Conheça a tendência "Big Data Analytics 3.0” e saiba como a usar para aumentar a competitividade internacional da sua empresa.
Na última década, o volume de dados gerados e disponíveis, nomeadamente para apoio à decisão empresarial, tem vindo a crescer exponencialmente, impulsionado pelo incremento das tecnologias de criação, extração e armazenamento de dados, bem como pela criação de outputs como os que, por exemplo, resultam de equipamentos que ligam à Internet das Coisas (IoT).
O QUE É O BIG DATA?
O conceito de Big Data – grandes quantidades de dados – refere-se a conjuntos de dados cuja dimensão extrapola a capacidade das ferramentas e software tradicionais para captar, armazenar, gerir e analisar os dados. Tem um potencial impacto positivo no marketing e operações, designadamente por, depois de analisados os dados e transformados em informação, permitir uma tomada de decisões mais sustentada.
Repare-se, por exemplo, na quantidade de informação presente no Facebook, numa grande superfície ou no Google, sendo, de facto, a sua mais importante fonte de valor. Se, no passado,
esta enorme quantidade de dados era frequentemente desperdiçada e não transformada em informação útil, atualmente é possível às organizações identificar tendências a partir de dados indiretos e não estruturados em várias plataformas, podendo reagir e atuar com base nos resultados da análise desses dados.
Por esta razão, o conceito de Big Data não deve ser desligado do de Analytics – metodologias de análise – imprescindível para que estes dados sejam transformados em conhecimento utilizável.
ESPECIFICIDADES DO BIG DATA
Com frequência, o termo Big Data é referido como buzzword, num contexto em que se pretende referir aplicações de análise de informação, sendo esta realizada de uma forma mais inteligente e eficaz.
Porém, o conceito vai muito para além disso; na realidade as organizações que utilizam Big Data tiram partido de informação em tempo real que pode ser obtida a partir de sensores, através de identificação por rádio frequência ou outros equipamentos, com o intuito de conhecerem melhor e mais profundamente o ambiente empresarial e as tendências de mercado, com impacto ao nível do seu esforço de marketing como, por exemplo, no lançamento de novos produtos.
Esta abordagem analítica de grandes quantidades de dados tem na sua génese, e face à abordagem tradicional de análise de dados, três grandes especificidades:
- Consideram-se os fluxos de dados e não blocos fechados;
- Privilegia-se, na organização, os desenvolvedores de produtos e de processos e especialistas de dados face aos ‘meros’ analistas de dados;
- A análise dos dados deixa de ser restrita à área da tecnologia para passar a integrar o core business da empresa e as funções operacionais.
Como referido, Big Data e Analytics são frequentemente mencionados em conjunto, em contextos de utilização de novas e sofisticadas formas de análise a partir de grandes quantidades de dados e tradução desse conhecimento de mercado em vantagens competitivas.
No entanto, Big Data designa mais do que simples bases de dados, integrando caraterísticas que distinguem estes dados de conceitos mais tradicionais. São conhecidas como os 3 V’s do Big Data.
Estima-se, hoje, que mais dados atravessam a Internet a cada segundo do que o que estava armazenado em toda a Internet há apenas 20 anos. Isto dá às empresas uma oportunidade de trabalhar com enormíssimas quantidades de dados em série - e não apenas a partir da Internet.
Para muitas aplicações, a velocidade de criação de dados é ainda mais importante do que o volume. A informação em tempo real (ou quase em tempo real) torna possível que uma empresa seja muito mais ágil do que os seus concorrentes, já para não referir os analistas das Bolsas de Valores, onde a velocidade da informação é crucial.
Os grandes dados podem assumir diversas formas: mensagens, atualizações na internet, imagens em redes sociais, leitura de sensores, sinais GPS de telemóveis e muito mais, sendo que muitas das mais importantes fontes de dados são relativamente novas. As enormes quantidades de informação das redes sociais, smartphones e outros dispositivos fornecem enormes fluxos de dados ligados a pessoas, atividades e locais, o que faz com que as tradicionais bases de dados, que armazenavam a maioria das informações organizacionais, não sejam hoje adaptadas ao armazenamento e processamento desta variedade de dados.
A estas três caraterísticas do Big Data – os 3 Vs – há quem acrescente, por vezes, outras duas: veracidade e variabilidade, referindo-se a primeira à credibilidade dos dados e o segundo termo à sua capacidade de variação.
Porém, é inquestionável que estas enormes quantidades de dados apenas poderão ser transformadas em informação útil se forem utlizadas técnicas avançadas de captação, armazenamento e análise. O que nos leva ao conceito de Analytics.
O QUE É ANALYTICS?
Analytics é a disciplina que aplica ciências matemáticas na análise de dados, com o propósito de a informação daí resultante poder fundamentar decisões otimizadas. Serve para converter grandes quantidades de dados em informação clara, compreensível e acionável para a tomada de decisões.
Como outros conceitos ligados às organizações, e até mesmo a própria internet, esta abordagem de análise de dados tem vindo a evoluir, pelo que a presente nomenclatura do conceito conta já com os termos Analytics 1.0, 2.0 e 3.0. A figura 1 ilustra esta evolução.
Figura 1 – Evolução da tipologia de análise de dados
Diferentes tipos e fases de análise de dados surgiram com a revolução dos grandes dados. Os três tipos mais comuns de análises – descritiva, preditiva e prescritiva – são soluções interligadas que ajudam as empresas a tirar o máximo partido dos grandes dados, em diferentes momentos e com resultados distintos, como esquematizado na figura 2.
Figura 2 - Os diferentes tipos de Analytics
