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Big Data Analytics: O que é, e como as empresas aplicam

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Entenda o que é Big Data Analytics e como ele pode te ajudar a potencializar resultados

O Big Data Analytics é o principal motor da transformação digital que impacta a economia. Nesse cenário, empresas que dominam o uso inteligente dos dados têm encontrado oportunidades valiosas de crescimento de seus negócios.

Segundo a consultoria Statista, especializada em dados de mercado, o planeta produziu em 2020 um volume de 64,2 zettabytes (64,2 trilhões de gigabytes), e a projeção é de alta. Até 2025, espera-se que sejam gerados 180 zettabytes por ano.

Todo esse oceano de informações conta com histórias que podem ser decifradas a partir das ferramentas e dos conhecimentos adequados.   

Empresas capazes de fazer análise de dados conseguem se diferenciar no mercado, inovar em suas atividades e se posicionar melhor para o futuro.

Entenda como a seguir:

O que é Big Data Analytics?

O Big Data Analytics é uma forma de dar sentido ao imenso volume de dados produzidos pela humanidade diariamente, também conhecido como Big Data.

Tais informações, quando bem utilizadas, se tornam um diferencial estratégico para qualquer negócio, com a possibilidade de identificar padrões que apontam para melhores decisões.

Entenda a diferença entre Big Data e Big Data Anaytics

Embora os dois conceitos estejam diretamente interligados, tratam-se de coisas diferentes.

Big Data é a produção de volumes gigantescos de dados em uma escala tão grande e em um ritmo tão intenso que eles não poderiam ser processados e interpretados por sistemas de computação clássicos, muito menos por pessoas.

Com o passar dos anos, e com cada vez mais dispositivos conectados à rede, a produção de dados só acelera.

No entanto, vale ressaltar que o termo refere-se exclusivamente à geração, coleta e armazenamento dessas informações, tanto online quanto offline.

Quando se pretende transformar informação em ação, entra em cena o Big Data Analytics, que é a aplicação das ferramentas para identificar padrões que podem levar a inferências e conclusões.

É a partir desse tipo de análise que massas gigantescas de dados, coletados de múltiplas fontes, passam a ter um sentido e contribuir para a tomada de decisões.

Como funciona o Big Data Analytics na prática…

O Big data analytics é um processo com várias etapas. A primeira delas é a coleta, que envolve buscar os dados com os quais o sistema será alimentado. Essas informações podem ser externas ou produzidas internamente.

O passo seguinte é o armazenamento, com a definição de onde esses dados ficarão guardados. Para o Big Data Analytics, eles podem ficar em um servidor, dispositivos e sistemas distintos, sejam eles físicos ou em nuvem – a depender do modelo de negócios da empresa.

A partir daí, é necessário organizar as informações, com o arranjo e classificação dos dados, que podem estar estruturados ou não. Só então se chega à fase final, de análise

Existem diferentes modalidades de Big Data Analytics que servem a propósitos distintos.  

A análise descritiva visa interpretar o presente a partir dos dados. Já a diagnóstica busca estabelecer uma relação de causa e consequência para detectar a origem de determinado problema.

Outras modalidades são a análise preditiva, que faz projeções para o futuro com base nas informações acumuladas sobre o passado, e a prescritiva, a qual traça consequências para determinadas ações.

Entenda mais sobre os conceitos que permeiam o Big Data Analytics

As soluções de Big Data Analytics estão intimamente ligadas a conceitos de inteligência artificial que precisam ser compreendidos para a melhor utilização.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA) pode ser resumida como uma série de tecnologias que visam replicar e superar a capacidade cognitiva de um ser humano em tarefas específicas.

A fronteira da IA se expande com o tempo, de acordo com os limites dos sistemas técnicos. Nos dias atuais, a tecnologia já é plenamente capaz de reconhecer e interpretar texto, imagem, voz, traduzir idiomas, e até mesmo dirigir.

Isso não significa que a inteligência humana está em vias de se tornar defasada. Por mais avançados que sejam os algoritmos de IA, eles ainda são dedicados a tarefas massivas ou burocráticas, dentro de um contexto limitado, enquanto o cérebro dos seres humanos é generalista, capaz de raciocínios mais profundos, criativos e contextualizados.

O que é Machine Learning, e como funciona?

Machine Learning é uma modalidade específica de IA, também conhecida como aprendizado de máquina. Esse tipo de sistema pretende replicar, como o nome indica, a capacidade humana de aprender, a partir das informações que a ele são apresentadas.

A tecnologia envolve alimentar o algoritmo com dados para que ele aperfeiçoe sua capacidade de compreensão de um contexto, mesmo sem instruções específicas.

Um exemplo de aplicação de aprendizado é a IA AlphaZero, desenvolvida pela DeepMind, empresa ligada ao Google, parte do conglomerado Alphabet.

A máquina dominou o jogo de xadrez sem receber nenhuma orientação além das regras básicas; em apenas quatro horas de treinamento, superou sistemas avançados já consagrados, como o Stockfish. Tudo isso jogando repetidamente contra si própria até alcançar domínio total das estratégias.

O uso da tecnologia vai além do xadrez, claro. A capacidade de identificação de padrões e inferência de resultados tem aplicações diversas em reconhecimento de imagens e interpretação de voz, por exemplo, e até mesmo dentro das empresas, para guiar decisões.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning, ou “aprendizado profundo”, é, por sua vez, uma abordagem específica para o Machine Learning que se inspira no funcionamento de um sistema neurológico.

Para isso, ele faz uso das redes neurais, que nada mais são que modelos matemáticos com uma estrutura de múltiplas camadas, como se fossem os neurônios e as sinapses.

O que faz o deep learning ser diferente do machine learning é a quantidade muito maior de camadas, as quais adicionam capacidade para tarefas muito mais complexas.

Quais são os limites para a IA?

A resposta para essa pergunta está longe de ser conhecida, porque os limites estão atrelados ao volume de dados que estão disponíveis para cada tarefa e à capacidade técnica de interpretá-los, então a evolução é constante.

Os limites atuais da tecnologia, no entanto, são mais claros. O primeiro deles é que IAs ainda têm suas funções muito restritas, e não existe um algoritmo genérico capaz de cumprir tarefas diversas.

Outra questão é que, muitas vezes, algoritmos de IA funcionam como uma “caixa preta”. Os dados são inseridos no sistema e os resultados são apresentados, mas o caminho até a conclusão é opaco, o que dificulta ajustes.

Além disso, uma dificuldade que tem aparecido recorrentemente em aplicações de IA é o reforço de preconceitos, como racismo, resultado do treinamento do algoritmo com vieses nos bancos de dados.

6 passos de como o Big Data Analytics transforma negócios e potencializa resultados

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O Big Data Analytics pode revolucionar o cotidiano de uma companhia com uma série de vantagens organizacionais. Conheça alguns desses benefícios.

1. Tomada de decisão mais precisa

A boa utilização dos dados proporciona vantagens para gestores, que podem ganhar um direcionamento mais claro para os negócios.

O Big Data Analytics permite cruzar diferentes fontes de dados quase instantaneamente para apontar a melhor decisão, com as maiores chances de sucesso e praticamente sem desperdício de tempo precioso.

É a chamada tomada de decisão data driven, ou seja, orientada por dados.

2. Aumento da produtividade de equipe

A tecnologia viabiliza maiores níveis de automação dentro de uma companhia, o que permite tirar das mãos da equipe boa parte do trabalho repetitivo e braçal.

No lugar, o uso de dados permite que os colaboradores façam mais em menos tempo e identifiquem mais facilmente processos que causam gargalos produtivos, a fim de evitar retrabalho e otimizar recursos.

3. Investimentos mais rentáveis

Com orçamentos cada vez mais apertados, a decisão de onde investir a verba de uma companhia se torna mais delicada.

O Big Data Analytics tem a capacidade de apontar riscos que podem ser minimizados, processos que não funcionam adequadamente e as oportunidades que oferecem melhores chances de bons retornos.

Ao cortar custos e maximizar ganhos, uma empresa caminha para se tornar mais lucrativa e manter seus negócios saudáveis.

Como fazer análise de risco com Big Data

4. Análises preditivas

Esse modelo de análise de Big Data se propõe a projetar o futuro. Com base nos dados acumulados sobre o passado, o algoritmo reconhece padrões para ser capaz de apontar os próximos cenários e permitir um planejamento mais preciso.

A identificação precoce dessas tendências e o diagnóstico dos resultados para cada tipo de ação dão às lideranças a capacidade de tomar uma decisão informada sobre os riscos e oportunidades.

5. Redução de riscos corporativos

A análise Big Data também viabiliza, com apenas alguns cliques, um panorama bastante claro dos riscos corporativos a que uma companhia pode estar sujeita.

O cruzamento dessas informações dá insumos para que a organização planeje seu posicionamento em múltiplas perspectivas, como cadastral, societária, fiscal e tributária, judicial e extrajudicial, trabalhista, política, socioambiental, entre outras.

Também é mais fácil analisar relacionamentos empregatícios, societários e familiares de parceiros para impedir surpresas indesejadas.

6. Ações de marketing mais direcionadas

Graças ao Big Data Analytics, companhias podem utilizar o gigantesco volume de informações coletadas sobre seus clientes e transformá-los em estratégias de marketing.

Com esses dados em mãos, é possível antecipar-se às tendências do mercado e às necessidades dos consumidores para proporcionar experiências moldadas para cada perfil do público.

Como funciona o Big Data Analytics no dia a dia do mercado?

Como Funciona O Big Data Analytics No Dia A Dia Do Mercado 1024x1024

O Big Data Analytics tem muitas aplicações em diferentes indústrias. Saiba como diferentes setores se valem da tecnologia para alavancar suas atividades.

Bens de consumo

As soluções de análise de Big Data são amplamente utilizadas no setor de bens de consumo. As aplicações são bastante diversificadas. 

Empresas nessa indústria costumam utilizar a tecnologia em todo o processo produtivo, desde o suprimento, até a logística, passando pelo gerenciamento de qualidade e minimização de desperdício.

Instituições financeiras

Bancos e demais instituições financeiras têm acesso a volumes imensos de dados e os usam muito em suas atividades cotidianas de formas inovadoras.

A partir dessas informações que acumulam sobre clientes e o mercado, é possível minimizar riscos de inadimplência na concessão de crédito e prevenir fraudes, além de proporcionar mais satisfação aos clientes. 

Manufatura

A manufatura também tem grandes benefícios no uso do Big Data Analytics. As aplicações se traduzem em melhoria de qualidade no produto e otimização das linhas de produção, além de ganhos em logística.

Um uso interessante da tecnologia na indústria 4.0 é a utilização dos dados para identificar riscos de falhas para facilitar a manutenção de forma preditiva, evitando maiores transtornos à cadeia produtiva.

Varejo e distribuição

A partir dos dados que acumulam, as companhias do setor de varejo são capazes de produzir perfis bastante claros de seus clientes para interagir com eles das formas mais efetivas.

É possível delinear seus hábitos de consumo para oferecer melhores experiências e direcionar ofertas e recomendações de forma mais eficaz. Além disso, também é possível gerir estoques e prever flutuação de demanda e se preparar de acordo.

Advocacia

O direito tem tirado grande proveito do amplo volume de dados produzidos pela atividade. Devido à tecnologia de Big Data Analytics, é possível mapear melhor riscos e oportunidades em processos jurídicos para otimizar as chances de sucesso.

Com essa medida, é possível tomar decisões melhores entre seguir com uma ação ou buscar um acordo extrajudicial, por exemplo. Saiba mais sobre casos de usos de análise jurídica com Big Data Analytics.

Setor público

Agências governamentais contam com os dados de basicamente toda a população, o que fornece a elas grande poder de análise.

As informações acumuladas podem apoiar a gestão mais eficiente e proporcionar maior transparência pública. Os impactos também podem se refletir no cotidiano do povo, com o melhor planejamento de tráfego para reduzir o congestionamento, ou direcionar estratégias de combate à criminalidade.

Exemplos do uso de Big Data Analytics por grandes empresas

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Organizações globais de grande porte já perceberam o valor do Big Data Analytics para as suas atividades e o utilizam regularmente para uma série de atividades cruciais do dia a dia. Conheça alguns exemplos:

Amazon

A Amazon se notabilizou pelo uso do Big Data mesmo antes de o termo se tornar tão estabelecido quanto é hoje.

A loja é reconhecida pelo nível de detalhamento dos dados que coleta sobre os hábitos de consumo de seu público, e cada interação, cada clique, ajuda a produzir um perfil detalhado de cada usuário.

O resultado são sugestões extremamente personalizadas de produtos que possam ser do interesse daquela pessoa, às vezes antes mesmo que ela se dê conta de que tal item lhe seja interessante.

Netflix

A Netflix construiu um império de mídia a partir do uso inteligente de Big Data, devido ao volume colossal de informações produzido diariamente pelos seus assinantes.

Os dados são usados para identificar os gostos de um espectador e, com base nessa informação, deixar o algoritmo recomendar conteúdo similar. A abordagem ajuda a manter o consumidor engajado na plataforma e manter a assinatura.

Dados também norteiam a estratégia criativa da empresa. A produção de conteúdo original é orientada pelos dados para criar filmes e séries com maiores chances de sucesso.

Nubank

A análise de dados é um dos pilares do Nubank, e a empresa leva em conta essas informações em todas as etapas da relação com o cliente.

A partir do Big Data, a empresa pode definir se uma pessoa é aprovada ou não e os riscos vinculados àquele perfil para chegar a uma oferta de crédito mais adequada.

O sistema também é importante para detectar em tempo real comportamentos incomuns do cliente para barrar uma transação que pode ser fraudulenta e evitar prejuízos.

NASA

Uma das maiores agências científicas do mundo lida com volumes gigantescos de dados todos os dias, e a análise dessas informações apoia uma série de projetos.

Com seus satélites, por exemplo, a agência é capaz de monitorar mudanças climáticas e acompanhar fenômenos meteorológicos, como furacões.

Os supercomputadores da NASA podem ser usados para simular massas de ar e água pelo planeta e caçar exoplanetas, estudar buracos negros e projetar veículos espaciais.

Excepcionalmente durante a pandemia de Covid-19, a agência também permitiu o uso de seus supercomputadores para análise de dados em pesquisas com o intuito de combater o vírus.

O poder de análise de dados foi usado no mapeamento genético a fim de identificar pessoas em risco, estudar novas possíveis drogas e até compreender as particularidades do coronavírus.

Como tornar sua empresa mais data driven com Big Data Analytics

Uma empresa data driven é aquela que já entendeu a importância da análise de dados e a utiliza regularmente em seus processos. Trata-se de uma visão diferente dos negócios, menos baseada em “achismos”, como intuições ou experiências, e mais em evidências sólidas.

A transição para a mentalidade data driven deve ser bem planejada. Uma organização que pretende incorporar essa cultura analítica precisa ter profissionais capacitados para lidar com esses dados.

Uma implementação inadequada pode fazer com que a empresa tenha em mão um volume enorme de dados, mas não os saiba usar estrategicamente por falta de capacitação.

O profissional treinado para lidar com essas informações pode separar o que é relevante do que é desnecessário para aplicações efetivas de Big Data Analytics.

Outra parte central desse processo é a adaptação da cultura. Nem sempre equipes e gestores estão preparados para não apenas lidar com essa realidade, mas para entender o valor dos dados nas operações.

A gerência que privilegia experiências próprias no lugar das evidências apresentadas pela análise de dados está cometendo um engano. O Big Data contempla muito mais informações em um dia do que uma pessoa acumulará em sua vida inteira.

Por fim, é importante ter as ferramentas corretas para trabalhar com Big Data Analytics. As soluções tecnológicas que realizam a coleta e cruzamento de todas essas informações e produzem os relatórios são parte crucial da transição para o data driven.

Em uma empresa que valoriza o uso de dados, essas soluções passam a ser centrais para os negócios, então a escolha deve ser feita com critério, de acordo com as necessidades de cada organização.

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Conclusão

Por mais que o Big Data seja uma parte fundamental da economia global, acumular um volume imenso de dados, por si só, não vai tornar um negócio mais rentável.

Nesse sentido, o Big Data Analytics é a chave para desbloquear o verdadeiro poder desse mar de informações, muitas vezes aparentemente desconexas.

Empresas que se preparam, tanto na parte humana quanto na tecnológica, para uma operação data driven serão aquelas que conseguirão canalizar essa potência para incrementar suas atividades.

A partir dessa transição, é possível antecipar tendências de mercado, enxergar padrões para entender o passado, interpretar o presente e até mesmo prever o futuro de olho em decisões mais acertadas e menores taxas de erro. 

Conheça nossas soluções de Big Data Analytics ou fale com nossos especialistas para saber mais.

Big Data Analytics: O que é, e como as empresas aplicam
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