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Como o Big Data Analytics pode impactar nas suas decisões?

Big Data é um processo de análise e interpretação de grandes volumes de dados e informações.

13/01/2022 às 15h33 Atualizada em 13/01/2022 às 15h41
Por: Gustavo Siqueira
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Big Data é um processo de análise e interpretação de grandes volumes de dados e informações.
Big Data é um processo de análise e interpretação de grandes volumes de dados e informações.

Big Data Analytics, vamos começar pela definição. Resumidamente, Big Data é um processo de análise e interpretação de grandes volumes de dados e informações. Ta Valêncio, mas e aí… como isso impacta na minha vida ou na rotina da minha empresa?

A resposta é muito simples: EM TUDO!

Imagine a possibilidade de ter acesso a informações precisas sobre o comportamento do seu cliente, por exemplo? Saber exatamente qual as suas necessidades e de que maneira você pode atuar para atendê-lo, não seria incrível? É isso o que a análise do Big Data faz pra você, ou seria por você?

Bom, até aqui tudo muito lindo, e eu diria até, tudo bem artificial. Precisamos ir a fundo, com informações mais densas para desmistificar o uso de Big Data no Brasil e no mundo. E acredite, essa é uma super ferramenta. Se você ainda não sabe a importância e a relevância do uso do Big Data, certamente está nadando contra a maré. Ou seja, no bom e velho português, você está perdendo tempo (e dinheiro)!

 

Da teoria à prática: é mesmo possível fazer algo com Big Data?

 

Vamos usar o exemplo do Google. 

A empresa percebeu que tinha um grande volume de dados, e que eles não “cabiam” em um único servidor. Sabendo que servidores quebram eventualmente e que não existiam mecanismos que pudessem armazenar estas informações não estruturadas ou estruturadas de forma horizontal. 

 

O Google precisava:

  • Gravar grandes volumes de dados não-estruturados (páginas HTML); 
  • Processar essas páginas para buscar links e o PageRank das páginas de acordo com as citações dos links; 
  • Criar um mecanismo de busca que utilizasse regras de busca textual (TF-IDF) mas que, ao mesmo tempo, aceitasse uma espécie de score boosting nas páginas com maior PageRank.

 

O que o Google criou ou fez?

  • GFS - Google File System: um sistema de arquivo distribuído entre vários servidores que dividia os arquivos em blocos e, posteriormente, gravava cada bloco repetido em 3 máquinas diferentes para diminuir a chance de perda de dados; 
  • MapReduce: criou um framework que facilitava aos desenvolvedores extrair informações de dados armazenados no GFS - Google File System, de forma paralelizada para aumentar a velocidade. 
  • Ainda em 2003 e 2004, os Engenheiros do Google publicaram diversos artigos sobre o GFS e sobre o MapReduce.

 

Outro caso que marcou a concorrência veio do Yahoo. Acompanhe os fatos:

 

  • Em 2005, o Yahoo! enfrentava forte concorrência e resolveu criar o próprio mecanismo de busca. 
  • Desenvolve projetos Open Source como o Nutch, um crawler que lia, armazenava e indexava páginas na web. 
  • Se deparou com o mesmo problema do Google: os servidores quebram!

 

A solução

  • Desenvolveu um novo sistema baseado nos artigos publicados pelos engenheiros do Google. 
  • Criou o HADOOP Distributed File System, ou HDFS (HDFS + MapReduce).
  • O projeto cresceu e melhorou rapidamente, e foi publicado com uma licença Open Source da Fundação Apache. 
  • Surgiu também um Banco de Dados NoSQL batizado de HBase inspirado em outro projeto do Google, o BigTable.

 

A grande questão aqui, meus amigos, é como transformar de modo eficaz, eficiente e confiável, dados relevantes em informações úteis no menor espaço de tempo? Essa é a grande sacada do negócio Big Data, e é por isso que sou um exímio defensor do seu uso. Big Data significa produtividade, assertividade, gestão e ação em tempo recorde. É compreensão de volume e variedade com velocidade. É a veracidade e o valor para uma empresa e para os negócios. Dito isso, preciso dizer que ser agente de transformação para empresas mais eficientes no processo de decisão, é o que me move! É nisso que eu realmente acredito quando penso ou falo em big data. Conheça alguns cases que mostram na prática o uso de Big Data. Acompanhe:

 

UNESCO: utilizando Big Data está ajudando São Paulo e os esportes. 

  • Levantamento dos 350 Centros Esportivos de São Paulo; 
  • Apresentação de todas as Escolas, Academias, Universidades, Teatros, Empresas, etc, dentro da área do raio de atuação;
  • Relatório no detalhe de todas as informações das empresas de interesse.

 

Telebras: uma empresa pública/privada – tem utilizado o Business Analytics e os conceitos de Big Data da iOpera para utilizar todo o potencial de consumo de sua infraestrutura de rede;

  • Onde investir e instalar novas redes para que tipo de público; 
  • Como utilizar os leads altamente qualificados e enviar por meio dos Smartphones da força de vendas.

 

Ceratti: dobrou suas vendas (aumento em 115%) num ano difícil como foi 2015. Utilizando Big Data e a iOpera, com a geração de leads qualificados a Ceratti superou a crise e continua crescendo através de sua força de vendas direta e indireta através de seus distribuidores.

 

Telefônica: acompanhe o resultado em 10 meses utilizando o BIG DATA da iOpera.

  • Aumentou em 23 Milhões suas vendas. 
  • Vendendo onde consegue entregar em até 24 horas, 
  • Fazendo UpSell nos Grupos Econômicos onde já possui ao menos um cliente.

 

Apesar de ter apresentado aqui o tema Big Data, ele vive em constante evolução. No entanto, é imprescindível que você entenda que Big Data utiliza inteligência artificial para simplificar dados, ou seja, traça o perfil de um cliente, por exemplo. Sabendo exatamente o que o cliente deseja, você pode oferecer o produto/solução mais adequado para ele. Em outras palavras, você tem o poder de tomar decisões mais assertivas no menor espaço de tempo, otimizando sua rotina e seus negócios. 

 

Contribuição de: Valêncio Garcia, CSO da wconnect

 

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