Big Data

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A era digital já é realidade. Sem se esforçar muito, quanto tempo passamos desconectados da internet? Em um crescimento exponencial da tecnologia, onde décadas atrás nem poderíamos imaginar o que vivemos hoje, onde cada pessoa tem um “computador” na palma de sua mão, conectado ao mundo inteiro em questão de centésimos de segundo. Diversas possibilidades se abriram, e muitas ainda se abrirão, mas uma verdade seja dita, quem não se adaptar, ficará para trás.

O termo Big Data se refere a dados com enorme variedade que chegam em grandes volumes e em uma rápida velocidade. Em uma linguagem mais simples, é um conjunto de dados maior e mais complexo do que os processados em softwares tradicionais.

Uma famosa frase do londrino, matemático e cientista de dados Clive Humby “Data is the new oil”, em tradução livre, “Dados são o novo petróleo”, expressa todo o movimento da nova era. Mas da mesma forma que o petróleo precisa ser refinado, os dados também precisam, ou seja, profissionais e empresas precisam estar capacitados para utiliza-los em seu potencial máximo.

A cada ação que tomamos dentro de uma empresa ou a cada interação que algum cliente faz, geram-se dados. Desde alguma compra ou venda, ou até o simples fato de alguém ter buscado seu perfil no Google. Pode ser frustrante ter todas essas informações, e de nada adiantar se não souber como utiliza-las.

Algumas estatísticas sobre Big Data:

• As empresas geram no mundo cerca de 2.000.000.000.000.000.000 bytes de dados por dia, em uma linguagem mais familiar são 2 bilhões de GB todos os dias.
• Apenas 26% das empresas afirmam ter uma cultura orientada a dados.
• 73% de todos os dados gerados, não são utilizados para fins analíticos.
• Empresas que utilizam Big Data ao seu favor tem 23 vezes mais chances de adquirir novos clientes. E também 6 vezes mais probabilidade de manter os mesmos.

Como visto, a análise dos dados é de fato a parte importante do assunto e pode ser dividida em quatro grandes grupos:

Análise descritiva - Busca encontrar padrões e comportamentos dentro de uma operação. O objetivo principal é, a partir da identificação, classificar, analisar e compreender o que é preciso para que se tornem mais eficientes.

Análise diagnóstica – Tem como principal objetivo avaliar e medir o impacto de uma estratégia ou ação. Nada mais é que acompanhar o processo identificando o que precisa ou pode ser aprimorado.

Análise preditiva – Utiliza dados para realizar previsões, não se trata de adivinhação, apenas uma análise estatística, onde por meio dos próprios dados ou dados externo, encontra-se estimativas e respostas.

Análise prescritiva – Avalia tudo que foi coletado e identificado, para assim prescrever ações, caminhos e estratégias que permitam aproveitar melhor os recursos e conseguir melhores resultados.

Quando estamos falando de dados gerados, lembre-se que nem só números são captados, dados como palavras, imagens, áudios e até sentimentos podem ser processados com técnicas apropriadas de inteligência artificial. As possibilidades são infinitas, as tecnologias não param de avançar e os modelos “tradicionais” de negócios, ficam cada vez mais próximos do fim, seja por vontade própria ou não.

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