Tecnologia

Big Data Analytics: o que é e porque é importante?

por Daniel Oliveira | 24 Abril, 2024

A cada dia que passa, são cada vez mais os dados produzidos a nível mundial. De forma a tirar maior proveito para a organização de toda a informação, é importante saber medi-los e interpretá-los para compreender o passado, interpretar o presente e prever o futuro, tarefa essa entregue ao Big Data Analytics.

 

O que é o Big Data?

 

O Big Data é um conceito que começou a ganhar força em 2000, quando a Google e a Yahoo começaram a usar este recurso para melhorar as suas plataformas e aumentar o alcance.

 

De forma resumida, descreve a quantidade e complexidade de dados estruturados e não estruturados que são gerados e armazenados a cada segundo (como logs de acesso, email, localizações, dados de redes sociais,entre outros) e que podem ser analisados e interpretados para para retirar insights que poderão apoiar a decisão estratégica nos negócios.

 

De forma a tirar valor desses dados, o Big Data centra-se em algumas bases conhecidas como os 5 V’s:

 

  • Volume - O Big Data permite um armazenamento de grandes volumes de informação com origem em várias fontes como sensores, dados comerciais, dados de redes sociais, entre outros.
  • Velocidade - Todos os dados recolhidos devem ser analisados com o máximo de velocidade possível de modo a apoiar a tomada de decisão no momento certo.
  • Variedade - No Big Data são recolhidos uma grande quantidade de dados, com origem em várias fontes, que necessitam de ser estruturados e organizados.
  • Veracidade - Este pilar refere-se aos dados captados da dinâmica humana, como motores de pesquisa e redes sociais, uma vez que são entendidos como interações reais.
  • Valor - O Big Data tem a capacidade de distinguir dados e informações que apresentam um maior volume para o negócio.

Big Data Analytics - O que é?

 

O Big Data Analytics é o estudo de uma grande quantidade de dados com o objetivo de retirar padrões de comportamento, descobrir correlações desconhecidas, conhecer as tendências do mercado e descobrir as preferências dos consumidores.

 

Para isso, são usados modelos preditivos, algoritmos estatísticos e análises realizadas por sistemas analíticos de grande desempenho que permitem recolher, armazenar, processar, analisar e descobrir padrões nos dados recolhidos.

 

Tipos de Big Data Analytics

 

Quando falamos de Big Data Analytics, existem quatro tipos que devemos considerar:

 

  • Análise descritiva - Esta é a técnica que ocupa mais tempo na análise e que transmite um menor valor. Através desta análise, é possível perceber o que aconteceu no passado e ter uma ideia das tendências a explorar no futuro. Este é um tipo de análise focado em comparações e descrições e que pode ser útil para detetar padrões ou segmentar alguns dados.
  • Análise de diagnóstico - Quando se pretende saber porque algo aconteceu, este é o método correto a utilizar, pois permite analisar os indicadores de Churn (taxa de desistência dos clientes) ou tendências de utilização de um produto/serviço.
  • Análise preditiva - Esta é o tipo de análise mais utilizada. Através do uso de modelos preditivos, consegue prever o que irá acontecer em cenários específicos no futuro. Permite, por exemplo, perceber quais os melhores produtos a comercializar ou o risco de perda de cliente.
  • Análise prescritiva - Considerada a mais valiosa, mas também a análise menos usada, a prescritiva é aquela que consegue transmitir mais valor para a organização. É baseada em procedimentos autónomos ou testes A/B e sugere processos que permitem tirar o máximo proveito/valor do caso analisado. Consegue prever, por exemplo, o melhor local num website para colocar um banner, qual a próxima ação para retenção do cliente ou qual o melhor posto de abastecimento para utilizar caso se pretenda fugir ao trânsito.

Vantagens de utilizar o Big Data Analytics

 

Ao utilizar um dos tipos de Big Data Analytics, as organizações poderão beneficiar das seguintes vantagens:

  • Redução de custos - A utilização de serviços cloud baseados em Big Data, permite reduzir os custos associados ao armazenamento de grandes quantidades de ficheiros na organização.
  • Melhoria do processo de decisão - Através do Big Data Analytics, os decisores poderão ter à sua disposição uma grande quantidade de dados resultantes da análise do histórico e da previsão de futuras ações.
  • Melhorar ou criar novos produtos e serviços - Através da análise das tendências e das necessidades dos clientes, as empresas podem melhorar ou desenvolver novos produtos e serviços otimizados para oferecer real valor ao seu público-alvo específico.
  • Deteção de fraude - O Big Data Analytics é também muito utilizado por instituições financeiras para prevenir as fraudes.

Num mundo cada vez mais repleto de dados, o Big Data Analytics será uma das ferramentas chave para o crescimento das organizações, para a melhoria da relação com o cliente e para o melhoramento dos produtos ou serviços.

 

Antes de tomar uma decisão, o gestor pode ter na sua posse o desfecho de todos os cenários possíveis, permitindo minimizar o risco de erro e aumentar a probabilidade de sucesso de cada ação.

 

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