Como transformar dados em informações e informações em inteligência? Big Data por si só não faz milagres, mas combinado com algoritmos que modelam padrões matemáticos e estatísticos, pode trazer a percepção do cenário atual, o que poderá ocorrer no futuro e como a companhia pode ajustar seus processos. E é aí que está a relação Ciência de Dados x Big Data.

Porém é importante ressaltar que nem todo projeto de Big Data é necessário aplicar Ciência de Dados, bem como é possível ter um projeto em Data Science sem utilizar um grande volume de dados.

Mas como funciona ter uma estrutura de Big Data e aplicar Ciência de Dados nela? Por aqui sempre fazemos a analogia de que os dados estão em uma caverna no qual o objetivo é achar o ouro escondido e para isso você precisa minerar estes dados. Ou seja, a mineração de dados (em inglês, data mining) nada mais é do que um conjunto de técnicas que explora, examina e modela os dados para encontrar padrões consistentes.

Esse processo pode ser fundamental em um ambiente de Big Data, pois em meio a tanta informação é preciso encontrar as que serão relevantes para o propósito do seu negócio.

Várias perspectivas de análise

Para tomar decisões assertivas, que ajudem a reduzir perdas, melhorar a eficiência operacional e aumentar a lucratividade, deve-se realizar diversos tipos de análises em relação às informações coletadas.

As análises descritivas, preditivas e prescritivas são atualmente as mais utilizadas no mercado, pois respondem perguntas de negócios que ajudam não só entender o cenário atual das empresas, como também o passado e futuro, trazendo retornos estratégicos e decisivos.

1- Análise descritiva

A análise descritiva responde a pergunta “O que aconteceu e por quê?”. Essa análise realizará consultas tradicionais aos dados apresentados em relatórios, tabelas ou painéis, detalhando informações como custos de marketing, causa raiz de falhas, indicadores de desempenho, entre outros. É considerada a mineração de dados na base do processo.

Este tipo de análise serve como base para as demais, pois ela checa as informações de forma ágil e em tempo real dos acontecimentos, identificando riscos e anomalias nos negócios com um diagnóstico muito mais confiável. Para os gestores, esses dados podem se transformar em “Insights” poderosos para novas estratégias e soluções.

2- Análise preditiva

Em contraste com a análise descritiva, a análise preditiva prevê o que pode acontecer para que as empresas possam se preparar para as mudanças no mercado antecipadamente e então ficar numa posição muito mais competitiva em relação aos seus concorrentes. Por isso que este tipo de análise responde a pergunta “O que poderia acontecer no futuro?”, fazendo o uso de diversos modelos estatísticos.

E é com a ajuda de aplicativos de manutenção preventiva que os sistemas emitem alerta precoce e detectam fraudes. Ao analisar essas indicações antes mesmo que os problemas aconteçam, as empresas podem implantar uma solução de manutenção de forma mais econômica e maximizar o tempo de atividade.

3- Análise prescritiva

Já a análise prescritiva responde a pergunta “O que devo fazer se isso acontecer?”, com o objetivo de mostrar as possíveis consequências na empresa para cada decisão tomada. Ela oferece recomendações específicas ao gestor, auxiliando na escolha da estratégia mais adequada aos objetivos predeterminados. Esta análise é considerada a mais complexa, pois precisa do elemento humano para definir os caminhos para que ocorra o resultado esperado.

Transformando o mercado

  • Segmentação de clientes: Para direcionar melhor sua estratégia de negócio, é preciso entender a fundo o comportamento e a preferência dos consumidores criando modelos preditivos. Por exemplo, com uma boa estrutura de Big Data e algoritmos bem definidos, os supermercados conseguem prever quais produtos serão vendidos para o cliente correto.
  • Processos: Um exemplo muito próximo é dos varejistas, que usam para otimizar seu estoque com base nas previsões de dados de mídias sociais, tendências de pesquisas na web e previsões do tempo.
  • Saúde: Decodificar sequências de DNA em minutos, ajuda as instituições de saúde a entender melhor os padrões de doença, prevenindo surtos e epidemias.
  • Performance nos esportes: Por meio da tecnologia de sensores em equipamentos esportivos, é possível obter o feedback sobre o jogo e o desempenho do jogador em uma partida.
  • Ciência e pesquisa: Monitorar as diversas experiências científicas para desvendar questões do universo em milhares de “Data Centers” auxiliam o progresso da ciência.
  • Segurança: A Agência de Segurança Nacional dos EUA usa para monitorar riscos de planos terroristas e para prevenir ataques cibernéticos.
  • Cidades inteligentes: Nas cidades é comumente usado para unir a infraestrutura de transporte e processos de utilidade pública para transformá-las em cidades inteligentes.

Com os dados organizados e com a estratégia de negócios definida em conjunto com a tecnologia escolhida para a análise de dados, as organizações de grande porte até as pequenas vêm extraindo “Insights” que estão mudando o modo como elas trabalhavam. Porém, não é necessário dissociar a matemática, os algoritmos e as regras numéricas da eventual criatividade e subjetividade que a análise humana é capaz de proporcionar.

Gostou de saber o que podemos fazer quando aplicamos Ciências de Dados em um projeto de Big Data, e como isso pode ajudar nos processos e nos resultados do seu negócio? Fale com um dos nossos consultores e saiba mais da solução Piloto em Ciência de Dados, que com baixo investimento, ajuda a identificar a viabilidade de um projeto em Data Science, que pode ter ou não um grande volume de informações armazenadas, e extrair valor para o negócio.

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