A tecnologia de Big Data Analytics é, atualmente, uma aliada das empresas no que diz respeito à análise de dados dentro de uma estratégia de negócios que visa ser mais eficiente e precisa nas decisões. Com a digitalização dos setores da economia e a expansão tecnológica, a quantidade de informações tornou o processo de avaliação muito mais complexo para ser feito manualmente, demandando, portanto, sua automação.
A qualidade da resposta do Big Data Analytics é fundamental para que as organizações mantenham a competitividade. De acordo com o site Voitto, a tecnologia leva em consideração o volume, a velocidade, a variedade, a veracidade e o valor ao examinar os dados.
Navegue pelo conteúdo e entenda os principais aspectos da tecnologia:
- O que é Big Data Analytics
- Efeitos no negócio
- Tomadas de decisão
- Facilidade para desenvolver produtos e serviços
- Custos reduzidos e eficiência operacional
- Investimentos mais rentáveis
- Tipos de Big Data Analytics
- Análise descritiva
- Análise diagnóstica
- Análise preditiva
- Análise prescritiva
- Futuro do big data e analytics
O que é Big Data Analytics
Como o nome sugere, o Big Data Analytics trabalha com a análise de dados em grande escala, sendo eles estruturados ou não. No caso dos estruturados, o processamento acontece de forma mais completa e organizada em um banco de dados. Já os não estruturados precisam de organização. Em ambos os casos, a tecnologia incorpora a inteligência de algoritmos complexos para estabelecer modelagens, prever oportunidades e revelar padrões, como apontou o site da Neoway.
As características que completam o conceito são listadas a seguir.
- Volume: diz respeito ao volume de dados a ser tratado, os quais figuram nas faixas peta, zetta e brontobytes.
- Velocidade: o intuito de processar as informações em tempo real guia essa característica para uma abordagem rápida.
- Variedade: a partir da crescente demanda no âmbito do volume e velocidade, a diversidade se torna mais constante. Há, neste ponto, a diversidade das fontes de dados e de suas interpretações.
- Veracidade: para orientar as ações futuras é preciso, antes, filtrar quais dados são verídicos e atuais.
- Valor: o bom resultado depende, também, de uma boa infraestrutura. Portanto, para que esses dados agreguem valor à empresa, é necessário investir.
Efeitos no negócio
Conhecer o mercado em que está inserido, prever os movimentos do público-alvo, identificar padrões e operar de maneira mais consciente são características fundamentais para o bom desempenho de uma companhia. Por isso, o emprego da tecnologia em questão pode ser um impulsionador do negócio. Nesse sentido, destacam-se alguns pontos, confira.
Tomadas de decisão
Um dos principais benefícios da aplicação da tecnologia de Big Data Analytics nos negócios é o caráter assertivo da análise feita. Com os dados coletados e processados, é possível fazer uma leitura mais clara do mercado.
Dessa maneira, os líderes podem tomar as decisões baseadas em dados, reduzindo, portanto, a possibilidade de erros.
Facilidade para desenvolver produtos e serviços
Desenvolver produtos e serviços que atendam às necessidades do público-alvo se torna muito mais fácil quando há uma análise preditiva dos dados. Uma base robusta possibilita o acesso ao comportamento do nicho de mercado que se pretende atingir. Assim, se leva em consideração os padrões existentes, para antecipar tendências.
Ao entender o caminho que o mercado vai seguir e as demandas dele, criar produtos e serviços que supram essas necessidades se torna mais fácil e pode ser um grande diferencial para o sucesso da empresa.
Custos reduzidos e eficiência operacional
Com o Big Data Analytics é possível reduzir os custos e ter maior eficiência operacional. Antes, o que demandava uma organização não centralizada, agora pode ser agrupado em um mesmo ambiente. Ou seja, ao invés de usar inúmeras ferramentas para extrair insights e ter vários bancos de dados dispersos, a empresa combina o armazenamento e a análise de forma mais centralizada.
Como consequência, também, há aumento de produtividade, uma vez que os esforços impostos no modelo anterior vão se diluir.
Investimentos mais rentáveis
Para manter a saúde financeira da organização, o cuidado com os investimentos deve ser priorizado. O Big Data Analytics cumpre esse papel ao examinar os riscos e oportunidades no mercado. Dessa forma, a empresa deve optar pelo caminho que lhe ofereça retornos mais satisfatórios e rentáveis.
Tipos de Big Data Analytics
A análise dos dados pode ter diferentes aplicações, o que permite que a empresa escolha o tipo mais adequado para alcançar o objetivo. Os diferentes formatos, portanto, operam como uma ferramenta de apoio estratégico, como mostra o site TechTarget.
Análise descritiva
Fornece uma avaliação geral e resumo dos dados coletados, sendo ela a mais simples das variações. Pode ser usada, por exemplo, para descobrir a efetividade de uma campanha publicitária.
Análise diagnóstica
Na medicina, o diagnóstico propõe examinar uma doença para chegar a uma conclusão sobre a mesma. O mesmo acontece no Big Data Analytics, no qual a análise diagnóstica parte de um problema e busca explicar suas causas.
Análise preditiva
Diferentemente da anterior, a análise preditiva antecipa o problema ou oportunidade. Isso permite que as empresas se preparem para agir. Esta análise utiliza dados históricos de uma organização, por exemplo, para antecipar tendências.
Análise prescritiva
Com uma interação entre análise diagnóstica e análise preditiva, a análise prescritiva recomenda uma ação acerca da ação que a empresa pode tomar.
Futuro do big data e analytics
A inteligência artificial generativa promete ser o próximo nível do big data analytics, na visão de especialistas do mercado. Isto porque ela amplia a velocidade e a capacidade de cruzamento de dados, aumentando o poder de classificação deles, mesmo de forma anonimizada.
Em mercados e serviços, como o de mobilidade, será possível, por exemplo, identificar não apenas padrões de tráfego, mas também classificar o tipo de veículo. Assim, passa a ser possível agrupar esses ativos para análise, de modo que se antecipe padrões de condução do motorista em trechos, manutenções preditivas e outros avanços em prol da eficiência e otimização de custos.
