Analisar dados em grande escala tem se tornado fundamental para empresas e até mesmo em processos eleitorais. Nesse cenário de grande quantidade de dados em rede, diversas estratégias estão sendo usadas por meio do cruzamento deles, com o objetivo de se obter informações valiosas para orientar o processo decisório. Você conhece o Big Data Analytics, tecnologia protagonista para os gestores que procuram usar seu conhecimento privilegiado em tomadas de decisões?
Então, siga a leitura, pois, a seguir, vamos explicar em detalhes do que se trata essa solução e o que ela pode oferecer para as empresas!
O que é o Big Data Analytics
Big Data Analytics nada mais é que do um grande volume de dados, mas o importante não é esse grande volume de dados, e sim o que empresas podem fazer com ele. Essa tecnologia forma uma base para se obter informações de um ambiente. Assim, tal processo tem como objetivo colher, inspecionar, tratar e modelar dados com principal objetivo de obter insights a respeito de vários aspectos.
O termo Big Data e a importância da análise de dados não deveriam ser novidades para ninguém, pois, desde os anos 50, tempos antes de alguém pensar nesse conceito, investidores e empresas já analisavam dados, mesmo de maneira simples, manual e básica, para obter informações e descobrir direções.
Porém, só recentemente o mercado enxergou o potencial de Big Data Analytics para influenciar os negócios. Isso se deu por conta do advento de novas tecnologias, que permitem que análises sejam feitas de maneira automática, possibilitando uma varredura de grandes quantidades de dados com altíssima velocidade e com maiores índices de precisão.
O mercado de Big Data Analytics tem influenciado o mundo de forma surpreendente. Essa tecnologia se mostra interessante também na política, em que os candidatos a utilizam para aumentar seu alcance nas redes. No Brasil, desde 2014, essa inovação tem sido usada para esse fim e tem se tornado uma importante arma do marketing político para as eleições.
Diferentes tipos de Big Data Analytics
Análise preditiva
A análise preditiva (ou predictive analytics) usa métodos avançados para obter informações. Essa análise se propõe a fazer uma varredura dos dados para obter respostas para algumas perguntas como “o que vai acontecer?” e “o que é provável que aconteça?”, se caracterizando por técnicas como análise de regressão, previsão e estatísticas.
Desse modo, é considerado um método avançado pelo fato de combinar técnicas de estatística, mineração de dados e aprendizagem de máquina para encontrar a informações valiosas em grandes quantidades de dados. A característica marcante nessa técnica é que ela trabalha com probabilidade e predições.
Análise prescritiva
Outra técnica bem conhecida em Big Data Analytics, a análise prescritiva tem como objetivo responder à seguinte pergunta: “o que pode acontecer se tomarmos essa medida?”. Tendo isso em vista, ela é um pouco mais provida que a análise preditiva, pois tem como objetivo traduzir as previsões em planos viáveis para o negócio em questão.
A análise prescritiva ajuda os gestores a decidirem qual é o melhor caminho a ser seguido, o que é realmente viável a ser implementado. Para isso, existem duas abordagens principais: simulação e otimização. A simulação é usada para identificar comportamentos futuros do sistema, com diferentes informações. Já a otimização usa programação linear para buscar e identificar o melhor resultado para um negócio.
Análise descritiva
A análise descritiva de dados, por sua vez, responde à seguinte pergunta: “o que está acontecendo?”. A partir da resposta, a empresa pode analisar dados para obter as informações relativas a esse cenário, como perda de clientes, mau desempenho em uma determinada área, ou até mesmo baixa em vendas de um produto específico.
Essa análise torna possível a tomada de decisões imediatas pelos gestores com uma grande margem de segurança, já que é feita tendo como base dados concretos. As informações geralmente são mostradas em gráficos de barras e tabelas, de forma que possibilite ao gestor ter uma visão ampla do que foi analisado.
Podemos resumir a análise descritiva como uma forma de visualizar os dados, possibilitando entender como a base de dados tem se organizado, e o mais importante: o que essa base de dados nos traz de informação sobre o momento atual.
Análise diagnóstica
Todas as análises foram feitas com base em perguntas e, com a análise diagnóstica, não é diferente. Nela, é feita a varredura em cima dos dados, buscando responder à questão “o que aconteceu?”, ou “por que aconteceu?”. Para descobrir as causas e motivos, a análise diagnóstica usa técnicas como drill-down, descoberta de dados, data mining e correlações.
Com as quatro análises citadas acima, o gestor terá um relatório bem detalhado do andamento da empresa. É importante fazer uso dessas técnicas para que as tomadas de decisões sejam feitas com mais segurança. Dessa forma, será possível reduzir despesas e evitar imprevistos.
Principais benefícios do uso do Big Data Analytics
Há alguns anos, as empresas perceberam o grande potencial do Big Data Analytics como ferramenta de apoio estratégico. Os gestores têm empregado a filosofia com o objetivo simples de otimizar processos de trabalho e adquirir informações valiosas sobre as tendências de mercado, comportamento de clientes e suas expectativas.
Para se ter uma ideia do crescimento da influência dessa tecnologia por aqui, em 2016, o Brasil foi o país que mais investiu em aplicações de Big Data Analytics na América Latina, gerando uma receita de US$ 1,16 bilhão, ou seja, somos o país mais maduro no uso dessas aplicações.
Isso não se dá por acaso, afinal, o uso das informações obtidas com essa inovação pode levar a empresa a reduzir custos, tempo e a desenvolver novos produtos e ofertas otimizadas, além de dar ao gestor uma visão ampla, levando a decisões mais inteligentes e possibilitando que falhas sejam encontradas com mais facilidade, e em tempo real.
Como você pode ver, vale a pena investir nessa tendência. Big Data Analytics é o guia de todo empreendedor de sucesso que queira usar o conhecimento privilegiado para tomadas de decisões inteligentes. Se você ainda não trabalha com essa ferramenta, pode estar deixando passar despercebidas algumas informações bastante relevantes.
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