Diariamente o homem gera cerca 2,5 quintilhões de novos bytes. Um estudo elaborado pela IDC mostra que o conteúdo digital dobra a cada dois anos no mundo. Em um mundo hiperconectado, todo o nosso comportamento no ambiente virtual ou com o uso de aparelhos conectados à rede geram dados estruturados ou não: o Big Data.
A importância do Big Data na gestão estratégica de mercado tem crescido a cada ano, junto com o investimento das empresas para colhê-lo, estocá-lo e analisá-lo: em 2018 esse mercado movimentará mais de US$ 41 bilhões, segundo a IDC.
Impulsionado por tal crescimento é necessário criar parâmetros de análise da enorme quantidade de dados produzida, o chamado Business Intelligence (BI).
Continue lendo e descubra as principais tendências de Big Data e BI no mercado atual!
O que é a virtualização de dados?
O recolhimento e arquivamento de dados e informações sempre foi característico das atividades humanas, desde o tempo dos hieróglifos e da escrita cuneiforme.
Contudo, a produção de dados atual não é comparável a nenhum outro momento da história da humanidade, graças ao desenvolvimento da tecnologia. E nunca foi tão necessário ter uma depuração e compartilhamento desses dados de forma ágil.
A virtualização de todos os dados arquivados pela humanidade é um futuro próximo. Não só arquivos físicos, mas dados compostos de diferentes linguagens de programação serão, cada vez mais, preparados para serem compatíveis com qualquer sistema ou plataforma.
O que é Data Preparation?
É a preparação dos dados de forma estruturada para que gerem sentido. É o ato de coletar, limpar, normatizar, combinar, estruturar e classificar dados para análises. Ela é necessária pois, durante a coleta de dados, vários deles podem vir de fontes não estruturadas, contendo erros que prejudicam os insights gerados.
Por isso é importante que nesse processo sejam usadas estratégias de Business Intelligence que definirão quais KPIs são relevantes para o negócio e devem ser extraídos do Big Data coletado, reduzindo também custos com TI.
Como funciona o self-service Big Data?
A profissão de cientista de dados é considerada altamente especializada e bem remunerada no mercado atual. Contudo, ainda existe uma enorme carência desse profissional, exatamente por causa dos skills necessários para a atuação na área.
Contudo, o self-service Big Data é uma tendência que pretende exatamente ir de encontro a essa lógica: os cientistas de dados terão que cada vez menos terem conhecimentos de TI e programação, mas uma maior expertise de Business Intelligence.
A oferta de ferramentas que automatizam os aspectos técnicos da ciência de dados, como subestruturas e configurações de máquina, cresce a cada dia. Com isso, o trabalho de análise do Big Data torna-se cada vez mais estratégico e menos operacional.
Como funciona a conversão entre Big Data e BI?
O objetivo do Business Intelligence é converter dados brutos em inteligência de mercado, gerando insights de negócios para decisões estratégicas. Assim, os dados ganham sentido e lógica, a partir da utilização de KPIs previamente estabelecidos.
Contudo, as métricas e volume de dados do BI, mesmo que sejam estruturados, necessitam de depurações e cruzamentos específicos para a formulação de estratégias e análises preditivas, que prevejam perfis de consumo dos clientes.
É aí que entra o chamado Business Analytics (BA). Utilizando ferramentas e hipóteses estabelecidas, são feitas análises a partir dos cruzamentos dos dados obtidos.
Na prática, o processo funciona dessa forma: com a coleta do Big Data uma empresa pode ter informações sobre as rotas do GPS de um cliente em potencial durante vários dias. No BI, essa rota ganha sentido com a especificação dos locais nos quais a pessoa esteve ou circulou, além de suas especificações.
Já o BA cruza essas informações: se o cliente passou 5 dias da semana pela Avenida A, onde fica minha empresa e tem o perfil B, da minha Buyer Persona, como posso fazê-lo vir à minha loja? Quais estratégias de atração usar?
Essas são algumas das tendências proporcionadas pelo BI e Big Data. Contudo, necessita-se lembrar que as estratégias Data-Driven devem acompanhar a formulação de processos e políticas empresariais, definindo os objetivos a atingir. Com isso, utiliza-se todo o potencial estratégico do Data Science.
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