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Big Data nas empresas: por que seu negócio deve ir além?

Big Data nas empresas: por que seu negócio deve ir além?

Apesar desse título, a ideia não é dizer que o Big Data nas empresas está sendo substituído por novas tecnologias. Não. Na verdade ele é a base para as decisões fundamentadas em dados. O ponto é que apenas o Big Data, a quantidade enorme de dados crus, não será suficiente para alavancar sua empresa.

Desde 2012, o termo Big Data começou a se popularizar no universo dos negócios. Essa tecnologia atua em três vertentes, conhecidas como os três V’s do Big Data. A primeira é o Volume, que busca tratar grandes bases de dados; o segundo é definido como Variedade, vertente que trabalha com diversos formatos de dados diferentes; e por último, a Velocidade, que organiza as informações de forma ágil para acesso rápido. Naquele período, o principal esforço das empresas e das tecnologias disponíveis era consolidar diversas bases de dados distintas e estruturá-las para que pudessem ser analisadas.

Com a disseminação do termo e das plataformas tecnológicas para popularizar o Big Data nas empresas, os dados passaram a ficar comoditizados. O desafio por volta de 2015, 2016, passava a ser o trabalho em camadas acima dessa tecnologia, focadas em ampliar a visualização e a interpretação dos dados. Era preciso transformar o Big Data, oferecendo recursos mais ágeis para análise e para apoiar a tomada de decisão e o planejamento de ações, como campanhas de marketing, vendas e recuperação de crédito.

A importância da interpretação no Big Data nas empresas

Diante de tanta informação e novas tecnologias, o mercado percebeu a necessidade de formar profissionais que pudessem interpretar todos esses dados, afinal, informação sem interpretação resulta apenas em uma quantidade gigantesca de dados importantes que ficam inutilizados. Nesse cenário surge o Cientista de Dados, responsável pela análise e interpretação de dados que podem definir soluções para problemas, além de dar mais informações para a expansão e melhorias em empresas.

E a partir disso é possível afirmar o que está no título desse artigo. Junto com a percepção da necessidade de um profissional para analisar os dados, o termo Data Science passa a ter grande importância na tomada de decisões de empresas. Com seus recursos e técnicas, como a inteligência artificial, machine learning, redes neurais e a modelagem estatística, a Ciência dos Dados vêm mudando a forma de tratamento do Big Data nas empresas e das decisões de seus gestores.

Para melhor visualizar e entender o impacto desses recursos, podemos analisá-los um a um:

Inteligência artificial: Talvez esse seja um dos recursos mais comentados, e o seu significado é bastante literal. Com a Inteligência Artificial (IA) as máquinas têm a capacidade de perceber, entender os dados processados e auxiliar na tomada de decisões. Essa tecnologia pode ser utilizada em diversos segmentos, desde carros inteligentes, até diagnósticos médicos. Para este ano, é esperado que o investimento na área cresça 50%, de acordo com a IDC.

Machine Learning: Também chamado de aprendizado de máquinas, essa tecnologia é capaz de identificar padrões, encontrar soluções e fazer previsões com base em grande quantidade de dados. Por meio do Big Data e de algoritmos, essas máquinas são capazes de processar e analisar as informações sem ajuda humana. Aplicações bastante comuns do machine learning são os aplicativos de trânsito que indicam a melhor rota, e sites de filmes que indicam sugestões com base no que você já viu.

Redes Neurais: Entre os modelos de machine learning, estão as redes neurais artificiais. Assim como o nome sugere, essa tecnologia tenta imitar os neurônios humanos. Os neurônios artificiais são capazes de processar informações e também de analisá-las. Todo esse processo é muito rápido, e assim como o cérebro humano, espera-se que as redes neurais consigam aprender tendo como base experiências. Um exemplo prático dessa tecnologia é o reconhecimento por voz em celulares.

Modelagem estatística: Essa técnica também permite o desenvolvimento do machine learning. Por estar ligada com previsões e identificação de padrões, os dados podem ser melhor interpretados.

Assim, diversas são as tecnologias utilizadas com o Big Data nas empresas, e a maioria delas está interligada. Para este ano, o Brasil deve investir 25% a mais que o ano passado na área. Dessa forma, espera-se que as possibilidades do uso de dados fiquem ainda maiores, podendo aumentar as potencialidades do seu negócio.

Mas, não acredite em tudo que você lê ou assiste sobre as novas tecnologias. As empresas não podem simplesmente usar os dados disponibilizados e achar que estão fazendo Big Data. Acredite, dados crus não servem para nada além de aparência. Interpretação é sim, fundamental. Vale a pena trabalhar nisso e não apenas reproduzir algo mistificado pelo ecossistema.

Quer saber como fazemos na prática?

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