“A informação é o petróleo do século 21 e a
análise é o motor a combustão”, disse Peter Sondergaard, da Gartner Research.
Levada em conta toda a informação gerada diariamente a análise faz todo o
sentido. Isso porque sem saber como utilizar os dados e como vão impactar não
há a menor razão de existir. É preciso botar ordem a partir do caos para mudar
alguma coisa.
Por isso, com análise correta, o chamado Big Data
pode levar a novos entendimentos do comportamento dos consumidores, melhor
gestão de decisões gerenciais e de risco, e mais inovações. Entretanto, há
grandes desafios em fazer uso de tanta informação.
Big Data segundo a Wikipedia é: termo amplo para
conjuntos de dados muito grandes ou complexos que aplicativos de processamento
de dados tradicionais são insuficientes. E os desafios incluem análise,
captura, curadoria de dados, pesquisa, compartilhamento, armazenamento,
transferência, visualização e informações sobre privacidade.
A IBM estima que todo dia 2.5 quintilhões de
bytes de dados são criados.
- Isso é tanto que 90% do total de dados do mundo
foi gerado nos últimos dois anos.
- 2.5 quintilhões de bytes são o equivalente a 2.500.000 de discos rígidos sendo preenchidos todos os dias
- Entretanto isso é apenas o começo do panorama de dados moderno, já que a taxa de criação de dados e sua replicação esta acelerando em uma taxa exponencial.
- 2.5 quintilhões de bytes são o equivalente a 2.500.000 de discos rígidos sendo preenchidos todos os dias
- Entretanto isso é apenas o começo do panorama de dados moderno, já que a taxa de criação de dados e sua replicação esta acelerando em uma taxa exponencial.
E de onde vem todos esses dados?
-Arquivos: documentos digitalizados e arquivos trocados entre organizações e consumidores
-Web publica: Governo, econômico, sensos, e outras fontes de dados publicadas.
-Media Social: Twitter, LinkedIn, Facebook, YouTube e Slideshare
-Documentos: Email, Word, Excel, PDF, PPT, HTML e dados puros em texto
-App de negócios: Gestão de Projetos, HR, marketing e dados de CRM
-Log de maquinário: logs e eventos, dados de servidores e logs de aplicativos
-Media: Imagens, vídeo, infográficos, podcasts e transmissões ao vivo
-Dados de sensores: equipamentos médicos, geolocalização, vigilância, motores elétricos inteligentes e internet industrial
-Arquivos: documentos digitalizados e arquivos trocados entre organizações e consumidores
-Web publica: Governo, econômico, sensos, e outras fontes de dados publicadas.
-Media Social: Twitter, LinkedIn, Facebook, YouTube e Slideshare
-Documentos: Email, Word, Excel, PDF, PPT, HTML e dados puros em texto
-App de negócios: Gestão de Projetos, HR, marketing e dados de CRM
-Log de maquinário: logs e eventos, dados de servidores e logs de aplicativos
-Media: Imagens, vídeo, infográficos, podcasts e transmissões ao vivo
-Dados de sensores: equipamentos médicos, geolocalização, vigilância, motores elétricos inteligentes e internet industrial
Para se ter uma ideia do desafio que o Big Data
impõe, abaixo uma lista do que é criado a cada minuto no mundo:
-2.5 milhões de compartilhamentos no Facebook
-72 horas de videos enviados para o YouTube
- 4 milhões de pesquisas no Google
- 300.000 mensagens enviadas pelo Twitter (Tweets)
- 200 milhões de emails enviados
Aqui seguem exemplos de como as empresas podem se
beneficiar pelo uso correto do Big Data:
- Macys: ajuste de preço de 73 milhões de itens em tempo real se baseando na demanda e no estoque.
- Macys: ajuste de preço de 73 milhões de itens em tempo real se baseando na demanda e no estoque.
- Walmart: a última ferramenta de pesquisa para o
site inclui dados semânticos se baseando em análise de texto, aprendizado
mecânico e até mineração de sinônimos para produzir resultados de pesquisa relevantes.
Walmart informa que isso fez com que os compradores online aumentassem entre
10% e 15%, o que levou a um aumento na receita de bilhões de dólares.
- Departamentos de policia de Los Angeles e Santa
Cruz: usando um algoritmo de previsão de terremotos ajustado e alimentado com
dados de crimes os departamentos podem prever onde um novo crime irá ocorrer
com a precisão de até 46,45 metros quadrados. Com isso em Los Angeles houve uma
redução de 33% em roubos e 21% em crimes violentos nas áreas em que o software
esta sendo utilizado.
-American Express: inicialmente procurando por
indicadores que poderiam levar a prever a lealdade e desenvolvendo modelos
sofisticados para analisar os históricos de transações para prever
mudanças bruscas, a empresa lançou um programa piloto na Austrália e conseguiu
identificar 24% das contas no país que irão ser encerradas dentro dos próximos
quatro meses.
Nenhum comentário:
Postar um comentário