Você, com certeza, já deve ter ouvido falar a respeito de Análise de Dados e Big Data. Mas o que é isso e por que é importante para sua empresa?
No passado, a evolução tecnológica, que ainda caminhava seus primeiros passos, se baseava no processo de tentativa e erro. Sem modelos dos quais poderiam partir, os pioneiros desenvolviam seus projetos baseados, muitas vezes, em achismos.
E a cada teste, seu projeto era colocado à prova. Se a mudança foi negativa, é feito o descarte e partimos para outra ideia. Se deu certo, esse é o caminho.
E por muitos anos era assim que as coisas se desenvolviam. E é claro que muitas tentativas poderiam ser necessárias para que se houvesse progresso nesses projetos.
Sim, muita coisa aconteceu por conta do processo de tentativa e erro. Mas nos dias de hoje, esse tipo de postura já não é mais aceitável. O tempo que se perde buscando encontrar uma solução “ao acaso” é o suficiente para que outro, mais preparado, tome o seu lugar no mercado.
Agora, não só é possível como é necessário ter uma grande base para ter um ponto de partida que torne o seu desenvolvimento muito mais eficiente.
E é exatamente por isso que o Big Data é importantíssimo atualmente. Vamos tentar sintetizar o que é Big Data: se trata de um conceito que define um volume de dados muito grande e amplo.
Esses dados ajudam na geração de resultados de muita importância, ou seja: são uma gigantesca base de dados que vão facilitar e muito as tomadas de decisões de uma organização.
O que é Big Data?
Os pilares do Big Data são os chamados 3Vs: volume, como falamos anteriormente, variedade – são muitas as complexidades e os formatos que esses dados possuem, e velocidade – esses dados são rapidamente transmitidos e avaliados, muitas vezes em tempo real.
Recentemente, outros dois V’s também se associaram ao conceito de Big Data. Se trata da veracidade e do valor. O alto volume de dados pode em alguns casos conter anomalias ou estarem incompletos.
Portanto, para que sejam utilizados ao máximo de sua utilidade, é necessário atestar a veracidade dos mesmos. E com isso, agrega-se um valor inestimável a uma companhia por conta de suas inúmeras utilidades e funções.
Como aplicar a Análise de Dados e Big Data?
O manuseamento destes dados depende de profissionais de Tecnologia da Informação habilidosos que consigam, por meio de softwares especializados, machine learning e outros artifícios, traduzir estas imensas quantidades de dados em informações relevantes que irão auxiliar não só empresas, como também profissionais, em vários tipos de tomadas de decisão.
Por exemplo: através destes dados, pode se descobrir padrões de comportamento do consumidor que podem ajudar uma marca a desenvolver determinado produto que atenda a essa demanda do mercado.
O que antes podia necessitar de uma pesquisa muito dependente de interpretações humanas, agora pode ser indicado por meio de uma série de informações precisas baseadas em estatísticas em larga escala.
Na atualidade, se torna necessário então que o bom profissional possua uma excelente competência analítica – e saiba levar em consideração todos os fatores ao seu redor, entenda quais as possíveis consequências das decisões tomadas e que consiga, de maneira efetiva, fazer escolhas baseadas em estatísticas e fatos.
Segundo José Luiz Kugler, professor e coordenador no curso de MBA em Business Analytics e Big Data da STRONG FGV, são três os pilares da Competência Analítica: Métodos Quantitativos Aplicados, Engenharia de Dados e Aplicações em Negócios.
Embora muito difícil, é possível até que um mesmo profissional possa dominar estes três pilares. “Esses raros profissionais são aqueles que podem se dar ao luxo de escolher onde trabalhar”, comenta o professor.
No MBA em Business Analytics e Big Data da STRONG FGV, o conteúdo abordado não se limita apenas aos conhecimentos técnicos sobre como analisar Big Data e os mais variados métodos de análise, trazendo também importantes aspectos da gestão para combinar o uso dos grandes volumes de informações com aplicações práticas que gerem retornos positivos para sua empresa.