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Big data é crucial para evolução das cidades inteligentes

  A consultoria Frost & Sullivan estima que até 2022, o mercado de big data na América Latina deve atingir US$ 7,41 bilhões, sendo o Brasil o país mais evoluído. Além das empresas estarem cada vez mais familiarizadas com os conceitos e benefícios da adoção da solução, a consultoria avalia que modelos de negócios, como […]

 

A consultoria Frost & Sullivan estima que até 2022, o mercado de big data na América Latina deve atingir US$ 7,41 bilhões, sendo o Brasil o país mais evoluído. Além das empresas estarem cada vez mais familiarizadas com os conceitos e benefícios da adoção da solução, a consultoria avalia que modelos de negócios, como Internet das Coisas (IoT) e cloud computing estão transformando as companhias e criando formas de coletar e melhorar os processos de armazenamento de dados.

A tecnologia permite, por meio de softwares, analisar e interpretar um grande volume de informações coletadas, identificando comportamentos de consumo e tendências. Com o aumento do número de pessoas conectadas e o avanço das possibilidades de análise de dados, o Big Data passou, também, a ser usado em pesquisas de campo sobre o comportamento dos cidadãos.

Ao utilizar uma rede de dados móveis ou um aplicativo que permita a captura de informações do GPS, o cidadão compartilha sua localização e recebe soluções personalizadas, gerando benefícios individuais e coletivos. A tecnologia pode transformar grandes centros urbanos em cidades inteligentes. É possível instalar sensores nos postes de luz da cidade e nos estacionamentos, e câmeras de vídeos para monitoramento das ruas. Para as empresas, informações como essas possibilitam aumento na taxa de retorno do investimento em marketing.

As ferramentas de Big Data são de grande importância na definição de estratégias de marketing. Com elas é possível, por exemplo, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões de negócios mais inteligentes. As soluções de Big Data são feitas para lidar com um grande volume de dados não-estruturados. Isso significa que eles não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. São, por exemplo, posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamento.

As ferramentas de armazenamento de Big Data também são diferentes das usadas para armazenar dados comuns. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos usados no Big Data devem ter elasticidade, pois precisam suportar não só grandes volumes, mas grandes volumes que crescem muito em pouco tempo. Eles também precisam ser flexíveis para aceitar vários tipos de mídias.

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