Conheça o conceito consolidado no mundo do Bbig data analytics para organizar rotinas de equipes de data science
Empresas que costumam lidar com rotinas de análise de dados precisam de organização.
Neste contexto, a palavra não cabe somente ao trabalho que é feito pela equipe em termos práticos no cotidiano, mas também se aplica à forma pela qual os dados da organização são coletados, armazenados, integrados, disponibilizados e analisados.
Dentro do mercado de big data analytics, algumas diretrizes são indicadas para guiar a criação dessa estrutura para uma gestão de dados adequada. Um dos conceitos mais consolidados para esse direcionamento, é o dos “4Vs” (veracidade, variedade, velocidade e volume).
O grande objetivo desta “norma”, é estabelecer parâmetros que conduzam rotinas de dados a gerar valor ( “o quinto V”).
Neste artigo, conheceremos um pouco mais sobre a “técnica”.
1 – Volume
Durante a introdução, já estabelecemos que este é um método aplicável a rotinas de big data analytics. Ou seja, estamos falando de grandes bases de dados.
É importante que as equipe de data science saibam lidar com grandes quantidades de dados, isso envolve o domínio de conceitos como data warehouse, data-lake e armazenamento em cloud.
Em alguns casos, a empresa deve estar preparada inclusive para fazer adaptações de hardware para contemplar todo esse volume.
No agro, a geração de dados vêm sendo cada vez maior, dispositivos IOT em plantações podem ser fontes de milhões de dados diariamente (em uma única fazenda).
2 – Variedade
A variedade é mais um atributo dos dados que equipes de data science precisam manejar bem.
De uma forma geral, os dados podem ser separados entre estruturados e não estruturados, entretanto, olhando a questão com um pouco mais de proximidade, vemos que dentro das categorias, também temos tipos dados distintos.
Vídeos, Imagens, números, palavras, textos e até mesmo tweets hoje em dia podem ser processados para se extrair informações via análise, daí a importância em se conhecer cada uma dessas formas.
As diferenças entre os dados, acarretam diferenças em suas formas de armazenamento e processamento, ou seja, cobram dos profissionais, um bom conhecimento individual de cada um deles.
3 – Velocidade
Se as rotinas de dados são baseadas em grandes volumes e variedade de informação, isso tem um motivo bem específico: os dispositivos emitem dados de forma muito veloz.
Para gerar informações em tempo, equipes de data science devem controlar completamente a velocidade de geração de dados na empresa, e responder a essa demanda com análises ágeis.
4 – Veracidade
Com os três aspectos anteriores em andamento, a equipe deve se preocupar com a “qualidade dos dados” que coleta em suas rotinas de análise.
Filtrar bem sua base de dados, isto é, escolher apenas dados confiáveis e significativos para incluir em análises, faz toda a diferença nos resultados finais apresentados.
Estima-se que 3.1 trilhões de dólares por ano sejam desperdiçados na economia americana devido à pobre qualidade dos dados.
Valor, “o quinto V”
Quando todos esses atributos são cumpridos por uma equipe em seu trato com os dados, o resultado final é o “Valor”.
A boa governança de dados alcançada pela implementação correta dos “4 Vs”, possibilita uma melhora na tomada de decisões em todas as etapas da cadeia produtiva de uma empresa, com isso, a redução de custos e o aumento da eficiência em cada ação tomada crescem naturalmente.
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