Big Data Analytics

O que é e por que é importante?

 

Big data é uma realidade: o volume, variedade e velocidade de dados que entram em sua organização continuam a atingir níveis sem precedentes. Esse crescimento fenomenal significa que você deve não apenas entender o big data para decifrar as informações que são realmente importantes, mas você também deve compreender as possibilidades que a análise apropriada do big data pode trazer para sua organização.

O que é análise de big data?

Analytics aplicado em Big Data é o processo de examinar big data para descobrir padrões escondidos, correlações desconhecidas e outras informações úteis que podem ser utilizadas para a melhor tomada de decisão. Com análise de big data, cientistas de dados e outras pessoas podem analisar grandes volumes de dados que o analytics convencional e as soluções de business intelligence não podem tocar. Considere o seguinte: é possível que sua organização acumule (se não já tiver acumulado) bilhões de linhas de dados com centenas de milhões de combinações de dados em várias memórias de dados e numerosos formatos. A analytics de alta performance ou High Performance Analytics é necessária para processar essa quantidade de dados para que se possa descobrir o que é importante e o que não é. Aí entra o big data analytics.

Por que coletar e armazenar terabytes de dados se você não pode analisá-los em seu contexto? Ou se você tiver de esperar horas ou dias para obter resultados? Com novos avanços na tecnologia de computação, não há necessidade de evitar abordar até os mais complexos e desafiadores problemas empresariais. Para o processamento mais simples e rápido apenas de dados relevantes, você pode usar High Performance Analytics. O uso de mineração de dados de alto desempenho, análise preditiva, mineração de texto, previsão e otimização em big data permite que que sua organização seja levada à inovação e tome as melhores decisões possíveis. Além disso, as organizações estão descobrindo que a capacidade exclusiva do machine learning é essencial atender as necessidades geradas pelo big data em ritmo acelerado e de novas maneiras.

Por que analytics aplicado a big data é importante?

Durante anos, os clientes do SAS têm evoluído seus métodos de análise de uma visão reativa para uma abordagem proativa usando análise preditiva e prescritiva. Tanto a abordagem reativa quanto a proativa são usadas por organizações, mas vamos olhar de perto o que é melhor para a sua organização e para a presente tarefa.

Abordagem: Reativa vs. Proativa

Há quatro abordagens para analytics, e cada uma se enquadra na categoria reativa ou proativa:

  • Reativa – Business Intelligence. Na categoria reativa, a business intelligence (BI) fornece relatórios comerciais padrão, relatórios ad hoc, OLAP e até mesmo alertas e notificações com base em analytics. Esta análise ad hoc foca no passado estático, que tem sua finalidade em um número limitado de situações.
  • Reativa – BI de Big Data. Ao comunicar o que é retirado de conjuntos de dados enormes, podemos dizer que isso está realizando a BI de big data. Mas as decisões baseadas nesses dois métodos ainda são retrógradas.
  • Proativa – Big Analytics. Fazer decisões prospectivas e proativas requer análises proativas como otimização, modelagem preditiva, mineração de texto, previsão e análise estatística. Eles permitem que você identifique tendências, detecte pontos fracos, ou determine as condições para tomar decisões sobre o futuro. Mas, apesar de ser proativa, a big analytics não pode ser realizada em big data porque os ambientes tradicionais de armazenamento e os tempos de processamento não conseguem acompanhá-la.
  • Proativa – analytics de big data. Com o uso de analytics de big data você pode extrair somente as informações relevantes de terabytes, petabytes e exabytes, e analisá-las para transformar suas decisões empresariais para o futuro. Tornar-se proativo com analytics de big data não é um esforço para uma só vez; é mais uma mudança de cultura – uma nova maneira de aumentar capilaridade liberando seus analistas e tomadores de decisão para enfrentarem o futuro com um profundo conhecimento e insight.

Com o SAS, você pode realmente mudar as operações, evitar fraudes, ganhar vantagem competitiva, reter mais clientes, antecipar surtos de doenças ou executar simulações de orçamento ilimitado – as possibilidades são infinitas.

Com o uso de High Performance Analytics, já somos capazes de ver clientes mudarem seus processos de pensamento, mudarem seus negócios e sua abordagem com relação aos dados.

Keith Collins
Vice-Presidente Sênior e Chief Information Officer, SAS


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