Do conceito à aplicação – entenda o que é Data Analytics

Desde que a era digital passou a ditar o ritmo e as tendências do mercado, as empresas passaram a dar valor para um ativo antes não tão explorado: os dados do negócio. Daí vem a consolidação do Data Analytics, tão falado hoje nas rodas empresariais, tão presente nos planejamentos de TI e tão fundamental para o sucesso de todo o empreendimento.

Se antes muitas teorias da administração e de gestão empresarial focavam em metodologias e receitas de bolo, hoje os olhos se voltam para a análise de dados, que se tornou um dos principais insumos para planejamentos e estratégias corporativas.

Algumas soluções em software, aliadas a serviços de nuvem, formam o terreno favorável para a potencialização do Data Analytics. O melhor desse cenário é que os benefícios da análise de dados se tornaram acessíveis a todo tipo de empresa, a partir da implementação ou contratação de plataformas que oferecem funcionalidades de coleta, armazenamento, processamento e gestão de informações.

Neste post serão abordadas as principais tecnologias que suportam essa necessidade estratégica das empresas. Boa dose de tecnologia ao leitor!

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O que é (Big) Data Analytics?

Os processos e tecnologias empregados na análise de conjuntos de dados com o objetivo de transformá-los em poderosos subsídios para decisões estratégicas formam o conceito de Data Analytics (DA).

Na prática, trata-se de uma união de soluções de Businnes Intelligence (BI), Data Mining e Datawarehouse tão presentes no cotidiano empresarial nas últimas décadas. De novidade, o DA trouxe a valorização dos resultados da aplicação dessas tecnologias para todas as vertentes da gestão de um negócio: financeira, marketing, logística, jurídico e relacionamento com o cliente.

Outro incremento é a análise dos dados acumulados em tempo real e ainda considerando fontes diversas, com padrões e formatos diferentes. Esse fato é decorrência da realidade das eras digital e da informação. Hoje, todos estão conectados: clientes, gestores, fornecedores, investidores e concorrentes.

Com a influência da internet no cotidiano das pessoas e das empresas, insumos valiosos começaram a ser espalhados em meios digitais, como mídias sociais, sites e blogs. Um inocente “like” em uma plataforma de relacionamento tornou-se informação estratégica. Comentários com menções a marcas e a produtos e registros emitidos por dispositivos conectados, no melhor da Internet das Coisas, também.

O volume desses registros é gigantesco e a geração é simultânea: em milissegundos, zettabytes de dados são gerados ao redor de todo o mundo, em inúmeras plataformas — tanto dentro dos sistemas das empresas quanto (e especialmente) em ambientes online.

Esse contexto caracterizou uma mudança no termo Data Analytics, incorporando uma referência ao gigantismo dessa nova realidade. Então, hoje temos o Big Data Analytics baseado em algoritmos complexos, que consideram o maior número possível de variáveis de interesse do negócio. Considera, ainda, fórmulas para responder a questões estratégicas e antecipar movimentos e tendências.

Como resultado, relatórios e painéis gráficos são gerados para demonstração das respostas que vão nortear decisões relevantes para a gestão empresarial. Ainda como característica do Big Data Analytics, tem-se a mobilidade como facilidade de acesso aos dados — via qualquer dispositivo móvel, como smartphone ou celular, a qualquer hora do dia, a partir de qualquer localização geográfica.

Basta acesso à internet e perfil de usuário para autenticação para que softwares e hardwares disponibilizados na nuvem sejam colocados a serviço da inteligência de dados para as empresas.

Os frutos de toda essa robusta solução são positivos: aumento de receitas, mais eficiência operacional, melhoria das campanhas de marketing, assertividade no relacionamento com o cliente, racionalização de processos, redução de custos, menor tempo de resposta ao cliente e melhores condições de corresponder às expectativas do mercado.

Qual a diferença entre Ciência de Dados, Big Data e Data Analytics?

Os conceitos relacionados à gestão de dados são muito imbricados e andam juntos, sendo assim complementares.

É importante conhecê-los porque eles são os pilares da transformação mercadológica que estamos experimentando, em função da introdução de novas tecnologias e da avalanche de dados que são produzidos e precisam ser capturados, modelados, “higienizados”, combinados, comparados e tratados para se tornarem informações estratégicas.

Ciência de Dados

É uma combinação de técnicas de programação, matemática, estatística, solução de problemas, coleta de dados e preparação desses dados para que sejam aplicadas inteligências de análise de acordo com as respostas que se busca.

No campo prático, a Ciência de Dados é aplicada em pesquisas na internet por meio dos motores de busca que otimizam resultados para as consultas do usuário, ranqueando e priorizando os retornos mais alinhados com o interesse de quem realiza a pesquisa.

Outro uso comum é no marketing digital, a partir do uso de algoritmos que acionam a exibição de banners e anúncios conforme preferências já demonstradas pelo visitante de sites e lojas virtuais em navegações anteriores na web.

No mesmo modelo, funcionam os sistemas de recomendação, com funcionalidades de oferta de conteúdos ou produtos relacionados ao que está sendo buscado ou visualizado pelo usuário em sites, blogs e e-commerces. É o famoso “você também vai gostar de” ou “quem visualizou este conteúdo/produto também se interessou por”.

Todas essas soluções já estão naturais no contexto pessoal e empresarial, já foram internalizadas pela sociedade e pelo mercado e mostram a força da Ciência de Dados na atualidade.

Os profissionais que integram essa carreira costumam ser bem graduados, boa parte com mestrado, pelo menos. Os conhecimentos acumulados são sobre linguagens de codificação específicas, como Python, Java, Perl e C/C++.

Também é desejável o conhecimento em plataformas como Hadoop, Hive ou Pig. Além disso, boas noções de banco de dados para elaboração de SQL complexas.

E, na realidade atual, dominar análise de dados não estruturados é tendência dentre os profissionais da área. Afinal, mídias sociais e atualizações em vídeo e áudio são cada vez mais comuns no novo perfil de clientes que vem se formando com as gerações Y e Z.

Big Data

É resultante da evolução do ritmo de produção de dados e da diversificação de fontes, contemplando dados estruturados (números, campos de texto controlados, tabelas) e não estruturados (comentários em redes sociais, mensagens de voz, imagens).

É caracterizado por Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor e trata-se de uma tecnologia disruptiva que trouxe um novo paradigma para o tratamento de dados na visão empresarial.

Esse potencial dos 5V’s vem sendo utilizado pelo setor financeiro para analisar limites de crédito, risco de inadimplência e para a oferta de produtos personalizados ao cliente.

Além da análise de perfil e capacidade de pagamento dos clientes, bancos e outras instituições financeiras vêm realizando análise de conformidade, identificando fraudes e melhorando processos internos e de atendimento ao cliente.

No varejo, a competitividade tem se acirrado com o uso inteligente dos dados colhidos em fontes de dados diferentes, desde histórico de compras do cliente, suas manifestações em redes sociais, seus check-ins em localizações geográficas, suas visualizações em sites diversos, seus logs de transações e uso de programas de fidelidade.

Enfim, nada escapa aos olhos do Big Data e tudo vira subsídio para o desenho de estratégias de negócio.

Profundo conhecimento de algoritmos é um dos principais ativos que um profissional de Big Data pode oferecer. Nessa esteira, também se inclui domínio de estatística. Sua capacidade analítica perpassa o discernimento entre o que é dado relevante e o que não é, em meio a uma massa expressiva de registros coletados a todo momento.

A criatividade é uma marca de quem é especialista em Big Data, porque é necessário criar novos métodos de coleta e interpretação de dados de acordo com a necessidade do momento.

Data Analytics

É a análise aprimorada de dados brutos, objetivando apresentar conclusões sobre as informações estudadas.

Das aplicações adotadas e dos processos algorítmicos implementados, derivam insights que vão nortear discussões, estudos e tomadas de decisão em nível estratégico.

As aplicações do DA são infinitas, por isso mais adiante você encontra um tópico específico para listar algumas possibilidades!

Quanto ao profissional de Data Analytics, habilidades de programação são indispensáveis. Conhecimentos estatísticos e matemáticos também, com ênfase em análises descritivas e inferenciais.

E hoje mais uma noção se mostra importante: o learning machine, que conjuga Inteligência Artificial e Computação Cognitiva para a solução de problemas com base em banco de dados confiável, testado exaustivamente e com robustos algoritmos para combinação de informações.

Como a demonstração dos resultados das análises é o entregável do profissional de Data Analytics, é preciso boa aptidão em comunicação para configuração de formas de expor dados, facilitando sua visualização e interpretação.

A união faz a força

Quando unidas, essas três tecnologias e esses três perfis de profissionais identificam padrões e também desvios, permitem produzir inferências e antecipar tendências. Tudo isso é de extrema utilidade para a definição dos rumos da empresa, para a melhoria dos processos operacionais e gerenciais e para a ampliação dos resultados, rentabilidade e competitividade.

O mais relevante é que todas as áreas contribuam para a compreensão dos objetivos empresariais e para encurtar o caminho para que eles sejam alcançados, direcionando estratégias e impulsionando o negócio.

Juntas, elas podem analisar o passado, coletar mais insumos no presente e prover as empresas de análises preditivas que podem prever o futuro e a direção que os negócios devem tomar.

Como aplicar Data Analytics nas empresas?

A análise de dados está na agenda das empresas não por acaso. Já é sabido que dela depende a assertividade das estratégias em uma época em que é proibido errar. A concorrência é grande, as opções são múltiplas e o cliente tem livre acesso à informação para sua decisão de compra.

Com o uso de tecnologias e processos de análise de dados, as empresas ganham com:

• previsão de tendências;
• gerenciamento de crises;
• resolução de problemas;
• Redução de riscos;
• maior eficiência operacional e redução de custos;
• definição de público-alvo;
• identificação de padrões comportamentais dos clientes;
• compreensão da jornada de compra do cliente;
• maior produtividade das equipes, especialmente do time de TI;
• monitoramento da concorrência;
• retenção e fidelização de clientes;
• segurança digital, com redução de ataques cibernéticos a partir do conhecimento dos padrões das ameaças mais comuns;
• elaboração de estratégias de marketing com foco no comportamento do cliente e sua percepção em relação à marca, resultando em maior engajamento e retorno do investimento;
• tomada de decisão mais assertiva;
• identificação de oportunidades de negócio.

Conheça como áreas diversas do mercado estão utilizando a análise de dados para empoderar sua forma de atuação.

Área de saúde

Rastreamento e otimização do fluxo de pacientes, acompanhamento de contratos de prestadores de serviço e de manutenção obrigatória de equipamentos, base de dados para diagnósticos via soluções de Computação Cognitiva.

Turismo e lazer

Insights para oferta de conteúdos sobre destinos e oferta de passagens aéreas e hospedagem, além de seguro de assistência em viagens a partir de preferências demonstradas pelo cliente em navegação pela web, incluindo geolocalização.

Setor imobiliário

A combinação de dados permite disponibilizar anúncios a partir de comentários de usuários em redes sociais, mencionando um bairro, uma pergunta sobre características de um imóvel em classificados online ou a simulação de crédito imobiliário.

Setor público

Desenho de políticas públicas nas áreas de educação, saúde e moradia com base em dados históricos e em captura de novos dados em tempo real, considerando características demográficas e geográficas.

Recursos Humanos

Formulação de perfis de colaboradores, medição de clima organizacional, geração de indicadores para avaliação de desempenho, identificação e preenchimento de gaps de conhecimento, contratações mais precisas e na medida das necessidades da empresa.

Otimização de vendas

Análise de expectativas do cliente para definição de estratégias comerciais, customização de embalagens e adequação do design de produtos.

Automação de ambientes

Gerenciamento de energia e de redes inteligentes, otimização da distribuição, automação de salas e de edifícios inteiros a partir da análise de dados de fluxo de pessoas, horários de pico e necessidades dos usuários.

Racionalização de processos empresariais

Identificação de gargalos e de pontos de atenção em fluxos de trabalho, melhoria da integração entre sistemas internos e externos, mais fluidez na comunicação entre departamentos e filiais, sugestão de melhorias que podem ser implementadas.

O Data Analytics está em todo lugar

Independentemente da área de atuação da empresa e também do seu porte, implementar a análise de dados já é um caso de sobrevivência. Porém, desenvolver, internamente, as capacidades necessárias e ainda investir em parque tecnológico e em especialistas que viabilizem coleta e análise de dados é algo caro.

Por isso, é importante buscar parceiros no mercado que disponibilizem infraestrutura de TI, know-how e pessoal capacitado para compreender a realidade de cada negócio, selecionar as soluções mais adequadas, implementá-las de forma integrada ao que já está em funcionamento e dar o suporte necessário para eventuais manutenções ou customizações.

Com as opções de serviços em nuvem, em que infra e inteligências são compartilhadas por provedores de hardware e de software para uso das empresas clientes, é uma opção prática, segura e econômica. Nesses casos, o investimento será o de pagamento apenas pelo consumo de capacidade de armazenamento, de processamento, de backup e de acesso a plataformas digitais para transações diversas.

O importante é que o parceiro escolhido ofereça tudo isso e ainda garanta boa performance, escalabilidade e usabilidade dos recursos e das plataformas de Data Analytics disponibilizados ao cliente.

E as plataformas de Data Analytics?

Os desafios de implantação de Data Analytics nas empresas existem, mas são superados quando se tem clareza sobre:

• escolha dos dados que serão analisados e definição de como isso será feito;
• definição de formatos de visualização dos resultados de forma a atender às necessidades de gestores de processos e administradores do negócio;
• gerenciamento de bases de usuários e perfis de acesso para garantia de segurança e confidencialidade e dos dados;
• adoção de uma plataforma que suporte volumes grandiosos de dados e funcionalidades adequadas para tratamento de tudo o que for coletado dentro dos interesses do negócio.

Se tudo isso parece nebuloso, oneroso e complexo, a saída vem de soluções que orquestram todas essas variáveis automaticamente. Elas, sim, são especialistas em análise de dados. Dessa forma, as empresas ou seus gestores e funcionários não precisam se tornar experts! Conheça algumas tecnologias que cumprem esse papel:

Hadoop

Quando se tem grandes quantidades de dados para serem processados, o paradigma de programação adotado é o de processamento de conjuntos de dados de forma paralela, em servidores diferentes.

Com essa distribuição, ganha-se em escalabilidade, já que grandes tarefas são divididas em várias pequenas simultâneas que, quando combinadas, trazem a solução para o comando da tarefa maior.

Essa é a premissa do Hadoop, uma ferramenta que adota essa técnica, também chamada de Map-Reduce, para, por exemplo, analisar padrões de usuários em sites de e-commerce e sugerir produtos de acordo com a navegação rastreada.

O Hadoop simplifica o processo de processamento paralelo a partir de um modelo baseado em componentes de armazenamento e de processamento.

Penatho

Essa ferramenta conjuga funcionalidades de integração de bases, relatórios e dashboards intuitivos, análises online e mineração de dados.

É opensource e apresenta facilidade de integração com qualquer infraestrutura de TI. Além disso, apresenta os dados do negócio de acordo com a necessidade do cliente, é focado nos processos empresariais e, por isso, facilita a resolução de problemas e a mensuração de performance da empresa a partir de indicadores de desempenho.

Azure

Essa solução agiliza descobertas e melhora a qualidade das decisões baseadas em análise de dados. Permite visualizações preditivas de movimentos que terão de ser enfrentados pela empresa, fornecendo insights em tempo real.

Processos como logística e gestão de estoques também podem se beneficiar dessa ferramenta, já que listas preditivas podem ser geradas, demonstrando itens que devem ser repostos em função de uma trajetória histórica que demonstra sua predisposição em ser vendido em determinado horizonte temporal.

Outras aplicações do Azure são: integração de dados de toda a cadeia de valor do negócio, políticas para manutenção preventiva em equipamentos e melhor conhecimento dos fatores que afetam a eficiência operacional.

Com a tecnologia em nuvem, o Azure permite o armazenamento de dados acumulados por muitos anos, sem que haja necessidade de escolher quais ficam e quais podem ser eliminados para liberação de espaço. Para algumas empresas, isso é importante porque garante o atendimento a exigências do mercado ou legislação.

A plataforma de dados e análises contempla documentos, dados de transações, dados sociais e realiza processamento distribuído desses insumos, aproveitando o avanço da cloud.

Com um modelo flexível, que permite construir, implementar e gerenciar aplicativos de forma rápida e descomplicada, qualquer linguagem pode ser utilizada. Essa mesma liberdade se estende ao framework, que pode ser escolhido pela empresa usuária. Além disso, todo o ambiente de TI já instalado pode ser integrado com as aplicações Azure em nuvem.

Por que investir em análise de dados e em plataformas consolidadas?

Houve um tempo em que as empresas precisavam cuidar apenas das informações que ela mesmo gerava. Tudo estava nas bases de dados de seus sistemas internos e soluções de ERP (Enterprise Resource Planning) resolviam as necessidades da gestão empresarial.

Com a multiplicação do volume de dados exponencial trazida pela era digital, o ecossistema de dados das empresas se ampliou vertiginosamente. Não há como lidar com essa realidade sem ferramentas e processos de análise de dados.

A capacidade de tomar as decisões certas, na hora certa, pode ser um diferencial para uma empresa em meio a um cenário de competitividade e de clientes cada vez mais exigentes e ávidos por soluções personalizadas à sua necessidade.

Nesse contexto, o Data Analytics reduz margens de erro, indica os melhores caminhos e permite que os planos estratégicos estejam alinhados com os objetivos organizacionais. Assim, o DA se legitima como um ponto importante de união entre TI e negócio, entre suporte e atividade-fim.

Aliar tecnologia a processos e a metodologias é a base de toda gestão de empresas, mas só isso não basta. É preciso escolher a tecnologia mais adequada, o fornecedor mais idôneo, os recursos mais atualizados e a garantia de continuidade dos negócios.

Manter-se atualizado sobre inovações e tecnologias que surgem para contribuir para a gestão do negócio também é fundamental e é papel de todo profissional de TI e gestores. Para ampliar os conhecimentos sobre análise de dados, conheça também o termo “lake data”, considerado o “coração” do Big Data. Basta baixar o e-book Data Lakes: O Guia definitivo para gerar insights através de dados!