Falar sobre dados é como fazer um mergulho no oceano: você pode ir longe e chegar a níveis bastante profundos. São muitos conceitos, abordagens e tipos de tecnologias envolvidas. Nesse campo vasto, algumas expressões estão tão disseminadas que aparecem em praticamente todas as conversas relacionadas à área. Big Data e Analytics são exemplos clássicos.
Não há forma de desassociar termos como Big Data e Analytics de um teor técnico, o que acaba tornando o assunto pouco palpável para quem não está inserido no meio da tecnologia. A verdade é que esses conceitos são complexos e, até mesmo com a linguagem mais acessível, encontramos limitações para simplificá-los.
Por outro lado, a aplicação de Big Data e Analytics impacta a vida de todas as pessoas em diferentes patamares. Em essência, o principal valor da ciência de dados está na entrega de informações que ajudem as pessoas a tomar decisões. E isso está por todos os lados: no dia a dia de quem usa internet, na administração de empresas e até na gestão de um país.
É por isso que conhecer ao menos o básico sobre Big Data e Analytics traz um entendimento maior sobre a realidade que nos cerca. Interessante, né?
Neste artigo, vamos mostrar o que caracteriza e diferencia Big Data e Analytics, além de explicar como esses conceitos podem ser explorados na inteligência competitiva de um negócio. Aproveite a leitura!
Analytics: análise de dados para tomada de decisão
Quando você se deparar com o termo Analytics, lembre-se de que é uma referência à análise de dados de forma geral. Ou seja, trata-se do uso de dados – de qualquer tipo – para melhorar a capacidade de escolha de alguém.
Com o apoio de softwares, é possível coletar e processar dados brutos, gerando informações de valor. O resultado das análises permite a identificação de padrões e o embasamento de discussões, reduzindo a subjetividade da tomada de decisão.
As soluções de Analytics atuais podem ser consideradas um aprimoramento em relação ao trabalho que os estatísticos já realizam há muito tempo. Os softwares permitem coletas de fontes variadas e análise ágil de um volume extenso de dados, o que seria difícil de reproduzir manualmente.
A definição de qual tecnologia deve ser utilizada no processo depende de qual objetivo está por trás da análise de dados. Uma empresa pode, por exemplo, ter a demanda de processamento para um sistema de Business Intelligence ou de Big Data. Ambos exigem Analytics, mas com tecnologias distintas (explicaremos melhor adiante).
Um negócio pode se beneficiar com a análise de dados em diversas frentes, como resolução de problemas internos, melhoria na produtividade, monitoramento da concorrência, identificação de padrões de consumo, previsão de tendências, planejamento de ações e redução de riscos.
Com tantas possibilidades à vista, é preciso compreender o que se busca com o Analytics para, então, encontrar as metodologias e os softwares que melhor atendem às necessidades da empresa.
Quais são os tipos de análises de dados
Dentro do universo amplo de Analytics, as análises de dados podem ser divididas em quatro grandes grupos, explorados pelas empresas de forma isolada ou em conjunto.
Análise descritiva: essa análise se concentra em compreender o momento atual – o que está acontecendo nos ambientes interno e externo.
Análise diagnóstica: também focada no contexto atual, a análise diagnóstica identifica quais razões explicam uma situação específica.
Análise preditiva: nesse tipo de análise, são aplicados modelos estatísticos para projetar cenários futuros em condições diversas, com base principalmente em dados históricos.
Análise prescritiva: a intenção dos diagnósticos prescritivos é descobrir quais ações devem ser tomadas pela empresa para alcançar os resultados desejados.
Big Data: processamento de dados não-estruturados
O conceito de Big Data acompanha o aumento constante e exponencial da geração de dados no mundo. Apenas em 2021, estima-se que sejam criados 35 trilhões de gigabytes – o que é muito difícil de dimensionar. Esse volume dobra a cada dois anos.
Nesse universo quase sem limites, há uma variedade muito grande de dados, que não segue qualquer padrão recorrente. Esse é um aspecto fundamental para entender o Big Data e que diferencia o conceito de outros na área de tecnologia, como Business Intelligence.
As soluções de Business Intelligence trabalham com small data, ou seja, dados que possuem uma estrutura previsível. Geralmente, são tabulados da seguinte forma: colunas que indicam atributos e linhas com registros. O processamento se torna mais simples porque a estrutura possibilita a aplicação de filtros.
Big Data geralmente se refere a dados não-estruturados, que é a maior parte do volume de gigabytes que geramos a todo momento. São arquivos em texto, imagem e áudio, sem qualquer lógica entre si. Por ter esse perfil, os dados não-estruturados precisam ser organizados antes de passar por um modelo de análise.
Apenas tecnologias desenvolvidas para tal finalidade são capazes de coletar, armazenar e processar Big Data. É preciso transmitir dados em alta velocidade – às vezes, até mesmo em tempo real – e ampliar continuamente os espaços de armazenamento.
Por contemplar todos os tipos de dados, o Big Data pode ser aplicado para responder questões mais abrangentes do que outros processos de análise de dados. Quando associado a outras metodologias, como inteligência artificial e machine learning, o Big Data oferece insights valiosos para a tomada de decisão.
Big Data e Analytics: por que são complementares
No início deste artigo, adiantamos uma informação que volta a ser importante neste ponto do texto. Big Data e Analytics servem às pessoas e, para tanto, precisam caminhar lado a lado. É por isso que se fala em Big Data Analytics: a análise de dados não-estruturados.
Enquanto o Big Data se refere à organização de uma variedade imensa de dados, o Analytics entra como o responsável por transformar essas informações em análises estratégicas para a tomada de decisão. Um conceito complementa o outro.
Se as empresas identificam a necessidade de utilizar o Big Data para alcançar os seus objetivos, o Analytics já passa a fazer sentido como parte do processo. A intenção principal é usar os dados para ampliar a vantagem competitiva, seja refinando a operação interna ou se preparando para lidar com o mercado. E isso se torna viável à medida que a análise de dados ampara a atuação de pessoas.
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