O volume de dados (conteúdo digital) existente dobra a cada dois anos. No entanto, para que essa quantidade gigantesca de informações tenha serventia dentro das empresas, é preciso aplicar um método adequado de análise de Big Data. Usado da forma correta, ele pode ser a resposta para demandas vitais na gestão empresarial.
Neste artigo, você conhecerá os 4 tipos de Big Data Analytics e entenderá melhor sua importância para as organizações. Acompanhe!
O poder da análise de Big Data
O uso de tecnologias Big Data Analytics como ferramenta de apoio estratégico tem sido cada vez mais uma aposta das empresas de destaque em diversos segmentos.
Com elas, essas empresas têm conseguido um diferencial competitivo a partir de melhorias expressivas em processos internos, bem como das informações precisas sobre tendências do mercado, além de poder traçar um perfil do seu consumidor com base em comportamentos de compra.
Esse trabalho de análise recebe o nome de Big Data Analytics. Com essas técnicas, é possível ter acesso a indicadores a partir do cruzamento de dados estruturados e não estruturados, por meio de software. Como resultado, a empresa passa a contar com um norte gerencial muito mais confiável, baseado em dados concretos (data driven).
Tipos de Big Data Analytics
Existem 4 tipos de análise de dados no contexto Big Data. Confira abaixo quais são:
1. Análise preditiva
A mais usual entre as quatro, trata-se de um tipo de análise que prediz o futuro, ou seja, traz à tona possibilidades futuras por meio da observação de padrões no banco de dados analisado. Também é conhecida como data science.
Com isso, temos prognósticos confiáveis e sólidos. Usando tecnologias sofisticadas de mineração de dados, além de indicadores estatísticos e históricos, esse tipo de análise antecipa tendências possibilitando correções pontuais em estratégias empresariais em curso.
2. Análise prescritiva
Já na análise prescritiva, o objetivo é mostrar ao gestor quais serão as possíveis consequências de cada ação tomada na empresa. Dessa forma, esse tipo de análise auxilia na escolha da estratégia mais adequada aos objetivos predeterminados, o que permite potencializar os resultados.
3. Análise descritiva
O foco está no presente, então a análise fornece ao gestor uma compreensão completa e em tempo real dos acontecimentos. Seu objetivo é visualizar determinados cenários econômicos para que, com base em dados, as melhores decisões sejam tomadas e as ações sejam postas em prática.
Um exemplo do uso da análise descritiva seria na concessão de crédito, que é feita com base na observação da pessoa física ou jurídica no momento em que solicita um financiamento ou empréstimo. A análise permite uma avaliação dos riscos e da taxa de juros adequada para cada caso.
4. Análise diagnóstica
Pode fornecer um relatório que revela os detalhes de cada desdobramento de ações que levaram a um determinado problema em processo. A partir disso, você pode alterar estratégias não funcionais e reforçar aquelas que estão sendo eficazes.
É importante ter sempre em mente que, apesar de numerosos, os dados não dizem nada quando não é feita uma análise de acordo com padrões estruturados, capazes de extrair deles indicadores usuais.
Conclusão
Por fim, caso sua empresa desperte o interesse nessa área, é importante pesquisar sobre a profissional cientista de dados. É ele o especialista em gerar insights a partir de grandes volumes de dados.
Ainda não implementou nenhum tipo de análise de Big Data no seu negócio? Que tal considerar essa possibilidade agora que você sabe quais são os benefícios? Aproveite e compartilhe este post em suas redes sociais para que outras pessoas também aprendam sobre o assunto.
