O grande alvoroço em torno da análise de big data

“A informação é o petróleo do século 21, e a análise é o motor de combustão”

Esta declaração do ex-vice-presidente executivo de pesquisa e consultoria do Gartner, Peter Sondergaard, significa o poder da análise em tornar o big data mais significativo, perspicaz e relevante para o contexto atual dos negócios. O mundo de hoje é impulsionado por dados volumosos que chegam de inúmeras fontes estruturadas e não estruturadas.

Esse “big data” alimenta a maioria das inovações tecnológicas do século 21, como computação em nuvem, inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), blockchain, Internet das coisas (IoT), etc. Embora os dados em si sejam a espinha dorsal da inteligência de negócios , em sua forma bruta é apenas um elefante na sala. Para realmente trabalhar seu charme, ele precisa ser extraído e processado para reunir padrões específicos e insights significativos.

• Definição
• História
• Importância
• Uso de Big Data Analytics na Indústria
• Como funciona?
• Tipos
• Prós e contras
• Vídeo
• Diferenças
• Crescimento de negócios usando ciência de dados
• Ferramentas e tecnologias
• Software de análise de dados
• Tendências

O que é Big Data Analytics e por que é tão relevante no contexto atual?

Em sua definição mais abrangente, a análise de big data é essencialmente uma análise avançada que envolve ferramentas e aplicativos complexos, algoritmos estatísticos e modelagem preditiva impulsionados por sistemas analíticos de alto desempenho. Simplificando, a análise é o processo de analisar minuciosamente conjuntos de dados grandes e complexos coletados de fontes variadas, como redes sociais, plataformas digitais, dados da Internet, logs da web, pesquisas de clientes, registros de vendas, dados de IoT capturados por sensores etc.

O principal objetivo da análise é obter informações críticas, como preferências do cliente, padrões e correlações de dados ocultos e tendências atuais do mercado para ajudar as organizações a tomar decisões de negócios informadas.

Organizações em todo o mundo estão percebendo a importância de executar aplicativos de análise para interpretar a movimentação pela empresa em diferentes formas e silos. Os aplicativos de análise de big data ajudam analistas de dados e cientistas, estatísticos e profissionais de modelagem preditiva a analisar habilmente todas as formas de dados inexplorados que circulam pela organização.

Uma integração e análise crítica de dados corporativos estruturados, semiestruturados e não estruturados permite que as organizações adquiram os insights acionáveis ​​necessários e os aproveitem para tomar decisões estratégicas de negócios.

História e evolução do Big Data e Analytics

O conceito de big data foi inicialmente introduzido em meados dos anos noventa e se referia a volumes crescentes de dados. No início dos anos 2000, o termo foi expandido para abranger variedade e velocidade na criação de dados.

Consequentemente, três dimensões-chave de big data foram identificadas – volume (quantidade de dados coletados), variedade (tipos de dados coletados) e velocidade (velocidade de processamento de dados). Isso ficou conhecido como os 3Vs do big data – volume, variedade e velocidade – um conceito amplamente popularizado pelo Gartner nos anos 2000.

Ele atingiu um nível diferente com a introdução da estrutura Hadoop em 2006. Lançada como uma estrutura de processamento distribuído de código aberto Apache, o Hadoop permitiu que as organizações executassem aplicativos complexos de big data em uma plataforma em cluster criada usando hardware comum.

À medida que o Hadoop e as tecnologias relacionadas continuaram a amadurecer e a evoluir dentro do ecossistema, a análise avançada trouxe mais velocidade e agilidade, permitindo que as organizações se mantenham à frente da curva competitiva.

Importância do Big Data Analytics para Organizações Globais

A análise avançada de dados abrange software e soluções altamente especializados apoiados por poderosos sistemas de computação baseados em nuvem. Isso permite que as organizações aproveitem os dados corporativos da maneira correta; validar modelos de dados existentes; e alavancar novas informações para tomar decisões de negócios mais inteligentes – por sua vez, maximizando a lucratividade.

Ajuda as organizações a obter valor em termos de:

• Maiores oportunidades de crescimento
• Maior eficiência operacional
• Iniciativas aprimoradas de entrada no mercado
• Atendimento ao cliente superior
• Custos reduzidos de armazenamento de grandes volumes de dados
• Tomada de decisão rápida e instantânea usando análises na memória
• Lançamento direcionado de novos produtos e serviços em alinhamento com as necessidades do cliente
• Maior vantagem competitiva no mercado

Big Data Analytics: casos de uso típicos do setor

• Serviços bancários e financeiros

  Ele permite que bancos e instituições financeiras tomem decisões financeiras sólidas, fornecendo insights analíticos robustos sobre grandes volumes de dados não estruturados de clientes.

Leia também: Como usar o Big Data Analytics para melhorar o setor financeiro

• Fabricação

  O Analytics ajuda os fabricantes a economizar custos e aumentar as receitas, fornecendo informações detalhadas sobre cadeias de suprimentos complexas, sistemas de IoT e integridade e manutenção de equipamentos.

• Assistência médica

  O gerenciamento de registros de saúde do paciente, informações de seguro médico e outros dados de saúde do paciente pode ser esmagador devido à enormidade das informações disponíveis.

  A aplicação de análises avançadas permite que os profissionais de saúde obtenham informações úteis que podem ser usadas para fornecer diagnósticos e opções de tratamento mais rápidos.

• Retalho

  A satisfação do cliente é um imperativo fundamental para o sucesso do varejo e os clientes de hoje tornaram-se mais exigentes em termos de suas necessidades pessoais e preferências de marca. Ao alavancar big data e análises, os varejistas agora podem estudar o comportamento de compra do consumidor e prever as principais tendências de compra, permitindo que enviem recomendações personalizadas de produtos e, assim, aumentem o índice de satisfação do cliente.

• Governo

  A maioria das instituições governamentais, especialmente as agências de aplicação da lei, são frequentemente desafiadas a aumentar a produtividade, mantendo orçamentos apertados. As ferramentas de análise de big data ajudam as agências governamentais agilizando as operações principais e fornecendo informações abrangentes que facilitam a tomada de decisões rápida e precisa.

O funcionamento real do Big Data Analytics

O mundo em que vivemos é um grande armazém de dados. Existem trilhões de petabytes de dados gerados todos os dias e as marcas aproveitam os insights desses dados para melhorar suas ofertas de produtos e serviços e, assim, aprimorar as experiências dos clientes. A tecnologia não só influenciou muito a forma como vivemos e realizamos nossas atividades diárias; possibilitou ainda uma coleta e análise sistemática de informações capazes de alterar drasticamente nossas vidas.

Considere isto:

quase todo indivíduo usa um smartphone e está conectado à internet por meio de algum dispositivo ou outro. A mídia social se tornou um divisor de águas na maneira como as pessoas interagem com sua família, amigos, colegas de trabalho e as marcas que usam todos os dias. Essa interconectividade complexa alimentou uma enorme explosão de dados nos canais digitais e sociais. As marcas coletam esses grandes dados, aplicam análises avançadas e extraem insights pertinentes que lhes permitem atender melhor os consumidores.

Tecnologias como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina criaram novos paradigmas de satisfação do cliente, ajudando as marcas a criar experiências de compra mais personalizadas.

As organizações se desdobram para estudar o comportamento humano básico e os padrões de vida intrínsecos para melhorar seus produtos e serviços, impactando assim todos os aspectos de nossas vidas.

Tipos de Big Data Analytics

A análise de big data pode ser amplamente classificada nos seguintes tipos, e os algoritmos desempenham um papel muito importante para garantir a implementação bem-sucedida do tipo certo de análise relevante para as principais necessidades da organização.

• Análise preditiva

  Como o nome indica, o caminho futuro é previsto com antecedência, respondendo a perguntas críticas de 'por que' e 'como' que revelam padrões de dados específicos. As tecnologias avançadas de aprendizado de máquina são aplicadas para aprender em movimento, à medida que novos padrões de dados se apresentam.

• Análise de diagnóstico

  Isso envolve estudar dados passados ​​e identificar a causa da ocorrência de eventos específicos. A análise diagnóstica – também chamada de análise comportamental – identifica e elimina brechas analíticas e fornece insights acionáveis ​​depois de responder sistematicamente às perguntas do 'por que' e 'como'.

• Análise Prescritiva

  Esse tipo se concentra em análises específicas baseadas em um conjunto fixo de regras e recomendações para prescrever um modelo analítico claro para o negócio. A análise prescritiva facilita a automação da tomada de decisões – heurísticas avançadas e redes neurais são aplicadas aos algoritmos de análise existentes para fornecer recomendações sobre as melhores ações capazes de alcançar os resultados de negócios desejados.

• Análise Descritiva

  Esse tipo envolve a mineração de dados que chegam à empresa e a aplicação de análises para derivar uma descrição com base no tipo de dados coletados. A análise descritiva responde à pergunta 'o que aconteceu' para fornecer uma visão geral de alto nível do cenário de negócios.

Benefícios e desafios associados ao Big Data Analytics

A implementação de uma solução robusta tornou-se um componente integral da estratégia de negócios e as empresas em todo o mundo estão colhendo as inúmeras vantagens da análise de dados. No entanto, antes de realmente executar uma implementação completa, é importante entender alguns dos benefícios e desafios inerentes associados à sua implementação.

Benefícios

• Tomada de decisão aprimorada apoiada por insights de negócios orientados por dados
• Maior produtividade e eficiência operacional por meio de ferramentas e tecnologias avançadas de análise de big data
• Custos de operação reduzidos devido ao aumento da eficiência
• Atendimento superior ao cliente obtido usando insights de dados para lançar novos produtos e enviar recomendações personalizadas
• Fácil detecção de fraude, especialmente em setores sensíveis a informações, como bancos e saúde
• Aumento do crescimento organizacional e da receita devido à tomada de decisão superior e ao melhor atendimento ao cliente
• Inovação focada por meio de insights oportunos e rápidos sobre as tendências do mercado global

Desafios

• Falta de talento com as habilidades necessárias e altos custos envolvidos na contratação e treinamento de profissionais de dados qualificados (cientistas de dados, analistas de dados, especialistas)
• Problemas relacionados à qualidade dos dados decorrentes da implantação de análises em dados imprecisos e irrelevantes em um formato impróprio
• Problemas de conformidade devido à incapacidade de atender aos padrões do setor e regulamentos governamentais relativos a dados pessoais confidenciais
• Riscos relacionados à segurança cibernética, especialmente no que diz respeito ao armazenamento de dados confidenciais que podem estar sujeitos a hackers
• Tecnologias em rápida evolução no ecossistema global, tornando os investimentos anteriores quase obsoletos
• Altos custos relacionados à infraestrutura de TI (datacenters, largura de banda de rede, ), manutenção de hardware, pessoal, etc.
• Problemas relacionados à integração de sistemas corporativos legados que incorporam conjuntos de dados em silos com plataformas de análise avançada

(Baixe o whitepaper: 5 maneiras de transformar big data em grande valor)

Big Data ou Ciência de Dados ou Análise de Dados? Existe uma diferença?

A enorme explosão de dados, especialmente na última década, abriu novas perspectivas no campo, como análise de dados e ciência de dados, e a análise de big data geralmente está associada à ciência de dados. Embora essas terminologias sejam usadas de forma intercambiável, cada conceito funciona de maneira única no cenário da tecnologia de dados.

Todos os três conceitos são relevantes no campo dos dados e estão impactando significativamente as operações de negócios globais. As organizações estão mudando rapidamente de centradas em produtos para centradas em dados – usando todas as informações disponíveis sobre clientes e mercado para melhorar seus produtos e serviços, fornecer atendimento ao cliente superior e vencer a concorrência.

Como você pode expandir seus negócios usando a ciência de dados?

O advento de tecnologias da nova era, como IoT, IA e ML, simplificou a análise de big data e a implementação da ciência de dados em todos os setores. A ciência de dados beneficia todos os tipos de organizações – não obstante tamanho e negócios – de várias maneiras tangíveis.

• Permite que a liderança tome decisões de negócios informadas
• Ajuda a validar decisões críticas de negócios, fornecendo insights de dados profundos
• Identifica as principais tendências do mercado para ficar à frente da concorrência
• Melhora a eficiência operacional e a produtividade dos negócios
• Permite a implantação de planos de ação de baixo risco e habilitados para dados

Principais ferramentas e tecnologias de análise de Big Data

Ele não incorpora nenhuma solução ou tecnologia única. Na verdade, é uma combinação de várias ferramentas e tecnologias avançadas que trabalham em conjunto para obter o máximo valor dos dados analisados.

Atualmente, os profissionais usam arquiteturas de deep lake Hadoop que servem como um cofre principal para armazenar dados brutos recebidos. O gerenciamento de dados é de importância crucial no processo de análise de dados e os dados coletados devem ser bem armazenados, organizados, formatados e configurados adequadamente e particionados para obter o melhor desempenho. Os dados armazenados estão então prontos para análise usando ferramentas de incorporação de software de análise avançada para o seguinte:

Mineração de dados – peneirando grandes conjuntos de dados para descobrir padrões para processamento e análise adicionais

Análise preditiva – construindo modelos de dados avançados que prevêem o comportamento futuro do cliente

Machine Learning – máquinas de treinamento para aprender em tempo real para analisar conjuntos de dados maiores e complexos

Análise na memória – analisando dados volumosos da memória do sistema para testar cenários mais novos e criar modelos de dados viáveis

Mineração de texto – analisando dados textuais de livros, pesquisas, internet e outras fontes de dados baseadas em texto

(Leia também: Principais ferramentas de análise de big data a serem consideradas para negócios)

Software de análise de dados para 2020 e além

Abaixo está uma lista de alguns dos principais softwares de análise de dados que provavelmente serão implantados pela maioria das organizações nos próximos anos.

1. Apache Hadoop – solução de código aberto para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados em grandes clusters de computação complexos
2. IBM Watson – plataforma de análise de nuvem habilitada por IA para inteligência preditiva automatizada e descoberta de dados
3. Google Analytics – ferramenta de análise da web baseada em painel mais popular para rastrear e relatar o tráfego do site
4. SAP Business Intelligence Platform – uma solução avançada de inteligência de negócios para monitorar as principais métricas do cliente para analisar o comportamento do cliente
5. Zoho Analytics – uma plataforma colaborativa de análise de dados de negócios para gerar relatórios para chegar a decisões orientadas por dados
6. GoodData – um sistema baseado em nuvem de ponta a ponta com análises incorporadas para fornecer soluções de análise de dados específicas do setor
7. IBM Analytics – uma ferramenta de análise de dados prescritiva e preditiva para fornecer insights baseados em evidências para apoiar a tomada de decisões cruciais

Tendências em Big Data e Analytics: o que está por vir?

2019 testemunhou uma operacionalização de sistemas corporativos com análises amplamente impulsionadas por estruturas de automação. Outro desenvolvimento notável foi a consolidação em massa de fornecedores que fornecem soluções de big data, deixando o mercado aberto apenas para inovadores e verdadeiros revolucionários. A integração de IA e ML com soluções tradicionais de análise de dados atingiu alturas significativas para impulsionar a eficiência operacional em toda a cadeia de valor comercial.

Embora essas tendências continuem a evoluir, há certos avanços profundos previstos para impactar massivamente o mundo.

1. Adoção crescente de IoT e gêmeos digitais:

A análise de dados da IoT continua a disparar a uma velocidade imensa, com o conceito emergente de gêmeos digitais alcançando uma adoção mais rápida entre as organizações. Os gêmeos digitais são simplesmente réplicas digitais de objetos físicos, sistemas e pessoas; e são alimentados por dados coletados por sensores em tempo real. Extrair valor de todos esses dados requer integração em uma plataforma de dados avançada e é aqui que os gêmeos digitais criarão imensas oportunidades de negócios no futuro.

2. Análise aumentada:

O futuro pertence aos fluxos de dados aumentados, nos quais os sistemas de análise implantarão tecnologias de IA e ML para antecipar os principais insights. O Gartner prevê o surgimento de 'cientistas de dados cidadãos' com análises aumentadas, fazendo com que os usuários consultem dados facilmente usando o Processamento de linguagem natural (NLP).

3. Monetização de dados obscuros:

O Gartner define dark data como informações comerciais de rotina coletadas, processadas e registradas exclusivamente para atender aos padrões de conformidade; e geralmente ocupa um enorme espaço de armazenamento. Os próximos anos testemunharão as organizações explorando seus dados obscuros digitalizando registros corporativos analógicos e integrando esses dados em sua plataforma de análise para obter insights de negócios pertinentes.

4. Otimização dos custos da nuvem com a implantação de armazenamento a frio:

O futuro tem tudo a ver com sistemas de nuvem otimizados em termos de custo, com organizações migrando para armazenamento de dados frios, como Nearline e Coldline do Google e Azure Cool Blob, para armazenar dados históricos e não utilizados, levando a uma economia de até 50% nos custos de armazenamento de dados5.

5. Operações de Dados:

A demanda por ferramentas de integração e governança, juntamente com as complexidades inerentes aos pipelines de dados existentes, levaram ao surgimento do DataOps. O DataOps incorpora metodologias DevOps e Agile em todo o ciclo de vida de análise de big data e implanta mecanismos automatizados para teste e entrega para fornecer insights de qualidade.

Pensamentos finais

O próximo capítulo da evolução em big data e analytics já está se apresentando para o mundo. As organizações são rápidas na adoção de tecnologias, ferramentas e conceitos mais recentes que prometem qualidade de dados aprimorada, métricas mais perspicazes e análises preditivas baseadas em fatos capazes de alimentar decisões de negócios informadas. A transformação digital revolucionará as estratégias de big data e as organizações investirão em plataformas e soluções que atendem a vários casos de uso de negócios. Os dados ficarão maiores do que a vida nos próximos anos e a análise desempenhará um papel importante na formação de caminhos futuros em um ecossistema digital densamente interconectado.

Outros recursos úteis:

Impacto do Big Data Analytics no comércio eletrônico

Por que a tecnologia de ciência de dados é maior que o Big Data Analytics

Benefícios da análise de dados em vendas que todo CMO deveria conhecer

Como o Big Data Analytics pode melhorar a experiência do cliente

Ferramentas de análise de big data mais populares em marketing

Benefícios do Big Data Analytics em Serviços Bancários e Financeiros