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O que é Big Data?

Como seriam os resultados da sua empresa se houvesse alguma forma de prever o comportamento dos consumidores? Para muitas companhias, há anos, esse processo deixou de ser uma hipótese para tornar-se parte das decisões de negócio com o uso de Big Data.

Embora muito falada, ainda existem dúvidas sobre a sua aplicação em determinados ramos do mercado. Veja como a tecnologia pode ser aplicada, quais são as suas vantagens e como incorporá-lo na sua organização.

Mas afinal, o que chamamos de Big Data?

Termo advindo da tecnologia da informação (TI), é um mecanismo estratégico de análise, que cruza uma quantidade expressiva de dados e permite a interpretação dos mesmos. Através disso, é possível obter insights que levam as companhias a tomarem melhores decisões.

Segundo Lisa Arthur, contribuidora da revista Forbes, diversos CMO’s e CIO’s concordam que o Big Data é qualquer montante de informações sobre uma empresa ou um assunto específico. É uma coleção que não se refere apenas a bancos de dados online, mas também pode ser de fontes tradicionais, internas ou externas, independentemente se são estruturados (planilhas, tabelas) ou não (imagens, blocos de texto).

Diariamente, são criados mais de 2,5 quintilhões de bytes. Então, o Big Data irá entregar essa quantidade toda para o seu negócio? Não! A grande jogada é armazenar e trabalhar esse volume, atribuindo significado aos dados para, assim, a sua organização saber o que fazer com eles.

O Big Data também se caracteriza pelo fato de ser considerado a principal fonte de abastecimento para a Inteligência Artificial, tecnologia que automatiza processos que uma pessoa não conseguiria realizar manualmente ou com a eficiência e precisão esperadas.

No mundo dos negócios, a união entre as duas tecnologias tem se destacado em companhias que visam inovar em seus processos de venda e aumentar sua taxa de conversão.

Bibliotecas: Os primeiros Big Datas

O termo é novo. Mas, o que muitos não sabem é que esse conceito existe há décadas, pois o princípio de reunir as informações é bastante antigo. Bibliotecas podem ser consideradas um dos primeiros Big Data’s da história.

Também podemos mencionar a máquina Ultra, criada por poloneses e britânicos para decifrar informações nazistas durante a Segunda Guerra Mundial.

A grande tecnologia da época foi capaz de desmontar a estrutura de códigos usados pelos alemães, decodificando milhares de mensagens em segundos.

Entretanto, o conceito começou a ser trabalhado no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney escreveu um artigo para a Gartner articulando a definição mais conhecida de Big Data até então.

“Big Data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”

Doug dividiu o conceito em 5 V’s:

Quais são os 5 V’s do Big Data?

Confira, cada um dos 5 V’s que formam os pilares para a implementação do Big Data nas organizações:

1. Volume

O gigantesco volume de dados gerados a todo momento. Presentes nas mais diversas fontes, essa massiva quantidade existente influencia diretamente no armazenamento e análise. Isso é o que justamente representa o conceito.

Porém, atualmente existem ferramentas próprias para o Big Data, o que torna muito mais fácil e prático realizar esses processos.

2. Velocidade

Tudo acontece em altíssima velocidade nos dias atuais. Além da mídias sociais, responsáveis por grande parte dos dados, ainda existem milhões de operações que são realizadas a cada minuto, como compras por cartões de crédito, por exemplo.

Isso não tem ligação com a velocidade de conexão da internet do seu negócio, mas sim com a agilidade com que as informações são transferidas, baixadas, armazenadas e processadas.

3. Variedade

Quando falamos de dados, não nos referimos apenas àquela sequência de números existentes numa configuração de TI. Eles aparecem em todos os formatos, tamanhos e cores. É preciso compreender que a variedade de informações vai além dos organizados em tabelas e bancos, eles estão também em:

  • Imagens, como fotos, ilustrações, prints de telas etc;
  • Dados de reconhecimentos faciais;
  • Áudios;
  • Vídeos,
  • Dados produzidos por dispositivos via IoT.

4. Veracidade

Advindos das mais variadas fontes e em volumosas quantidades, é preciso realizar a validação e conferência dos dados para que não sejam aceitos os desatualizados e, principalmente, os inverídicos. Essa conferência de qualidade e veracidade configura maior segurança aos projetos.

5. Valor

O quão relevantes serão as informações para o negócio? Nem todos os dados serão úteis para o objetivo da empresa, portanto, a gerência do Big Data irá converter apenas os dados realmente utilizáveis para que os gestores possam tomar as melhores decisões e, assim, agregar mais valor à companhia.

Dados não estruturados

São considerados dados não estruturados aqueles sem um padrão fixo de informações. Estes não estão organizados e, por isso, não são facilmente interpretados pelos bancos de dados tradicionais. Esses elementos são majoritariamente encontrados em imagens, vídeos, formatos de redes sociais como tweets.

É estimado que cerca de 80% do conteúdo disponível na internet seja de dados não estruturados.

Dados estruturados

Por outro lado, o formato facilmente reconhecido, analisado e processado por bancos são os estruturados. Esses são derivados das interações entre pessoas e máquinas, podendo ser uma mistura de texto e imagens. Formulários, operações transacionais e logs, informações oriundas do comportamento dos usuários na web, exemplificam esse tipo.



Por que o Big Data é importante para as empresas no mercado atual?

O uso de Big Data tem beneficiado setores como de seguros, varejo e crédito. Para eles, a tecnologia tem sido de extrema importância, pois ajuda as organizações em aspectos como:

  • Aproveitar os dados com o intuito de identificar novas oportunidades;
  • Tomar decisões mais precisas, eficientes e lucrativas;
  • Conquistar a satisfação de seus clientes com produtos e serviços mais adequados às suas necessidades.

Um instrumento capaz de aprimorar a experiência do consumidor convertendo dados em conhecimento é o Business Analytics. A ferramenta é veloz, flexível e de amplo alcance, com aplicação em diversos serviços, onde haja dados a serem analisados; e capaz de atender as mais diversas indústrias, cada vez mais cobradas pela governança de dados.

Onde o Big Data tem sido aplicado e quais são os resultados?

O Big Data pode ser visto em inúmeros contextos, auxiliando as empresas a lidarem com diversas atividades de negócios. Conheça a seguir alguns exemplos de aplicações bem-sucedidas.

1) Sistemas de recomendação

Muitas empresas usam Big Data para coletar dados variados sobre um usuário e suas preferências, para gerar recomendações. Um ótimo exemplo é a Netflix que, com o auxílio da IA, realiza indicações de acordo com o perfil do usuário e os filmes e séries assistidos por ele ou semelhantes.

2) Detecção de fraudes no setor de crédito

Com dados relevantes fornecidos pelo Big Data, uma vasta gama de possibilidades se abre para identificar padrões em dados que indicam ações fraudulentas. Uma delas é fazer a análise preditiva.

As previsões são geradas buscando entender o que pode ocorrer no futuro a partir de uma decisão tomada com dados. Estimar o risco de fraude em uma operação de crédito possibilita agir de forma preventiva para combater as ocorrências.

3) Melhora da experiência do cliente

Toda empresa está voltada para promover a melhor experiência aos seus consumidores, a fim de obter melhores resultados. O Big Data permite que o maior número de dados do usuário para ofertar produtos e serviços mais personalizados, com agilidade e precisão.

Os dados são gerados de diversas fontes como mídias sociais, birôs de crédito, intenções de compras e comportamento na web.

A coleta também auxilia a ter um panorama geral de como tem sido a relação entre consumidor e empresa, através de históricos de compras e outras interações. O sistema poderá predizer as probabilidades de cancelamentos ou desistência de produtos, possibilitando que as organizações lidem com esses desafios com proatividade.

4) Precificação correta das apólices e renovação de seguros

Cada vez mais, as seguradoras buscam aprimorar o desempenho operacional e tornar mais eficiente o score para precificação de seus produtos, com melhor segmentação de risco.

A Neurotech, em parceria com a Quod, criou uma solução avançada de Inteligência Artificial e Big Data para desenvolver um produto específico para esse desafio. Utilizando informações de comportamento financeiro de consumidores e dados da Neurolake, a ferramenta já ajudou uma grande seguradora, que reduziu de 20% a 30% nas despesas operacionais, o que resultou em mais de R$ 6 milhões em ganhos.

Outra solução desenvolvida pela Neurotech, baseada em Big Data, atua por meio de um modelo analítico. Ela discrimina as apólices com maior ou menor propensão de renovar o seguro através de um score que vai do 0 ao 100. Assim, possibilita a implementação de políticas específicas para cada cenário.

5) Desenvolvimento de ações que auxiliam a saúde pública

Ferramentas inovadoras estão sendo utilizadas com o intuito de reduzir as doenças diarreicas, enfermidade que registra 430 mil óbitos ao ano, sendo 88% desse total causado pelo saneamento inadequado, segundo a OMS. Através de tecnologias com Big Data, busca-se amenizar o déficit desses serviços, possibilitando a promoção de ações mais efetivas de proteção à vida.

Essas informações obtidas através de um levantamento da Neurotech, realizado mediante o cruzamento de dados públicos, possibilitou:

  • Visualizar o perfil das pessoas com doenças relacionadas à falta de saneamento;
  • Correlacionar a taxa de incidência dessas doenças com a taxa de saneamento por cidade;
  • E planejar intervenções que geram redução das doenças e, consequentemente, uma economia para a sociedade.

Leia mais em: https://www.neurotech.com.br/blog/tecnologia-aliada-planejamento-acoes-para-minimizar-doencas-relacionadas-falta-de-saneamento/

O futuro do Big Data

Segundo levantamento da IDC, de 2021 a 2024, a previsão é que sejam criadas mais informações do que nos últimos 30 anos somados.

Essa estimativa gera diversas desafios para as empresas, que terão de lidar com esses dados de forma rápida, por um custo acessível e de maneira efetiva. Por isso torna-se vital compreender e acessar dados que são realmente relevantes ao seu negócio.

Impulsionados pela transformação digital, o Big Data & Analytics são apontados como tecnologias que vão crescer acima de dois pontos percentuais no período de 2022 a 2025. A previsão de crescimento é cerca de 12% ao ano até 2025, gerando uma receita de R$ 94,6 bilhões, segundo relatório setorial de TI, divulgado pela Brasscom.

Essa crescente representa maiores investimentos e aperfeiçoamento na área, ou seja, mais vantagens às companhias que poderão usufruir de melhores tecnologias para otimizar seus produtos e serviços.


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