O QUE É BIG DATA PARTE 02

 COMO APLICAR O BIG DATA COM SUCESSO?
[Passo a Passo]

Qualquer empresa só tem a ganhar ao incluir o Big Data e suas tecnologias na sua rotina corporativa, mas é preciso tomar alguns cuidados para que essa aplicação seja bem-sucedida.

Com o intuito de evitar erros, montamos um passo a passo para aproveitar todos os benefícios que o Big Data tem a oferecer:

Defina os objetivos para a análise de dados: quais informações você pretende extrair a partir desse processamento?

Utilize métricas para ajudar nessa definição: antes de pensar em “como” essa verificação vai ser feita, foque no “que” será analisado

Prepare bem os dados primeiro: filtre e formate os dados antes do processamento (ferramentas como o Big Query podem ser úteis)

Mergulhe na Análise: utilize critérios descritivos e preditivos para fazer um relatório mais completo

Garanta uma melhor visualização dos dados: para favorecer uma interpretação mais assertiva das informações, é ideal que o conteúdo esteja facilmente compreensível, de preferência em formato gráfico

Encontre os principais insights: é a sua hora de brilhar. Depois de todo o processamento pronto, é chegado o momento de extrair o que há de mais relevante na análise e fazer a diferença.

QUER MAIS DICAS PARA IMPLEMENTAR O BIG DATA?
Confira neste vídeo.
https://www.youtube.com/watch?v=dTecOM_ptwk&t=5s

QUAIS AS PRINCIPAIS TENDÊNCIAS DE BIG DATA ?

As tecnologias de Big Data estão em constante evolução e já é possível apontar algumas tendências que estão sendo colocadas em prática e têm tudo para continuar em alta.

Confira:

BIG DATA NA NUVEM: 45% das organizações já estão armazenando seus dados na Internet, e com o acesso às nuvens públicas, esse número deve crescer para 90%

Integração com a IoT: as maiores empresas do mundo já estão utilizando a Internet das Coisas para aumentar a flexibilidade e a precisão no processamento de dados, e 2021 foi considerado um ano chave para essa integração

Data-as-a-Service (DaaS): cada vez mais, o uso de dados como serviços tem ajudado as organizações a entender melhor os requisitos da experiência do usuário

Blockchain na análise de dados: tecnologia bastante comum no mercado das criptomoedas, vai integrar também o Big Data

Marketplaces de dados: 35% das empresas comercializarão dados de terceiros até 2022, quando já vão existir leis e políticas mais transparentes sobre acesso e privacidade aos dados. 

BIG DATA X BUSINESS INTELLIGENCE

É relativamente comum haver certa confusão entre os conceitos de Big Data e Business Intelligence.

Muitos acham que o BD é o substituto do BI, o que de verdade não tem nada.

Para entender melhor, pense na grande quantidade de dados do Big Data.

Nesse volume estratosférico de informações, há muitas delas que são relevantes, enquanto outras não se traduzem em valor sem a análise adequada.

É aí então que entra o Business Intelligence.

Para esclarecer, vamos explicar o significado de cada um deles.

BIG DATA 

É o ato de gerar, capturar e processar uma grande quantidade de dados.

As empresas investem em BD, pois as informações armazenadas são capazes de oferecer insights que podem favorecer o futuro do negócio.

BUSINESS INTELLIGENCE 

É a forma genérica de se referir a sistemas e softwares que importam fluxos de dados e os utilizam para gerar informação que pode indicar uma decisão específica.

Ele serve para obter informações comerciais valiosas, que podem estar escondidas do BD.

Fazendo uso de uma metáfora, podemos dizer que o Big Data é a pedra bruta, enquanto o Business Intelligence oferece o diamante lapidado.

BIG DATA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Podemos definir a Inteligência Artificial como uma das principais tecnologias que se beneficia do Big Data ou o Big Data como a principal fonte da qual a IA bebe.

Como mostramos, o Big Data é um conjunto de dados que não para de crescer e exige ferramentas que vão além das tradicionais para dar conta de gerenciar e processar essas informações todas.

É aí que entra a Inteligência Artificial.

Dotada de um processo de machine learning constante, a IA consegue encontrar padrões em determinados códigos e, a partir deles, extrair informações relevantes dentro de um volume grande de dados. 

BIG DATA E INDUSTRIA 4.0

O velho ditado “tempo é dinheiro” nunca fez tanto sentido quanto nos dias atuais.

A velocidade com que uma empresa responde a um feedback do cliente, atende a uma demanda pontual ou traz uma solução personalizada é um diferencial competitivo dentro da Indústria 4.0.

E se tempo é dinheiro, uma das maiores riquezas que um negócio pode ter é um gerenciamento assertivo de dados.

Afinal, quem consegue decifrar os sinais que o consumidor deixa e transformar essas pistas em informações relevantes sai na frente da concorrência.

Isso tem tudo a ver com Big Data.

Além do mais, quando você pensa em Indústria 4.0, a era do aperfeiçoamento das máquinas, quais são as palavras que vêm à mente?

Provavelmente inovação, tecnologia e modernização estão entre elas.

Pois o Big Data é basicamente um sinônimo para tudo isso, especialmente quando entram na equação os seguintes tópicos: Inteligência Artificial, Machine Learning, Internet das Coisas e Business Intelligence. 

QUAIS OS DIFERENTES TIPOS DE DADOS?

Até aqui, já aprendemos bastante sobre o Big Data, sua história, importância e os principais componentes, todos representados pela letra inicial V.

Você deve ter percebido que a questão da variedade de dados é marcante.

Eles vêm de fontes diversas, mudando também de acordo com o formato, em estruturados e não estruturados.

Os dados estruturados são aqueles disponíveis em um formato rígido ou específico.

Dessa maneira, é possível prever o que será inserido em determinado campo de uma tabela, por exemplo.

Já os dados não estruturados, como o nome sugere, não seguem uma regra e são apresentados como aparecem.

Esse é o caso de imagens, vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Todos esses dados são provenientes de três locais.

Dados das redes sociais: são normalmente capturados em forma não estruturada, porém, estão se tornando cada vez mais atraentes para marketing e vendas

Dados transmitidos ou streaming data: são aqueles que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados

Fontes publicamente disponíveis: são os dados disponíveis através de canais

públicos.

Após a identificação da fonte dos dados, é preciso começar a considerar as decisões a serem tomadas pela empresa com o uso dessas informações disponíveis.

Vamos avançar nessa questão mais à frente.

Antes, contudo, vale entender melhor a relação do Big Data com a ciência de dados. 

RELAÇÃO ENTRE  A CIÊNCIA DE DADOS E O BIG DATA

O Big Data não existe sem a ciência de dados. Isso é inegável.

Ela representa a importância de saber lidar de maneira científica com as informações coletadas, a fim de garantir resultados confiáveis e que auxiliem na tomada de decisões com maior precisão.

Podemos dizer que a ciência de dados permite se antecipar ao futuro, direcionando os usuários a escolher determinados caminhos com base em recomendações, por exemplo.

Ela pode ser aplicada em setores diversos, como:

💠E-commerce
💠Entretenimento
💠Marketing Digital
💠Mídias Sociais
💠Serviços Financeiros
💠Energia
💠Saúde
💠Astronomia
💠Segurança da Informação.

Dessa maneira, podemos dizer que a ciência de dados equivale a hipóteses, modelos matemáticos e estatísticos aplicados à análise de informações para atestar a qualidade dos resultados atingidos.

É onde o Big Data se encaixa, fazendo uso de ferramentas como as que iremos destacar no próximo tópico. 

FERRAMENTAS BIG DATA: O QUE VOCÊ PRECISA SABER

Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.

Este artigo cita uma pesquisa não tão recente, de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra.

Na época, 1.144 gestores ouvidos em 95 países informaram que 53% das organizações já utilizavam Big Data com foco na maior compreensão e qualificação da experiência dos clientes.

Cinco anos depois, o interesse tinha se acentuado, como era de se esperar, mas ainda havia limitações no uso do BD.

O obstáculo central envolvia tecnologia e capital humano.

Ainda hoje, apesar de uma parcela das empresas já contar com especialistas na área, capazes de realizar a organização dessas informações, outra parte ainda enfrenta dificuldades para lidar com a análise e compreensão delas.

Como os projetos de Big Data possuem dados estruturados e não estruturados, provenientes dos mais diferentes locais, é necessário realizar uma análise criteriosa para que eles sejam utilizados da melhor forma possível.

E isso precisa ocorrer no ritmo dos 7 V’s, o que nem sempre está ao alcance de todas as organizações.

A boa notícia é que existem ferramentas de Big Data disponíveis no mercado capazes de melhor gerenciar os dados armazenados.

Neste link, por exemplo, você encontra informações sobre 20 delas (em inglês).

QUER SABER O QUE HÁ DE MAIS IMPORTANTE SOBRE  ESSAS FERRAMENTAS ? 

A preocupação aqui é com relação às características.

Podemos chamar de pré-requisitos para que elas possam efetivamente ajudar você nessa missão de encarar o Big Data e usá-lo a seu favor.

Na hora de escolher a ferramenta com a qual irá trabalhar, o ideal é saber:

💠COMO É A SUA INTERFACE ?

💠COMO OS  USUÁRIOS IRÃO FILTRAR OS DADOS ?

💠O QUE É OFERECIDO EM TERMOS DE ATUALIZAÇÃO ?

💠QUAIS AS RESTRIÇÕES DE SEGURANÇA ?

💠COMO OS RELATÓRIOS SÃO APRESENTADOS ? 

BIG DATA ANALYTICS

JÁ OUVIU FALAR NO BIG DATA ANALYTICS ?

Ele é importante dentro de uma empresa para a realização de negócios mais atraentes e inteligentes, com operações mais eficientes, capazes de gerar mais lucro e deixar os clientes mais satisfeitos.

Quando o Big Data é combinado com o Analytics (análises de alta potência), é possível que a organização consiga realizar mais tarefas relacionadas a negócios.

Veja só algumas delas:

🔵Identificar fraudes antes que afetem o andamento da empresa

🔵Descobrir a causa de falhas, defeitos e problemas praticamente em tempo real

🔵Recalcular os riscos em minutos

🔵Criar cupons no ponto de venda baseados nos hábitos de compra do consumidor.

Sendo assim, é possível afirmar que o Big Data Analytics tem grande impacto sobre a redução de custos, criação de novos produtos ou serviços, tomada de decisões mais rápidas e assertivas e reduções de tempo.

É a forma mais efetiva de confirmar todos os benefícios já conhecidos sobre ele.

ANÁLISE DA CONCORRÊNCIA E BIG DATA 

Para conseguir entender os movimentos de consumo de um público-alvo ou até mesmo prever uma mudança, é imprescindível que a organização utilize o Big Data Analytics.

Ele é capaz de apontar caminhos diferentes daqueles já percorridos pela concorrência.

Isso passa, por exemplo, pela proposição de novos produtos e promoções específicas, assim como pelo aumento do estoque de uma mercadoria que será mais procurada pelos clientes futuramente.

Uma das maneiras mais inteligentes de usar o Big Data a seu favor é compreender os dados para análise dos movimentos da concorrência.

A partir daí, criar ações que despertem maior interesse do público do que o praticado por aqueles que disputam o mercado com você.

Para que isso seja feito da melhor forma possível, é necessário trabalhar com uma ferramenta com alta capacidade de armazenamento e processamento de dados, coletando informações do mercado e as manifestações dos consumidores.

Atrelado a isso, a empresa ainda deve lidar com algoritmos estatísticos, técnicas de aprendizagem de máquina e análise de sentimento.

É o que permite apresentar ao gestor, em tempo real, o que está acontecendo no mercado. 

DATA-DRIVEN MARKETING

O data-driven marketing nada mais é do que o marketing orientado a dados.

Como tal, diz respeito às decisões tomadas a partir da análise de informações coletadas sobre um cliente.

Esse tipo de ação tem o consumidor como o centro da estratégia.

Assim, acaba gerando um maior engajamento, justamente por entregar mensagens relevantes àquele público, resultando em mais vendas.

As ações de data-driven marketing são 100% mensuráveis e, dessa forma, as empresas conseguem saber o que deu certo e o que não, além de fazer ajustes na estratégia a tempo de evitar prejuízos maiores.

Através do ROI (return on investment ou retorno sobre o investimento) é possível saber quanto a organização ganhou ou perdeu com os investimentos feitos em treinamentos, ferramentas, mídia paga, entre outros.

Depois de analisar esses resultados, o gestor pode pensar no que deve ser feito para melhorar seus resultados e garantir o crescimento sustentável da empresa.

GERAÇÃO DE CRITÉRIOS PARA A TOMADA DE DECISÕES 

Hoje em dia, qualquer organização precisa analisar dados antes de tomar decisões, sejam elas sobre os mais variados temas.

E quando se fala em dados, não existe nada parecido com o potencial do Big Data.

Mas é preciso ter condições de trabalhar suas informações, como já destacado.

Este artigo do CanalTech cita uma pesquisa realizada pela consultoria global de negócios, Bain & Company.

Veja só algumas conclusões muito interessantes do estudo:

As empresas com capacidades analíticas avançadas possuem duas vezes mais chances de estarem entre as de melhor desempenho financeiro

São cinco vezes mais propensas a tomar decisões mais rápidas

Têm três vezes mais chances de executar tarefas conforme programado.

Aí você se pergunta:

COMO É POSSÍVEL TRANSFORMAR TAMANHA TECNOLOGIA  EM RESULTADO FINANCEIRO ?

Não há grandes segredos.

Imagine que uma rede de supermercados faça a análise do perfil do cliente.

Ela investiga os produtos mais comprados, os dias de maior circulação, a frequência de compras, a forma de pagamento preferida, entre outros dados.

Após coletar e entender tais informações, a empresa pode adotar medidas para vender mais e atrair o consumidor.

E isso pode ocorrer em diversas áreas da empresa, como no controle do orçamento, uma possível expansão, a capacidade de investimento, entre outras possibilidades.

A forma como o Big Data funciona varia de acordo com o objetivo final de cada empresa.

O que importa é que ele oferece valiosos elementos para a tomada de decisões. 

QUAIS PRINCIPAIS EMPRESAS UTILIZAM O BIG DATA ?

Big Data não se limita apenas a grandes empresas.

Sua importância é tamanha que negócios de todos os portes, dos mais variados segmentos, podem fazer uso de suas contribuições.

Para você ter uma ideia melhor, observe os itens abaixo.

Usamos como exemplos alguns setores da economia e possíveis benefícios gerados a partir de uma estratégia de Big Data.

💠Bancos: entender e aumentar a satisfação dos clientes; minimizar riscos e fraudes

💠Governo: lidar com congestionamentos; prevenir criminalidade e gestão de serviços públicos

💠Manufatura: aumentar a qualidade e a produção; minimizar o desperdício

💠Educação: assegurar que o aprendizado esteja ocorrendo de maneira correta; identificar os alunos com dificuldades e implementar melhores sistemas de avaliação

💠Saúde: saber como anda o atendimento ao paciente e melhorar a assistência

💠Varejo: aumentar o número de negócios repetidos; descobrir a melhor forma de abordar os clientes e saber a maneira correta de lidar com transações.

Exemplos de empresas que revolucionaram o mercado com o Big Data

Depois de compreender que o Big Data está em todo lugar, vamos falar de empresas que já usam o potencial da tecnologia para qualificar seus resultados.

Confira três exemplos que separamos para você:

🌐Maplink

Com o uso de um software de rastreamento por satélite, a empresa conseguiu cruzar os dados dos mais de 400 mil automóveis de São Paulo e, então, fazer um diagnóstico do trânsito da cidade.

Dessa forma, é possível indicar os pontos de lentidão, a causa deles e as alternativas para aliviar o fluxo.

🌐Nike

Através de uma parceria com uma empresa de tecnologia, ela conseguiu desenvolver um software usado durante corridas que informa a velocidade, a distância, os batimentos cardíacos e outros dados do atleta.

A grande sacada foi integrar o aplicativo com as redes sociais, estimulando outras pessoas a também compartilharem as suas conquistas.

Com esses dados postados na rede, a Nike ainda consegue compreender melhor o seu público e melhorar seus produtos.

🌐UPS (United Parcel Service)

A empresa de logística começou a usar uma tecnologia para otimizar rotas de entrega.

Ao cruzar os dados dos sensores dos veículos, informações de mapa e requisitos das encomendas dos clientes, conseguiu reduzir incríveis 136 milhões de quilômetros percorridos por ano. 

COMO ME  TORNO UM ANALISTA OU CIENTISTA DE DADOS EM BIG DATA ?

Big Data indica oportunidades não apenas para empresas, mas também para executivos.

Se você busca uma carreira de gestor ou uma recolocação profissional, vale ficar ligado quanto ao espaço que o mercado oferece e o que ele exige para se tornar um analista na área.

Para trabalhar no cargo, é preciso ter conhecimento técnico em programação e também entender de negócios, é claro.

Além disso, o profissional precisa ter noção de matemática e estatística aplicada a dados.

O cientista ou analista de dados é responsável por atender às solicitações das áreas de planejamento de uma organização.

Veja um resumo das competências e habilidades desejadas para se tornar um analista de Big Data:

Habilidades analíticas para obter insights a partir da variedade de dados obtidos

Criatividade de produção de métodos novos para reunir, para interpretar e para analisar uma estratégia de dados

Noções de matemática e habilidades estatísticas

Domínio do computador, uma vez que os programadores precisam constantemente criar algoritmos de modo a transformar dados em insights

Competência empresarial e saber os objetivos de negócio em vigor e os processos que impulsionam o crescimento da empresa e seu lucro.

Como um curso de graduação voltado especificamente para a formação de cientistas de dados ainda é raro em todo o mundo, esses profissionais costumam vir de áreas que têm como base a matemática, como Ciência da Computação, Engenharia e Estatística.

Se é o que deseja para a sua carreira, já tem aí uma dica por onde começar.

E vale a pena? É o que vamos descobrir agora, falando sobre o mercado de trabalho. 

MERCADOS DE TRABALHO

Boa notícia para quem deseja trabalhar com Big Data.

Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.

Ela já havia chegado à mesma conclusão ao analisar o mercado português, atestando as boas oportunidades na área.

Isso ocorre porque o volume de dados gerados diariamente chega a ser um desafio para as empresas.

Em resposta, elas buscam profissionais para armazenar, entender e fazer bom uso das informações.

Um analista ou especialista em Big Data faz a gestão e a análise de dados, a fim de assegurar eficiência e rentabilidade para a empresa, além de propor ideias inovadoras para o negócio.

Interessante destacar ainda que a remuneração costuma ser atrativa, em especial quando o profissional evolui na carreira.

Engenheiros de Big Data ou Heads (líderes de equipe) podem ter salários superiores a R$ 30 mil mensais, de acordo com está reportagem do jornal Extra.

Outro aspecto interessante sobre essa carreira é que, como a profissão é relativamente nova, quem se antecipar têm mais chances de se destacar e conseguir uma oportunidade em uma ótima empresa.

Talvez seja mesmo a hora de buscar a sua qualificação para isso, concorda?

O QUE PROCURAR EM UM CURSO DE BIG DATA ?

Antes de falarmos das especificidades importantes de um curso de Big Data, vale ressaltar que a formação é bastante democrática.

Seja em nível de especialização ou como uma segunda graduação, é um campo aberto a profissionais oriundos das mais diversas áreas.

Egressos de faculdades de TI, Publicidade, Jornalismo, Marketing, Estatística e Administração de Empresas são bons exemplos.

Se você procura um bom curso, saiba que ele depende de algumas características para ser bem aproveitado.

O aprendizado deve demonstrar as formas mais usadas de Big Data e as suas variações, como o Analytics e o Business Intelligence, sobre os quais já falamos por aqui.

Além disso, o aluno deve entender, após o curso, quais são as tecnologias mais comuns NoSql (Not Only Sql) e Hadoop, além de compreender como ele pode entrar para esse mundo. 

QUER UM DICA ?

A sua busca deve ser por uma proposta de ensino voltado à aplicação, com uma diretriz menos acadêmica e mais direcionada ao mercado.

Pode estar começando aí a sua nova e promissora carreira.

Pós-graduação em Big Data

Big Data é um tema que chegou para ficar e que vai demandar cada vez mais uma compreensão aprofundada com aplicação no contexto corporativo.

Pensando nisso, a Fundação Instituto de Administração (FIA) desenvolveu em seu programa de pós-graduação uma série de cursos que têm o Big Data como eixo central.

Confira algumas das principais formações na área nas modalidades presencial e também de ensino a distância:

Curso de pós-graduação EAD em Análise de Big Data – Data Science

Curso de pós-graduação em Análise de Big Data

Curso de pós-graduação em Análise de dados, data mining e inteligência artificial

Curso de pós-graduação EAD em Analytics de inteligência artificial e data science.

MBA em Big Data

Levando em conta a diversidade de público e os diferentes interesses, a FIA também desenvolveu uma série de cursos com ênfase em Big Data em seu programa de MBA.

Confira algumas das principais formações na área nas modalidades presencial e também de ensino a distância:

MBA em Analytics de Big Data para gestão de negócios

MBA EAD em Analytics de Big Data para gestão de negócios

MBA em Big Data

MBA em Analytics de Big Data

MBA EAD em Analytics de Big Data e data science. 

CONCLUSÃO BIG DATA

Você conferiu neste artigo que o Big Data é um grande conjunto de dados armazenados, capazes de fornecer insights sobre as tendências de mercado e o perfil dos consumidores, além de otimizar o processo de trabalho.

No momento, poucos são os assuntos que despertam tanto a atenção de gestores pelo mundo afora como esse.

Com um modelo baseado em 7 V’s (volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, volatilidade e visualização), o BD promete ajudar empresas a tomar decisões muito mais assertivas, qualificar suas ações, reduzir gastos e aumentar a produtividade.

Ao mesmo tempo em que gera oportunidades para as organizações qualificarem seus resultados, abre portas também para bons profissionais.

O capital humano é um dos aspectos ainda limitantes ao recurso, o que pode ser bom para você, que busca se capacitar e avançar na carreira.

Seja a partir de uma nova graduação, especialização, MBA ou mestrado, investir nos estudos é essencial para ir além.

A excelência da Fundação sustenta-se nas iniciativas de pesquisas realizadas pelos seus diferentes programas institucionais, que desenvolvem atividades nos diversos campos temáticos da administração.

Um dos programas é o LABDATA FIA (Laboratório de Análise de Dados da FIA), que atua nas áreas de ensino, pesquisa e consultoria em análise de informação utilizando técnicas de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial. O LABDATA FIA  é reconhecido por apresentar os seguintes diferenciais:

É um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil

Os diretores do programa são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial

Mais de 10 anos de atuação, mais de 9000 alunos formados com mais de 85 turmas formadas

Infraestrutura de ponta com 5 laboratórios e aulas 100% práticas voltadas para aplicação de negócios

Docentes com sólida formação acadêmica: doutores e mestres em sua maioria com larga experiência de mercado

Professor titular e professor assistente em todas as aulas.

FONTE: FIA

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O QUE É BIG DATA