Big Data valoriza o Business Intelligence

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Analista do Gartner afirma que sempre há necessidade de olhar para o passado e quando existe grande volume de dados é preciso reforçar a atividade.

Big Data está empurrando a análise do passado para as mãos dos gestores, que podem, então, usar dados não-transacionais para traçar estratégicas, decisões comerciais de longo prazo sobre, por exemplo, o que e quando colocar nas prateleiras da loja.

No entanto, Big Data não está prestes a suplantar as ferramentas tradicionais de BI, diz Rita Sallam, analista de BI do instituto de pesquisas Gartner. Segundo ela, Big Data tornará o  Business Intelligence (BI) mais valioso e útil para o negócio. “Sempre temos a necessidade de olhar para o passado… e quando você tem grande volume de dados, vai precisar fazer isso ainda mais. BI não vai embora. Ele será reforçado por Big Data.”

De que outra maneira você vai saber se o que está vendo nas fases iniciais de descoberta de fato vai se sustentar ao longo do tempo? Por exemplo, bolsas vermelhas realmente vão vender mais do que as azuis em determinada região? Uma passagem inicial por meio dos dados pode sugerir bolsas vermelhas mais vendidas do que nunca no último trimestre. Portanto, as vermelhas são melhores.

Mas isso é uma correlação, não uma causa. Se você olhar mais de perto, usando dados de transações históricas recolhidas de suas ferramentas de BI, pode encontrar, por exemplo, que na verdade o seu mais recente posicionamento da mercadoria na campanha está dando lucro porque os varejistas de rede agora estão colocando bolsas ao nível dos olhos, mais atraentes para o consumidor.

É por isso que o diretor de Tecnologias Emergentes da IBM, David Barnes, é realmente mais inclinado a apontar como saída tecnologias para Big Data, como o Hadoop. Você não gostaria de tomar decisões de negócios essenciais com base na análise de Twitter, por exemplo.

Contudo, há um valor nas mídias sociais. E se você aprender como o consumidor se comporta pelos tuítes dos fãs de Justin Bieber, por exemplo, que amaram o casaco que ele estava usando no show da noite passada? Você poderia, então, tomar a decisão de estocar esse casaco, apenas na cidade, visto que ele está prestes a tornar-se um item muito quente, embora por um tempo muito limitado.

Portanto, a empresa pode perder uma grande janela de oportunidade sem uma análise preditiva do pacote, à procura de padrões nos tuítes que se correlacionam com a marca, localização geográfica e fatores como o número de menções.

“No passado, teríamos como base [nossas] decisões sobre dados históricos e, no momento em que se faz isso, essa oportunidade já passou por nós”, diz Barnes.

Trata-se de um casamento de tecnologias de código aberto (onde a maioria das plataformas de Big Data está acontecendo). Dados não estruturados, como vídeo e e-mail, são muitas vezes citados como uma força motriz por trás de Big Data.

R.K. Paleru, diretor de Marketing de indústria da MicroStrategy, fornecedor de BI, diz que tem observado duas movimentações com Big Data. “Ser capaz de trazer mais variedade de dados de fontes diferentes, mas pode ter todos os dados e também micro-otimizar. Como transformar o comportamento usando ferramentas como o iPad ou smartphones.”

As tecnologias de Big Data permitem que a informação seja trabalhada antes de ser otimizada, racionalizada ou relacionada. Isso, juntamente com análise avançada, e gerentes de negócios, permite fazer e responder perguntas em ciclos muito curtos. Não é plug-and-play ainda, por isso, arquitetos e analistas de dados terão de dar uma mão.

Segundo Barth, hoje, podem ser gerados mais de 20 mil modelos de dados para cada linha de produto, em cada mercado ao redor do mundo, permitindo que os usuários procurem até 18 meses para a frente. “Isso é uma grande mudança. A razão pra isso é o Big Data, visto que a tecnologia pode automatizar muitas das etapas de modelagem e executá-las ao apagar das luzes.”

Não muito tempo atrás, isso seria quase impossível. Levaria semanas ou até mesmo meses para que analistas estatísticos construíssem um único modelo. Se você vendeu cem produtos, realmente não pode ir além de mil modelos para a sua linha de produtos, o que significa que a informação sobre esses modelos não era tão precisa.

“Big Data é tão grande quanto sua análise”, diz Barth. “Isso é o amor do cientista de dados. Eles podem repetir e repetir e repetir. Eles estão aprendendo, enquanto obtém alguns insights durante as descobertas.”

“Ainda são necessárias análises inteligentes se você quer que elas sejam feitas corretamente. Felizmente, Big Data é uma ferramenta muito poderosa”, finaliza.

Sou bacharel em Sistemas de Informação pela Estácio de Sá (Alagoas), especialista em Gestão Estratégica da Tecnologia da Informação pela Univ. Gama Filho (UGF) e pós-graduando em Gestão da Segurança da Informação pela Univ. do Sul de Santa Catarina (UNISUL). Tenho interesse por todas as áreas da informática, mas em especial em Gestão, Segurança da Informação, Ethical Hacking e Perícia Forense. Sempre disposto a receber sugestões de assuntos para criar uma postagem.

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