junho 09, 2022

O Big Data Analytics examina grandes quantidades de dados para descobrir padrões ocultos, correlações e todos os insights possíveis que podem ajudar as organizações a tomarem decisões de negócios mais assertivas. Nesse artigo, vamos entender mais a fundo o que é o processo, como é utilizado e para que serve.

O conceito “Big Data” não é novo, mas agora ganha a devida importância com os avanços da tecnologia. A maioria das empresas entende que, se capturar todos os dados que são transmitidos para seus negócios (potencialmente em tempo real), podem aplicar análises e obter um valor significativo a partir delas.

Isso ganha ainda mais força com as técnicas sofisticadas proporcionadas pela inteligência artificial. Já na década de 1950, muitos anos antes de alguém pronunciar o termo “big data”, análises básicas como números em planilhas, eram examinados manualmente para descobrir insights e tendências.

Os melhores benefícios da análise de big data são a velocidade e a eficiência. Hoje, as empresas podem coletar dados em tempo real e usar o Big Data Analytics para tomar decisões imediatas e mais bem informadas.

A capacidade de trabalhar mais rápido e permanecer ágil traz para as organizações uma vantagem competitiva que não existia antes.

O mercado de Big Data Analytics está crescendo. Segundo os analistas da IDC , estima-se que as empresas gastaram US$ 215 bilhões em 2021 em soluções de big data e análise de negócios, o que representou um aumento de 10% em relação a 2020.

A demanda por profissionais de análise de dados também está explodindo. Pesquisadores do Bureau of Labor Statistics dos EUA projetam um forte crescimento (31%) no campo da ciência de dados até 2030. Quase todas as empresas (90%) devem valorizar a informação como um “ativo empresarial crítico e a análise como uma competência essencial” este ano, destacou a Forbes.

Índice

Principais vantagens do Big Data Analytics

O Big Data Analytics tem um foco importante para as empresas, que é identificar novas oportunidades. O que leva à busca de negócios mais inteligentes, operações mais eficientes, lucros mais altos e clientes mais felizes. As empresas que usam big data com análises avançadas ganham valor de várias maneiras, como:

Redução de custo

As tecnologias de big data, como análises baseadas em nuvem, podem reduzir significativamente os custos quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados. Além disso, ajuda as organizações a encontrarem formas mais eficientes de fazer negócios.

Tomada de decisão inteligente

A velocidade do Analytics combinada com a capacidade de analisar novas fontes de dados, como o streaming de dados ajuda as empresas a analisarem as informações imediatamente e tomar decisões rápidas e informadas.

Desenvolver novos produtos e serviços

Ser capaz de avaliar as necessidades do cliente e a satisfação do cliente por meio de análises capacita as empresas a fornecerem aos clientes o que eles querem, quando eles querem. Como Big Data Analytics, mais empresas têm a oportunidade de desenvolver produtos inovadores para atender às necessidades em constante mudança dos consumidores.

Como funciona o Big Data Analytics

O processo de análise não envolve uma tecnologia única que atenda a todas as demandas e necessidades de dados. Naturalmente existem análises avançadas que podem ser aplicadas a big data, mas, na realidade, vários tipos de tecnologia trabalham juntas para ajudar na obtenção do máximo valor das informações.

Aqui estão as principais:

Computação em nuvem

Modelo de entrega baseado em assinatura, que fornece a escalabilidade, entrega rápida e eficiências de TI necessárias para análises eficazes de big data. Como remove barreiras físicas e financeiras para alinhar as necessidades de TI com as metas de negócios em evolução, é atraente para organizações de todos os tamanhos.

Gerenciamento de dados

Os dados precisam ser de alta qualidade e bem organizados antes que possam ser analisados de forma confiável. Com os dados entrando e saindo constantemente de uma empresa, é importante estabelecer processos recorrentes para criar e manter padrões de qualidade de dados. Uma vez que os dados sejam confiáveis, é possível estabelecer um programa de gerenciamento de dados central que coloque toda a empresa na mesma página.

Mineração de dados

A tecnologia de mineração de dados ajuda você a examinar grandes quantidades de dados para descobrir padrões nos dados, sendo que essas informações podem ser usadas para análises adicionais que auxiliam a resolver questões comerciais complexas. Utilizando software de mineração de dados, você pode filtrar todo o ruído caótico e repetitivo nos dados, identificar o que é relevante, usar essas informações para avaliar resultados prováveis e acelerar o ritmo de tomada de decisões muito bem informadas.

Armazenamento de dados (incluindo data lake e data warehouse)

É vital para uma empresa poder armazenar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados – para que analistas e cientistas de dados possam acessá-los e usá-los conforme necessário.

-Um data lake ingere rapidamente grandes quantidades de dados brutos em seu formato nativo. É ideal para armazenar big data não estruturado, como conteúdo de redes sociais, imagens, voz e dados de streaming.

-Um data warehouse armazena grandes quantidades de dados estruturados em um banco de dados central.

Os dois métodos de armazenamento são complementares e muitas organizações usam ambos.

Hadoop

É uma estrutura de software de código aberto que facilita o armazenamento de grandes quantidades de dados e permite a execução de aplicativos paralelos em clusters de hardware comuns. Tornou-se tecnologia chave para fazer negócios devido ao aumento constante de volumes e variedades de dados, e seu modelo de computação distribuída processa big data rapidamente. Um benefício adicional é que a estrutura de código aberto do Hadoop é gratuita e usa hardware comum para armazenar e processar grandes quantidades de dados.

Análise na memória

Ao analisar os dados da memória do sistema em vez da unidade de disco rígido, é possível obter insights imediatos de seus dados e agir rapidamente. Essa tecnologia é capaz de remover latências de preparação de dados e processamento analítico para testar novos cenários e criar modelos. E não é apenas uma maneira fácil para as organizações permanecerem ágeis e tomarem melhores decisões de negócios, mas também permite que executem cenários de análise iterativos e interativos.

Aprendizado de máquina

Considerado um subconjunto específico de IA que treina uma máquina a aprender, possibilita a produção rápida e automática de modelos que podem analisar dados maiores e mais complexos e fornecer resultados mais rápidos e precisos, mesmo em uma escala muito grande. E ao construir modelos precisos, um negócio tem mais chances de identificar oportunidades lucrativas ou evitar riscos desconhecidos.

Análise preditiva

Tecnologia que usa dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. Trata-se de fornecer a melhor avaliação do que acontecerá no futuro, para que as empresas possam se sentir mais confiantes de que estão tomando a melhor decisão de negócios possível. Algumas das aplicações mais comuns da análise preditiva incluem detecção de fraude, risco, operações e marketing.

Mineração de texto

Com essa tecnologia você pode analisar dados de texto da web, campos de comentários, livros e outras fontes baseadas em texto para descobrir insights que você não havia notado antes. A mineração de texto usa aprendizado de máquina ou tecnologia de processamento de linguagem natural para vasculhar documentos: e-mails, blogs, feeds das redes, pesquisas, inteligência competitiva e muito mais para ajudá-lo a analisar grandes quantidades de informações e descobrir novos tópicos e relacionamentos de termos.

Exemplos de uso do Big Data Analytics

Confira algumas práticas realizadas por empresas e negócios de expressão no mercado, onde a análise estruturada dos dados pode ser usada para alcançar resultados:

Captar e reter clientes. Os dados do consumidor podem ajudar os esforços de marketing das empresas, que podem atuar nas tendências que aumentem a satisfação do cliente. Como exemplo, os mecanismos de personalização existentes na Amazon, Netflix e Spotify que podem fornecer experiências aprimoradas ao cliente para criar fidelidade e interesse.

Oferecer anúncios direcionados. Dados de personalização de fontes relacionadas a compras anteriores, padrões de interação e históricos de visualização de páginas de produtos podem ajudar a gerar campanhas de marketing direcionadas atraentes para usuários em nível individual e em maior escala.

Desenvolver produtos. O Big Data Analytics consegue fornecer insights para informar sobre a viabilidade do produto, decisões de desenvolvimento, medição de progresso e direcionar melhorias na direção do que se adequa aos clientes de uma empresa.

Otimizar preços. Os varejistas podem optar por modelos de preços que usam e modelam dados de uma variedade de fontes de dados para maximizar as receitas.

Abastecer cadeia de suprimentos e análise de canais. Modelos analíticos preditivos podem ajudar no reabastecimento preventivo, redes de fornecedores, gerenciamento de estoque, otimizações de rotas e notificação de possíveis atrasos nas entregas.

Gerenciar riscos. Com Big Data Analytics é possível identificar novos riscos de padrões de dados para estratégias eficazes de gerenciamento de riscos.

Conclusão

As empresas e profissionais que souberem extrair insights acionáveis com sucesso, aproveitando todo o potencial e tecnologia proporcionados pelos dados, poderão inovar mais rapidamente, criar estratégias melhores e gerenciar as mudanças com mais eficiência.

Mas, é essencial focar acima de tudo em planejamento estratégico e uso de plataformas ou ferramentas de Big Data Analytics que atendam as expectativas das empresas de todos os tamanhos.

Em breve estaremos anunciando uma parceria incrível da Nvx para oferecer serviço de Big Data Analytics com a expertise de uma agência digital que atua há 17 anos no mercado, atendendo clientes de todo o Brasil.

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O que é Big Data Analytics e para que serve