Ferramentas para construção e consultas a um DW – parte II

 Big data e data mining

Big data.

Fonte: Wright Studio/ Shutterstock.

Conforme já dissemos, no mercado corporativo atual, as organizações têm se mostrado muito eficientes em capturar, organizar e armazenar grandes quantidades de dados, obtidos de suas operações diárias ou de pesquisas do mercado, mas a maior parte delas ainda não consegue usar essa gigantesca montanha de dados para transformá-los em conhecimentos que possam ser utilizados em seus negócios de forma adequada.

Big data é um termo que se refere à enorme quantidade de dados não estruturados que é produzido no mundo. De acordo com Proffitt (2017), o Grupo Gartner informou que o mundo produz mais de 15 petabytes de dados estruturados e não estruturados por dia, incluindo filmes de vídeos, textos, áudios, imagens, informações produzidas pelas redes sociais etc. O Grupo ainda afirma que, em 2018, 50% das violações de ética nos negócios ocorre por meio do uso inadequado do big data.

A analista Cas Proffitt informa que a tendência é de “everything-as-a-service”, e as maiores empresas do mundo continuarão trabalhando com volumes crescentes de dados, como a empresa CenturyLink, que anunciou o BDaaS como opção para empresas que querem aproveitar o poder do big data, mas não possuem recursos e expertise próprios disponíveis. Ou seja, podemos continuar esperando inovações vindas de tecnologias para trabalhar com big data.

Os quatro Vs do big data.

Fonte: T. L. Furrer/ Shutterstock.

De acordo com a empresa SAS (2017), Doug Laney, um analista de dados, relacionou a definição de big data com três Vs:

• Volume (volume): organizações coletam dados de uma grande variedade de fontes, incluindo transações comerciais, redes sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina a máquina.
• Velocity (velocidade): os dados fluem em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags de RFID, sensores, celulares e contadores inteligentes estão impulsionado a necessidade de lidar com imensas quantidades de dados em tempo real, ou quase real.
• Variety (variedade): os dados são gerados em todos os tipos de formatos, desde dados estruturados, como dados numéricos em bancos de dados tradicionais, até documentos de texto não estruturados, como e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações da bolsa e transações financeiras.

A estes três Vs foi acrescentado um quarto V: Veracity ou veracidade, conforme ilustra a figura abaixo.

Ainda de acordo com a SAS (2017), a importância do big data não está ligada à quantidade de dados que uma empresa possui, mas o que a empresa pode fazer com eles. É necessário que os dados sejam analisados de forma a encontrar respostas ou realizar atividades que levem a empresa a:

• reduzir custos e reduzir tempo;
• alavancar a criação de novos produtos e/ou ofertas;
• permitir a tomada de decisão mais inteligente;
• obter a causa raiz de falhas, problemas e defeitos em tempo quase real;
• criar políticas de promoção de vendas com base em cupons baseados no gosto e hábitos dos clientes;
• obter análises de riscos em tempos muito curtos;
• detectar ações fraudulentas de forma a defender os negócios.

Aconteceu     

Uso do big data na análise 360º do mercado

“Hoje, praticamente tudo o que fazemos ou o que acontece ao nosso redor pode ser analisado por um software big data. Se você está dirigindo o seu carro e de repente uma luz no painel o alerta que o óleo do motor precisa ser trocado, ou quando você assiste a um jornal na TV e a “moça do tempo” diz que na próxima semana vai chover, pode ter certeza que essas conclusões só foram feitas graças ao cruzamento de uma porção de informações através de um software big data.

Na internet isso é diferente e tudo o que fazemos deixa um rastro digital. Práticas comuns do dia a dia, como enviar e-mails ou mensagens de texto, pesquisar ou comprar produtos e serviços pela internet, comentar ou avaliar um post de uma empresa no Facebook, são alguns dos poucos exemplos perto de uma infinidade de ações que podem gerar informações a serem analisadas por um Big Data System.

Essa gigantesca quantidade de informações é, na maioria das vezes, desorganizada e desestruturada. Com o auxílio da aplicação da matemática e dos insights obtidos é possível, por exemplo, melhorar o atendimento ao consumidor, identificar tendências de mercado, aumentar as vendas, prever problemas, mensurar riscos e diminuir gastos.

Grandes empresas como Amazon e Walmart foram pioneiras no uso de sistemas de análise de big data. Depois disso, o uso destes softwares tomaram uma proporção tão grande e variada que há quem diga que o atual presidente dos Estados Unidos, Barack Obama, se reelegeu para o seu segundo mandato devido à inteligência da análise de dados. E que esta mesma tecnologia foi uma das grandes aliadas para a seleção alemã ter vencido a copa do mundo de 2014.”

(Fonte: <visie.com.br>)