Com a análise avançada de dados, o Big Data Analytics, as empresas podem extrair valor e insights em tempo real para a tomada de decisão.
Big Data Analytics. Esse vai ser um dos conceitos que estarão em alta nas organizações em 2020, como já mostramos em outra publicação aqui no Mundo + Tech. Se você aposta também nos dados para alavancar seus negócios, sabe da importância deles para gerar oportunidades.
O desafio, porém, vem do grande volume de dados gerado diariamente, que tornou mais complexa a extração de valor e de insights a partir dos métodos analíticos tradicionais (conhecido como Big Data). Ainda mais quando há necessidade de uma tomada de decisão em tempo real.
Então, como romper essa complexidade e interpretar os dados de maneira mais ágil e eficiente? Uma análise avançada é a resposta. Isso é possível com o Big Data Analytics, porque ele reúne aplicativos complexos embarcados com:
- Algoritmos estatísticos;
- Modelos preditivos;
- Análises de cenário do tipo “e se?”.
Tudo isso vem integrado a diversos sistemas de análise de alto desempenho. Com esse conjunto em mãos, é possível descobrir padrões ocultos, correlações entre cenários, tendências de mercado e preferências do cliente. Tudo de forma imediata para seu negócio.
Já deu para perceber os benefícios de uma análise avançada para o seu negócio, não é?! Eles incluem identificar novas oportunidades de receita, criar ações de marketing mais assertivas, melhorar o atendimento ao cliente e eficiência operacional e, claro, garantir vantagem competitiva.
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O que é uma análise avançada de dados?
Aplicativos de Big Data Analytics permitem que cientistas de dados e outros profissionais da sua empresa analisem um volume grande de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados (geralmente não explorados por análises tradicionais).
Ou seja, se antes era difícil extrair valor de fluxo de cliques em sites da internet, logs de servidores web, conteúdos de mídia social, textos de e-mails de clientes, respostas de pesquisas, registros de telefones e dados gerados por dispositivos IoT, agora essa tarefa é menos burocrática.
Para essa extração acontecer, alguns cientistas de dados têm adotado um repositório primário para o armazenamento de dados brutos. Já nessas arquiteturas, é possível analisá-los diretamente em um cluster escalável de servidores computacionais.
Assim, sua equipe consegue organizar, configurar e particionar os dados de forma adequada para garantir um bom desempenho ao realizar a integração ELT (Extract, Load, Transform) – transferir os dados brutos de um servidor de origem para um de destino – e as consultas analíticas.
Com os dados prontos, é o momento de usar as aplicações de análise avançada para extrair valor e insights para os seus negócios. Essas ferramentas podem ser usadas para:
- Mineração de dados: que vai vasculhar o conjunto de dados para buscar padrões;
- Análise preditiva: que vai criar modelos para prever comportamentos do cliente e outras situações;
- Machine Learning: que vai utilizar algoritmos para analisar o conjunto de dados e ensinar uma máquina;
- Deep Learning: que é uma ramificação mais avançada do Machine Learning.
Os desafios do Big Data Analytics
Pode até parecer que apoiar as estratégias de negócio da sua empresa em aplicativos de Big Data Analytics pode ser algo custoso. De fato, logo quando o conceito ganhou forma, os sistemas de Big Data eram implantados no modelo on-premise (nos servidores de uma organização).
Mas isso mudou com a popularização da computação em nuvem. Essa tecnologia de alto poder de processamento permite executar essas ferramentas pelo tempo que você precisar, podendo desativá-las após o uso. Sem contar que os provedores de soluções cloud trabalham num modelo as a Service, com preços baseados no uso e que não exigem licenças de software.
Uma vez que implantar uma solução de análise avançada não seja mais uma barreira, ainda é importante se atentar a outro ponto: a qualificação profissional. Interpretar os dados e transformá-los em informação exige certas habilidades que sua equipe pode não ter ainda. Então é preciso colocar na balança: melhor capacitar o time ou ter um alto custo na contratação de alguém externo?
Big Data Analytics: transforme o seu negócio
Analisar de forma avançada os dados é conseguir trazer inteligência aos negócios, mais eficiência operacional, lucros maiores e clientes mais satisfeitos. Imagine, por exemplo, a cadeia de suprimentos da sua empresa.
Com Big Data Analytics e métodos quantitativos, você escala a tomada de decisão, que vai além da análise dos dados armazenados no Sistema de Gestão Empresarial (ERP, em inglês) e na Gestão de Supply Chain (SCM). Isso porque você terá insights eficazes a partir de fontes interna e externa de dados, beneficiando toda a estrutura do seu negócio.
Viu como apostar em análise avançada vai trazer vantagens para o seu negócio? Nos últimos anos, essa inovação tem sido cada vez mais adotada por varejistas, empresas de serviços financeiros e de energia, seguradoras, entre outras.
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