<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>Atualmente o termo Big Data já é bem conhecido por grande parte da população mundial, e não apenas para quem trabalha diretamente com tecnologia. Ele pode ser traduzido em uma grande quantidade de dados, o que traz a necessidade de processos que sejam capazes de capturar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de informações com a rapidez que o mundo moderno exige – serão 180 zetabytes de dados no mundo até 2025, segundo a revista Forbes.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”><strong>O que é Big Data Analytics?</strong></p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>É a análise aprimorada de grandes quantidades de dados brutos para extrair informações e insights para um determinado negócio. Ele é usado nos mais variados segmentos para permitir que as organizações tomem decisões corretas, além de testar processos que já existem. Ele antecipa tendências e considera métodos para responder questões por meio da aplicação de um processo algorítmico.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”><strong>Como funciona o Big Data Analytics?</strong></p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>De forma resumida, o Big Data Analytics funciona com a análise de dados em três categorias.</p>
<ul style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>
<li style=”margin-left: 15px;”><strong>Social Data</strong>: Dados sobre indivíduos – como as redes sociais, por exemplo.</li>
<li style=”margin-left: 15px;”><strong>Enterprise Data</strong>: Informações geradas – em sua grande maioria – por organizações empresariais durante operações, inclusive as financeiras.</li>
<li style=”margin-left: 15px;”><strong>Personal Data: </strong>Dados gerados a partir da integração entre dispositivos pessoais conectados à internet.</li>
</ul>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>A análise criteriosa e o cruzamento destes dados fazem com que seja possível otimizar a compreensão dos mais variados cenários e viabiliza a extração de padrões, os quais podem ser usados para os mais diversos fins, dependendo do core business da empresa que implementa o processo.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”><strong>Quem pode usar Big Data Analytics?</strong></p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>Por enquanto, o uso deste processo faz mais sentido para empresas, e muitas delas já o utilizam para analisar dados de forma estratégica.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>É importante deixar claro que o Big Data Analytics pode ser implementado em todas as empresas, independentemente do tamanho delas. Via de regra, cientistas de dados ficam responsáveis por este processo, pois são profissionais que realizam a limpeza e a preparação dos dados.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”><strong>Quais as vantagens do Big Data Analytics nos negócios?</strong></p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>O Big Data Analytics faz com que empresas possam usar informações já disponíveis para identificar oportunidades e obter insights. Além disso, o processo de tomada de decisão fica menos arriscado.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>Com ele, as empresas são capazes de analisar as informações para medir a satisfação dos clientes e oferecer novos produtos. Outra vantagem é identificar padrões preciosos para tomar melhores decisões, como os hábitos de consumo dos clientes.</p>
<p style=”color: #222222; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: small; text-align: left;”>Assim, é possível deixar os clientes mais satisfeitos, reduzir a margem de erro, tornar as operações mais eficientes, estabelecer planos estratégicos e aumentar o lucro de forma significativa.<br /><br /><em>(*) Head de Engenharia de Dados da ClearSale.</em></p>