O que é Big Data e quais são as suas etapas?

O uso do Big Data vem se tornando cada dia mais comum, sendo um diferencial competitivo dentro das empresas, pois permite a transformação de dados em insights de extrema importância para a tomada de decisão. Porém, quem tem acesso ao resultado final dessa análise toda não imagina a complexidade por trás do tratamento dos dados. E foi pensando nisso que decidimos trazer esse artigo com as principais etapas do Big Data do início ao fim do projeto. Acompanhe a leitura para saber mais!

A definição de Big Data surgiu no ano de 2001 no glossário Gartner, e é até hoje é aceita e utilizada em diversas áreas. Ela diz:

“Big data is high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation.”

Em tradução livre:

“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações que possibilitam uma visão aprimorada, a tomada de decisões e a automação de processos.

Confira a seguir algumas das principais etapas de um projeto Big Data:

Coleta de dados

A coleta de dados é um processo importante na elaboração de uma pesquisa. No Big Data, ela deve ser regida por um objetivo central, para somente depois ver como serão utilizadas as informações coletadas.

Nesse sentido, a plataforma do Mercadoedu age como uma grande facilitadora para as instituições de ensino, afinal, os dados já estão coletados e armazenados na ferramenta, que conta com informações desde o nível básico até a pós graduação, como por exemplo: concluintes por sexo, evadidos presencial e EAD, evolução de oferta, entre diversos outros.

Limpeza de dados

A segunda etapa do processo é a limpeza dos dados, em que você começa a fazer um filtro retirando por exemplo, os valores nulos, brancos ou duplicados. Essa etapa pode ser classificada por muitos cientistas como um pré-processamento de dados, sendo assim, é umas das partes mais importantes de uma análise Big Data. 

No entanto, é válido citar que a limpeza de dados não enfraquece o banco de dados, pelo contrário ela torna possível o enriquecimento, sendo viável a criação de novos parâmetros para analisar. 

Mineração de dados

Do termo em inglês “data mining”, o nome acaba se tornando bastante intuitivo ao que se propõe. A mineração de dados é realizada computacionalmente e pode ser definida como um processamento de dados para a identificação de padrões. Além disso, esse mesmo processo pode identificar também correlações para prever resultados. Para isso, podem ser utilizados métodos de Inteligência Artificial, Machine Learning, estatística, etc. A automatização desse processo é fundamental, pois acaba evitando erros que possivelmente seriam causados pela interferência humana.

Análise de conteúdo

Nessa etapa do projeto é feita a análise de todo o conteúdo gerado, podendo ter diferentes objetivos, e para cada um deles, métodos diferentes (falaremos mais sobre esse tópico em outro post). Ao analisar o total de alunos matriculados na última década, por exemplo, uma tarefa que parece ser bastante exaustiva e que poderia levar semanas, pode ser feita em nossa plataforma em apenas alguns minutos. 

Além disso, o Mercadoedu possui uma navegação simples e intuitiva que torna as análises mais fáceis de serem realizadas, como mostra o gráfico abaixo em que podemos ver o número ingressos no ensino superior a nível Brasil nos últimos 10 anos.

Visualização de informações

Chegou a hora de garantir uma visualização intuitiva dos dados, afinal, eles não foram criados, eles já estavam lá, apenas não haviam sido expostos. Nesse momento, você começa a observar os primeiros resultados gerados pelos filtros anteriores, podendo visualizar os primeiros dados de uma forma mais organizada e limpa. Nessa etapa você já consegue combinar esses dados e até gerar uma análise.

Nossa plataforma disponibiliza diversas ferramentas para a visualização dos dados, conforme explanados no artigo: “Tutorial: Detalhes Ricos nos Relatórios”. Esse leque de opções acaba deixando o entendimento mais simplificado para o usuário, além de poder contar com o sistema de download, para que você possa anexar os dados baixados e acessá-los externamente com quem desejar.

Integrações de dados

Nesse momento é hora de integrar os resultados à sua realidade. Por exemplo, após a análise dos dados, foi identificado que o número de evasões tem crescido nos últimos anos no curso de Contabilidade. Nessa mesma análise, você também pode acessar informações ricas do perfil do aluno desse curso, como a sua faixa etária e o motivo de escolha desse curso. Essas são informações que deixarão a sua pesquisa ainda mais rica e detalhada, criando possibilidade para uma boa campanha de marketing e estratégias para uma gestão de permanência dos alunos. 

Esse foi mais um artigo para auxiliá-lo no entendimento dos dados da sua IES e do mercado. Cada processo é de extrema importância para se chegar aos dados tratados. Caso fique com alguma dúvida, não deixe de entrar em contato conosco através do nosso canal de suporte. Até a próxima!