por mudan\u00e7as dram\u00e1ticas na forma como os dados suportam decis\u00f5es e geram inova\u00e7\u00e3o de produtos e servi\u00e7os.\u201d <strong>&#8211;\u00a0Thomas H. Davenport<\/strong><\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uma determinada\u00a0loja vende cerca de 50 camisetas por dia para pelo menos 40 clientes diferentes e, desses 40, 50% pagam com cart\u00e3o de cr\u00e9dito, 25% pagam no d\u00e9bito, 20% pagam no dinheiro e 5% pagam no credi\u00e1rio da loja. 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