Big data e analytics: vantagens e como implementar
Sua empresa já tem um processamento de dados estruturado? Saiba como big data e analytics podem ser ferramentas para otimizar seus processos.
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10/29/20245 min read
Entenda o trabalho da inteligência de processamento de dados e como ela pode trazer diferenciais competitivos para o mundo corporativo por meio do big data e analytics.
A lei da oferta e demanda não se aplica de forma tão tradicional quando o assunto é dados, pois, a cada dia temos mais informações catalogadas e, cada vez mais, elas estão se tornando valiosas.
Isso porque, quando compilados de forma consistente e tratados para identificar padrões, os dados são extremamente úteis para traçar estratégias, melhorar processos e reduzir tempo operacional.
Entenda como funciona o famoso big data, como usá-lo em favor do seu negócio e os benefícios dessa tendência tecnológica que chegou para ficar.
O que é big data e analytics?
Primeiramente, precisamos esmiuçar essa expressão em duas partes: “big data” e “analytics”. O big data, por si só, trata-se de um volume gigantesco de informações catalogadas e reservadas, enquanto “analytics” refere-se à inteligência de processar esses dados para gerar informações relevantes a partir deles.
Assim, o big data e analytics funciona a partir de 3 pilares: volume, variedade e velocidade. Ou seja, essa inteligência depende de uma fonte de dados, estruturados ou não, que seriam praticamente impossíveis de analisar analogicamente.
Principalmente quando falamos em velocidade, a capacidade de análise humana não é capaz de processar o mesmo volume de informações e identificar padrões concretos em tão pouco tempo quanto a inteligência do analytics.
O que não é nenhuma desvantagem, afinal, o que esses sistemas fazem é gerar informações que podem ser relevantes para que as gestões humanas tomem decisões estratégicas mais embasadas.
Como o big data e analytics opera?
Para que você entenda melhor como funciona a inteligência de análise de dados, vamos compará-la ao processo de reciclagem de materiais.
Afinal, para que uma garrafa PET descartada volte a ser um objeto funcional, ela precisa passar por várias etapas de preparação do material.
Já os dados, passam por um processo muito semelhantes até virarem estatísticas úteis para serem analisadas pelos gestores.
De modo geral, o trabalho de big data e analytics funciona em 4 etapas, sendo:
Coleta
Nesta fase, o software coleta dados da web, de nuvens e aparelhos disponíveis. Tudo isso com poucos critérios, por isso, dados pouco ou nada estruturados entram para o armazenamento do software. Dessa forma, esse grande volume de informações fica seguro e guardado nos chamados “data lakes”.
Assim, a coleta é como se fosse a etapa de reciclagem em que os catadores recolhem e levam todo tipo de material para as cooperativas: garrafas, caixas, latinhas, brinquedos e o que mais o catador encontrar.
Processamento
Já o momento de processamento é quando o sistema começa a refinar os dados armazenados anteriormente. Pensando no nosso exemplo dos materiais recicláveis, quando os itens recolhidos chegam à cooperativa, os trabalhadores separam os objetos de acordo com o tipo de material: plástico, vidro, metal e assim por diante.
Da mesma forma, o sistema de analytics classifica e separa os dados coletados de forma que eles fiquem organizados e fáceis de acessar posteriormente.
Depuração
Ainda pensando nos recicláveis, é natural que os objetos cheguem sujos, quebrados e impróprios para uso e, portanto, precisam ser lavados.
Os dados chegam ao data lake de forma muito semelhante, assim, o processo de depuração precisa entrar em ação.
Essa etapa é quando o sistema limpa e corrige dados conflitantes, inconsistentes, inválidos ou com erros de formatação.
Análise
E finalmente os dados estão prontos para serem analisados! Com as informações consistentes, a inteligência artificial do sistema começa o processo de aprendizagem a partir dos dados catalogados.
Depois dessa aprendizagem, também chamada de “machine learning”, o sistema começa a perceber padrões, gerar estatísticas e prever acontecimentos.
Como aplicar big data e analytics na minha empresa?
Agora que você já está por dentro de como o processamento de dados funciona, fica fácil de entender como usá-lo em favor do seu negócio. Com um tratamento de dados estruturado, sua gestão terá embasamento para tomar decisões estratégicas voltadas para:
Análise de mercado
A partir do processamento de dados, seus gestores podem estudar o posicionamento da sua empresa em relação ao mercado. O que é extremamente importante para lançar um produto, criar uma solução e gerar competitividade para a concorrência.
Aperfeiçoamento logístico
Um dos trabalhos mais bem sucedidos da ART IT é a prova de que aplicar BI e Analytics pode trazer resultados logísticos excelentes para as empresas. É possível, por exemplo:
· Reduzir mais que pela metade o tempo de carregamento de mercadorias;
· Diminuir custos com logística;
· Medir o tempo médio de carga e descarga em tempo quase real.
Realocação de recursos
Também é possível usar big data e analytics com dados internos da corporação. Assim, ao fazer um paralelo com os dados catalogados externamente, é possível verificar quais áreas estão mais prósperas e, portanto, merecem investimento, e quais setores podem ser otimizados para requerer menos recursos.
Gestão de feedbacks
Da mesma forma, com os dados internos estruturados, os gestores conseguem ter uma visão holística do negócio e perceber quando algo não vai bem.
Assim, a gestão tem condições de dar feedbacks embasados e traçar planos de melhorias que tenham efeito direto na causa do problema.
Cuidados preditivos
Uma das grandes vantagens de ter um big data trabalhando em favor do seu negócio é que ele pode prever oscilações no mercado ou identificar problemas e oportunidades antes que os eventos aconteçam.
Dessa forma, a gestão tem mais material para planejar as ações da empresa a longo prazo. O que garante mais segurança e oportunidades de se destacar da concorrência.
Como implementar big data e analytics no meu negócio?
Como você viu, o big data precisa de um processamento que gere análises baseadas em dados limpos, catalogados e consistentes.
Isso porque, sem a curadoria das informações, o sistema pode gerar informações inverídicas que podem afetar sua tomada de decisão.
Nesse sentido, é preciso ter uma equipe de TI especializada para entender as necessidades e especificidades do seu negócio para montar um processamento de big data personalizado.
Afinal, cada empresa precisa apurar diferentes informações e gerar análises a partir delas.
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