A não ser que tenha vivido numa caverna nos últimos 5 anos, é impossível não ter ouvido falar em Big Data. Ao contrário do que o nome faz parecer, Big Data, é mais que gerir grandes volumes de dados para os quais as tecnologias tradicionais de armazenamento e análise são insuficientes.
Big Data é uma revolução que irá mudar a forma como vivemos, trabalhamos e pensamos. Nenhum sector está imune às transformações profundas introduzidas pela transformação tecnológica, desde a medicina, banca, indústria, telecoms ou entretenimento.
“Datificação”
Big Data é uma expressão que abrange formas de aproveitar a informação disponível e de produzir novas informações e serviços.
Quando o Sloan Digital Sky Survey iniciou operações em 2010, nas primeiras semanas tinham já sido recolhidos mais dados do que em toda a história da astronomia. Quando os cientistas descodificaram o genoma humano em 2003, levou uma década para sequenciar 3 bilhões de pares de base. Agora um consegue o mesmo em apenas um dia com um custo 10 000 vezes inferior.
A Google produz mais de 24 petabytes de dados por dia. Facebook recebe 10 milhões de fotos por hora e o Twitter processa 600 milhões de tweets por dia. Não são apenas os números que impressionam é a informação que deles podemos extrair para melhorar processos e negócios. Por exemplo, os bancos tradicionalmente fazem avaliação de risco com base num histórico de transações bancárias, do cashflow e dos ativos da pessoa ou empresa. Com o Big Data, em vez destas dezenas de variáveis são usadas milhares de outras, como por exemplo, que redes sociais o cliente interage, que locais frequenta, com quem se relaciona e até como escreve o formulário para pedir um empréstimo.
O poder de predição
Um dos principais benefícios da análise deste Big Data são as previsões em forma de probabilidades – seja na engenharia, no sector financeiro ou na saúde. A Google publicou um artigo na revista Nature, alegando que poderiam prever a propagação da gripe, com base na análise de 50 milhões de keywords, e ter testado 450 milhões de modelos matemáticos. Em 2009, o modelo foi mais rápido e preciso a prever a disseminação da gripe que os modelos do departamento de estatísticas do governo americano.
As seguradoras podem prever o risco de doença por análise transversal de dados comparados a uma vasta gama de estilos de vida (como desporto, visualização de TV, sites usados, etc.). Os modelos preditivos gerados são mais precisos na avaliação de riscos e na antecipação de problemas de saúde sem a necessidade de consultar um médico.
A empresa Target analisou os hábitos de compra de mulheres grávidas e foi capaz de identificar 24 produtos que são usados como “indicadores” de gravidez (por exemplo, loções sem cheiro cerca de 3 meses, e magnésio e zinco às 14 semanas), o que lhes permite direcionar ofertas relevantes e oportunas.
Mais importante, Big Data será cada vez mais utilizado como um mecanismo base para tomada de decisões à medida que se recolhem mais dados sobre os processos, operações e Marketing nas empresas e se aumenta a precisão dos algoritmos na identificação das causas do sucesso e dos fatores irrelevantes.
Eric Brynjolfsen mostrou que as empresas que usam processos de tomada de decisão baseados em dados têm maior produtividade do que aqueles que ainda recorrem a formas empíricas.
…continua no próximo artigo.
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