Big Data Analytics

O big data analytics examina grandes volumes de dados para descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights. Com a tecnologia atual, é possível analisar os dados e obter respostas quase imediatamente – um processo que é mais lento e menos eficiente com soluções de business intelligence mais tradicionais.

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História e evolução do big data analytics

O conceito de big data existe há anos. Hoje, a maioria das organizações já entende que, ao capturar todos os dados que chegam aos seus negócios (potencialmente em tempo real), é possível aplicar análises e extrair valor significativo a partir deles. Isso é particularmente verdadeiro quando se utilizam técnicas sofisticadas, como a inteligência artificial. Mas, ainda na década de 1950, muito antes de alguém mencionar o termo “big data”, as empresas já utilizavam análises básicas (em geral números em uma planilha examinados manualmente) para descobrir insights e tendências. 

Dentre os principais benefícios do big data analyctis estão a agilidade e a eficiência. Há poucos anos, as empresas coletavam informações, executavam análises e descobriam dados que poderiam ser usados em decisões futuras. Hoje, as organizações conseguem coletar dados em tempo real e analisar grandes volumes de dados para tomar decisões imediatas e melhor fundamentadas. A capacidade de agir mais rápido – e manter a agilidade – dá às empresas uma vantagem competitiva que antes não existia.

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Como funciona e principais tecnologias

Não existe uma única tecnologia que englobe o big data analytics. É claro que existem análises avançadas que podem ser aplicadas ao big data, mas, na prática, inúmeras tecnologias atuam em conjunto para ajudar a extrair o máximo valor das informações. A seguir, estão as principais:

Computação em nuvem. Modelo de entrega baseado em assinatura, a computação em nuvem oferece a escalabilidade, a agilidade e a eficiência de TI necessárias para um big data analytics eficaz. Ao eliminar diversas barreiras físicas e financeiras para alinhar as necessidades de TI aos objetivos de negócio em constante evolução, torna-se atraente para organizações de todos os portes.

Gestão de dados. Os dados precisam ser de qualidade e bem governados antes de poderem ser analisados de forma confiável. Com o fluxo constante de dados entrando e saindo de uma organização, é importante estabelecer processos replicáveis para criar e manter padrões de qualidade de dados. Quando os dados forem confiáveis, as organizações devem implementar um programa de gerenciamento de dados mestre para toda a empresa.

Mineração de dados. A tecnologia de data mining ajuda a examinar grandes volumes de dados para identificar padrões– informações podem ser usadas em análises posteriores para responder a questões de negócio complexas. Com softwares de mineração de dados, é possível filtrar o ruído caótico e repetitivo nos dados, identificar o que é relevante, usar essas informações para avaliar resultados prováveis e, assim, acelerar o processo de tomada de decisão fundamentada.

Armazenamento de dados, incluindo data lake e data warehouse. É essencial conseguir armazenar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para que usuários de negócios e cientistas de dados possam acessá-los e usá-los conforme necessário. Um data lake ingere rapidamente grandes quantidades de dados brutos em seu formato nativo, sendo ideal para armazenar grandes volumes de dados não estruturados, como conteúdos de redes sociais, imagens, voz e dados de streaming. Já o data warehouse armazena grandes volumes de dados estruturados em um banco de dados central. Os dois métodos de armazenamento são complementares e muitas organizações utilizam ambos.

Hadoop. Esse framework de software de código aberto facilita o armazenamento de grandes volumes de dados e permite a execução de aplicações paralelas em clusters de hardware comum. O Hadoop tornou-se uma tecnologia fundamental para os negócios devido ao crescimento constante do volume e da variedade dos dados, e seu modelo de computação distribuída processa grandes volumes rapidamente. Outro benefício é que o Hadoop é gratuita, por ser open source, e usa hardware comum para armazenar e processar grandes quantidades de dados.

Análise in-memory. Ao analisar os dados diretamente na memória do sistema (em vez do disco rígido), é possível obter insights imediatos e agir com agilidade. Essa tecnologia elimina latências de preparação de dados e processamento analítico, permitindo testar novos cenários e criar modelos. Ela não é apenas uma forma fácil das organizações se manterem ágeis e tomarem melhores decisões de negócios, ela também permite análises iterativas e interativas.

Aprendizado de máquina. O machine learning, um subconjunto específico da IA que treina as máquinas a aprender, permite criar modelos de forma rápida e automatizada para analisar volumes de dados maiores e mais complexos, oferecendo resultados mais rápidos e precisos, mesmo em grande escala. Ao construir modelos precisos, uma organização aumenta as chances de identificar oportunidades rentáveis ou evitar riscos desconhecidos.

Análise preditiva. A tecnologia de analytics preditivo usa dados, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. O objetivo é fornecer a melhor  estimativa do que pode acontecer, dando mais confiança às organizações na tomada de decisões de negócio. Entre as aplicações mais comuns de análise preditiva estão detecção de fraudes, gestão de risco, operações e marketing.

Mineração de texto. Com a tecnologia de text mining, é possível analisar dados textuais da web, campos de comentários, livros e outras fontes baseadas em texto para identificar insights que antes passavam despercebidos. A mineração de texto usa tecnologia de aprendizado de máquina ou processamento de linguagem natural para examinar documentos, como e-mails, blogs, feeds do Twitter, pesquisas, inteligência competitiva e muito mais, ajudando a analisar grandes volumes de dados e a descobrir novos temas e relações entre termos.