Tecnologias de Big Data Analytics vão trazer mais inteligência e maior eficiência operacional por trazer insights em tempo real dos negócios.

Seu negócio diariamente é inundado por um grande volume de dados, mas como tirar os melhores insights deles? Uma aposta é o Big Data Analytics, tecnologia que tem sido adotada para evoluir a forma como as empresas analisam os dados.

Um dos motivos é que a tecnologia tem gerado mudanças notáveis na tomada de decisões de uma companhia, que vê a oportunidade de aumentar a competitividade no mercado e gerar valor de negócios.

Com 2020 se aproximando, o Big Data Analytics será um ator importante para o fortalecimento de empresas que são ou que querem se tornar orientadas a dados. Se você é uma delas, já deve fazer um bom uso do Big Data, mas como evoluir para o Analytics?

FIQUE POR DENTRO: A importância do Big Data para a tomada de decisão das empresas

Big Data x Big Data Analytics

Provavelmente o conceito de Big Data não é novidade para você. É o armazenamento dos dados que são coletados pela sua empresa e a utilização de métodos analíticos para extrair valor. O problema é que, para muitas companhias, a materialização do Big Data é apenas uma planilha com números para serem interpretados em decisões futuras.

O Big Data Analytics vai além. A tecnologia traz velocidade e eficiência para os negócios porque você consegue extrair insights para uma decisão imediata.

E qual a importância de adotá-la em seus negócios? Segundo a SAS, companhia de Analytics, a evolução do Big Data vai trazer maior inteligência aos negócios, maior eficiência operacional, lucros maiores e clientes mais satisfeitos.

Para a SAS, a adoção da tecnologia vai trazer três grandes benefícios aos negócios. São eles:

1. Redução de custo: tecnologias de Big Data e Analytics baseadas em nuvem são vantajosas quando falamos em armazenar um volume enorme de dados sem comprometer o orçamento. Além disso, por conta do grande poder de processamento da nuvem, os líderes conseguem identificar maneiras mais eficientes de fazer negócios.
2. Decisões mais rápidas e melhores: a tecnologia permite analisar informação em tempo real para que os líderes consigam tomar uma decisão baseada nos insights extraídos dos dados.
3. Desenvolver novos produtos e serviços: o uso de Analytics vai permitir avaliar as necessidades e a satisfação dos clientes. Assim é possível entregar o que eles desejam. Com Big Data Analytics, muitas companhias criam novos produtos e serviços para atender às necessidades desses consumidores.

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Quais setores usam Big Data Analytics

Praticamente todos os setores podem gerar novos negócios com o Big Data Analytics. Abaixo você confere alguns casos de uso de diferentes indústrias:

• Varejo: a tecnologia vai dar a oportunidade de entender o que o consumidor precisa e quando precisa, garantindo um atendimento de qualidade. A análise avançada vai permitir ainda prever tendências e recomendar novos produtos.
• Saúde: a partir de dados estruturados e não-estruturados (imagens, áudio, vídeos ou arquivos de texto), seguradores podem, por exemplo, identificar diagnósticos e opções de tratamento de forma imediata.
• Financeiro: o setor tem um grande volume de dados não-estruturados que podem ajudar na tomada de decisão. Então o Big Data Analytics vai encontrar um padrão e permitir o acesso a essas informações quando e a qualquer momento que as empresas precisarem.
• Manufatura: a tecnologia vai criar oportunidades de redução de custo e aumento de receita. Como? Um exemplo é a possibilidade de prever quando uma máquina irá quebrar para fazer uma manutenção preventiva e, assim, evitar problemas na produção.

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7 previsões de Big Data Analytics para 2020

Como citamos no início do texto, o Big Data Analytics terá um papel fundamental nas empresas em 2020. A plataforma Towards Data Science, que reúne publicações de especialistas na área, divulgou sete previsões para a tecnologia e que você deve ficar de olho:

1. IoT integrada com Data Analytics: Se a sua empresa já implantou dispositivos de Internet das Coisas (IoT) nas operações, 2020 será o momento de deixá-los em sinergia com soluções analíticas, que vão trazer maior transparência e relevância dos dados extraídos dessas máquinas. O desafio é conseguir aproveitar os benefícios de um projeto de IoT já em estágio mais avançado devido à falta de expertise dos cientistas de dados.

2. Automação da análise de dados: Muitas empresas já estão automatizando os dados para aumentar o potencial das campanhas de marketing e também do Retorno Sobre o Investimento (ROI). Um relatório recente da consultoria Gartner prevê que 40% das tarefas relacionadas à ciência de dados estarão completamente automatizadas até 2020. Essa automação vai ajudar líderes a montar um plano eficiente e usar uma análise mais favorável para a tomada de decisão.

3. Computação na memória (IMC): A computação na memória (IMC, na sigla em inglês) é o armazenamento dos dados na memória RAM. Empresas com IMC ganham velocidade no acesso a eles e um poder de processamento muito rápido, garantindo a análise em tempo real de um volume massivo de dados. No próximo ano, a tecnologia vai se tornar mais popular devido à redução de custo das tecnologias de memória RAM. Assim, as empresas que contam com o IMC serão capazes de aumentar a performance de suas aplicações e criar oportunidades de escalar os negócios.

4. Data as a Service (DaaS): Uma previsão da consultoria IDC espera que 90% das maiores companhias globais gerem receita a partir de um modelo Data as a Service (DaaS). Muitas empresas já são orientadas a dados e a computação em nuvem facilitou o armazenamento e processamento para que eles possam ser monetizados, garantindo uma fonte de receita para quem “aluga” e produtividade para quem contrata.

5. Analytics aumentado: Uma predição para 2020 é o aumento no uso de analytics aumentado. O processo combina protocolos de Inteligência Artificial e Machine Learning para alterar a forma que um dado analítico é processado, gerado e compartilhado. Com o uso de algoritmos avançados, o analytics aumentado pode ajudar as companhias a serem menos dependentes de cientistas e analistas de dados porque vai oferecer insights críticos dos clientes, por exemplo, sem um investimento enorme de tempo e dinheiro.

6. Governança de dados: A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), prevista para entrar em vigor em agosto de 2020, vai mudar a maneira como as empresas lidam com os dados e a governança deve ser uma prioridade para muitas. Além dela, a GDPR (versão europeia da LGPD) vai reforçar a necessidade de as companhias estarem em compliance em todos os níveis.

7. Analytics de conversação e PLN: Outra tendência para 2020 é que 50% das consultas analíticas serão geradas automaticamente via tecnologia de voz ou de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Isso vai permitir que qualquer colaborador de uma empresa tenha a oportunidade de analisar combinações complexas de dados ao usar plataformas de análise fáceis de serem usadas.

Principais destaques desta matéria:

• Big Data Analytics vai ser a tecnologia da vez em 2020;
• Tecnologia permite a análise avançada e em tempo real dos dados;
• Confira 7 previsões que você pode considerar para o seu negócio.