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Big Data: a otimização dos dados

A gestão de empresas por meio da análise de dados tem sido cada vez mais considerada pelas empresas.

Afinal, as informações podem ser transformadas em conhecimento sobre o mercado, processos, produtos ou clientes.

“A análise de dados possibilita prever e avaliar cenários, analisar riscos, reduzir gastos, melhorar a qualidade dos serviços prestados e definir estratégias cada vez mais assertivas. Desse modo, empresas que tomam decisões baseadas em uma análise precisa dos dados obtêm vantagens competitivas sobre os concorrentes de mercado”, pontua o coordenador do curso de ciência de dados (big data) no IGTI, Túlio Ferreira.

Nesse cenário, o Big Data ganha cada vez mais relevância. Essa solução pode ser entendida como a união de uma grande quantidade de dados, provindos de diferentes fontes e gerados em grande velocidade.

Essas características definem o que é conhecido como os três V’s do Big Data: volume, variedade e velocidade (leia mais, abaixo).

“Como o Big Data agrega dados de diferentes sistemas, processos e serviços ele pode ser visto como a principal fonte de conhecimento para uma empresa. Entretanto, apenas com o agrupamento desses dados não é possível obter os insights que transformam as organizações. É através da análise de dados que esse conjunto de informações pode ser transformado no conhecimento valioso para as empresas”, esclarece Ferreira.

Para a head de procurement na Nimbi, empresa de tecnologia especializada em supply chain management, Carolina Cabral, os dados são os ativos mais importantes que uma organização pode ter.

“Não basta apenas ter o conhecimento da informação. É preciso utilizá-la com ferramenta para gerar insights no negócio. Quando está aliada a equipes com perfil analítico e que tenham profundo conhecimento da empresa, a taxa de sucesso tende a ser grande e a empresa consegue crescer mesmo com um cenário de intensa competitividade”, conclui.

Em que tipo de negócios o Big Data pode ser usado?

bid data em diversos setores

Análise de dados via Big Data tem sido considerada fundamental em todos os setores

“Com o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT), teremos cada vez mais os objetos do cotidiano criando e transportando dados através da internet”, acrescenta o especialista da IGTI, acrescentando que, cada vez mais, tarefas simples como retirar um alimento da geladeira ou pesquisas na internet podem gerar dados valiosos para diferentes empresas e organizações.

Esses dados, obedecendo todos os preceitos de privacidade, confidencialidade e segurança, podem ser utilizados em diversos ramos da sociedade.

Ferreira cita um exemplo. “Redes de supermercados podem empregar esses dados de comportamento de compras para indicar aos consumidores produtos que estão faltando na geladeira e os nutricionistas também podem fazer uso dessa mesma fonte de dados para acompanhar a dieta dos pacientes”, diz.

Portanto, diferentes áreas podem utilizar a análise do Big Data para gerar conhecimento e otimizar os processos, produtos e serviços oferecidos.

Afinal, este recurso facilita o tratamento e a visualização dessas informações. “A partir delas, é possível prever tendências e se preparar antecipadamente para mudanças de mercado”, aponta Carolina Cabral.

Vantagens e aplicações

Conhecer melhor a própria organização e o mercado onde atua é um dos principais benefícios do Big Data.

A partir da análise de dados de diferentes fontes é possível identificar qual é a visão que os clientes possuem sobre uma empresa, identificar as preferências dos clientes, acompanhar variações de mercado, criar redes e analisar fornecedores, prever retorno de investimentos e avaliar riscos de maneira mais precisa.

No setor de marketing, por exemplo, dados de diferentes fontes como CRM, ERP e redes sociais podem ser empregados para segmentação de clientes. “Concatenado essas informações é possível criar campanhas para oferecer produtos e serviços de maneira mais assertiva, avaliar opiniões, acompanhar as mudanças de preferências desses grupos e torná-los cada vez mais fiéis à empresa”, exemplifica Túlio Ferreira.

Já na área de compras, esse recurso pode ser usado com o foco em agilidade, produtividade, redução de custos e compliance.

Segundo analisa Carolina Cabral, quando apoiado com a inteligência de mercado, permite que a área fique mais analítica e tenha sucesso no planejamento e execução de ações.

“Aqui no Brasil, as empresas já conseguem acompanhar de forma integrada indicadores econômicos, a gestão das categorias (quando e quanto comprar, a criticidade e o risco envolvido), o controle de fornecedores (risco, performance), gestão de contratos (consumo, índice de reajuste, momento de renegociar), desempenho da área (produtividade, redução de custo, custo evitado, SLA de atendimento), entre outros”, mostra.

Os três V’s do Big Data

Embora o termo Big Data seja relativamente novo, o ato de coletar e armazenar grandes quantidades de informações para análises eventuais é muito antigo.

O conceito ganhou força no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição em três Vs, de acordo com informações da SAS:

Volume: organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina.

Velocidade: os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Etiquetas RFID, sensores e medições inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real.

Variedade: dados são gerados em inúmeros formatos – desde estruturados (numéricos, em databases tradicionais) a não-estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras).

Passos importantes para utilizar o Big Data?*

1º passo: identificar quais as fontes de dados já existem na organização. Por exemplo, dados sobre os processos, oriundos de plataformas como ERP ou BI etc.

2º passo: a partir dessa identificação pode-se começar a pensar em quais as melhores ferramentas a serem utilizadas para criar os armazéns de dados.

Os armazéns são os locais onde todos os dados gerados por essas diferentes fontes são agrupados.

3º passo: após o pré-processamento dessa grande base de dados, é possível começar a aplicar a mineração de dados para extrair conhecimento.

*Fonte: head de Procurement na Nimbi, Carolina Cabral.

Fotos: iStock

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