Big Data: o que os líderes empresariais precisam saber
O termo ‘big data’ é usado para se referir a duas coisas diferentes. Pode significar um enorme conjunto de dados (pepitas individuais de informações sobre qualquer coisa, desde o desempenho do negócio até as preferências do cliente). Também pode se referir à tecnologia usada para lidar com grandes quantidades de dados. No entanto, para este artigo, usaremos a primeira definição.
Quando dizemos grande…
Queremos dizer muito, muito grande. Pense em tudo que você armazenou em seus telefones e computadores. Esses dispositivos medem o espaço de armazenamento em gigabytes ou, para trabalhos realmente pesados, em terabytes.
Big data é medido em petabytes (um milhão de gigabytes) e exabytes (um bilhão de gigabytes). Um petabyte é grande o suficiente para armazenar 500 bilhões de páginas de texto (mesmo com uma página por segundo, uma pessoa levaria mais de 16 mil anos para ler tanto texto) e um exabyte contém o equivalente a 1,5 bilhão de CD-ROMs de dados.
Esses números já podem parecer grandes, mas na verdade são apenas o começo. Realize uma única ação em qualquer plataforma de mídia social como um dado. Agora considere que mais de 55.140 fotos são postadas no Instagram, 511.200 tweets são enviados e 4,5 milhões de vídeos no YouTube são assistidos a cada minuto. Isso é big data.
De onde vem o big data?
A mídia social é apenas uma das muitas fontes de big data. Os dados também são coletados regularmente de bancos de dados, aplicativos, sites, sensores, internet das coisas e muito mais. Nos negócios, a frequência com que as pessoas clicam em seus anúncios, quanto tempo levam para ler uma postagem no blog, se se inscrevem para receber notificações de novos produtos, tudo isso aumenta seu conjunto de dados de clientes.
Os dados podem ser estruturados (como entradas de uma planilha) ou não estruturados (de apresentações, e-mails, postagens em mídias sociais, etc.). Os dados estruturados são organizados, facilitando a pesquisa, organização e análise. Mas, na maior parte, o big data não é estruturado.
Mineração de ouro em big data
O big data é tão valioso quanto os insights que ele pode fornecer. Obter esses insights não é fácil porque a maior parte do big data são dados inutilizáveis ​​ou “obscuros”. A inteligência de negócios que você pode coletar de big data está espalhada e enterrada profundamente entre os dados obscuros (imagine ter que vasculhar centenas de bilhões de páginas de documentos para encontrar o punhado de informações que você pode realmente usar).
Obviamente, esta é uma tarefa grande demais para ser realizada manualmente. Felizmente, temos o suporte da análise de big data, software projetado para examinar grandes quantidades de informações em supervelocidade. As descobertas são então apresentadas como insights úteis e acionáveis ​​para que você possa tomar decisões mais rápidas e inteligentes para o seu negócio.
Existem quatro níveis de análise de dados, cada um mais avançado que o outro:
A análise descritiva é, de longe, o tipo mais comum; aproximadamente 80% da análise de negócios é descritiva. Esse tipo de análise analisa o que aconteceu em seu negócio, identificando padrões em uma quantidade impressionante de dados coletados de diversas fontes.
Por exemplo, pode dizer-lhe quais das suas fábricas (ou mesmo máquinas individuais) tiveram uma queda na produtividade, se uma campanha nas redes sociais foi bem-sucedida ou a que horas do dia os clientes tinham maior probabilidade de visitar a sua loja no passado mês de fevereiro.
Freqüentemente, essas descobertas podem ser apresentadas como gráficos, painéis, relatórios ou outros formatos fáceis de entender, o que permite que gerentes, pessoal de vendas, diretores e investidores compreendam rapidamente a situação.
A análise de diagnóstico vai um pouco mais longe, ajudando a identificar por que ocorreram eventos passados. Por exemplo, pode sugerir que um novo produto não atingiu os números de vendas esperados porque um produto concorrente foi fortemente reduzido semanas antes do seu lançamento.
A análise preditiva, juntamente com a análise prescritiva, são conhecidas como “análises avançadas” e permitem que você tome decisões de negócios mais informadas no futuro. A análise preditiva utiliza dados que você possui para prever dados que você não possui. Melhora a previsão aplicando modelos estatísticos a dados históricos e sugerindo resultados prováveis ​​para um determinado conjunto de circunstâncias.
Um exemplo muito simples seria que, com base nos padrões anteriores de taxas de cliques, os clientes em potencial terão maior probabilidade de abrir seus e-mails se você os enviar no início da semana, logo após o almoço. Isso pode mostrar que, historicamente, há um aumento nas solicitações dos clientes pelo seu serviço em dias chuvosos, o que pode influenciar a forma como você programa promoções futuras.
O big data está mudando a aviação, permitindo que as companhias aéreas realizem manutenção preditiva. Utilizando sensores, as companhias aéreas podem monitorar as condições das aeronaves e realizar a manutenção assim que necessária, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
A análise prescritiva é a forma mais complexa de análise que requer computação muito avançada e um alto nível de conhecimento humano. Em vez de apenas prever o que pode acontecer, permite examinar vários cenários e fazer escolhas que podem resultar no melhor resultado.
Por exemplo, uma ferramenta analítica poderia prever como seriam as vendas do primeiro dia se você lançasse em julho, e não no final de agosto; em Mid Valley, em vez de KLCC, ou em ambos os locais simultaneamente. E então crie um plano que envolva todas as melhores escolhas.
Por onde você começa?
Dependendo da tecnologia que você aplica, a análise de big data informa o que os clientes estão fazendo, o que estão pensando e até mesmo como você pode melhor influenciar os clientes a se comportarem da maneira que você deseja, como escolher seu produto em vez de seus concorrentes.
Já é utilizado por seguradoras para identificar sinistros fraudulentos. Na área da saúde, pode ajudar a encontrar curas para certos tipos de câncer. Nos negócios, a análise de big data está sendo usada para tudo, desde a simplificação da sua cadeia de suprimentos até o aumento das vendas, a redução de riscos, a retenção de funcionários e muito mais.
Talvez surpreendentemente, a análise de big data começa com duas decisões muito humanas. A primeira é o que exatamente você quer saber? São insights sobre clientes, produtividade, receita ou algo completamente diferente? A sua pergunta começa com ‘o quê’, ‘por que’ ou ‘como’? É sobre o passado ou o futuro? A tecnologia de análise de dados é inteligente, mas ainda precisa que você faça perguntas.
O que nos leva à segunda decisão: o seu big data contém a resposta à sua pergunta? Porque, sim, com big data estamos falando de milhões ou bilhões de informações. No entanto, se você não coletar os dados corretos, nenhum software no mundo poderá responder às suas perguntas. Por exemplo, se você não está monitorando quantas pessoas responderam a uma promoção por e-mail, não há nenhuma ferramenta de análise inteligente o suficiente para informar o sucesso de suas campanhas, muito menos se vale a pena conduzir campanhas por e-mail no futuro.
Portanto, o componente humano ainda é essencial para decidir quais insights você precisa e se você possui os dados para descobri-los. Depois disso, no entanto, você pode depender totalmente da análise de big data não apenas para encontrar e fornecer insights críticos de negócios, mas também para apresentá-los a você em questão de segundos.