A crise é uma grande oportunidade para o Big Data.
25 de junho de 2015
Em momentos de crise econômica e mercado enfraquecido -conjuntura que afeta o Brasil hoje, as empresas precisam ser cautelosas e ter em mãos dados concretos que as ajude a tomar as decisões corretas ao traçar estratégias para melhorar a competitividade. Por isso, a previsão é que as soluções de Big Data podem se beneficiar desse período, e crescer: estima-se um incremento do setor de até 40% até o fim de 2015.
O termo, que vem se tornando mais popular e procurado pelas empresas nos últimos dois anos, não é exatamente novo: surgiu em 2005 com o Google e tem como principal objetivo organizar, por meio de plataformas de tecnologia da informação, grande volume de informações gerado nas redes sociais, smartphones, câmeras e sistemas operacionais de empresa, usando-as para a gestão de negócios.
A perspectiva é de crescimento em plena crise, já que, quem tem um negócio vai querer pensar melhor sobre o perfil de seus clientes para fazer eventuais investimentos. Com a análise de dados é possível saber, por exemplo, de que maneira atuar junto ao cliente com um
menor risco e custo.
A crise é uma grande oportunidade para o Big Data.
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Como a integração entre dados estruturados, conhecimento corporativo e inteligência artificial amplia o acesso à informação e apoia decisões em diferentes áreas da empresa.
Como a integração de dados, a visão Customer 360 e a inteligência artificial ajudam empresas a conhecer melhor seus clientes e a transformar informações dispersas em decisões de negócio.
Entenda como as duas plataformas trabalham com engenharia de dados, analytics, governança e inteligência artificial, e quais critérios considerar antes de investir em uma arquitetura de dados. A escolha de uma plataforma de dados influencia diretamente como uma empresa organiza suas informações, desenvolve soluções analíticas, controla custos e prepara sua estrutura tecnológica para novas demandas de negócio. Nesse cenário, Databricks e Snowflake aparecem frequentemente entre as alternativas avaliadas por organizações que precisam modernizar seus ambientes de dados. Ambas oferecem recursos para processamento, análise, governança e inteligência artificial, mas possuem características arquiteturais e abordagens de desenvolvimento que merecem atenção. A comparação entre Databricks e Snowflake envolve muito mais do que funcionalidades disponíveis em cada plataforma. Uma organização que pretende modernizar seu data warehouse tem prioridades diferentes de outra que precisa integrar dados de múltiplas fontes, processar eventos em tempo real ou desenvolver aplicações de machine learning e IA generativa. Entender essas diferenças ajuda a construir uma arquitetura coerente com os requisitos técnicos, o investimento disponível e os objetivos de crescimento da empresa.
