Você já deve ter escutado falar de Big Data (grandes dados ou macrodados, em tradução livre). Afinal, o termo se refere a análise de um grande volume de dados, estruturados ou não, utilizados diariamente por empresas. O objetivo dessa área de conhecimento é obter insights, ou seja, percepções valiosas para a tomada de decisões e elaboração de estratégias.
Análise de dados avançada com Big Data
Com o Big Data, as empresas podem realizar uma análise avançada de dados para detectar tendências e comportamentos dos clientes, por exemplo. Dessa forma, promover inovações. Assim, as organizações evitam suposições falsas decorrentes de “achismos” e avaliações especulativas impregnadas por sentimentos que influenciam resultados inesperados.
A análise de Big Data pode ajudar as organizações a entender e melhorar suas operações, criar ofertas personalizadas, prever falhas antes que aconteçam, assim como melhorar a satisfação do cliente. Ela também propicia uma melhor visualização de padrões complexos em grandes conjuntos de dados que leva a novas descobertas e oportunidades de negócios.
Um pouco de tudo para cada um
Para se ter uma ideia, a análise do Big Data é usada no setor financeiro para detectar fraudes e minimizar riscos, por exemplo. Mas não somente.
“Todas as áreas que se baseiam em reconhecer padrões, agrupar e classificar ganharam muito: a política, em agrupar eleitores, avaliar candidatos; o marketing, em descobrir se as pessoas gostam de um produto e de que modo. As disciplinas que estavam enfraquecidas pela falta de informações se beneficiaram como os macrodados”, afirmou o economista Walter Sosa Escudero em entrevista ao Clarín.
Afinal, a verdadeira magia do Big Data não está apenas na análise, mas no processo completo de descoberta que requer analistas perspicazes, usuários de negócios e executivos que fazem as perguntas certas. Assim, reconhecem padrões, fazem suposições bem-informadas e prevêem comportamentos.
Veja a seguir algumas aplicações de Big Data:
Marketing e vendas
- Personalização. Empresas podem analisar o comportamento de consumidores e oferecer produtos ou serviços personalizados.
- Análise de tendências de mercado. Identificar novas tendências de consumo. Assim, ajustar campanhas de marketing em tempo real.
- Segmentação de clientes. Agrupar consumidores com base em características e comportamentos semelhantes para direcionar campanhas específicas.
Saúde
- Diagnósticos mais precisos. A análise de grandes volumes de dados médicos pode ajudar a detectar padrões que auxiliam na identificação de doenças.
- Medicina preditiva. Utilizando Big Data, é possível prever surtos de doenças ou identificar fatores de risco em pacientes.
- Pesquisa médica. Ajuda na análise de grandes conjuntos de dados de ensaios clínicos para acelerar descobertas e avanços em tratamentos.
Finanças
- Detecção de fraudes. Ao analisar padrões de transações em tempo real, as instituições financeiras podem identificar atividades fraudulentas rapidamente e agir.
- Análise de risco. O Big Data é amplamente utilizado na avaliação de risco de crédito e na modelagem de previsões financeiras.
Manufatura e logística
- Otimização de processos. A análise de dados de sensores e máquinas pode melhorar a eficiência operacional e reduzir desperdícios.
- Manutenção preditiva. É possível antecipar falhas em equipamentos antes que causem paradas não planejadas. Assim, reduz o tempo de inatividade e os custos de manutenção.
Segurança e cibersegurança
- Monitoramento de riscos. Pode ser usado para monitorar e detectar padrões de ameaças cibernéticas, permitindo uma resposta rápida a incidentes de segurança.
- Análise de comportamento. Identificar atividades anormais em grandes redes e prever possíveis ataques.
Governos e políticas públicas
- Análise de dados demográficos. Permite melhorar o planejamento urbano e social, identificar áreas de vulnerabilidade, assim como ajustar políticas públicas com base em dados precisos.
- Previsão de desastres naturais. O Big Data pode ajudar a modelar e prever desastres naturais, ajudando no planejamento de evacuações e alocação de recursos, por exemplo.
Educação
- Personalização de aprendizado. Dados sobre o desempenho e o comportamento dos alunos podem ser usados para personalizar a experiência educacional, ajustando currículos e metodologias.
- Análise de desempenho. Monitorar o progresso dos alunos para identificar dificuldades e melhorar os métodos de ensino.
Atualmente, há diversos cursos de especialização em Big Data. Muitos programas de graduação e pós-graduação também contam com a disciplina na grade curricular.
