Big Data -

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Big Data
O que é Big Data? Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.
Volume: diz respeito à quantidade de dados de fontes variadas adquiridos pelas empresas. O volume inclui dados financeiros, de redes sociais ou de máquinas, dependendo do segmento que se refere.
Velocidade: apontada como uma das principais características do Big Data. Afinal, conforme as tecnologias foram avançando, os dados passaram a ser transmitidos em uma velocidade muito maior. Em uma rede social ou com um software de gestão, você consegue coletar informações em tempo real.
Variedade: seriam os formatos em que os dados são gerados, sejam eles estruturados em números, databases, ou não. No caso dos dados não estruturados, podem se basear em documentos de texto, transações financeiras, e-mails, vídeos, áudios ou outros. Neste caso, o entendimento e interpretação humanos tornam-se necessários.
Qual o potencial do Big Data?
O crescimento exponencial do volume de informações gerado é visível. Ignorar os dados disponíveis é um erro que pode levar o negócio ao fracasso. Afinal, é por meio deles que você pode prever tendências e mudanças no mercado de atuação.
Por isso, mais que ter acesso a uma grande quantidade de dados, é necessário tratá-los de maneira correta. O ideal é fazer uma análise aprofundada para encontrar respostas certas, que visem a quatro principais objetivos:
· redução de custos;
· economia de tempo;
· desenvolvimento de produtos e otimização de ofertas;
· otimização das tomadas de decisão.
A idéia é que essa ferramenta ajude a:
· identificar falhas, defeitos e problemas praticamente em tempo real;
· criar promoções a partir dos hábitos de compra do cliente;
· detectar comportamentos fraudulentos antes de prejudicarem o negócio;
· recalcular carteiras de risco.
O propósito do Big Data é fazer a análise de dados e é aí que está a inteligência do processo. Sem uma avaliação meticulosa e precisa, é impossível saber qual é o melhor caminho.
Mas o que efetivamente significa a análise de dados? A idéia é encontrar padrões comportamentais para monitorá-los e, sempre que houver alguma alteração, tomar a decisão certa. É o caso de sua empresa vender o produto X, mas identificar que o número de comercializações está em queda porque o item Y é similar, porém mais resistente. Nesse caso, antes de perder fatia de mercado, você pode substituir a mercadoria para evitar outros prejuízos.
Ao longo das últimas décadas, a quantidade de dados gerados tem crescido de forma exponencial. O surgimento da internet fez sairmos da era do terabyte para o petabyte, e a internet das coisas aumentou de forma abrupta a quantidade de dados gerado. Em 2015, entramos na era do zetabytes, e atualmente geramos mais de 2,5 quintilhões de bytes diariamente. A esta quantidade enorme de dados foi dado o nome de big data. Este termo surgiu em 1997 e seu uso foi utilizado para nomear essa quantidade cada vez mais crescente e não estruturadas de dados sendo gerados a cada segundo. Atualmente o big data é essencial nas relações econômicas e sociais e representou uma evolução nos sistemas de negócio e na ciência. As ferramentas de big data são de grande importância na definição de estratégias de marketing, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões mais inteligente. A essência do conceito está em gerar valor para negócio. No que tange a ciência, o surgimento do big data representou a criação de um novo paradigma (4° paradigma) sendo concebido um novo método de avançar as fronteiras do conhecimento, por meio de novas tecnologias para coletar, manipular, analisar e exibir dados, construindo valor agregado com as análises geradas.
Como funciona o Big Data - Empresas de diversas indústrias começam a enxergar a importância do controle de dados. E o cruzamento e análise desses dados seria o chamado Big Data Analytics. O grande segredo é unir os “robôs” que coletam dados ao trabalho humano estratégico e inteligente. Existem inúmeros exemplos de como atrelar o Big Data ao trabalho, na prática. Geralmente, a análise realizada determina padrões e melhora processos.
Na indústria - Em uma indústria, o acompanhamento de Big Data permite a configuração de alertas em casos de falhas nas máquinas em tempo real, por exemplo. Pode ajudar a entender processos e otimizá-los.
Redes sociais - Ao monitorar as redes sociais, você pode analisar menções de palavras-chave da sua empresa. O que as pessoas estão falando sobre ações ou produtos? É algo positivo ou negativo? Categorizar e estruturar dados vindos de mídias sociais faz parte desse Big Data Analytics.
Hábitos de compra - Você também consegue analisar hábitos de compra do cliente por meio do Big Data em sites e e-commerces. Os dados permitem que você crie promoções mais assertivas, baseadas em tendências e personalizações.
Recursos humanos - A área de Recursos Humanos também tem várias informações sobre funcionários, como relacionadas à assiduidade e produtividade.
Área financeira - Em um banco, o Big Data detecta comportamentos fraudulentos e minimiza riscos ao negócio. Já em um hospital, os registros de pacientes podem ser suficientes para criar insights para melhorar a assistência e atendimento. Independentemente do segmento, se você souber como gerenciar o Big Data, também conseguirá extrair idéias para fazer sua empresa crescer. Quem sabe, assim, você alcançará resultados com a mesma velocidade que chegam os dados.
Como aplicar o Big Data na sua empresa?
O trabalho que permite cruzar os dados e, a partir disso, interpretá-los é o Big Data Analytics. Essa ferramenta permite extraí-los, organizá-los, tratá-los e entendê-los para, então, transformá-los em informações úteis para o negócio. Vários são os exemplos que demonstram o uso dos dados no seu negócio. Primeiramente, você precisa entender que há três tipos:
social data: são aqueles derivados das pessoas que ajudam a identificar comportamentos para atuar de forma direcionada. Por exemplo: pesquisas feitas no Google e comentários nas redes sociais;
enterprise data: são gerados por organizações, como nos setores de RH, financeiro, produção etc. Contribuem para mensurar a produtividade e identificar gargalos;
personal data ou data of things: são originários de dispositivos conectados à internet, como TVs, carros e geladeiras. Tem como base a Internet das Coisas (IoT, ou Internet of Things). Um exemplo seria usar as informações de um aplicativo de trânsito para alimentar painéis eletrônicos na cidade a fim de informar sobre o tráfego.
Diante desse contexto, a aplicação do Big Data depende da realidade da sua empresa. É fundamental contar com a ajuda da tecnologia para coletar e filtrar os dados, com o propósito de utilizá-los conforme as suas necessidades.
Por exemplo: se você tem um site ou aplicativo de saúde e bem-estar, pode cruzar os dados dos usuários como localização, idade, peso, altura, sexo etc. —para verificar qual doença tem ocorrência mais provável em determinada região. Assim, pode traçar estratégias específicas, caso dos artigos sobre esse assunto para o blog.
Já uma empresa fabricante de aviões tem a possibilidade usar sensores para identificar quando é necessário que a aeronave faça alguma parada para reabastecimento ou se é possível chegar ao destino sem interromper a viagem.
Controle de qualidade
As variáveis abrangidas nesse critério são muitas, como defeitos por unidade, rendimentos de primeira passagem, taxas de preenchimento e outras. Elas podem até incluir os fornecedores, a capacitação dos colaboradores e as condições ambientais no momento da produção.
Todos esses itens podem ser analisados com o Big Data. Os dados de produção, inclusive, são passíveis de integração a outros, o que facilita a identificação e a eliminação de gargalos e fatores de lentidão.
Um exemplo de controle da qualidade pode ser verificar com a FarmLogs. A empresa de gerenciamento de produçõesagrícolas faz a mineração de dados para prever cenários de colheitas futuras, estado da vegetação e condições de plantio. Assim, os fazendeiros conseguem aumentar significativamente sua produtividade.
Financeiro
Esse setor está relacionado a todos os outros da empresa e a visualização de seus números é fundamental para verificar a saúde do negócio. É o caso do setor de vendas, que geralmente desconhece o custo de produção para cada um dos itens. Ou do marketing, que nem sempre sabe qual mercadoria tem menor margem de lucro para empregar esforços naquelas que trazem mais lucratividade.
Por meio de algoritmos complexos, o banco dos Estados Unidos JP Morgan, por exemplo, prevê tendências para indicar aos seus investidores qual é o melhor momento para comprar e vender ações. A mesma lógica pode ser aplicada internamente para a empresa, com a análise de dados de outros setores e comparação com os índices financeiros.
O Big Data é uma ferramenta bastante útil para o seu negócio. Ele faz parte de um processo complexo de transformação digital, que ajuda a sua empresa a conquistar competitividade e maior satisfação dos clientes.