- 6 minutos
- jul 10, 2024
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 gerando insights.
Caso o termo ainda pareça 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 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!
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, variedade e velocidade.
Big Data Analytics é a disciplina que analisa grandes volumes de dados, empregando técnicas avançadas para extrair insights valiosos e impulsionar decisões estratégicas e inovação nas empresas.
O conceito, portanto, refere-se a um tipo de análise abrangente que busca identificar padrões e correlações em dados, tanto estruturados quanto não estruturados.
Quais são os 3V’s do Big Data Analytics?
Uma forma de compreender o conceito de Big Data Analytics é por meio da análise dos seus 3 V’s, que são representações dos principais desafios enfrentados ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. São eles:
Este V se refere à quantidade massiva de dados gerados e armazenados. Com a internet, redes sociais, dispositivos IoT (Internet of Things – Internet das Coisas), entre outras fontes, a quantidade de dados produzidos aumentou exponencialmente, sendo comum que empresas trabalhem hoje com terabytes ou petabytes de informações.
O desafio aqui é como armazenar, processar e analisar esses enormes volumes de dados de forma eficiente e econômica. Para tal, as organizações precisam de uma infraestrutura escalável e ferramentas adequadas para lidar com essa quantidade de dados.
O V de “variedade” está ligado à diversidade dos tipos e fontes de dados disponíveis. Os dados podem ser estruturados, semi-estruturados ou não estruturados, e podem vir de uma variedade de fontes, como mídias sociais, registros de transações, sensores, vídeos, áudios, fotos, documentos de texto e mais.
Integrar e analisar esses diferentes tipos de dados para obter insights significativos pode ser desafiador, especialmente se somado ao volume.
Ferramentas de Big Data precisam ser capazes de lidar com essa diversidade de forma eficaz, aplicando técnicas de processamento de dados adequadas para extrair valor das fontes heterogêneas de dados.
O fator velocidade está conectado à taxa na qual os dados são gerados, processados e respondidos. Com a proliferação de dispositivos conectados e sistemas de transmissão em tempo real, os dados agora estão sendo gerados em velocidades sem precedentes, a cada minuto, todos os dias.
Esses dados precisam ser processados rapidamente para extrair informações úteis antes que percam seu valor. Por exemplo, em sistemas de detecção de fraudes financeiras, é crucial identificar e responder a atividades fraudulentas em tempo real.
Ou seja, a agilidade no processamento se torna essencial para muitos casos de uso de Big Data.
Os objetivos dos projetos de Big Data variam conforme o tipo de negócio, mas eles podem ser divididos em dois tipos. Confira a seguir!
Uma análise 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.
Esse tipo de observação envolve o monitoramento de um conjunto de dados para que estes lhe deem 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.
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.
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.
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.
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 por que isso aconteceu e as possíveis causas desse problema.
Para tal, são realizados processos de correlações, mapeamento, mineração, detalhamento e descoberta de dados.
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.
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.
O Big Data Analytics ajuda empresas a processar e interpretar os milhares de dados disponíveis, fornecendo conhecimento e ideias que alimentam as tomadas de decisão e o planejamento de um negócio.
Conheça, em detalhes, como essa estratégia beneficia as empresas.
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.
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.
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.
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.
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.
As análises preditivas podem ajudar as empresas a identificar potenciais problemas antes que eles ocorram. Por exemplo, na indústria, a análise de dados de sensores pode prever falhas de equipamentos, permitindo a manutenção preventiva e reduzindo o tempo de inatividade não planejado.
O Big Data Analytics permite automatizar processos anteriormente manuais. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem automatizar a classificação ou emissão de documentos, reduzindo a carga de trabalho manual.
Com insights acionáveis derivados da análise de dados, as empresas podem tomar decisões mais embasadas e rápidas, aumentando a eficiência operacional e levando a melhores resultados.
O Big Data Analytics desempenha um papel transformador em diversas áreas, impulsionando a tomada de decisões e aprimorando operações. Confira, a seguir, alguns exemplos práticos de sua aplicação em setores da economia.
O potencial do uso do Big Data Analytics no setor jurídico é enorme. Alguns exemplos são:
No varejo, o Big Data Analytics é amplamente usado para prever a demanda por produtos com base em uma variedade de fatores, como:
Essas previsões ajudam os varejistas a otimizar seus estoques, evitar excessos ou escassez e melhorar a eficiência operacional.
Da mesma forma, com a inteligência de dados e análise de padrões, os varejistas podem otimizar a gestão de inventário, o que os ajuda a reduzir custos de armazenamento, adotar um estoque enxuto e garantir que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo.
Órgãos governamentais podem usar o Big Data Analytics para analisar dados de crime, padrões de ocorrência, demografia e outras informações para prever e prevenir crimes. Isso permite alocar recursos policiais de forma mais eficiente, identificar áreas de alto risco e detectar atividades suspeitas.
Já na gestão de infraestrutura pública, como transporte, energia e água, a análise de dados de tráfego, consumo de energia, padrões climáticos e outros, os governos podem melhorar a eficiência operacional, planejar investimentos e fornecer serviços públicos mais funcionais.
A análise otimizada e precisa do comportamento do consumidor é um dos maiores ganhos proporcionados pelo Big Data Analytics.
Essa tecnologia ajuda empresas a entender de forma rápida detalhes sobre o perfil dos consumidores por meio do mapeamento de dados de compras, histórico de navegação online, interações nas redes sociais e outros dados para identificar padrões de compra, preferências e tendências.
Com esses insights, as empresas podem personalizar ofertas, conteúdo e mensagens publicitárias, além de potencializar o alcance de campanhas de marketing para melhor atender às necessidades dos clientes e aumentar as vendas.
O setor da saúde é um dos que mais crescem e inovam em todo o mundo com a transformação digital. Veja como o Big Data Analytics pode ser aplicado ao segmento.
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 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.
Uma das melhores soluções para a implementação de seus projetos de Big Data Analytics é investir no BigQuery, um produto do Google.
A redução de custos é uma das grandes vantagens do BigQuery, 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.
Agora que você sabe o 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 BigQuery 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.
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 Big Data Analytics tem objetivos variados que dependem das intenções de busca de um negócio ou área, mas, em geral, envolve o monitoramento de um conjunto de dados para gerar conhecimento, insights sobre o futuro, identificar padrões e tendências, conhecer melhor o comportamento de um público-alvo e muito mais.
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