A competição entre marcas está cada vez mais acirrada, exigindo que as empresas tomem decisões rápidas para criarem um diferencial competitivo. A fim de minimizar os riscos resultantes de uma tomada de decisão, os gestores buscam embasá-la com informações relevantes e seguras.
No entanto, eles são responsáveis por coletar, filtrar, tratar e analisar as informações que forem úteis, transformando dados não estruturados em informações valiosas para gerar vantagem competitiva. Assim, você precisa explicar para os gestores da Fashion que o big data pode ajudar a tomar decisões mais assertivas e conhecer melhor as necessidades dos seus clientes, mas para isso precisa primeiro argumentar melhor sobre o que consiste big data. Além disso, para que a Fashion possa compreender melhor as características que envolvem o big data, você precisa explicar o que significa volume, velocidade, veracidade, variedade e valor no contexto da realidade da Fashion e sua presença nas redes sociais.
Big data é uma palavra que se refere a um grande volume de dados ou interpretação de grandes volumes de dados de alta variedade. É um processo de extração e geração de informações e conhecimento úteis a partir de dados estruturados e não estruturados, que por meio de sua categorização, visualização e interpretação permite um gerenciamento do conhecimento mais efetivo e uma tomada de decisão mais assertiva.
Entretanto, big data envolve mais do que apenas um grande volume de dados. É importante avaliar também as outras perspectivas do conceito: velocidade, variedade, veracidade e valor. Juntas, essas características criam necessidades de novas habilidades e novos conhecimentos, com objetivo de melhorar a capacidade de lidar com as informações, considerando a necessidade de agregar valor ao negócio das organizações.
No contexto da Fashion, existe um grande volume de dados derivados das interações da empresa nas redes sociais com seus clientes e potenciais clientes. Mas é preciso avaliar também a velocidade com que esses dados são gerados e posteriormente processados. A empresa precisa estar preparada para analisar os dados de forma ágil.
Outra característica importante é a veracidade dos dados, que devem representar a realidade diante do contexto em que foram gerados. Isso é um desafio na análise de comentários nas redes sociais, que geralmente são mais emocionais e subjetivos.
Na Fashion, também existe uma grande variedade dos dados, sendo parte deles não estruturados, ou seja, não fazem parte de um banco de dados próprio da organização. Isso fica mais complexo quando se analisam conteúdos digitais de diversas mídias, como vídeos, imagens, áudios, conteúdo de e-mails, entre outros. As postagens de uma pessoa no Facebook, por exemplo, são dados não estruturados, pois quando as pessoas colocam suas emoções no que escrevem não há uma classificação ou relação disso com contextos, momentos ou outras pessoas.
Por isso, a Fashion precisa avaliar sua capacidade de análise e transformação de dados em informações valiosas para organização, pois o big data só fará sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.
Big data é uma palavra que se refere a um grande volume de dados ou interpretação de grandes volumes de dados de alta variedade. É um processo de extração e geração de informações e conhecimento úteis a partir de dados estruturados e não estruturados, que por meio de sua categorização, visualização e interpretação permite um gerenciamento do conhecimento mais efetivo e uma tomada de decisão mais assertiva.
Entretanto, big data envolve mais do que apenas um grande volume de dados. É importante avaliar também as outras perspectivas do conceito: velocidade, variedade, veracidade e valor. Juntas, essas características criam necessidades de novas habilidades e novos conhecimentos, com objetivo de melhorar a capacidade de lidar com as informações, considerando a necessidade de agregar valor ao negócio das organizações.
No contexto da Fashion, existe um grande volume de dados derivados das interações da empresa nas redes sociais com seus clientes e potenciais clientes. Mas é preciso avaliar também a velocidade com que esses dados são gerados e posteriormente processados. A empresa precisa estar preparada para analisar os dados de forma ágil.
Outra característica importante é a veracidade dos dados, que devem representar a realidade diante do contexto em que foram gerados. Isso é um desafio na análise de comentários nas redes sociais, que geralmente são mais emocionais e subjetivos.
Na Fashion, também existe uma grande variedade dos dados, sendo parte deles não estruturados, ou seja, não fazem parte de um banco de dados próprio da organização. Isso fica mais complexo quando se analisam conteúdos digitais de diversas mídias, como vídeos, imagens, áudios, conteúdo de e-mails, entre outros. As postagens de uma pessoa no Facebook, por exemplo, são dados não estruturados, pois quando as pessoas colocam suas emoções no que escrevem não há uma classificação ou relação disso com contextos, momentos ou outras pessoas.
Por isso, a Fashion precisa avaliar sua capacidade de análise e transformação de dados em informações valiosas para organização, pois o big data só fará sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.
Lista de comentários
Resposta:
Big data é uma palavra que se refere a um grande volume de dados ou interpretação de grandes volumes de dados de alta variedade. É um processo de extração e geração de informações e conhecimento úteis a partir de dados estruturados e não estruturados, que por meio de sua categorização, visualização e interpretação permite um gerenciamento do conhecimento mais efetivo e uma tomada de decisão mais assertiva.
Entretanto, big data envolve mais do que apenas um grande volume de dados. É importante avaliar também as outras perspectivas do conceito: velocidade, variedade, veracidade e valor. Juntas, essas características criam necessidades de novas habilidades e novos conhecimentos, com objetivo de melhorar a capacidade de lidar com as informações, considerando a necessidade de agregar valor ao negócio das organizações.
No contexto da Fashion, existe um grande volume de dados derivados das interações da empresa nas redes sociais com seus clientes e potenciais clientes. Mas é preciso avaliar também a velocidade com que esses dados são gerados e posteriormente processados. A empresa precisa estar preparada para analisar os dados de forma ágil.
Outra característica importante é a veracidade dos dados, que devem representar a realidade diante do contexto em que foram gerados. Isso é um desafio na análise de comentários nas redes sociais, que geralmente são mais emocionais e subjetivos.
Na Fashion, também existe uma grande variedade dos dados, sendo parte deles não estruturados, ou seja, não fazem parte de um banco de dados próprio da organização. Isso fica mais complexo quando se analisam conteúdos digitais de diversas mídias, como vídeos, imagens, áudios, conteúdo de e-mails, entre outros. As postagens de uma pessoa no Facebook, por exemplo, são dados não estruturados, pois quando as pessoas colocam suas emoções no que escrevem não há uma classificação ou relação disso com contextos, momentos ou outras pessoas.
Por isso, a Fashion precisa avaliar sua capacidade de análise e transformação de dados em informações valiosas para organização, pois o big data só fará sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.
Resposta:
Big data é uma palavra que se refere a um grande volume de dados ou interpretação de grandes volumes de dados de alta variedade. É um processo de extração e geração de informações e conhecimento úteis a partir de dados estruturados e não estruturados, que por meio de sua categorização, visualização e interpretação permite um gerenciamento do conhecimento mais efetivo e uma tomada de decisão mais assertiva.
Entretanto, big data envolve mais do que apenas um grande volume de dados. É importante avaliar também as outras perspectivas do conceito: velocidade, variedade, veracidade e valor. Juntas, essas características criam necessidades de novas habilidades e novos conhecimentos, com objetivo de melhorar a capacidade de lidar com as informações, considerando a necessidade de agregar valor ao negócio das organizações.
No contexto da Fashion, existe um grande volume de dados derivados das interações da empresa nas redes sociais com seus clientes e potenciais clientes. Mas é preciso avaliar também a velocidade com que esses dados são gerados e posteriormente processados. A empresa precisa estar preparada para analisar os dados de forma ágil.
Outra característica importante é a veracidade dos dados, que devem representar a realidade diante do contexto em que foram gerados. Isso é um desafio na análise de comentários nas redes sociais, que geralmente são mais emocionais e subjetivos.
Na Fashion, também existe uma grande variedade dos dados, sendo parte deles não estruturados, ou seja, não fazem parte de um banco de dados próprio da organização. Isso fica mais complexo quando se analisam conteúdos digitais de diversas mídias, como vídeos, imagens, áudios, conteúdo de e-mails, entre outros. As postagens de uma pessoa no Facebook, por exemplo, são dados não estruturados, pois quando as pessoas colocam suas emoções no que escrevem não há uma classificação ou relação disso com contextos, momentos ou outras pessoas.
Por isso, a Fashion precisa avaliar sua capacidade de análise e transformação de dados em informações valiosas para organização, pois o big data só fará sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.
Explicação: