Há quem diga que a maneira que uma mesa de escritório permanece por um dia inteiro, diz muito sobre a pessoa que lá senta. Informações colhidas por um olhar cauteloso, capaz de desenhar um mapa das ações passadas e criar relatórios hipotéticos sobre a posição das canetas no dia seguinte e quanto de papel será gasto no mês com rascunhos sem valor. Claro que isso é absurdo. Absurdo para uma pessoa realizar, mas não para uma tecnologia de Big Data Analytics.
Os famosos Vs do Big Data: velocidade, volume e variedade — que dizem muito da tecnologia quanto da realidade atual de um mundo totalmente digital — têm desafiado empresas em conseguirem tirar melhor proveito das informações que geram todos os dias, pois, são esses dados analisados que informam a empresa sobre detalhes importantes de seu desenvolvimento, permitem melhores tomadas de decisões e definem estratégias mais inteligentes e verossímeis ao seu cenário.
Os bancos de dados tradicionais não tem suporte para o crescente volume de dados, por isso, o Big Data Analytics tem sido uma tecnologia revolucionária para o tratamento e colhimento de dados estruturados e não estruturados. Os dados não surgem apenas de formulários preenchidos por clientes, mas também por meio de sensores, vídeos, áudios, aplicativos etc., por isso, as tecnologias de Internet das Coisas e Inteligência Artificial ajudaram no crescimento amplo de dados.
Obviamente que tal força tecnológica tem sido usada por empresas em operações mais rentáveis no lugar de ter conhecimento se o funcionário mantém a mesa organizada ou não. Por exemplo, Big Data na área de saúde pode fornecer insights precisos para o tratamento de uma doença, cruzando e comparando dados variados de A até Z.
O departamento de RH é o lugar perfeito para uma tecnologia que pode organizar e criar estratégias de uso para grande volume de dados, como mapeando conjuntos de habilidades dos funcionários que a empresa pretende recrutar, fazendo comparativos e ajudando na decisão final.
Enquanto no marketing, Big Data consegue traçar o perfil do público-alvo por meio de cadastros, interações físicas e virtuais dos clientes, no departamento de controladoria, o Big Data traz uma maior visibilidade nas operações da empresa.
Agregar o Big Data, também significa agregar mais um V, o de Valor, já que sua utilização resulta em maior eficiência e agilidade. E em um mundo onde os dados informam o que parece escondido das vistas comuns, é fundamental estar atento.
Não processar os próprios dados, significa não ter transparência suficiente para se desenvolver, já que as informações criadas todos os dias são diversas. Estamos falando da possibilidade de entender manifestações dos clientes de modo individual até a otimização de processos internos.
Como uma empresa pode descobrir padrões e correlações escondidas de maneira rápida e precisa? Se for fazendo relatórios manuais da receita final do mês, ou para empresas de varejo, fazendo contagem de estoque (por exemplo: esse produto tem mais saída que esse outro, portanto, sua demanda é superior) isso levará anos, pois, tenha em mente que o tempo que uma equipe, mesmo a mais esforçada, leva analisando dados, outros mais já foram criados.
Pense o quão seguro é tomar decisões com base em informações que mais parecem tentativas de adivinhações ou palpites. Aquela famosa frase ‘’Quantidade não significa qualidade’’ faz total sentido, já que mesmo que sua base de dados seja enorme, ele não detém valor sozinho. Apenas dados bem analisados podem virar conhecimento.
Big Data é um dos principais pilares da Indústria 4.0, junto a Inteligência Artificial e Internet das Coisas, e tem sido procurado no mercado por aquelas empresas que buscam inovação, praticidade e agilidade no uso de seus dados, contudo, suas concorrentes também acompanham o cenário do mundo atual, onde o uso da tecnologia dita sucesso.
Uma empresa não é um jogo de azar, onde se fecha os olhos na esperança que sua jogada seja a melhor da rodada. Por isso, más decisões resultam em prejuízos financeiros, estagnam sua posição na corrida competitiva e fazem operações permanecerem em lenta velocidade.
Além disso, empresas contém muitos departamentos, e para uma decisão não tirar a coerência da outra, se torna necessário uma centralização de todos os dados. Não ter isso é sujeitar que os departamentos joguem como uma equipe, mas sem saber qual será o próximo passo do parceiro e qual estratégia se deve seguir. Ou seja, estar informado pela metade, significa ter pouca noção sobre onde empresa está acertando e errando.
Se forem muitos dados para analisar, são muitas empresas que prestam tais serviços. A On Smart Tech apresenta oito delas. IBM Big Data acredita que uma empresa orientada por análises deve ter insights em tempo real e colhidos no sistema que você reside, podendo trabalhar em diferentes softwares como Hadoop e RStudio, e centralizando os dados em um único e prático local. Sua plataforma de Big Data escalável integra dados de fontes distintas em informações valiosas e relevantes através de softwares, onde decisões inteligentes derivam de insights que priorizam redução de custos, uma melhor experiência ao cliente, detecção de falhas e impulsionam a cadeia de suprimentos.
A parceria da IBM com a Cloudera Hadoop coleta dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados em uma única data lake (repositório que armazena grande volume de dados), se tornando em uma grande enciclopédia digital de dados variados, reduzindo custos e agilizando na hora de buscar pelos dados.
E por fim, a IBM é conhecida pela conexão que faz entre tecnologias. Construir uma estrutura de dados em Machine Learning e Inteligência Artificial já é uma realidade possível. Essa é a IBM sempre com soluções que se adaptam rapidamente na estratégia e cenário real da empresa.
A Dell Big Data Analytics com sua lógica analítica faz clientes de diversos ramos otimizarem suas operações e colherem melhores resultados por meio de seus serviços de Big Data. Por exemplo, em finanças, o Big Data atua como agente principal para a diminuição de riscos e na detecção de fraudes de crédito.
No marketing, a percepção total do cliente é o foco, e até mesmo, a área farmacêutica pode usufruir da lógica analítica e garantir insights para decisões mais precisas. Desbloquear a qualidade dos dados gerados, esse é o papel que a Dell assume.
A Microsoft Azure, um grande escritório digital, soluciona os problemas de grande volume de dados em tempo real com Big Data que produz insights inteligentes, pois, apesar de muitas informações, nem todas são necessárias para o avanço de um projeto. Aqui, o gestor é um agente ativo e pode interagir, criando experiências personalizadas aos consumidores, e assim, cunhando um vínculo único entre empresa e cliente. Microsoft Azure também ajuda a empresa a agregar valor com análises reais de sua cadeia de fornecimento, antecipando necessidades de produtos e avaliando o nível de inventários.
O Periscope Data conecta dados reais a planos futuros, pois, previsões só podem ser levadas a sério quando passam por processos de análise poderosos como de Big Data Analytics. Ter uma noção profunda feedbacks é uma maneira de entender, sem filtros, como a empresa está operando nos olhos do público. A solução da Periscope Data é capaz de analisar documentos, comentários do NPS e leads para otimizar o serviço.
A Amazon Web Service tem soluções baseadas em nuvem para ajudar a empresa em criar, proteger e implantar em suas ferramentas de Big Data, sem a necessidade de investir em uma nova infraestrutura, já que o AWS concentra a versatilidade na tecnologia, assim, seus projetos não são reféns de longos ciclos de configurações. Novamente data lake é citada, pois, aqui, a AWS comporta a grande escala de dados com a flexibilidade e agilidade necessária para a criação de insights minuciosos. Seu portfólio para análises vai desde análises interativas até operacionais, criando especificações para a necessidade da empresa.
A Big Query, serviço da Google, não tem servidor, sendo assentado na computação em nuvem, assim, a empresa não precisa se preocupar na atualização, proteção e gerenciamento da infraestrutura, pois, tudo isso já é inserido no próprio serviço Google, permitindo que os gestores foquem totalmente na análise dos dados.
O conjunto de padrões estabelecido no software junto ao streaming de alta velocidade criam análises mais rápidas, fazendo dados empresariais urgentes chegarem à mão do gestor rapidamente. Além disso, não existe necessidade de se preocupar com a capacidade de dados armazenados, já que o escalonamento automático do BigQuery é flexível.
A VMware simplifica o gerenciamento de sua infraestrutura Big Data por meio de virtualização. A integração permite a execução de várias distribuições de software, por exemplo, o Hadoop, na mesma máquina virtual. Ágil, simples e econômico para empresas que já inseririam o Big Data no fluxo de trabalho de seus dados.
E finalmente, HP Big Data tem soluções de dados para as principais tecnologias que conduzem a transformação digital, como sistemas de Internet das Coisas. Coisas estão conectadas entre si, e pessoas se conectam a essas coisas também, portanto, muitos dados são criados. Pode-se pensar que existe a necessidade de milhares de sistemas para suprir a demanda de análise, quando a HP Big Data prova que não.
Extrair insights de alto volume de dados em menos tempo entrega transparência e mais segurança na hora da empresa decidir o próximo passo, e com a capacidade de análise preditiva, pode dizer se é mais sensato optar por ser conservador nesse momento.
Pode respirar. É tantas opções que é compreensível ficar confuso entre todas essas inovações. A On Smart Tech falou tanto de dados que pode surgir tal dúvida: “mas será que a On Smart Tech tem a resposta que preciso?’’ Se for para automatizar seu negócio com tecnologia útil, como o Big Data, trazendo melhorias ao seu negócio: sim, esse dado já analisamos e temos.
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