Se há uma revolução silenciosa transformando os bastidores das empresas, ela atende pelo nome de Big Data Analytics. Neste artigo, convidamos você a mergulhar no fascinante universo do Big Data, uma ferramenta que está redesenhando estratégias de negócios e desvendando insights valiosos. Se o termo ainda parece envolto em mistério, prepare-se para uma jornada de descobertas que promete revolucionar a forma como você enxerga a gestão de dados.

O Big Data Analytics permite que empresas trabalhem com grandes quantidades de dados, que são usados para ajudar no desenvolvimento de estratégias empresariais.

É um termo recente, que ainda pode causar confusão entre alguns profissionais. Por isso, vamos mostrar neste artigo o que é Big Data Analytics, suas vantagens e qual a melhor solução para a implantação de um projeto desse tipo em sua empresa. Confira!

O que é Big Data?

Big Data refere-se a conjuntos massivos de dados que são tão vastos e complexos que os métodos tradicionais de processamento de dados tornam-se inadequados. Esses conjuntos de dados enormes são caracterizados por três principais dimensões: volume, velocidade e variedade.

O que é, exatamente, Big Data Analytics?

Big Data Analytics é a disciplina que analisa grandes volumes de dados para obter insights valiosos. Utiliza técnicas avançadas para analisar dados estruturados e não estruturados, impulsionando decisões estratégicas e inovação nas empresas.

O conceito se refere a um tipo de análise que envolve uma grande quantidade de dados, tentando encontrar padrões e correlações entre eles. Esses números podem ser estruturados ou não.

Também é comum afirmar que a Big Data Analytics se caracteriza por 3 “Vs”:

• volume: a quantidade de dados trabalhada é enorme, sendo comum que empresas trabalhem hoje com terabytes ou petabytes de informações;
• variedade: os dados não precisam estar apenas em tabelas com números ou palavras. As análises de Big Data de hoje envolvem fotos, vídeos, conteúdos de redes sociais, etc;
• velocidade: todos esses dados precisam ser coletados e processados numa grande velocidade. A periodicidade de coleta e processamento de dados evoluiu tanto que já é possível realizar análises em tempo real.

Qual o objetivo do Big Data Analytics?

Os objetivos dos projetos de Big Data variam conforme o tipo de negócio, mas eles podem ser divididos em dois tipos:

Objetivos específicos

Uma análise que é feita para responder uma determinada questão de relevância da empresa,por exemplo, uma pesquisa de dados demográficos e econômicos para determinar onde instalar um novo hotel de uma grande cadeia.

Objetivos em aberto

Este tipo de observação envolve o monitoramento de um conjunto de dados para que estes lhe dêem insights no futuro. Por exemplo, a mesma rede de hotéis pode monitorar as avaliações em sites de viagem para identificar pontos positivos e negativos de seu serviço.

Quais são os principais tipos de Big Data Analytics?

Como se sabe, o volume de dados disponíveis hoje é gigantesco e variado. Isso significa que nem todos os dados são iguais, logo, a abordagem em relação a eles e os tipos de análises também podem variar.

A variação nas análises acontece fundamentalmente por conta de diferentes objetivos, volume, qualidade dos dados e outros aspectos. Conheça os quatro principais tipos de Big Data Analytics a seguir.

1. Análise descritiva

A análise descritiva é aquela que “descreve”, ou seja, que processa dados e mostra o cenário de uma empresa de acordo com o processo ou demanda que ela deseja investigar.

Nesse sentido, é uma análise útil para descobrir mais sobre a performance nas vendas, a taxa de cancelamento de clientes, produtos que apresentam maior ou menor aceitação, etc.

Assim, com ela, é possível tomar decisões de forma embasada e segura, uma vez que é uma análise que utiliza dados concretos para mostrar resultados. Aqui, as informações são, em grande parte das vezes, divulgadas em gráficos e tabelas, facilitando a visualização e compreensão.

2. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica é um tipo de Big Data Analytics que busca ir além de descrever, mas sim explicar os resultados de um mapeamento. Logo, se a análise descritiva mostrou o índice de cancelamento de clientes, nesse tipo serão utilizadas técnicas para entender porque isso aconteceu e as possíveis causas desse problema.

Para tal, são realizados processos de correlações, mapeamento, mineração, detalhamento e descoberta de dados.

3. Análise preditiva

Esse é um tipo avançado de Big Data Analytics, visto que ele tem o intuito de prever próximos acontecimentos e se basear em dados para traçar cenários que podem provavelmente acontecer.

A análise preditiva se baseia em técnicas como análise de regressão e de previsão, estatística multivariada, modelagem preditiva e correspondência de padrões para chegar a conclusões como: existe uma probabilidade de 50% de que a empresa tenha um aumento de 15% na sua taxa de cancelamento.

Com isso, a empresa consegue se preparar, fazer mudanças e se adaptar a cenários difíceis — ou até mesmo aproveitar boas oportunidades.

Nesse sentido, análises preditivas são importantes e devem fazer parte de uma prática de monitoramento, possibilitando que negócios estejam sempre atentos a riscos, problemas, variantes do mercado e também a oportunidades.

4. Análise prescritiva

Por fim, a análise prescritiva trabalha em conjunto com outras análises no sentido de que ela permite que a empresa teste cenários e levante informações acerca de hipóteses.

Por exemplo, se a análise preditiva apontou: existe uma probabilidade de 50% de que a empresa tenha um aumento de 15% na sua taxa de cancelamento, os gestores podem pensar em soluções e saber mais acerca das consequências dessas iniciativas.

Assim, uma pergunta à análise prescritiva seria: se fizermos uma campanha de fidelização, com uso de uma estratégia de cashback, o quanto isso mudaria as previsões sobre a taxa de cancelamento?

Outras hipóteses podem ser levantadas e avaliadas com base em dados, ajudando os executivos a tomar decisões e avaliar as melhores estratégias empresariais frente a um problema.

Quais as vantagens de uma estratégia de Big Data Analytics?

O Big Data Analytics ajuda empresas a processar e interpretar os milhares de dados disponíveis, fornecendo conhecimento, insights e ideias valiosas que alimentam as tomadas de decisão e o planejamento de um negócio. Conheça, em detalhes, como essa estratégia beneficia as empresas.

Redução de custos

Apesar dos gastos com o investimento inicial, que podem ser altos no caso da empresa construir sua própria infraestrutura para trabalhar com Big Data, a análise permitirá que os executivos tomem decisões mais racionais e econômicas no futuro.

Identificação de padrões e comportamento do consumidor

O Big Data Analytics permite que empresas façam um mapeamento mais aprofundado do seu público-alvo, podendo identificar padrões de comportamento e outros dados como idade, hábitos, demandas, etc. Isso ajuda na segmentação de campanhas e elaboração de estratégias de venda e marketing mais assertivas.

Melhoria no desenvolvimento de produtos e serviços

Como a análise de dados é muito utilizada e possibilita compreender o consumidor de forma mais profunda e completa, a empresa tem mais insumos e informações para criar novidades mais apropriadas para eles, tanto em relação aos conteúdos oferecidos como as soluções que vai oferecer aos clientes.

Identificação de novas oportunidades

As decisões sobre novos negócios ou mudanças na empresa são mais bem avaliadas se utilizarem o Big Data Analytics, que abastece o negócio de informação qualificada e precisa.

Conhecimento de mercado e da concorrência

Análises preditivas e prescritivas ajudam empresas a se colocar à frente da concorrência e antecipar demandas, acontecimentos e sazonalidade. Com isso, é possível traçar caminhos mais seguros e efetivos para lidar com os acontecimentos, superando os competidores.

Quais são os principais exemplos de uso de Big Data Analytics?

O Big Data Analytics desempenha um papel transformador em diversas áreas, impulsionando a tomada de decisões e aprimorando operações. Na esfera jurídica, advogados utilizam análises preditivas para prever desfechos de casos.

No marketing e publicidade, o comportamento do consumidor é minuciosamente estudado para campanhas mais eficazes. No setor financeiro, a detecção de fraudes é potencializada.

Na saúde, diagnósticos e tratamentos são personalizados com base em análises avançadas. Na logística, a roteirização é otimizada, enquanto órgãos governamentais aplicam Big Data para aprimorar políticas públicas. Esses são apenas alguns exemplos do impacto multifacetado do Big Data Analytics em nosso cotidiano.

Como implementar o Big Data Analytics nos projetos?

Em primeiro lugar, os projetos de Big Data não devem ser encarados apenas como algo de interesse no setor de TI, mas de toda a empresa. Esses métodos devem servir a estratégias desenvolvidas pelos chefes executivos da companhia.

Os projetos devem ser iniciados a partir da determinação de objetivos claros, e a empresa deve contar com uma equipe específica para a análise. Além disso, a implementação das práticas deve seguir uma abordagem iterativa.

A companhia precisa começar com casos específicos, antes de expandi-los à medida em que a equipe adquire mais conhecimentos. De maneira geral, o Big Data Analytics deve se tornar parte da cultura da empresa, se transformando numa atividade rotineira.

O que é o Big Query, a solução de Big Data Analytics do Google?

Uma das melhores soluções para a implementação de seus projetos de Big Data Analytics é investir no Big Query, um produto do Google. A redução de custos é uma das grandes vantagens do Big Query, já que, com ele, sua empresa só precisa pagar pela quantidade de dados processados pela infraestrutura do Google.

Além de cuidar da escalabilidade, o Google encripta, replica e guarda os dados de sua companhia para aumentar a durabilidade das informações. O compartilhamento e o trabalho colaborativo também são facilitados pelo uso dessa ferramenta, integrando ao Google Cloud e a outros programas. Gostou do tema? Conheça o nosso trabalho!

Resumindo

O que é o Big Data Analytics?

Big Data Analytics é a disciplina que explora grandes volumes de dados para identificar padrões, correlações e insights valiosos, utilizando técnicas avançadas de análise em dados estruturados e não estruturados.

Quais as principais funções do Big Data Analytics?

As principais funções do Big Data Analytics incluem a análise descritiva para compreender cenários, a análise diagnóstica para explicar resultados, a análise preditiva para prever acontecimentos futuros e a análise prescritiva para fornecer recomendações acionáveis. Essas funções beneficiam diversos setores, impulsionando a tomada de decisões e a inovação.

Agora que você sabe que é Big Data Analytics, seus diferentes tipos e as vantagens de implementá-lo, já pode pensar em investir em tecnologias e ferramentas que vão ajudar sua empresa a se manter competitiva e ter processos mais inteligentes!

Com isso em mente, considere adotar o Big Query a solução otimizada e inovadora do Google e conte com a SantoDigital, parceira oficial e certificada do Google Cloud Platform para implementar esse serviço na sua empresa com toda segurança e produtividade.