Big Data sem correlação os dados não têm valor - Deal Technologies
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Existem inúmeras aplicações nas quais o Big Data pode agregar valor às organizações, seja como diferencial competitivo ou para redução de riscos

Por possuírem um grande volume de dados passíveis de análise, bancos, operadoras de seviços de telecomunicação, montadoras, seguradoras e órgãos do governo devem ser os pioneiros na adoção do Big Data, visando um respaldo maior aos negócios por meio de uma análise assertiva, preventiva e com maior visibilidade sobre clientes e públicos de interesse.

Hoje em dia, a coleta e o armazenamento de dados são críticos, mas é preciso saber fazer um bom uso desses dados. Mais do que a tecnologia, o que é essencial em um projeto de Big Data são as pessoas que fazem as análises, que criam os modelos e os algoritmos, compondo a verdadeira ciência de dados.

Gary King, professor da Universidade de Wheaterhead e seus alunos criaram em duas horas um algoritmo para análise de dados que em 20 minutos com um notebook padrão fariam a mesma análise que uma estrutura orçada inicialmente em US$ 2 milhões.

Este é um exemplo da Ciência da informação e como as pessoas devem ter uma visão mais abrangente da organização e não só ter o conhecimento tecnológico, como também ter a visão de negócio, expertise em estatística, métodos quantitativos, além de grande sensibilidade e criatividade.

Diferentemente do Business Intelligence e ao mesmo tempo complementar a ele, o Big Data amplia o escopo de visão e permite que as informações sejam cruzadas com os outros rastros digitais que possam estar dentro ou fora da companhia. O BI trabalha com fatos e números do negócio, informações concretas realizadas, já o Big Data trabalha com tendências, números aproximados e correlações.

No setor financeiro, existe um enorme volume de dados externos que não são analisados e também um volume interno considerável gerado por transações com cartão, caixas eletrônicos (ATMs), câmeras de vigilância e ainda com as transações por meio de dispositivos móveis que não são considerados nessa análise.

O uso do Big Data também promoveria um melhor mapeamento do perfil e maior visibilidade da capacidade de crédito de cada cliente, para um banco ou para uma seguradora. Dessa maneira, a tecnologia pode apoiar as empresas em uma vasta gama de ofertas, tais como venda de novos produtos e serviços, mitigação de riscos com fraudes e operações ilícitas, e ainda mitigação dos riscos de crédito e inadimplência.

Com o Big Data podemos identificar tendências e descobrir novas correlações. Podemos fazer novas perguntas (mesmo sem aparente predição) e, com as respostas, conquistar alto nível de detalhamento e de segmentação de grupos, a fim de aproveitarmos novas oportunidades de negócios – inimagináveis até então.

O Big Data pode ser utilizado na fidelização de clientes, no engajamento e antecipação dos desejos do consumidor, pois é possível entender melhor o perfil do cliente e fazer uma oferta de produto ou serviço por meios de comunicação pertinentes, nos horários adequados e que tenham afinidade e relevância para o cliente. Com grandes volumes de dados, as possibilidades de acerto tornam-se bem mais significativas e desafiadoras.

A novidade é que esses modelos preditivos agora podem ser desenvolvidos e aplicados em áreas de negócios, que buscam identificar eventos antes que eles aconteçam. Com isso, podemos coletar dados de sensores de carros, smartphones, prédios, aviões a fim de aplicarmos análises correlacionais para determinados padrões que sinalizam futuros problemas, assim como já é feito para a indústria aeronáutica.

Quanto mais cedo uma anormalidade é prevista, mais eficiente é o seu processo de correção. Esse sistema pode ser aplicado para melhorar o fluxo de veículos e pessoas nas ruas com temporização inteligente de semáforos, diminuindo significativamente o tempo para chegar ao destino.

Existem inúmeras aplicações nas quais o Big Data pode agregar valor às organizações, seja como diferencial competitivo para empresas que comercializam produtos e serviços aos consumidores finais, seja às instituições financeiras reduzirem riscos de inadimplência, seja para indústria automotiva planejar ações futuras de carros inteligentes que informam o melhor momento de realizar uma manutenção específica.

Mas para descobrir tudo isso é preciso implementá-lo e escolher as pessoas corretas para geri-lo.

(*) Guilherme Van de Velde é IT Manager do Deal Group