Em um universo em que o volume de informações e dados trocados cresce vertiginosamente a todo momento, é fundamental contar com estratégias bem estruturadas de Big Data para auxiliar nas tomadas de decisões. Um levantamento da Statista prevê que, até 2022, a receita gerada com Big Data deve alcançar US$ 274 bilhões.
Big Data, Ciência de Dados, Data Science, Tecnologia
Big Data e sua história
Em 2001, o Gartner definiu Big Data da seguinte maneira:
“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”
Nesse contexto, Big Data viabiliza a interpretação de grandes volumes de dados. Sua história data das décadas de 1960 e 1970, quando foram criados os primeiros grandes bancos de dados em países como os Estados Unidos.
Apenas em 2005 quando os gestores de plataformas como o Facebook e Youtube descobriram a quantidade de informações que eram disponibilizadas pelos usuários e o advento do Hadoop, uma estrutura open source designada para processamento de grandes volumes de dados, é que foi possível começar a entender o que de fato é o Big Data.
Segundo já mencionado pela Forbes, Big Data configura-se entre uma das principais inovações listadas por empresas que investem em tecnologia, transformando-se em um alicerce capaz de reformular modelos de negócios, produtos e estratégias de gerenciamento e gestão. A partir da análise e interpretação, uma leitura mais assertiva dos pontos críticos de um negócio pode ser feita, tornando a tomada de decisões mais certeira.
Os dados não-estruturados no Big Data
Diariamente, empresas são abastecidas com informações através de redes sociais, interações com seu SAC, vídeos, fotos, geolocalização e comportamento de usuário. Todos esses tipos de dados não tangíveis são considerados não-estruturados, incluindo também legados das empresas, como planilhas, bancos de dados, sistemas internos e outras fontes. Todo esse volume de informações transforma-se em um importante ativo para as empresas, pois conseguem imprimir o comportamento de usuários e clientes e identificando sintomas nas operações de forma que seja possível antecipar o comportamento e demanda do consumidor.
Os dados não-estruturados são os mais complexos de se trabalhar, sendo necessária intervenção tecnológica para sua preparação. O universo dos dados não-estruturados deve sempre estar no foco de organizações para que suas estratégias de Big Data sejam efetivas. Sobre sua utilização, André Almeida, CEO da Dom Rock, contextualiza:
“É notória a corrida por ter algoritmos, IA, machine learning nas organizações. Vale o alerta: machine learning não é guessing machine. A combinação de dados e algoritmos não é um oráculo que trará respostas como passe de mágica ou ‘bola de cristal’. Vale o fundamento de conhecer os dados e o negócio. Qualquer tipo de algoritmo deve estar a serviço da inteligência natural. Aí sim, a tecnologia ajuda e muito!”
Funcionamento do Big Data
Ao optar por estratégias em Big Data em uma empresa, é necessário levar em consideração as seguintes etapas:
Definição de estratégia;
Reconhecimento das fontes de dados;
Acesso, identificação e armazenamento de dados;
Análise das informações;
Tomada de decisão.
Chegou o momento de focar nas responsabilidades, que são definidas da seguinte forma:
# Integração de dados
A utilização do Big Data contribui diretamente para ajudar uma empresa a lidar de maneira eficaz com todos os dados gerados dentro e fora da organização. Ao decidir como isso será feito, os dados passam a ser tratados como um ativo que compõe o planejamento estratégico de uma empresa. Para isso, é necessário conhecer as fontes de dados de uma empresa, que podem ser a Internet das Coisas (IoT), mídias sociais e sistemas de gestão, como ERPs e CRMs e outros.
# Gerenciamento de dados
A tecnologia disponível no mercado hoje fornece os recursos necessários para acessar de maneira rápida e segura grandes quantidades de informações. Conjugando com o acesso confiável, organizações precisam lançar mão de métodos para sua integração, focando na governança e armazenamento de dados para otimizar suas análises.
Atualmente, as empresas costumam apostar mais nas soluções em nuvem, pela escalabilidade e economia de custos e segurança.
# Análise de dados
A análise de dados fornecidos pelo Big Data consegue antecipar tendências de comportamento e embasar decisões estratégicas da empresa, ajudando a obter valor e percepções dos dados que possuem. Estruturadas no conceito data driven, empresas conseguem operar pautando suas decisões em dados, permitindo movimentações analíticas no mercado.
Os 5 Vs do Big Data
As principais particularidades do Big Data podem ser elencadas como: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Volume, variedade e velocidade estão intrinsecamente ligados aos dados não-estruturados, que devem ser olhados através de soluções de Big Data a uma grande velocidade.
O V de veracidade traduz a qualidade dos dados, uma vez que para pautar decisões assertivas essas informações precisam ser confiáveis. O V de valor está conectado às vantagens que o Big Data agrega à uma empresa.
Para esse tipo de análise, organizações podem contar com a nxt.demand, solução Dom Rock voltada para automação, apuração das transações operacionais, dados externos de mercado e competição, além de dados oriundos das interações com clientes (diálogos em canais digitais).
Você poderá contar também com a nxt.operations, solução Dom Rock que aplica tecnologia de dados e inteligência artificial, garantindo agilidade nos processos e fluxos organizacionais. Com uma atuação por meio da captura de dados automatizada, processamento das informações e projeções numa única plataforma e sem a necessidade de depender de especialistas, com acesso fácil e simplificado para tomada de decisão assertiva.