Vivemos a era da revolução dos dados – não porque o uso de dados para basear a tomada de decisão seja novidade, mas porque agora temos mais recursos para analisar volumes muito grandes em tempo reduzido, por um custo relativamente baixo.

A humanidade nunca gerou tantos dados, com tanta velocidade e variedade.

Essa frase começou a ficar famosa entre os especialistas em tecnologia lá por volta de 2015. Hoje, ela continua verdadeira. E é nesse cenário que o Big Data Analytics vem transformando o mundo dos negócios.

Vamos entender mais sobre como tudo isso funciona?

O que é Big Data

Com o crescimento do uso do Big Data por grandes empresas, a expressão passou a figurar em reuniões de C-Levels – executivos de alto escalão como CEOs –, que estão a todo tempo em busca de soluções capazes de tornar suas empresas mais competitivas. 

Uma gama mais ampla de profissionais começou, então, a entender que algo chamado Big Data tem um papel importante na geração de insights para as empresas – mas ainda resta muita dúvida sobre seu funcionamento, potencialidades e reais impactos.

Conceito

Big data, em síntese, é o termo utilizado para descrever grandes conjuntos de dados. Suas principais características são: grandes volumes, alta velocidade e grande variedade. Por conta disso, o Big Data lida com quantidades e tipos de dados que estão além da capacidade das ferramentas tradicionais de business intelligence.

Para fazer a captura, o gerenciamento e o processamento de volumes tão grandes, é necessário implementar um conjunto de soluções de monitoramento e controle capaz de transformar esse dado bruto nos insights valiosos que toda empresa almeja.

Pode ser que, aqui, você esteja se perguntando: de onde vem tanto dado? E a resposta está em três principais fontes: 

• Redes sociais: através de likes, comentários, uploads de vídeos, fotos, compartilhamentos, tags etc. gerados 24h por dia, 7 dias por semanas.

• Máquinas: por meio de sensores instalados em equipamentos industriais – esses equipamentos incluem desde esteiras de montagem a smartphones, assistentes virtuais e satélites.

• Qualquer tipo de transação: notas fiscais, ordens de pagamento, recibos, entre outros, gerados online ou offline.

Mas isso tudo é apenas um amontoado de registros, se não aproveitados em seu potencial. O verdadeiro valor dos dados para o negócio está relacionado à capacidade de gerar insights e apoiar a tomada de decisão.

História

O uso de dados na gestão de negócios e governos não é nenhuma novidade. John Graunt, hoje considerado o pai da estatística, utilizou dados para obter informações importantes sobre a taxa de mortalidade durante a Grande Peste de Londres, no século XVII.

Nos anos 1990, a geração de dados começou a aumentar de maneira significativa por conta do crescente número de dispositivos conectados à internet. Não à toa a história do Big Data está diretamente ligada à história da internet e dos dispositivos conectados a ela.

Mas foi somente em 2005 que Roger Mougalas, então colaborador da famosa editora especializada em tecnologia, O’Reilly Media, difundiu o termo no mundo dos negócios.

Entenda os 3 Vs do Big Data

O conceito de Big Data pode ser bastante confuso, especialmente em razão das diversas fontes e tipos de dados, ferramentas e soluções que o compõem. Para facilitar a compreensão, especialistas criaram o modelo dos 3 Vs do Big Data – volume, velocidade e variedade.

Volume

Com o avanço da tecnologia, são cada vez mais comuns dispositivos capazes de registrar dados em tempo real, gerando um volume jamais visto na história. Aqui vale destacar o papel de algumas tecnologias que vêm revolucionando o mundo dos dados: a Internet das Coisas (IoT) e o 5G.

• Internet das Coisas (IoT) é o termo dado à conexão de dispositivos utilizados no dia-a-dia à internet, gerando grandes volumes de dados não estruturados. Geladeiras, sistemas de câmeras, assistentes virtuais, relógios, tênis e até mesmo cidades inteiras podem fornecer dados em tempo real através dessa tecnologia. Isso é possível por conta do avanço de sensores capazes de monitorar e detectar alterações no ambiente.

• Já o 5G é uma tecnologia de conexão móvel que promete maior velocidade de download e upload de dados. Como consequência, permitirá também maior velocidade na geração e no processamento destes dados. As empresas poderão, então, utilizá-los como insumo para análises cada vez mais precisas.

Todo esse volume pode dar um norte mais claro às organizações e, ao mesmo tempo, monitorar todo o seu progresso.

Velocidade

Velocidade no contexto do Big Data é essencialmente a rapidez com que o dado é gerado, capturado e analisado. 

Segundo a Brandwatch, o Twitter recebe 500 milhões de tweets por dia – são 6 mil tweets por segundo. Dados da Hootsuite apontam também que mais de 1 bilhão de pessoas acessam o Instagram todo mês. E estas são apenas duas fontes.

Nesse contexto, é o Big Data que permite às empresas controlar todo esse fluxo, processar dados em alta velocidade e obter insights relevantes.

Variedade

Quando falamos em variedade de dados, estamos nos referindo aos dados estruturados e não estruturados que podem ser capturados das mais diversas fontes.

Os sistemas tradicionais – como o ERP da sua empresa – têm um nível de organização possibilitado pela modelagem prévia de dados. Acontece que, no caso de fontes como dispositivos conectados à rede, a relação volume vs. tempo não permite que as estruturas sejam definidas e padronizadas previamente.

Fotos, vídeos, e-mails, tweets, mensagens de voz, dados de sensores são todos exemplos de registros que exigem técnicas e ferramentas específicas para classificação e análise.

O que é Big Data Analytics

Big Data Analytics nada mais é do que transformar todo esse volume de dados – antes desorganizados e essencialmente inutilizáveis – e analisar com o objetivo de gerar informações relevantes para o negócio.

Os profissionais capacitados em Big Data Analytics transformam os dados não estruturados, aplicam técnicas avançadas de processamento, segmentação e análise e entregam aos tomadores de decisão na forma de relatórios acessíveis ao usuário não técnico.

Essa capacidade de transformar registros brutos, organizá-los e apresentá-los de maneira clara e objetiva é apenas a “ponta do iceberg” – a parte visível – mas é o que vai possibilitar a interpretação e consequente geração de valor. 

De nada servem os dados se os tomadores de decisão não conseguirem compreendê-los. E, com uma boa ferramenta de business intelligence como o Power BI, as possibilidades são infinitas.

Como funciona o Big Data Analytics

Existem alguns tipos diferentes de análises e, para cada uma delas, um conjunto de técnicas e ferramentas que são aplicadas no desenvolvimento da solução. 

Algumas das principais técnicas são:

• Data mining ou mineração de dados, usada para examinar os dados e encontrar padrões que a mente humana não conseguia achar.

• Machine learning e estatística para construir algoritmos capazes de fazer previsões.

• Análises textuais e processamento de linguagem natural para analisar textos e discursos.

Estas técnicas são utilizadas a serviço do negócio. É por isso que, antes de determinar a infraestrutura necessária para o projeto ou programar uma linha de código sequer, é preciso entender a fundo o problema de negócio que você precisa resolver.

Os tipos de análises de Big Data

Análise de dados é um termo genérico que engloba alguns tipos diferentes de análise, cada uma com seu objetivo. E definir qual tipo utilizar depende do problema que você precisa resolver. 

Os quatro tipos de análise de Big Data são:

• Descritiva – Reúne dados passados e responde à pergunta “o que aconteceu?”. A  análise descritiva é aplicada em relatórios de lucro, vendas, receita, recursos humanos, entre outros.

• Diagnóstica – Dá um passo à frente e responde à pergunta “por que aconteceu?”. Esse tipo de análise fornece informações mais detalhadas e usa técnicas, como data mining, para entender a causa do problema.

• Preditiva – Com técnicas como inteligência artificial e machine learning, buscar responder à pergunta “o que acontecerá?”. Com estas tecnologias, é possível treinar algoritmos com dados passados e presentes para que possam fazer previsões sobre o futuro. É muito usado para antecipação de tendências, prevenção de fraudes etc.

• Prescritiva – Trata técnicas para responder à pergunta “o que deve ser feito?”. Ela fornece uma solução para um problema de negócio utilizando inteligência artificial e machine learning.

Por que usar Big Data Analytics?

A resposta é simples, mas poderosa: o Big Data Analytics pode ajudar a resolver qualquer problema do seu negócio.

É preciso apenas de dados, uma equipe técnica capacitada e o desenvolvimento de uma cultura orientada a dados. E, como vimos até agora, dados não faltam no mundo hiperconectado em que vivemos.

Conheça as “4” principais vantagens do Big Data Analytics para a empresa

Imagine que você é executivo de uma petroleira e está observando que a tendência do mercado – por conta das mudanças climáticas – é migrar cada vez mais para um modelo de geração de energia limpa. 

O consumo do principal produto que a sua empresa oferece – de origem fóssil e poluente – tende a diminuir nas próximas décadas. O que você faz? Aposta todas as suas fichas que o consumo de petróleo nunca deixará de existir? Muda o negócio completamente? 

O desafio certamente é enorme, mas os grandes volumes de dados disponíveis e as sofisticadas técnicas de análise podem te ajudar a entender o mercado, avaliar os riscos e planejar os seus próximos passos. E são essas as grandes vantagens do Big Data Analytics.

Conheça alguns casos de sucesso na aplicação do Big Data Analytics.

Gestão de risco

Todos os registros de inspeção de propriedades da cidade de Nova Iorque eram mantidos em papel, mas o aumento destas solicitações motivou o Departamento de Incêndio da cidade a adotar técnicas de Big Data Analytics.

Com a tecnologia, foi possível cruzar dados das agências locais com diversos fatores de risco e prever quais são os prédios mais suscetíveis a incêndios.

A aplicação do Big Data Analytics possibilitou não só a redução da perda de propriedades, mas também a proteção de bombeiros e moradores da cidade.

Inovação

No setor de saúde, a inovação é uma necessidade constante, afinal estamos falando de salvar vidas.

Em quatro hospitais de Paris, o cruzamento de dados de variadas fontes – do próprio hospital, do clima, de feriados, doenças sazonais etc. – permitiu a previsão da quantidade de pacientes que buscarão por serviços médicos nos próximos dias.

A previsão feita principalmente por meio de análises de séries temporais permite ajustar equipes, reduzir tempo de espera, oferecer um cuidado de melhor qualidade, consequentemente aumentando a eficiência e reduzindo custos.

Tomada de decisão embasada

A BP – empresa de energia britânica com atuação global – investe milhões de dólares em soluções de Big Data para monitorar toda a operação. 

Mais de 99% das reservas de petróleo e gás da companhia possuem sensores capazes de gerar dados com o objetivo de conhecer as condições de cada reservatório, otimizar a performance dos equipamentos e prever irregularidades.

Com os dados disponíveis para os tomadores de decisão ao redor do mundo, é possível reduzir custos, aumentar os lucros e identificar problemas antes que eles tomem proporções maiores.

Melhora da experiência do cliente

Nos anos 1980, os times do Royal Bank of Scotland (RBS) conheciam os clientes por nome e sabiam quais eram suas necessidades. Com as mudanças culturais, esse relacionamento próximo acabou se perdendo. 

Foi então que o grupo resolveu usar os dados dos seus clientes para munir os colaboradores com informações personalizadas que possibilitam a recomendação de produtos e serviços que os clientes realmente precisam.

Com equipes capacitadas a atender às necessidades individuais do cliente, seja online, presencialmente ou por telefone, o resultado foi uma melhora significativa na experiência do cliente, missão número da companhia.

Como vimos, o Big Data já é realidade em muitas empresas ao redor do mundo e o avanço das tecnologias mostram que o questionamento deixou de ser “será que vale à pena?” e passou a ser “como e quando eu vou trazer para o meu negócio?”. Porque, sim, é uma questão de tempo até que sua empresa precise ser orientada a dados.

Conheça os serviços da CSP Consultoria e entre em contato para entender como implementar soluções de Big Data na sua empresa.