O “fenômeno” do Big Data

Dados sempre estiverem à disposição das pessoas e empresas, porém nos últimos anos eles se tornaram cada vez maiores. Para designar esse crescimento exponencial da disponibilidade e do uso de informação foi criado o termo Big Data. “Usamos esse conceito para se referir ao montante de informações caracterizado por ser muito grande em termos de volume (incluindo dados relevantes e irrelevantes), variedade (todos os formatos, incluindo digital, texto, vídeo/áudio) e velocidade (a velocidade na qual os dados estão sendo produzidos e processados)”, explica Marcos Pichatelli, gerente de produtos de information management e high-performance analytics da SAS.

 

Segundo o executivo, duas novidades criaram as condições para o surgimento do Big Data: internet e queda do custo de meios de armazenamento magnético (disco e memória). “Sem a internet, seria impossível gerar tanta informação em tão pouco tempo. Sem a queda dos custos de hardware de armazenamento, mesmo que essa informação fosse criada, se perderia, por ser inviável reter”, esclarece Pichatelli.

 

Ele comenta que as empresas já entenderam o fenômeno Big Data e estão se estruturando para usufruir dele, investindo em tecnologias que as possibilite analisar os dados e tomar decisões rapidamente. “No Brasil estamos em negociação com diversas empresas para a implementação da solução High-Performance Analytics, que processa com o uso das tecnologias emergentes, desde a exploração visual de dados até o uso de avançados recursos de data mining, forecasting e otimização”, revela, sem citar nomes.

 

Na gestão de clientes, as tecnologias com base no Big Data vêm para agilizar as análises de preferências dos consumidores, permitindo entender como eles reagem aos produtos e serviços, e oferecer acesso e uso de distintas fontes de informações. “O uso de modelos preditivos em tempo real, mesclando dados históricos e dados captados na interação, podem garantir uma abordagem distinta a cada interação independente do canal, gerando índices de conversão maiores e antecipando receita em função de uma abordagem precisa e oportuna”, aponta Fernanda Benhami, gerente de produtos de customer intelligence do SAS. Além disso, ela comenta que com o uso de soluções que analisam montanhas de dados em segundos, os clientes se beneficiam por poder interagir com os clientes em tempo real, seja na oferta de novas soluções, na análise de campanhas de marketing ou na abordagem multicanal.

 

Ela cita o case da Telstra, como exemplo. A empresa de telecomunicações e serviços de informação da Austrália vem utilizando o High-Performance Analytics para aumentar a eficácia do marketing. A Telstra usa a inteligência analítica e modelagem preditiva para melhorar os serviços ao consumidor, oferecer produtos relevantes e que agreguem valor e garantir o aumento de sua participação no mercado australiano. O processo de análise de dados foi reduzido de 11 horas para 10 segundos, e a empresa prevê um aumento de 15% nas campanhas de retenção de clientes.

 

 

EXEMPLOS DE BIG DATA
– Sistemas de RFID que geram mais de 1000 vezes a quantidade de dados do sistema convencional de código de barras
– 10.000 transações de pagamentos com cartões de crédito e débito que são feitas a cada segundo em todo o mundo
– 340 milhões de tweets enviados por dia. É quase 4.000 tweets por segundo
– Mais de 901 milhões de usuários ativos do Facebook gerando dados de interação social
– Mais de 5 bilhões de pessoas fazendo ligações telefônicas, enviando mensagens de texto, usando twitter e acessando sites por meio de plataformas móveis