*Guest post produzido pela equipe da Hekima
O conceito de Big Data e a importância da análise de informação não deveria ser novidade para ninguém. Desde 1950, décadas antes de alguém sequer pensar no termo “Big Data”, empresas já analisavam dados, ainda que de maneira extremamente básica, manual e simplista, para obter insights e descobrir tendências.
Surpreendentemente, no entanto, só recentemente a maioria dos players no mercado começou a entender o potencial estratégico da captura dos dados que fluem em seus negócios. Principalmente com o advento de tecnologias que permitem que as análises realizadas anteriormente aconteçam de maneira automática, em volumes inimagináveis, altíssima velocidade e com os maiores índices de precisão possíveis.
Você já conhece o universo de Big Data e suas possibilidades? Entende como esse ecossistema inevitavelmente irá afetar sua empresa? Neste artigo, explicamos tudo que você precisa entender sobre a buzzword do momento e como uma cultura orientada a dados pode transformar positivamente o futuro dos mais diversos tipos de negócios e profissionais.
Os (vários) “Vs” em Big Data
O primeiro passo para entender porque a super otimização tecnológica da análise de dados ganhou um nome específico é conhecer a definição cunhada por Doug Laney, no início dos anos 2000. Ela se resume em três Vs essenciais para que um processo de análise de dados utilizando tecnologia possa ser categorizado como Big Data Analytics:
Volume
No atual contexto hiperconectado e digitalizado, empresas e outros tipos de organizações coletam dados de uma variedade enorme de fontes: de transações comerciais a mídias sociais ou informações de sensores e dados de interação entre máquinas. Todo esse volume seria um problema no passado. Na realidade Big Data, de armazenamento em nuvem e arquiteturas de processamento com novas tecnologias (como Hadoop – uma das ferramentas preferidas de quem trabalhos com grandes volumes de dados e precisa processá-los rapidamente), volume não é problema, mas sim uma solução. Com soluções data-driven, grandes volumes significam grandes possibilidades.
Velocidade
No ecossistema de Big Data Analytics, os fluxos de dados acontecem em uma velocidade sem precedentes e as etapas de armazenamento, processamento e análise devem ocorrer no menor tempo possível. Tags RFID, sensores e as medições inteligentes que estes exigem estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real.
Variedade
Outra particularidade de processos de BDA (abreviação que alguns técnicos dão para o conceito) é que os dados podem vir em todos os tipos de formatos – desde dados estruturados e numéricos em bancos de dados tradicionais até documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de ações e transações financeiras. Esse fator é um diferencial importantíssimo. É aqui que mora o segredo para alguns dos insights que nunca seriam possíveis nas análises rudimentares de anos atrás.
Como uma cultura baseada em dados transforma negócios?
Big Data Analytics é interessantíssimo para todo tipo de negócios, pois é capaz de exercer impacto tanto internamente, quanto externamente. O uso de dados (novamente, externos ou internos) leva a movimentos de negócios mais inteligentes, operações mais eficientes, maiores lucros e clientes mais felizes.
Alguns dos pontos que mais causam impacto e geram valor em organizações que se guiam por dados são:
Redução de custos
Tecnologias de Big Data, como Hadoop e as análises baseadas em nuvem, trazem vantagens de custo significativas quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados – além de serem capazes de identificar formas mais eficientes de fazer negócios.
Tomada de decisão mais rápida e eficiente
Com a velocidade dessas tecnologias para processar e analisar diferentes fontes de dadas e memorizar os melhores caminhos com inteligência artificial, as empresas são capazes de compreender e se debruçar analiticamente sobre informações de maneira imediata, tomando decisões melhores e mais assertivas em um tempo cada vez menor.
Novos produtos e serviços
Com a capacidade de avaliar as necessidades dos clientes e satisfação por meio da análise, vem o poder de dar aos clientes o que eles querem. Diversos especialistas apontam que, com Big Data Analytics, mais empresas estão criando novos produtos para atender às necessidades dos clientes.
A importância de Big Data não gira em torno da quantidade de dados que você tem, mas do que você faz com eles. Você pode tomar dados de qualquer fonte e analisá-los para encontrar respostas que permitam: 1) redução de custos; 2) reduções de tempo; 3) desenvolvimento de novos produtos e ofertas otimizadas; 4) tomada de decisão inteligente. Quando você combina grandes volumes de dados com análises de alta potência, você pode realizar tarefas relacionadas a negócios, como:
- Determinar causas raiz de falhas, problemas e defeitos quase em tempo real;
- Gerar cupons no ponto de venda com base nos hábitos de compra do cliente;
- Recalcular portfólios de risco inteiros em minutos;
- Identificar comportamentos fraudulentos antes que sua organização seja afetada.
Qual a diferença entre Big Data Analytics e minha tabela de Excel? Conheça as tecnologias e processos-chave
Não há uma única tecnologia que englobe todas as esferas de Big Data Analytics.
Naturalmente, há um certo padrão dentre as metodologias de análise avançada que podem ser aplicadas a grandes volumes de dados, mas o que acontece na prática é que os profissionais da Data Science, ou qualquer empreendedor que se interesse em trabalhar com BDA, utilizam vários tipos de tecnologias e processos diferentes.
Quando combinadas, essas tecnologias potencializam as suas próprias capacidades de obter o máximo de valor a partir de suas informações. Separamos algumas das principais etapas envolvidas na grande maioria dos projetos de Big Data:
Preparação de Dados
Preparação de dados, ou data preparation em inglês, é o processo de coletar, limpar, normalizar, combinar, estruturar e organizar dados para análise. Ele é o passo inicial (e fundamental) para que o trabalho com Big Data seja bem-sucedido, uma vez que aumenta a qualidade dos dados – e, consequentemente, dos resultados com mineração de dados. Dados “pobres”, de qualidade ruim, geram resultados incorretos e não-confiáveis ao fim do processo de uso das tecnologias de Data Science.
Mineração de dados
Minerar dados consiste no uso de um conjunto de tecnologias e técnicas que permitem automatizar a busca em grandes volumes de dados por padrões e tendências que não são detectáveis por análises mais simples. Data mining, como é conhecido em inglês, utiliza algoritmos sofisticados para segmentar os dados e avaliar a probabilidade de ocorrência de determinados eventos no futuro. Este tipo de análise dá aos gestores embasamento de altíssimo valor para tomada de decisões estratégicas, permitindo detectar de forma precoce a ocorrência de tendências do mercado e desta forma antecipando suas ações para responder a novos cenários.
Hadoop
Hadoop é um projeto de software livre com licenciamento da Apache Software Foundation. Ele tem grande utilidade para exploração de Big Data, pois viabiliza o processamento distribuído de grandes volumes de dados utilizando diversos computadores interligados em clusters. Estes clusters podem conter até milhares de máquinas, cada uma delas disponibilizando capacidade de processamento e armazenamento locais. Dessa forma, em vez de depender de um único hardware, a biblioteca fornece serviços de alta disponibilidade baseados em grids de computadores.
Análise preditiva
Dos tipos de análise de Big Data, esta talvez seja a mais conhecida. Podemos definir a análise preditiva como uma análise de possibilidades futuras. A partir da identificação de padrões passados em sua base de dados, esse tipo de análise permite aos gestores o mapeamento de possíveis futuros em seus campos de atuação. A ideia é deixar de tomar decisões baseadas unicamente na intuição, conseguindo estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação. Conhecida por “prever” o futuro, a análise preditiva usa mineração de dados, dados estatísticos e dados históricos para conhecer as futuras tendências.
Mineração de texto
Com a tecnologia de mineração de texto, você pode analisar dados de texto da web, campos de comentários, livros e outras fontes baseadas em texto para descobrir insights que você não tinha notado antes. A mineração de texto utiliza tecnologia de processamento de linguagem natural ou de aprendizagem de máquina para garimpar grandes quantidades de informações em documentos – e-mails, blogs, Twitter feeds, pesquisas, inteligência competitiva e muito mais – e descobrir novos tópicos e relacionamentos de termo.
Como grandes mercados já exploram Big Data?
Big Data afeta organizações de todos os segmentos. Veja como cada setor pode se beneficiar deste ataque de informações.
1. Bancário
Com grandes quantidades de informações fluindo em inúmeras fontes, os bancos são sempre vanguardistas em métodos que envolvem formas inovadoras de gerenciar e analisar Big Data. Embora seja importante compreender os clientes e aumentar a sua satisfação, é igualmente importante minimizar o risco e a fraude, mantendo a conformidade regulamentar.
2. Educação
Instituições educacionais, professores e gestores de ensino, quando munidos de dados processados de maneira inteligente, podem ter um impacto significativo nos estudantes, sistemas escolares e seus currículos. Ao analisar grandes volumes de dados, torna-se possível identificar alunos em risco, certificar-se de que eles estão fazendo progressos adequados, e até mesmo implementar um sistema melhor de avaliação e apoio de professores e diretores.
3. Governo
Não é segredo que alguns dos maiores detentores de dados ao redor do mundo são as agências governamentais. Quando são capazes de aproveitar e aplicar análise às “montanhas” de dados às quais tem acesso, essas instituições ganham terreno significativo em diversas frentes, do aumento da transparência pública à melhoria do congestionamento e prevenção de crimes. A polêmica, no entanto, é que, embora existam muitas vantagens no uso governamental de Big Data, é preciso manter a atenção para que essas instituições resguardem direitos essenciais como a privacidade.
4. Saúde
Registros do paciente. Planos de tratamento. Informação de prescrição. Quando se trata de cuidados de saúde, tudo precisa ser feito com rapidez, precisão e, em alguns casos, com transparência suficiente para satisfazer regulamentos rigorosos da indústria. Com Big Data Analytics, os players desse setor, entre gestores hospitalares e prestadores de cuidados de saúde, podem descobrir insights capazes de melhorar infinitos indicadores, incluindo o atendimento ao paciente.
5. Bens de Consumo
Todo setor industrial e que envolve a fabricação de produtos em grande escala é altamente beneficiado quando utiliza estratégias de Big Data Analytics. Do aumento da qualidade e do volume da produção à minimização dos processos de desperdício que são fundamentais no mercado altamente competitivo de hoje. Cada vez mais fabricantes estão trabalhando em uma cultura baseada em análise de dados nos seus setores de suprimento, logística e até mesmo RH.
6. Varejo
A construção de relacionamento com o cliente é fundamental para o setor de varejo – e a melhor maneira de gerenciar esse relacionamento é com a utilização de Big Data. Varejistas que tocam seus negócios de maneira data-driven graças à tecnologia são capazes de traçar o perfil social de seus clientes, compreender seus hábitos de consumo, prever as tendências do mercado e pensar na maneira mais eficaz de lidar com transações.
Vale a pena embarcar na onda de Big Data?
À medida que o mundo se torna mais conectado, não só enfrentamos um enorme crescimento de dados criados pelo homem, mas também uma quantidade exponencialmente crescente de dados criados por máquinas.
Estamos, obviamente, à beira de uma nova revolução tecnológica que muito provavelmente será marcada pelo surgimento de robôs, inteligência artificial, dispositivos IOT, realidade virtual, veículos autônomos e muitas outras grandes tecnologias. Mas, no centro desta revolução estão os “dados” e como eles podem ser analisados de maneira eficiente.
“Big Data” é o conceito para fazer isso acontecer e inclui tecnologia o suficiente para armazenar esses volumes de dados cada vez maiores – e, o mais importante, obter as informações necessárias para impulsionar negócios de forma inteligente.
As tecnologias estão disponíveis; no entanto, é necessário investir tempo, dinheiro e recursos para implementar plenamente uma solução Big Data.
Vale a pena o esforço. Big Data é isso: a bússola de qualquer empreendedor de sucesso que queira usar seu conhecimento privilegiado do mercado para suprimir a concorrência, independentemente do momento econômico. Se você ainda não trabalha com análise de dados, é melhor começar a rever seus conceitos.
*Guest post produzido pela equipe da Hekima
