Big Data Analytics

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Big Data Analytics. 
 
 
 
Quando se fala em tecnologias que impulsionam a inovação nas empresas, um dos 
termos mais recorrentes é o de Big Data Analytics. Essa estratégia está associada com a 
capacidade de tomar decisões fundamentadas em dados sólidos e confiáveis, além de ser 
essencial para quem deseja reduzir custos e riscos, economizar tempo e adquirir uma 
visão ampla dos negócios. 
Para aprender mais sobre essa tecnologia e entender como ela contribui com as 
empresas, acompanhe as informações a seguir! 
O que é Big Data Analytics? 
O termo Big Data Analytics refere-se a um conjunto de práticas que analisam uma 
quantidade imensa de dados em bases estruturadas e não-estruturadas, disponíveis na 
rede. Seu objetivo é obter insights valiosos que orientem as companhias nas tomadas de 
decisão. 
Esse conceito está fundamentado em três características: volume, variedade e 
velocidade. Ou seja, são bases muito grandes, praticamente impossíveis de serem 
compreendidas e analisadas manualmente; são variadas, dispostas em arquivos de 
diferentes tipos e formas; mas também têm dados gerados em alta velocidade e em 
tempo real. 
https://www.actionlabs.com.br/insights/custa-caro-viabilizar-um-projeto-para-inovar/
Por conta disso, elas requerem uma série de técnicas para coleta, processamento, 
filtragem e interpretação a fim de extrair informação para gerar conhecimento. Dessa 
forma, é possível tomar decisões de maneira rápida e obter melhores resultados. 
Como funciona? 
Os algoritmos de Big Data recebem as bases como entrada e processam essas 
informações em busca de padrões e insights interessantes para o negócio. Assim, eles 
são capazes de identificar possíveis cenários e de apontar oportunidades que podem ser 
exploradas pelos gestores. 
A partir de dados históricos, por exemplo, é possível buscar correlações entre fatos que 
ocorreram, estabelecendo uma relação de causa e consequência, e traçar uma previsão 
para o futuro. Se, no passado, quando A aconteceu, o resultado foi B, existe uma grande 
possibilidade de que, no futuro, o efeito B aconteça de novo, caso A ocorra. 
Esse modelo, chamado de análise preditiva, pode ser aplicado para entender o 
comportamento do mercado com a tentativa de antecipar oportunidades de lucro ou 
riscos. Mas também é aplicado no relacionamento com o consumidor para entendimento 
de suas necessidades. 
Aplicação prática do modelo preditivo 
Um exemplo claro dessa análise é o projeto Ei, Doutor, que cruza dados do perfil de 
saúde do usuário com outras informações sobre o plano de saúde, plano odontológico e 
seus medicamentos. 
Assim, caso o usuário com um determinado comportamento seja cardiopata, o sistema 
consegue prever que pessoas com o mesmo comportamento têm maior probabilidade de 
sofrer com a mesma condição. Ou seja, a empresa que faz a análise e o plano de saúde 
conseguem atuar preventivamente, oferecendo conhecimento personalizado para os 
usuários. 
Ainda existem outros tipos de análise, que se concentram em explicar o passado, 
compreender causas para os eventos ocorridos e entender o que deve ser feito no futuro. 
Como pode ser usado no negócio? 
O Big Data Analytics é usado para reduzir custos e preparar a empresa para situações de 
contingência. Um exemplo disso é manutenção preventiva, que consegue prever a 
quebra ou o mau funcionamento de um equipamento importante na linha de produção. 
Dessa forma, a equipe interna é capaz de realizar o suporte nesse ativo antes mesmo 
dele apresentar algum defeito que comprometa as operações. 
É fundamental também para basear o planejamento estratégico e nortear os 
investimentos com a certeza de sucesso. As metas podem ser definidas com base em um 
conhecimento amplo da situação da empresa e do mercado, fruto de análises 
aprofundadas dessa quantidade massiva de dados. 
https://www.actionlabs.com.br/projetos/ei-doutor/
Vamos voltar ao exemplo citado dos clientes: com essa tecnologia, a gestão também 
consegue segmentar ofertas e sugerir itens novos para os consumidores, com base 
naquilo que eles já compraram ou demonstraram interesse. Isso é fundamental para 
fortalecer o relacionamento e garantir a fidelização. 
O uso de dados vai guiar a empresa na personalização da experiência de seu público e 
na criação de um valor único para as pessoas que entraram em contato. Da mesma 
maneira, esses insights servem de premissa para a melhoria dos produtos e nos 
processos, com base nas expectativas dos compradores. 
Ou seja, é uma tecnologia importante para gerar mais controle a gestão na relação com 
os clientes, no processo criativo e produtivo. Assim, a companhia é capaz de 
implementar inovação e se destacar no mercado. 
A análise de dados é uma das estratégias mais comentadas nos tempos modernos, 
justamente por conta de seus benefícios e da revolução que provoca internamente, com 
geração de mais conhecimento e domínio para o gestor. Assim, é possível gerenciar os 
recursos com facilidade e crescer de maneira sólida, ágil e bem planejada. 
 
https://www.actionlabs.com.br/insights/produtos-de-sucesso/
https://www.actionlabs.com.br/insights/testes-e-prototipacao-como-parte-do-processo-criativo/