Agora que já vimos alguns dos principais conceitos que cercam Business Intelligence (BI) e Big Data Analytics (BDA), vamos falar mais sobre este último. Se ainda não viu a postagem anterior, sugiro que a veja antes desta (aqui).
Não é de hoje que grandes organizações utilizam BI com o intuito de tomar decisões mais precisas e se destacar no mercado. Contudo, nos últimos anos, com os diferenciais de eficiência e eficácia com relação as técnicas anteriormente utilizadas, BDA vem conquistando cada vez mais espaço. Tanto que, no começo de 2012 a busca pelo termo "Big Data" nos EUA ultrapassou a busca por "Business Intelligence", e no fim desse mesmo ano, no mundo.
Mas, do que se trata BDA?
Então, vamos lá! BDA busca melhorar o desempenho interno e externo das organizações oferecendo insights das tendências de mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas, visando a eficiência e eficácia no atendimento ao cliente.
Consiste no processo de análise inteligente de grandes volumes de dados (estruturados ou não como já vimos antes). Objetiva encontrar padrões, correlações e insights através do cruzamento de dados internos e externos. Auxiliando diretamente na tomada de decisão. Uma ideia já praticada a tempos em BI, porém com altíssimo desempenho, podendo obter respostas em tempo muito reduzido.
E compreende no trabalho conjunto de diversas tecnologias como gestão e mineração de dados, estruturas de armazenamento de dados que possam armazenar e processar big data, analises preditivas, inteligência analítica e mineração de texto.
- Os dados, antes de serem analisados, precisam ter alta qualidade e confiabilidade. Esse é um dos principais motivos que justificam a necessidade de que hajam processos de gestão de dados;
- Através da mineração de dados, grande volumes de dados podem ser examinados com objetivo de descobrir padrões que possam trazer respostas importantes;
- Estruturas de armazenamento como o Hadoop, plataforma de software código aberto de computação distribuída voltada para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados;
- Tecnologias de análises preditivas utilizam algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning aplicadas aos dados para prever cenários e identificar tendências a partir de dados históricos;
- A mineração de texto através da aplicação de algoritmos de análise em coleções de texto, busca a obtenção de informações de valor para o negócio;
- Inteligência analítica, através da tecnologia in-memory - que consiste no armazenamento de dados na memória principal dos servidores -, garante a agilidade necessária na consulta dessas informações em alta escala e em tempo real.
Introdução a postagens futuras
BDA pode, através de análises regionais profundas de público, buscar entender o perfil do consumidor de uma determinada área, quais os produtos/serviços mais procurados/desejados. Assim, facilitando o direcionamento de vendas/serviços, a criação de novos produtos/serviços, o melhor controle de estoques e/ou o atendimento personalizado para determinado lugar - de acordo com os gostos e costumes da região.
Imagem 2 (SNP Technologies)
Essas foram só algumas ideias e conceitos gerais, mas nas próximas postagens traremos conteúdos como ferramentas e aplicações.
Referências
http://www.bigdatabusiness.com.br/voce-sabe-o-que-e-big-data-analytics/https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/big-data-analytics.html#dmtechnical
https://www.devmedia.com.br/mineracao-de-texto-conceitos-e-aplicacoes-praticas-revista-sql-magazine-105/26328
https://hadoop.apache.org/
https://news.sap.com/brazil/2015/08/tecnologia-in-memory-o-sexto-sentido-das-empresas/
