Você sabia que as empresas sabem muito mais sobre você do que você pensa? Certamente isto não é surpresa para ninguém e já houve mais de uma pessoa que acredita que até mesmo seu telefone celular lê seus pensamentos. Mas não, não é mágico, mas é Big Data.

É possível que possam analisar tanta informação? Sim, graças à Big Data Analytics.

Você quer saber mais sobre esta ciência? Nas linhas a seguir, contaremos tudo sobre isso.

O que é Big Data Analytics?

Para saber o que é Big Data Analytics, primeiro temos que falar sobre Big Data. Vamos começar por aí.

Big data refere-se à grande quantidade de informação que existe. Esta informação não tem estrutura ou formato definido e vem de muitas fontes diferentes. A análise dessa informação é utilizada pelas empresas para tomar decisões estratégicas, como determinação de preços, por exemplo.

Então o que é Big Data Analytics? É o processamento de toda essa informação, através de software, com o objetivo de descobrir tendências, relacionamentos, ideias, padrões e qualquer tipo de conclusão em geral. Tudo isso ajuda a refinar o modelo de negócios, otimizar a experiência do cliente e aumentar a eficiência da colaboração.

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Para que serve o Big Data?

De modo geral, Big Data permite que você conheça melhor seus clientes. Mas vejamos alguns exemplos do uso de Big Data:

✔ Segmentar os clientes e projetar seu comportamento futuro. 

✔ ️Agilizar os sistemas de tráfego através do controle de sinais de trânsito.

✔ ️Otimização de dispositivos inteligentes para conseguir maior autonomia. Um exemplo é o Google self-driving car, criado pela empresa Waymo, que, como seu nome sugere, dirige por conta própria. 

✔ ️Melhorar o desempenho esportivo dos atletas de elite através de informação de seus sensores ou da análise das gravações.

Fontes de Big Data

Para conhecer melhor o cliente e poder tomar decisões estratégicas, como mencionado acima, é necessário ter muita informação. Existem muitas fontes de dados, portanto, é preciso ser capaz de diferenciar o relevante do irrelevante.

Como diria o CEO da Vmware: "Os dados são a ciência". Big Data é a resposta". Você tem que saber como utilizá-la.

Existem fontes de informação internas e externas. Aqui estão algumas das principais.

• Big data em redes sociais: fornecem informação sobre a relação entre usuários, assim como sua relação com produtos e serviços através, por exemplo, de seus comentários e likes.
• Dados móveis: tudo que você faz com seu telefone celular, quem você chama, que métodos de comunicação você prefere, etc.
• Dados transacionais: o que as pessoas compram, quando fazem suas compras? E muito mais...
• Dados de localização: onde estão meus clientes, como eles se movimentam?
• Dados internos da empresa, como número de clientes que visitam diariamente, volume de compras, etc.
• Visitas ao site

Neste artigo, contamos tudo sobre a importância dos dados e por que os números são importantes.

Por que a Big Data Analytics é importante?

A análise de Big Data é importante para processar e analisar a informação que temos ao nosso alcance. Ao fazer isso, é possível detectar comportamentos e padrões que nos levarão a tomar decisões dentro da empresa, o que pode ser muito favorável, pois eles têm suporte. 

Dentro desta análise, podem ser identificados três tipos de análise que melhorarão a produtividade dentro das empresas, assim como os benefícios: análise descritiva, prescritiva e preditiva.

A coleta e análise dos dados disponíveis é importante para a rede de valor das empresas, pois melhora seu desempenho no mercado. Além disso, essa informação permite a identificação de novas oportunidades de negócios.

Benefícios da Big Data Analytics

✔ ️ Redução de custos: a tecnologia oferece várias soluções para reduzir custos no armazenamento de dados. Também são uma ótima maneira de abrir novos caminhos.

✔ Maior conhecimento do mercado: conhecendo seus clientes e seu comportamento, você pode antecipar novas oportunidades, tanto presentes como futuras.

✔ ️ Melhoria na tomada de decisões: avaliar e interpretar dados permite tomar decisões informadas e baseadas em fatos concretos. 

✔ Feedback em tempo real: o processamento de dados permite um feedback instantâneo, que servirá para avaliar suas ações e estratégias.

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Desafios de Big Data Analytics

Embora não seja uma ciência nova, Big Data ganhou popularidade com o passar dos anos porque não podemos negar que o acesso à informação hoje é muito mais fácil do que antes. Embora esta análise possa ser muito benéfica, não é uma coisa fácil de se fazer. Aqui estão alguns dos desafios que enfrenta hoje:

• O crescimento contínuo dos dados: há cada vez mais informação e, para utilizá-la, as empresas precisam ser capazes de processá-la. 
• Integração de dados: as fontes de dados e aplicativos para obtê-los são milhares. Por exemplo, eles vêm de CRMs, comércio eletrônico, software de gerenciamento, etc. Integrar tudo isso não é fácil. 
• Dados não estruturados: como mencionado acima, são dados que se encontram em bancos de dados não tradicionais. Embora sejam bastante ricos em informação, eles são mais difíceis de coletar, por exemplo, e-mails. Para que os armazéns de dados das empresas encontrem esta informação, é necessário o uso de tecnologia mais avançada, como a inteligência artificial. 

Ferramentas de Big Data para começar a analisar dados

Como já sabemos, a informação disponível é quase infinita. É aqui que entram as perguntas: que informação é relevante para mim? Quais são os dados de que preciso? Onde posso encontrá-los? Se não definirmos isto, seremos confrontados com coisas que não nos fazem nenhum bem e não saberemos o que fazer com elas. 

Antes de mais nada, vejamos os tipos de dados que existem:

• Dados estruturados: podemos dizer que eles são os "tradicionais" e dão uma visão geral dos clientes. Eles têm um formato e uma estrutura definidos e são claros. Exemplos de dados estruturados são tabelas de Excel, formulários web e questionários de múltipla escolha. 
• Dados não estruturados: representam quase 80% dos dados detidos pelas empresas. Não podem ser estruturados porque não caberiam em um banco de dados tradicional. A análise de dados não estruturados permite uma compreensão mais profunda dos clientes e de seu comportamento.

Exemplos incluem a localização atual de uma pessoa ou os lugares que ela visitou, conversas de mídia social, imagens ou arquivos de áudio, tais como gravações telefônicas. 

• Dados semi-estruturados: Como o nome indica, dados semi-estruturados são dados que têm alguma forma de estrutura e organização. Ao contrário do armazenamento não estruturado de dados, os dados semi-estruturados podem ser organizados mais facilmente se forem processados, embora contenham muitos metadados.

Os dados semi-estruturados não têm uma estrutura fixa, mas têm algum nível de estrutura e hierarquia. Exemplos são e-mails, arquivos compactados, pacotes TCP/IP. 

Para processar e analisar os enormes volumes de dados de que estamos falando, é necessário ter a tecnologia, as ferramentas e o software adequados.

Ferramentas para manipulação de Big Data

📌 Hadoop

Este é o framework padrão para o armazenamento, análise e processamento de dados em grande quantidade. Seus modelos de programação são simples, mas tem um enorme poder de armazenamento. Eles se baseiam no aproveitamento de tudo o que está disponível e têm alta escalabilidade.

📌 Python

Python é uma linguagem de programação bastante avançada, mas é simples de usar, mesmo que você não esteja muito familiarizado com ela. Entre suas vantagens está sua popularidade, pois possui uma variedade de bibliotecas criadas por outros usuários, o que a torna muito eficiente.

Se você quiser fazer o download do Python, você pode fazer isso aqui.

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📌 Elasticsearch

Esta é uma ferramenta de Big Data para buscar dados complexos, pois permite indexar e analisar grandes volumes de informação em tempo real. Uma de suas vantagens é que dá gráficos que permitem compreender melhor os dados obtidos.

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Exemplos de empresas que utilizam Big Data

Google e o uso de Big Data em suas buscas

Google é uma das empresas que utilizam Big Data. Aqui podemos ver dois exemplos concretos. O primeiro está na publicidade que nos aparece quando fazemos uma busca, pois estão relacionados a coisas que já procuramos anteriormente. Em outras palavras, eles coletam nossos dados e os utilizam sempre que utilizamos a plataforma, especialmente Chrome.

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O segundo é um exemplo mais macro, a nível da própria empresa. Este é o Google self driving car que mencionamos anteriormente, pois eles usam Big Data para dirigir de forma autônoma e segura. Eles fazem isso através de dados de GPS, câmeras, sensores e da Internet, que eles processam para identificar suas rotas.

Amazon aplica Big Data a suas recomendações

Amazon é outra empresa importante que utiliza Big Data. Ao entrar na plataforma, você inevitavelmente notará que os produtos "perseguem você". Se você procurar por algo uma vez, a mesma coisa aparecerá várias vezes, independentemente da busca estar ou não relacionada.

Um grande exemplo do uso de Big Data pela Amazon é a seção personalizada onde eles lhe dão recomendações. Estas são baseadas em buscas anteriores para que a empresa saiba o que gostamos e o que provavelmente compraremos.

Agora que você sabe mais sobre Big Data Analytics, o que é, para que serve e por que é importante, é hora de começar a usá-lo a seu favor. Defina suas metas, identifique suas fontes de dados, escolha quais são as mais importantes para seu negócio e siga em frente. Você sabe por onde começar?