Muitas dificuldades cercam a análise de big data diariamente e profissionais de TI têm de lidar com elas para fazer da análise de grandes volumes de dados variáveis uma ferramenta útil para as empresas.

Para tirar vantagem da interpretação de big data, as organizações precisam vencer desafios diários para conseguir visualizar o que é importante no meio de muitas informações e destacar o que cada um dos padrões e tendências têm a oferecer. Veja algumas das dificuldades enfrentadas diariamente:

Rapidez

Só analisar os dados e interpretá-los não é suficiente. O mundo atual exige que isso seja feito o mais rápido possível, caso contrário, será apenas dinheiro jogado fora. As ações baseadas nas descobertas por meio do big data devem ser tomadas rapidamente. Graças à análise de big data as empresas podem tomar decisões fundamentadas muito mais rapidamente. No entanto, o desafio começa a partir do momento que uma informação mais detalhada é necessária. Neste caso, é preciso correr contra o tempo para realizar uma análise mais complexa.

Qualidade

Mesmo que as soluções de big data consigam analisar dados rapidamente e colocá-los em contexto para o usuário, antes disso existe o desafio de encontrar dados confiáveis e limpos para fazer parte da análise. A visualização dos dados só será válida se sua fonte for confiável, do contrário, não serve para nada.

Informações com sentido

Analisar grandes quantidades de dados de diversas categorias pode gerar resultados confusos. Uma alternativa é separá-los em grupos menores para que possam ser analisados separadamente de maneira mais detalhada. Depois, agrupando-os novamente, é possível ter uma visão mais eficiente dos dados.

Interpretação

Antes de começar a estudar os dados é necessária muita pesquisa para deixá-los da maneira certa para que possam ser visualizados corretamente como parte de uma análise. Se eles vêm das redes sociais, por exemplo, é preciso ter uma visão geral de quem é o usuário para então saber o que procurar. Sem contexto, as informações não farão sentido e vão parecer sem valor. Por isso, é preciso se certificar de que a pessoa a analisar os dados tenha um conhecimento prévio do público.

Representação gráfica

Algumas informações de big data não podem ser representadas graficamente. É comum apresentarmos resultados de um estudo em gráficos para conseguir visualizar melhor tendências e padrões. No caso de dados não estruturados isso pode ser um desafio. Uma alternativa é tirá-los dos gráficos e representá-los separadamente de outra maneira.

Com SAS