Big data e analítica de dados: o guia para empresas

As empresas geram mais dados do que nunca: vendas, clientes, operações, web, sensores. Mas acumular dados não serve de nada se não se converterem em decisões. A diferença entre as empresas que crescem e as que estagnam está, cada vez mais, na sua capacidade de compreender e aproveitar os seus dados. O big data e a analítica de dados são as disciplinas que convertem essa montanha de informação em conhecimento acionável: o que funciona, o que falha, o que vai acontecer e o que convém fazer.

Neste guia explicamos o que é o big data, que tipos de analítica existem, que arquitetura é necessária e como dar os primeiros passos para que os dados deixem de ser um custo e passem a ser uma vantagem competitiva.

O que é o big data

O big data refere-se a conjuntos de dados tão grandes, rápidos ou variados que as ferramentas tradicionais não os conseguem gerir. Costuma descrever-se com os três vês: volume (muita quantidade), velocidade (geram-se em tempo real) e variedade (dados estruturados e não estruturados, de muitas fontes). Mas o tamanho é o que menos importa: o importante não é ter muitos dados, mas ter a capacidade de os integrar, processar e extrair valor deles para tomar melhores decisões.

Os tipos de analítica

Nem toda a analítica responde à mesma pergunta. Compreender os quatro níveis ajuda a saber o que se pode alcançar:

• Descritiva: o que aconteceu (relatórios e painéis de controlo).
• Diagnóstica: porque aconteceu (análise de causas).
• Preditiva: o que vai acontecer (modelos que antecipam o futuro).
• Prescritiva: o que convém fazer (recomendações de ação).

Do dado disperso à decisão

O grande problema da maioria das empresas não é a falta de dados, mas o facto de estarem dispersos em silos que não se falam: o CRM por um lado, a contabilidade por outro, a web à parte. Para os aproveitar é preciso integrá-los num lugar comum, limpá-los e dar-lhes uma estrutura coerente. Só então se podem cruzar (por exemplo, vendas com marketing e com apoio) para descobrir padrões que, vistos em separado, permanecem invisíveis. Essa integração é o primeiro passo de qualquer estratégia de dados séria.

A arquitetura de dados

Converter dados em valor requer uma arquitetura: um pipeline que recolhe os dados das fontes, os transforma e os armazena num repositório central (um data warehouse ou um data lake), de onde as ferramentas de analítica e de inteligência artificial os consomem. Uma boa arquitetura é a que garante que os dados cheguem limpos, atualizados e fiáveis a quem deles precisa. Sem esse alicerce, os painéis de controlo mostram números em que ninguém confia.

Como começar com dados

Não é preciso montar tudo de uma vez nem ser uma grande corporação. O sensato é começar por uma pergunta de negócio concreta e valiosa (por exemplo, que clientes vão sair, ou que produtos são realmente rentáveis), integrar os dados necessários para a responder e construir a partir daí. Começar pequeno, demonstrar valor e ampliar é muito mais eficaz do que um grande projeto de dados que demora anos e nunca se usa. As próximas peças deste cluster aprofundam o business intelligence, o armazém de dados e a analítica preditiva.

Na AxiomTech ajudamos as empresas a converter os seus dados em decisões: integração, arquitetura de dados, painéis de controlo e modelos preditivos. Se sente que tem muitos dados mas poucas respostas, conte-nos o seu caso.