Explorando a Análise de Dados e o Big Data: Benefícios, Métodos e Desafios na Gestão de Grandes Volumes

Você já parou para pensar que os dados frequentemente chamados de “O Novo Petróleo” (Data is the new oil), são valiosos e necessitam de refinamento para serem verdadeiramente úteis? Assim como o petróleo é processado para criar uma variedade de produtos valiosos, os dados precisam ser decompostos e analisados para gerar insights que impulsionam atividades lucrativas. Diante do enorme volume de dados gerados pelos avanços tecnológicos, surge uma questão crucial, como evitar falhas relacionadas à análise dos dados e obter insights valiosos em meio a esse oceano de informações? A resposta se encontra na adoção de práticas de dados sólidas.

Neste artigo iremos explorar a análise de dados e como a mesma desempenha um papel crucial em um ambiente de Big Data. Discutiremos também os desafios e oportunidades exclusivos associados à gestão de volumes colossais de dados.

O que você encontrará neste artigo:

• Definição de Análise de Dados e Big Data
• Métodos de Análise de Dados 
• Tipos de Data Analytics 
• Recursos Tecnológicos na Interpretação de Dados
• Desafios na Gestão de Grandes Volumes de Informações
• Benefícios do Processo Analítico

Definição de Análise de Dados

A análise de dados é um procedimento fundamental voltado para a interpretação e transformação de números e informações em insights valiosos para embasar a tomada de decisões. Embora aplicada em diversas áreas, é no ambiente corporativo que essa técnica assume grande relevância.

Com a ascensão da transformação digital e a onipresença da internet, as empresas lidam cotidianamente com um volume significativo de dados, abrangendo contratos, informações financeiras, padrões de compra dos consumidores, estratégias de mercado e indicadores de desempenho.

Esse processo se destaca como a peça-chave para converter conjuntos de dados vastos e muitas vezes desorganizados, característicos do ambiente de Big Data, em oportunidades tangíveis. Em outras palavras, a análise de dados visa permitir que relatórios e números sejam utilizados como ferramentas efetivas para impulsionar o desenvolvimento empresarial.

No âmbito corporativo, a data analytics assume um papel estratégico, buscando extrair informações valiosas de conjuntos de dados quantitativos e qualitativos relacionados a aspectos específicos do negócio. Essa prática não apenas valida ou refuta hipóteses, mas também identifica soluções para desafios empresariais, aprimorando significativamente a assertividade nas tomadas de decisão.

Em 2001, o Glossário Gartner criou a definição de Big Data que até hoje é amplamente aceita, em tradução livre:

"Big Data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações que possibilitam uma visão apromorada, a tomada de decisões e a automação de processos."

A análise de Big Data envolve métodos, ferramentas e aplicativos destinados a coletar, processar e extrair insights de conjuntos de dados diversos, caracterizados por alto volume e alta velocidade. Esses conjuntos de dados provêm de várias fontes, como redes sociais, dispositivos móveis, transações financeiras, logs de servidores, sensores IoT, bancos de dados empresariais e dispositivos inteligentes em rede. Tipicamente, esses dados são gerados em alta velocidade e apresentam formatos variados, incluindo estruturados (Ex.: tabelas de banco de dados), semi estruturados (Ex.: arquivos XML) e não estruturados (Ex.: imagens e arquivos de mídia).

A partir do desafio do Big Data, as formas tradicionais de software de análise de dados tiveram que se adequar a sua complexidade, fazendo assim com que surgissem sistemas, ferramentas e aplicativos especificamente projetados para lidar também com a sua escalabilidade.

O conceito de Big Data é bastante conhecido no meio tecnológico devido à sua importância estratégica. Para armazenar dados derivados das operações empresariais, é crucial estabelecer uma categoria especial de banco de dados capaz de lidar com grandes volumes de informações. Esse banco, conhecido como Big Data, pode ser implementado em servidores locais ou em nuvem. Seu valor não reside apenas na quantidade de informações armazenadas, mas no potencial que essas informações oferecem às empresas. O uso do Big Data é fundamentado nos 5Vs: velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

Os 5V's da Big Data são os pilares fundamentais para a criação de novas soluções tecnológicas da Big Data.

1. Velocidade

A primeira característica listada é a velocidade de coleta, organização e análise dos dados disponíveis em volumes colossais, como terabytes e petabytes de informações, tais soluções são capazes de organizar esses grandes reservatórios de dados, eliminando as informações irrelevantes, como dados duplicados e incompletos, bem como, erros de registro. Ao lidar com grandes volumes de dados, é essencial eliminar ou reduzir ruídos para garantir que as análises sejam precisas, confiáveis e relevantes, para desta forma, trazerem ordem e lógica ao caos de informação e conjuntos de dados.

2. Volume

A segunda característica abordada é o considerável volume de informações. Esse aspecto varia conforme a empresa e a aplicação tecnológica, podendo atingir proporções com o volume de dados coletados atingindo proporções infindáveis de dados. Diante desse cenário, as soluções destacam-se por sua robustez e confiabilidade, evidenciando sua capacidade de assimilar grandes quantidades de informações em tempo real.

3. Variedade

A coleta de informações envolve dois tipos distintos: dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados são organizados como em planilhas de arquivos CSV e XLSX, enquanto os dados não estruturados abrangem uma ampla variedade de formatos, como conteúdos de mídia, incluindo áudios, imagens, vídeos e textos.

3. Veracidade

A finalidade da Big Data é buscar coerência e racionalidade em meio à complexidade de grandes conjuntos de dados. É por essa razão que soluções eficazes de análise destacam-se ao reduzir os ruídos, identificando excessos, redundâncias e equívocos, e contribuindo para a purificação e confiabilidade do conjunto de dados final.

3. Valor

Por fim, o valor e o retorno dessas soluções para a sua gestão. A Big Data é uma tecnologia que estimula a descoberta de insights e abordagens para a sua operação. Negligenciar essas informações e ignorar o diferencial oferecido pela tecnologia é o mesmo que negligenciar o investimento realizado nessas ferramentas.

Métodos de Análise de dados

Para que a análise de dados seja eficaz, é essencial submetê-los a um processo integrado, seguindo um passo a passo de armazenamento, organização e limpeza por meio de uma variedade de aplicativos.

Coleta:

A obtenção de dados abrangendo formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados, é realizada a partir de diversas fontes na internet, dispositivos móveis e armazenamento em nuvem. Esses dados são armazenados em um repositório, como um data lake ou data warehouse, em preparação para etapas subsequentes de processamento.

Processamento:

Durante tal fase, os dados armazenados passam por verificações, classificações e filtragens, visando aprimorar seu estado para usos posteriores e otimizar o desempenho de consultas.

Depuração:

Após o processamento, os dados são submetidos a procedimentos de limpeza. Conflitos, redundâncias, campos inválidos ou incompletos, e erros de formatação presentes no conjunto de dados serão identificados e corrigidos.

Análise:

Os dados, agora preparados, estão prontos para serem analisados. A análise de Big Data é conduzida por meio de ferramentas e tecnologias como mineração de dados, inteligência artificial, análise preditiva, aprendizado de máquina e análise estatística. Essas ferramentas auxiliam na identificação e previsão de padrões e comportamentos nos dados.

A exploração dos dados corporativos oferece uma vasta gama de insights valiosos, exigindo que gestores hábeis os transformem em oportunidades estratégicas. Nesse contexto, a aplicação de técnicas sólidas de data analytics desempenha um papel crucial. Dentre as abordagens mais comuns, destacam-se:

Pesquisa quantitativa

A pesquisa quantitativa é uma abordagem metodológica na análise de dados que se concentra na coleta e interpretação de dados numéricos. Esse tipo de pesquisa visa quantificar fenômenos, variáveis ou padrões para realizar análises estatísticas e identificar relações causais ou correlações.

Principais características da pesquisa quantitativa incluem:

• Coleta de Dados Numéricos: Os dados são geralmente expressos em números e são objetivos e mensuráveis. Exemplos incluem contagem, medições, porcentagens, etc.

• Instrumentos Estruturados: São utilizados instrumentos padronizados, como questionários fechados ou escalas de avaliação, para garantir consistência na coleta de dados.

• Amostragem Representativa: A pesquisa quantitativa frequentemente utiliza técnicas de amostragem para extrapolar conclusões de uma população maior a partir de uma amostra representativa.

• Análise Estatística: Os dados quantitativos são frequentemente analisados utilizando métodos estatísticos, tais como testes de significância, regressão, análise de variância, entre outros.

• Objetividade e Neutralidade: A pesquisa quantitativa busca manter a objetividade e neutralidade na coleta e interpretação de dados, minimizando o impacto pessoal ou subjetivo.

Ela oferece uma estrutura sistemática para investigar relações causais, identificar padrões estatísticos e generalizar resultados para populações maiores. 

Um exemplo de investigação quantitativa, é analisar sentimento em mídias sociais, com o objetivo de determinar a percepção de um grupo de indivíduos sobre um produto com base em postagens. Utiliza-se métodos de coletas de dados textuais da plataforma, atribuindo valores numéricos às polaridades de sentimentos (positivos, negativos, neutros) e análise estatística para identificar tendências.

Pesquisa qualitativa

Os dados qualitativos, que não podem ser mensurados e estão sujeitos a interpretações, incluem textos como comentários em redes sociais, respostas de pesquisas de satisfação e análises de produtos em sites de compras. Esses dados são fundamentais para entender as percepções subjetivas e as experiências dos usuários.

O objetivo da análise qualitativa é atribuir sentido a esses dados. Por exemplo, um comentário pode ser interpretado como positivo ou negativo, e a aceitação de um produto pode ser avaliada como boa ou ruim. Nesse contexto, os analistas de dados podem recorrer a análises qualitativas para compreender a qualidade e a experiência associada a produtos ou serviços.

Suas principais características da pesquisa qualitativa incluem:

• Coleta de Dados Descritivos

A pesquisa qualitativa utiliza métodos como entrevistas abertas, grupos focais, observações participantes e análise de conteúdo para coletar dados descritivos e detalhados.

• Abordagem Holística

Foca na compreensão holística do fenômeno estudado, considerando o contexto e a complexidade do ambiente em que ocorre.

• Interpretação Contextual

O pesquisador busca interpretar o significado dos dados dentro do contexto em que foram coletados, levando em conta as perspectivas dos participantes.

• Flexibilidade e Adaptabilidade

Os pesquisadores qualitativos muitas vezes ajustam suas abordagens e perguntas à medida que a pesquisa avança, permitindo uma compreensão mais profunda do fenômeno em estudo.

• Amostragem Intencional

A amostragem na pesquisa qualitativa é frequentemente intencional, visando participantes que possam fornecer informações ricas e representativas do fenômeno em estudo.

• Análise Temática

A análise qualitativa frequentemente envolve a identificação e categorização de temas emergentes nos dados, em vez de usar métodos estatísticos.

• Contextualização da Subjetividade

Valoriza as experiências subjetivas dos participantes e busca entender como as pessoas atribuem significado aos eventos e às suas vidas.

Imaginemos uma empresa de streaming de música que busca compreender a reação dos usuários a uma nova funcionalidade de recomendação de playlists personalizadas. Para atingir esse objetivo, os pesquisadores empregam métodos qualitativos, incluindo entrevistas em profundidade, grupos focais e análise de conteúdo de comentários online. Nas entrevistas, os participantes compartilham suas experiências de forma aberta, enquanto os grupos focais permitem discussões em grupo, revelando padrões e divergências de opiniões. A análise de comentários online fornece uma visão rica das percepções dos usuários em um contexto natural. Espera-se que esses métodos qualitativos levem à identificação de tendências nas experiências dos usuários, proporcionem insights sobre percepções individuais e histórias pessoais, e forneçam feedback detalhado sobre a funcionalidade em questão. Essa abordagem qualitativa visa proporcionar à empresa uma compreensão aprofundada e contextualizada da interação dos usuários com a nova funcionalidade, ultrapassando a análise puramente numérica para capturar nuances e insights valiosos.

Tipos de data analytics 

A partir de dados quantitativos ou qualitativos, os analistas podem escolher entre quatro métodos de análise de dados: descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, a escolha do método depende do tipo de dados, dos objetivos da análise e do contexto específico do problema. Abaixo estão algumas das técnicas de análise de dados mais utilizadas.

Análise Descritiva

Ela se concentra nos dados da superfície (mais fáceis de serem encontrados), o seu objetivo é descobrir padrões que ajudem a entender certos acontecimentos, descrevendo o “o quê” do fato em questão.

Ela checa em tempo real todos os dados necessários para tomar uma decisão imediata (Ex.: Compra pelo cartão de crédito). O software da operadora do cartão procura informações para permitir ou não que seja concretizada a transação solicitada pelo cliente. Empresas como a VISA, que adotaram esse tipo de análise, conseguiram reduzir significativamente o número de pagamento feitos por cartões roubados, diminuindo seu prejuízo com essa ação, lembrando da comparação feita de que dados são o novo petróleo.

Análise Preditiva

A análise preditiva, com o propósito de antecipar eventos futuros, é uma técnica amplamente reconhecida e adotada por gestores na busca por minimizar riscos ou identificar oportunidades. Esta abordagem fundamenta-se na revisão de acontecimentos passados para projetar eventos potenciais, permitindo que padrões identificados durante eventos significativos possam orientar a tomada de decisões em situações similares no futuro.

Essa técnica analítica, utilizada para examinar futuras possibilidades, conduz uma investigação individual de cada situação. Seu método consiste na projeção de cenários e identificação de tendências futuras por meio de padrões específicos identificados nos dados.

Em virtude do crescente interesse em utilizar dados para insights valiosos, a análise preditiva tem ganhado adesão crescente entre as empresas. O respaldo tecnológico, mais uma vez, emerge como um facilitador para estudos mais aprofundados.

Setores como marketing e operações têm se beneficiado significativamente dessa abordagem. No marketing, a análise preditiva auxilia na atração e retenção de clientes, contribuindo para o crescimento do negócio. Na área de operações, ela é empregada para a gestão de recursos, precificação de produtos e previsão de estoques.

Além disso, a análise preditiva tem demonstrado utilidade na resolução de problemas complexos e na identificação de oportunidades de expansão. No contexto da segurança cibernética, esta técnica desempenha um papel crucial ao prevenir fraudes e comportamentos criminosos. Ao identificar tendências futuras com base em dados históricos, a análise preditiva não busca predizer eventos futuros com precisão absoluta, mas sim compreender possíveis desdobramentos sob condições específicas.

Um exemplo prático ilustra seu uso na prática: na preparação de uma campanha de Black Friday, a análise preditiva permite que a equipe de marketing estruture a campanha considerando erros anteriores, evitando repetições. Analisando campanhas passadas, é possível antecipar o comportamento do público diante de diferentes estratégias de marketing.

Dessa forma, ao examinar eventos, hábitos de compra, histórico de consumo, entre outros, a análise preditiva surge como uma ferramenta valiosa na tomada de decisões, fornecendo insights para mapear desdobramentos potenciais.

Análise Precritiva

A análise prescritiva é um método focado na identificação das decisões que uma empresa deve tomar, destacando como a organização pode se beneficiar ao optar por uma decisão específica com base em eventos previstos. Este tipo de análise, que vai além da análise preditiva, exige um conhecimento técnico mais aprofundado, envolvendo mineração de dados, algoritmos, machine learning e ferramentas de Business Intelligence (BI) avançado.

O objetivo principal da análise prescritiva é simular diferentes cenários e determinar quais ações uma empresa deve adotar para obter os melhores resultados, especialmente em situações mais favoráveis. Diferentemente da análise preditiva, que se concentra na previsão de comportamentos futuros, a análise prescritiva busca avaliar as possíveis consequências de decisões específicas.

Essa abordagem é comumente utilizada para definir o melhor caminho a ser seguido para alcançar metas importantes. A análise prescritiva alinha-se à gestão do negócio, otimizando estratégias e orientando as empresas na escolha de caminhos que levem ao sucesso. Após a conclusão da análise preditiva, a análise prescritiva entra em cena, fornecendo recomendações com base nos eventos previstos.

Durante essa análise, são avaliadas as possíveis consequências das ações, permitindo, por exemplo, prever se uma estratégia de marketing, como investir em conteúdo em vídeo no Instagram durante a Black Friday, resultará em maior engajamento do público. Essa fase determina o caminho a ser seguido para atingir um objetivo específico.

Embora a análise prescritiva compartilhe a lógica da análise preditiva, seus objetivos são distintos. Enquanto a análise preditiva busca identificar tendências futuras, a análise prescritiva se concentra em prever as possíveis consequências de ações específicas, orientando a tomada de decisões eficazes com base em padrões históricos. Segundo a Gartner, apenas 3% das empresas implementam efetivamente a análise prescritiva, indicando seu potencial como diferencial estratégico.

Análise Diagnóstica

A análise diagnóstica constitui um método voltado para a compreensão do "porquê" de determinados eventos, buscando explicar as razões por trás de determinados fenômenos. Este enfoque inicia-se com a identificação de anomalias nas informações, abarcando tudo que não pode ser elucidado por meio dos dados disponíveis. A execução dessa análise requer conhecimentos mais aprofundados em diversas teorias, incluindo regressão estatística, teoria da probabilidade, entre outras.

O objetivo da abordagem diagnóstica é investigar relações de causa e efeito nos objetos analisados. Notavelmente, desempenha um papel crucial na construção do perfil do comportamento do consumidor, proporcionando suporte às iniciativas de marketing e vendas em todas as fases do funil.

Essa análise facilita a previsão das ações dos prospects, permitindo o desenvolvimento de conteúdos e materiais alinhados às suas necessidades. Além disso, possibilita um planejamento mais eficiente dos recursos disponíveis, tornando mais precisas as ações destinadas ao engajamento e à aquisição de novos clientes.

Enquanto as análises mencionadas anteriormente estão relacionadas à tomada de decisão, a análise diagnóstica ocorre após a execução do trabalho. Questões fundamentais, como quem, quando, onde e por que algo foi feito, são consideradas nesse tipo de análise.

Relatórios mais detalhados possibilitam ao usuário tomar decisões mais informadas, identificando possíveis erros e orientando para escolhas corretas. Esse é o papel essencial desempenhado pela análise diagnóstica, e, em última instância, por todos os tipos de análise discutidos.

Todas as análises mencionadas são passíveis de aplicação em diversas abordagens. Contudo, a estratégia mais eficaz para sua integração ao processo consiste na adoção de ferramentas de gestão que facilitem tanto a administração quanto à execução. A automação dos procedimentos analíticos proporciona uma gama de vantagens ao gestor, englobando a redução de custos, o aumento da eficiência produtiva e a melhoria da confiabilidade dos resultados.

Ao introduzir uma ferramenta de gestão voltada para a análise de dados, todos os departamentos da empresa podem aprimorar seu desempenho, contribuindo com informações prontamente verificáveis. Essa abordagem também elimina redundâncias de trabalho para os colaboradores, permitindo a verificação da existência de dados essenciais inseridos por outros membros da equipe.

Realizar análises por meio de uma solução específica é substancialmente mais prático, podendo ser conduzido em poucos minutos com apenas alguns cliques. O desfecho resulta em uma execução mais simplificada e maior facilidade nas tomadas de decisão estratégicas.

Recursos Tecnológicos na interpretação de Dados

Como falado no Métodos de análise de Dados ,

A análise envolve uma variedade de ferramentas que são escolhidas com base nas necessidades do projeto e na preferência do profissional de dados,  auxiliando na identificação e previsão de padrões e comportamentos nos dados. Essas ferramentas de análise de dados são ferramentas de business intelligence capazes de fornecer informações e dados cruciais para sua empresa. Se você analisar estrategicamente esses dados que ele fornece, você pode fazer crescer, resolver problemas e coletar dados de seu negócio.

Citando as ferramentas capazes de processamento e análise de dados, destacam-se o Python, R, Tableau, Power BI, Excel, Apache Spark, SAS, Hadoop, entre outras. Essas ferramentas oferecem uma variedade de funcionalidades para manipulação, visualização e interpretação de conjuntos de dados, permitindo uma análise mais aprofundada e a extração de insights valiosos.

Vamos explorar em detalhes as ferramentas mais amplamente utilizadas em 2023, conforme apontado por Dara Roberta A. de Oliveira em seu artigo intitulado "Conheça As 5 Melhores Ferramentas Para Análise De Dados".

• Microsoft Excel

O Excel é uma ferramenta do pacote Office, criado e administrado pela Microsoft desde 1987

sendo uma alternativa interessante para pequenos empreendedores. A aplicação de planilhas da Microsoft apresenta cálculos e funções gráficas que podem contribuir muito para o processo.

Mesmo que você tenha acesso a soluções mais sofisticadas, o Excel pode ser utilizado para dar início a um projeto de análise, pois apresenta uma série de recursos que agilizam a manipulação dos dados, como a concatenação, que permite a combinação de textos, números e dados em uma única célula.

• Python

Python é uma linguagem de programação nova no mercado, que pode ser utilizada para várias atividades, por ser uma das linguagens com o maior número de bibliotecas e recursos voltados para a análise de dados, se torna indispensável para cientistas e analistas de dados.

Um bom exemplo são as bibliotecas Panda e NumPy, que permitem a simplificação de task’s computacionais, dando suporte à manipulação de grandes volumes.

• Microsoft Power BI

A Microsoft também oferece power bi, que se destaca como uma ferramenta para quem busca uma maior precisão, eficiência, qualidade, que tem como foco a business Intelligence, construindo dashboards e relatórios dinâmicos 

O Bi, além de possuir ferramentas inteligentes para a visualização de dados, permite que funções cotidianas de uma empresa sejam automatizadas, como por exemplo ajustes de dados, pequenas análises e até mesmo a geração de relatórios, pequenas coisas que otimizam bastante o tempo. 

• R

A linguagem R, embora não tão recente quanto o Python e as ferramentas de Business Intelligence (BI), foi desenvolvida nos anos 90 como uma alternativa de código aberto à linguagem S. Ela se destaca como um conjunto integrado de recursos de software especializados na manipulação de dados e na criação de representações gráficas.

O R oferece vantagens significativas, sendo notável pela facilidade em produzir visualizações de alta qualidade, com plotagens bem elaboradas e a capacidade de incluir símbolos matemáticos e fórmulas. Essa característica fortalece a capacidade da linguagem em atender às necessidades analíticas, especialmente em ambientes onde a apresentação visual dos dados desempenha um papel crucial.

Além disso, o R se destaca como uma opção poderosa para análise estatística e produção de gráficos estatísticos, tornando-se uma escolha popular entre profissionais de dados e estatísticos.

• Amazon QuickSight

O Amazon QuickSight representa uma solução de Business Intelligence (BI) totalmente incorporável e sem servidor, construída na nuvem e enriquecida com recursos de aprendizado de máquina integrados. Essa ferramenta, fornecida pela AWS (Amazon Web Services), capacita os usuários a desenvolverem e publicarem painéis interativos de BI que podem ser explorados de maneira intuitiva, utilizando linguagem natural.

Uma característica distintiva e vantajosa desse serviço é a sua capacidade de escalar eficientemente para atender a milhares de usuários, eliminando a necessidade de investimentos significativos em infraestrutura. Uma abordagem flexível para experimentar o QuickSight é adotar um plano de pagamento por demanda, o que implica que os custos estão associados ao uso real da ferramenta. Em outras palavras, os usuários pagam somente quando acessam os painéis e relatórios, os quais são acessíveis em diversos dispositivos, proporcionando uma experiência versátil.

Vale lembrar que as ferramentas de processamento de dados desempenham um papel crucial na era atual, onde a quantidade de informações geradas diariamente atinge níveis extraordinários. Essas ferramentas são projetadas para lidar com conjuntos de dados volumosos, realizar análises complexas e extrair insights valiosos para orientar as decisões empresariais.

Dentre as diversas ferramentas disponíveis, algumas se destacam pelo seu desempenho e versatilidade. O Apache Hadoop, por exemplo, é uma estrutura de software que possibilita o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Já o Apache Spark, construído sobre o Hadoop, oferece uma abordagem mais rápida e flexível para o processamento de dados em larga escala.

Além disso, as ferramentas de armazenamento de dados, como o Amazon S3 e o Google Cloud Storage, desempenham um papel fundamental na manutenção eficiente de grandes volumes de informações, proporcionando acessibilidade e segurança.

É evidente que, diante da expansão exponencial dos dados, a escolha e a implementação adequada dessas ferramentas são essenciais para que as organizações maximizem o potencial dos seus dados e permaneçam competitivas no cenário atual.

Desafios na Gestão de Grandes Volumes de Dados

Após entender o que são as análises de dados, seus métodos, tipos, ferramentas e benefícios de uso. Vamos falar sobre os desafios enfrentados na gestão de Big Data

Diferentemente do petróleo, no qual um dos maiores desafios é localizar reservas subterrâneas onde possamos encontrá-lo, o ponto-chave no mundo dos dados é outro. Localizá-los já não é um problema, tendo em vista que hoje eles estão à nossa disposição. Agora, o maior desafio é saber como fazer bom uso dessa fonte de inesgotáveis possibilidades.

A integração de projetos de Big Data tornou-se uma prática comum nos ambientes empresariais, contudo, essa ubiquidade não implica em sua simplicidade. Os desafios inerentes ao universo do Big Data são variados e significativos. Nesse contexto dinâmico e intrincado, não podemos ignorar os obstáculos inerentes, tornando a gestão eficiente de grandes volumes de dados uma tarefa indispensável para aqueles que almejam insights relevantes e decisões embasadas.

Conforme indicado pela Pesquisa Executiva de Big Data da NewVantage Partners de 2017, 95% dos líderes corporativos das empresas listadas na Fortune 1000 afirmaram que seus empreendimentos realizaram um projeto de Big Data nos últimos cinco anos.

Entretanto, apenas 48,4% desses líderes relataram que suas iniciativas de Big Data atingiram resultados tangíveis e mensuráveis. Uma análise do Gartner, em outubro de 2016, identificou que muitas organizações encontraram obstáculos significativos durante o estágio piloto de suas iniciativas de Big Data. Apenas 15% das empresas declararam ter implementado completamente seus projetos de Big Data na produção, uma estatística praticamente inalterada em comparação ao ano anterior (14%).

Evidentemente, as organizações estão enfrentando desafios substanciais ao implementar suas estratégias na esfera do Big Data.

De fato, de acordo com a Pesquisa de Dados e Análises do IDG Enterprise de 2016, 90% dos participantes relataram ter enfrentado desafios significativos em seus projetos de Big Data.

Diante desse cenário, surge a questão crucial: quais são esses desafios específicos? Mais importante ainda, quais medidas as organizações podem adotar para superá-los de maneira eficaz?"

Para responder essas perguntas, abaixo estão alguns dos desafios mais comuns associados à gestão desses volumes massivos de informações:

• Lidar com o Crescimento dos Dados

À medida que os volumes de dados crescem, é crucial que as soluções utilizadas sejam escaláveis para acompanhar essa expansão sem comprometer o desempenho.

Suponha que uma empresa de comércio eletrônico está gerenciando sua plataforma de análise de dados para monitorar o comportamento de compra dos clientes. Inicialmente, a empresa tem um conjunto de dados moderado, com algumas centenas de milhares de transações.

Conforme a empresa cresce e expande sua base de clientes, os volumes de dados associados a transações aumentam significativamente, atingindo milhões de registros. Se a solução de análise de dados implementada não for escalável, começarão a surgir problemas.

Como evitar problemas de escalabilidade?

Para evitar problemas de escalabilidade à medida que os volumes de dados crescem, a empresa pode adotar práticas como a escolha de tecnologias conhecidas por sua escalabilidade, banco de dados NoSQL são frequentemente escolhas adequadas para lidar com big datas, a implementação de arquiteturas distribuídas, permitindo a distribuição de carga de trabalho em vários servidores, a consideração da computação em nuvem, plataformas que oferecem recursos escaláveis sob demanda, permitindo que a empresa ajusta dinamicamente os recursos necessários e o particionamento eficiente de dados, como intervalos de datas, regiões geográficas ou categorias de produtos. Isso facilita o processamento paralelo e a recuperação eficiente de informações.

• Gerar Insights em Tempo Hábil

As organizações não apenas buscam armazenar seu Big Data, mas almejam utilizar os dados para alcançar objetivos empresariais definidos.

De acordo com pesquisa da NewVantage Partners, os objetivos mais frequentes vinculados a projetos de Big Data envolvem a redução de despesas por meio de estratégias de custos operacionais, o estabelecimento de uma cultura baseada em dados, a criação de novos caminhos para inovação, a aceleração da velocidade na implementação de novos recursos e serviços, e o lançamento de novas ofertas de produtos e serviços. Essas metas, quando alcançadas, podem conferir às organizações uma vantagem competitiva significativa. Contudo, essa vantagem só é eficaz se as organizações conseguirem extrair insights de seus Big Data e, em seguida, agir de acordo com essas informações de forma ágil.

A Pesquisa Global de Dados e Análise de 2016 da PwC sublinha a urgência percebida nas tomadas de decisão, especialmente nos setores bancário, de seguros e de saúde.

Para atingir essa agilidade, algumas organizações estão explorando uma nova geração de ferramentas ETL e analíticas que reduzem consideravelmente o tempo necessário para a geração de relatórios. Investindo em softwares dotados de recursos de análise em tempo real, as empresas capacitam-se para responder imediatamente aos acontecimentos do mercado, posicionando-se estrategicamente em um ambiente de negócios dinâmico.

• Segurança e Privacidade

Assegurar a integridade dos dados é uma prioridade incontestável, especialmente dada a natureza sensível das informações e a necessidade de conformidade com regulamentações de privacidade, como o GDPR. Essa preocupação é amplificada em organizações que gerenciam vastos repositórios de dados, uma vez que esses armazenamentos de Big Data podem se tornar alvos atrativos para hackers ou ameaças persistentes avançadas (APTs).

Ao coletar e armazenar grandes volumes de dados, as empresas assumem a responsabilidade crucial de garantir a segurança dessas informações. Para tanto, a adoção de medidas protetivas eficientes é indispensável. É imperativo lembrar que, ao lidar com dados, é necessário observar as disposições da Lei Geral de Proteção de Dados pessoais.

Além da conformidade legal, é fundamental que tais informações permaneçam inacessíveis para cibercriminosos ou hackers. Garantir a confiabilidade do sistema de armazenamento é crucial não apenas para a proteção contra ameaças externas, mas também para o aproveitamento efetivo das informações coletadas. A fidelidade e integridade desses dados são essenciais para evitar erros durante o processamento e assegurar que a tomada de decisões seja fundamentada em informações confiáveis e íntegras.

• Integrar Fontes de Dados Díspares

Integrar fontes de dados díspares apresenta um desafio significativo no cenário do Big Data, especialmente devido à ampla variedade de origens de dados. O Big Data provém de diversas fontes, como aplicativos corporativos, fluxos de mídia social, sistemas de e-mail, documentos criados por funcionários, entre outros. A tarefa de consolidar esses dados e conciliá-los para utilização em relatórios pode se tornar extraordinariamente complexa.

Embora fornecedores ofereçam uma gama de ferramentas ETL (Extração, Transformação e Carga) e soluções de integração de dados projetadas para facilitar esse processo, muitas empresas indicam que essas estratégias ainda não resolveram totalmente os desafios de integração de dados que enfrentam.

Uma resposta crescente a essa problemática é a busca por novas soluções tecnológicas. Conforme destacado no relatório do IDG, 89% dos participantes afirmaram que suas empresas planejavam investir em novas ferramentas de Big Data nos próximos 12 a 18 meses. Quando questionados sobre os tipos específicos de ferramentas a serem adquiridas, a tecnologia de integração se posicionou em segundo lugar na lista de prioridades, ficando atrás apenas do software de análise de dados.

Essa tendência evidencia a necessidade premente de abordagens mais eficazes para a integração de dados no contexto do Big Data. Empresas buscam ativamente soluções inovadoras para superar os obstáculos tradicionais e garantir que a variedade de dados disponíveis seja integrada de maneira eficiente, possibilitando análises abrangentes e informadas. O investimento planejado reflete a percepção da importância estratégica de abordar os desafios de integração de dados para desbloquear o verdadeiro potencial do Big Data em termos de insights e tomada de decisões.

Benefícios do Processo Analítico

O processo de análise de dados oferece uma série de benefícios essenciais para as organizações. Proporciona uma ampla gama de benefícios para as empresas, sendo uma ferramenta estratégica para otimizar processos e impulsionar o sucesso nos mais diversos setores. 

Sendo assim, Aqui estão alguns dos principais benefícios:

• Mapear resultados e indicadores em tempo real: Com a capacidade de monitorar dados em tempo real, permite às empresas identificar rapidamente padrões e tendências emergentes. Isso possibilita uma tomada de decisão ágil e informada, contribuindo para ajustes imediatos em estratégias operacionais e táticas.

• Entender as necessidades de clientes e stakeholders: Capaz de fornecer insights valiosos sobre o comportamento dos clientes. Compreender suas necessidades, preferências e expectativas permite às empresas personalizar produtos, serviços e experiências, fortalecendo o relacionamento com o cliente e os stakeholders e aumentando a confiança em seu trabalho.

• Embasar estratégias com dados analisados: Reunir informações essenciais para a concepção de estratégias é uma parte vital da análise de dados. Quando os dados são cuidadosamente examinados, eles oferecem as informações necessárias para a melhoria e elaboração de estratégias de negócios. Seja para o lançamento de novos produtos, expansão para novos mercados ou otimização de processos internos, as estratégias baseadas em dados não apenas aumentam suas chances de sucesso, mas também proporcionam uma abordagem mais fundamentada e informada às decisões estratégicas.

• Analisar as tendências do mercado: A análise de dados permite às empresas identificar e antecipar tendências de mercado. Isso é essencial para manter a relevância, adaptar-se às mudanças nas preferências do consumidor e explorar oportunidades emergentes.

• Melhoria da segurança : O Big Data é essencial para a detecção precoce de ameaças à segurança cibernética. A análise em tempo real de padrões de comportamento pode ajudar a identificar atividades suspeitas e fortalecer as medidas de segurança.

Em resumo, a análise de dados não apenas fornece informações valiosas, mas também capacita as empresas a agirem proativamente, responderem rapidamente às mudanças do mercado e aprimorarem continuamente suas operações e estratégias. 

Conclusão

Diante da análise abrangente sobre os tipos de data analytics, métodos, ferramentas e desafios na gestão de grandes volumes de dados, é possível concluir que a análise de dados desempenha um papel vital no ambiente empresarial contemporâneo. A diversidade de abordagens, desde a análise descritiva até a prescritiva, proporciona às organizações uma gama de opções para extrair insights valiosos e embasar decisões estratégicas.

A utilização de ferramentas como Microsoft Excel, Python, Microsoft Power BI, R e Amazon QuickSight demonstra a variedade de opções disponíveis para os profissionais de dados, permitindo a manipulação, visualização e interpretação eficaz de conjuntos de dados complexos. Essas ferramentas, aliadas à automação de procedimentos analíticos, oferecem vantagens como a redução de custos, aumento da eficiência produtiva e melhoria da confiabilidade dos resultados.

No entanto, a gestão eficiente de grandes volumes de dados não está isenta de desafios. O crescimento exponencial dos dados requer soluções escaláveis, e a geração de insights em tempo hábil é essencial para a tomada de decisões ágeis e estratégicas. A segurança e privacidade dos dados são prioridades indiscutíveis, destacando a necessidade de medidas protetivas eficientes, especialmente em conformidade com regulamentações como o GDPR. A integração de fontes de dados díspares surge como um desafio complexo, demandando novas soluções tecnológicas para garantir a eficiência na consolidação e conciliação de dados provenientes de diversas origens.

Em suma, a análise de dados, quando realizada de maneira abrangente e eficiente, não apenas fornece insights valiosos para impulsionar o crescimento e a inovação empresarial, mas também se torna um diferencial estratégico. O investimento contínuo em novas tecnologias e abordagens inovadoras destaca a importância estratégica que as organizações atribuem à gestão eficaz dos desafios apresentados pelo universo do Big Data.

Referências Bibliográficas:

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