O mercado de dados está em disparada. Nunca produzimos um volume tão alto deles. Segundo a estimativa publicada pela Solink, o Google processa todos os dias pelo menos 20 petabytes e grandes lojas, como o Walmart, criam 2,2 petabytes em seus sistemas POS no mesmo intervalo de tempo.

Atualmente, dados não estruturados, como os vídeos, são os que criamos na maior velocidade. Apenas no YouTube, são feitos 0,023 petabytes em uploads diariamente, mas são os filmes criados por outros dispositivos, como as câmeras de segurança conectadas à internet, que compõem a maior parte dos dados gerados no mesmo intervalo de tempo.

Os 413 petabytes não são tão bem explorados quanto deveriam para gerar insights detalhados para as empresas, como quantas vezes os clientes entraram em uma loja ou quais produtos mais capturaram a atenção deles.

Neste artigo, vamos falar um pouco melhor sobre como dados impactam os negócios, que ferramentas são utilizadas para lidar com eles e quais são as principais tendências para os próximos anos. Curioso? Então, vamos lá!

A importância da análise de dados para os negócios

Com mais de 3,7 bilhão de usuários na internet, um crescimento de 7,5% em relação aos números de 2016, e 40.000 buscas no Google a cada segundo, é fácil entender onde se originam todos esses dados que mencionamos na introdução.

Interações com usuários, seja nas redes sociais, nas transações financeiras feitas em loja ou na captura de fotos, áudios e vídeos, contribuem na criação de um emaranhado de informações que servem para que os negócios enriqueçam as ofertas que fazem a seus clientes.

Não é de se admirar que a maioria das marcas, sejam elas de grande ou médio porte, estão preocupadas em encontrar estratégias viáveis e com bom custo-benefício para conseguir extrair desses dados tanto valor quanto possível. A boa notícia é que já possuímos tecnologia para isso.

Business Intelligence — recurso para extrair padrões de conjuntos de dados — é uma das principais soluções empregadas na atualidade para lidar com os dados dentro dos negócios. Big Data, Business Analytics e outros tantos recursos tentam encontrar uma forma de fazer com que esses dados sejam organizados e se tornem inteligíveis. Muita coisa já foi feita, mas ainda há bastante o que se fazer.

As organizações utilizam dados para tudo. Elas olham para eles a fim de colocar uma régua no quanto ganharam no passado, bem como para prever quanto receberão no futuro. Também os utilizam para conhecer melhor o cliente e entender o que ele deseja. Além disso, aplicam diariamente em busca de respostas para seus problemas.

O grande desafio é distinguir quais desses dados são relevantes para as operações. De todos aqueles petabytes de informações geradas por dia, apenas algumas são pertinentes para cada modelo de negócios, e é o cientista de dados o profissional responsável por determinar aqueles que são mais adequados à rotina da sua empresa.

Causando impacto similar ao da descoberta da máquina a vapor, os dados se tornaram o motor da renda de inúmeras empresas. Eles simplificam processos, otimizam operações e geram inteligência para que os empreendedores consigam atingir seus objetivos.

Na lista a seguir, selecionamos algumas das aplicações mais comuns dos dados nas empresas e elucidamos os impactos delas.

Adquirindo e fidelizando clientes

Toda empresa depende de seus consumidores e, por isso, tem muito a ganhar ao utilizar soluções como Big Data Analytics para aumentar a aquisição de clientes. Estabelecer um público fiel aos produtos que você comercializa pode ser muito difícil, e mantê-los pode ser ainda mais.

É preciso estar sempre à frente da competição. Para aprender o que sua audiência procura, que tipo de interesses ela tem, e o que poderia motivá-la a interagir ainda mais com uma organização, os dados são de grande ajuda.

Big Data Analytics permite que as empresas observem vários padrões e tendências comportamentais de seus clientes, olhando apenas para os dados que tem disponíveis. Essa análise gera informação suficiente para entender que partes do comportamento influenciam a fidelização, o que faz cada consumidor comprar, e que modificações podem ser feitas para incentivar esse comportamento.

Entregar o que o cliente espera dos seus produtos e serviços sempre esteve muito distante dos empresários, pelo menos, utilizando os métodos mais tradicionais. Com Big Data e a ajuda de cientistas de dados, isso está a um passo de distância e pode impactar diretamente a aquisição e fidelização.

Quer um exemplo de como isso é aplicado no dia a dia de grandes marcas? A Coca-Cola utiliza uma estratégia de dados para fidelizar os seus consumidores. Cada vez que eles compartilham informação com a marca na internet, a empresa analisa esses dados e mantém contato com os clientes a respeito de seus feedbacks.

As contribuições são usadas na criação de anúncios que atingem diretamente as pessoas interessadas nos produtos da marca e ela consegue entender que eventos patrocinar, em que programas de TV colocar seus anúncios, e quais canais da internet são mais rentáveis.

Determinando riscos

Operar um negócio é correr riscos, mas contamos com técnicas que nos permitem inferir quais são eles e aferir como contorná-los. A análise de dados é utilizada diariamente por financeiras para determinar que opções de crédito são vantajosas para seus clientes e não impactam negativamente os seus balanços.

A análise de risco, porém, não se resume a entender o perfil de um consumidor e saber quanto ele pode gastar. Modelos algorítmicos têm um papel importante na avaliação de todas as decisões empresariais. Eles calculam como cada uma das possíveis reações de uma organização darão resultados e apontam qual delas é mais interessante para o empreendedor, diminuindo os riscos e aumentando as certezas.

Empresas de segurança digital são algumas das que saíram à frente no uso de dados para coibir riscos. Elas usam as informações das quais dispõem para entender o padrão de compras e consumo de um cliente, e evitar que fraudes sejam cometidas no seu nome. Com altos índices de precisão, conseguem determinar se o dono do cartão é a pessoa realizando uma compra na internet às duas horas da manhã ou não, com base em ações do passado.

Inovando com Big Data

Outro ponto forte das empresas lucrativas e duradouras é a capacidade que elas têm de inovar. Até algum tempo, o processo de criar novas soluções era bastante oneroso, por mais expertise que um empreendimento tivesse. Isso porque há sempre um grande risco de se entender errado a demanda por um determinado produto ou serviço, e passar tempo demais criando um produto mínimo viável e perder espaço para um concorrente.

Nos dias atuais, nenhuma empresa de inovação trabalha sem conhecer muito bem o terreno. Elas compreendem plenamente as necessidades dos clientes, o que eles acharam dos produtos anteriores, que dores enfrentam e como poderiam ser mais bem atendidos. Inovar deixou de ser um tiro no escuro, mesmo para startups que começaram agora no mercado.

Grandes organizações, todavia, sabem utilizar a tecnologia para inovar como nenhuma outra empresa. Recentemente, a Amazon entrou no mercado alimentício aplicando os dados que tem sobre os clientes e sua logística de ponta para, em parceria com a Whole Foods, atender de maneira eficiente um número crescente de pessoas, que desejam viver uma vida mais saudável, mas preferem fazer compras no ambiente digital.

O mercado de dados no Brasil

O Brasil não fica de fora da tendência data-driven. O mercado de dados no país ultrapassou 1 bilhão de dólares em 2017 e continua crescendo, a uma taxa de 20% ao ano. Os grandes desafios aqui são a limpeza de dados e a criação de uma cultura em torno deles.

A maioria das organizações possui um montante de informações pronto para ser utilizado a seu favor. Entretanto, boa parte delas não sabe como colocar esses dados em prática porque não consegue organizá-los, armazená-los e analisá-los. Em sua maioria, dados não estruturados, eles representam um desafio para as empresas que não contam com profissionais capacitados para lidar com eles no local.

Cabe, então, às consultorias prestar esse serviço. A terceirização no mercado de dados é uma tendência interna e externa, pois o custo-benefício de contratar especialistas para trabalhar dentro do negócio não é vantajoso para as empresas de médio porte. A disputa acirrada pelos cientistas de dados faz com que eles custem caro para os negócios, e contratar outras companhias especializadas no tema é menos oneroso e traz mais resultados.

Isso não faz com que seja mais fácil lidar com o segundo problema. Boa parte dos profissionais no país ainda não têm o hábito de ter o trabalho direcionado por dados. Portanto, a geração de insights é comprometida por uma cultura que não incentiva o uso deles. Muitas mudanças terão que ser feitas para que o país realmente entre na indústria 4.0 e comece a ver os benefícios que a integração de dados pode trazer.

Uma das tecnologias que vêm prosperando no país é o BI. Segundo a Oracle, a América Latina é um dos mercados que mais têm investido na implementação de BI e, por isso, a empresa está se dedicando mais a construir centros tecnológicos na região. O Centro de Inovação da marca em Buenos Aires é o hub colaborativo da empresa que pretende conectar um ecossistema de parceiros, clientes, entidades governamentais e estudantes para educar sobre dados.

As principais ferramentas utilizadas pelos cientistas de dados

O cientista de dados é o profissional de maior valor no mercado nos últimos anos. A carreira, citada como o melhor emprego para se ter em 2017, com altos ganhos desde o primeiro ano de atuação, segue sendo uma ótima escolha para quem quer ingressar no mercado. Há milhares de posições abertas para esses trabalhadores apenas nos Estados Unidos, e a tendência é que eles sejam protagonistas da transformação digital.

Quem quer ingressar na área ou apenas conhecer um pouco melhor o assunto precisa se familiarizar com as ferramentas que o cientista de dados utiliza todos os dias. Aqui, estão algumas delas.

SQL Server

O SQL Server  é uma das principais plataformas dos cientistas de dados. É nele que se apoiam para organizar bases de dados e puxar informações específicas para análise e modelagem. Entre as múltiplas opções de databases de que os profissionais dispõem, essa é a preferida, porque é a base de muitos sistemas de Big Data, como o Haddop.

Python e R

Python e R são linguagens de programação que todos que trabalham com Data Science devem conhecer.

O Python é ideal para iniciantes e seus scripts funcionam rapidamente, conectando dados com web apps e frameworks fundamentais para que se extraia informação deles. Já o R é um recurso mais tradicional, mas que também permite trabalhar com dados em escala e construir modelos descritivos e preditivos.

Modelagem preditiva

Os modelos preditivos são o principal instrumento de trabalho do cientista de dados. São eles que permitem utilizar informações em tempo real para prever o futuro e entender se as decisões de negócios podem ser suportadas por dados.

Construídos com ajuda de Machine Learning, árvores de decisão, métodos regressivos e outras tantas estratégias, eles geram insights que podem ser entendidos mesmo por quem não sabe nada de Data Science.

O cientista de dados e a sua influência no mercado

O papel do cientista de dados como arquiteto do planejamento e da execução de estratégias nunca foi tão importante quanto agora. É a influência desse profissional que apontará quais tecnologias utilizaremos no longo prazo, como elas serão aplicadas nas soluções empresariais, e como as equipes convergirão no rumo das tecnologias certas para extrair informação de dados.

Em 2019, contudo, caberá ao cientista de dados o papel de influenciador. É ele que precisará mostrar às empresas como as pessoas estão mais conscientes sobre as informações que disponibilizam e sentem a necessidade de saber como elas serão usadas pelas organizações.

Caberá ao cientista de dados dar um caminho justo para tudo que é compartilhado com a companhia em que ele trabalha, garantindo a segurança dos dados para proteger os interesses dos clientes.

Recentes vazamentos e quebras de sigilo se tornaram preocupação frequente até dos usuários menos familiarizados com tecnologia. Isso faz com que 2019 seja o ano de assegurar aos consumidores que sua confiança é valorizada e seus dados são tratados de maneira justa.

Sistemas mais seguros serão o novo paradigma e é imprescindível que os profissionais de Data Science participem da construção deles. Construir soluções escaláveis, que consideram as novas legislações sobre o uso de dados e proteção do consumidor, é um dos desafios que terão que enfrentar.

As principais tendências do mercado de dados para 2019

A enorme quantidade de dados com que lidamos agora é a grande responsável pelas tendências que vemos no setor. Maneiras inovadoras de armazenar, processar e analisar as informações dentro das empresas têm avançado em uma velocidade enorme, já que a demanda por otimizações é constante.

A seguir, listamos algumas dessas principais tendências do mercado de dados e mostramos como elas vão impactar empresas como a sua.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial já faz parte da rotina do mercado de dados, mas, em 2019, deve se tornar o principal recurso utilizado pela indústria. Segundo os especialistas, as empresas que ainda não começaram a pensar na implementação de IA estão ficando para trás.

No Analytics, AI faz com que empresas consigam tomar decisões mais inteligentes com grande agilidade.

processamento da linguagem natural, por exemplo, permite que os usuários interajam com as ferramentas de inteligência de negócios sem que precisem saber programar os ajuda a buscar informações com mais agilidade.

Machine Learning

É o Machine Learning que tem o relacionamento mais longo com o mercado de dados. Esse método de análise está presente na modelagem preditiva e é um campo da Inteligência Artificial que se baseia no conceito de que sistemas podem aprender com dados.

A parceria entre as duas soluções nos mostra que é possível identificar padrões significativos o bastante para prever o futuro e tomar decisões quase sem nenhuma intervenção humana e com alta taxa de sucesso.

O aprendizado de máquina é o coração por trás de projetos futuristas como o carro autônomo da Google e de coisas que já se tornaram comuns em nossas vidas, como as recomendações da Netflix.

Combinado com ferramentas de análise linguística, o Machine Learning é uma das tecnologias que empodera os dados de uma empresa e faz com que eles se transformem em ações e impactem a rotina do negócio.

Neste ano, podemos esperar que novos sistemas de aprendizado de máquina sejam criados, com algoritmos mais precisos, escaláveis e prontos para serem empregados tanto dentro das organizações quanto na saúde, no setor dos transportes e nos governos.

Internet das Coisas

A Internet das Coisas começou a se popularizar recentemente, por meio de assistentes virtuais como a Alexa, da Amazon. Temos agora mais dispositivos conectados do que nunca e eles estão trocando informações em rede constantemente. Para que isso tudo possa ser processado, o Big Data entra em ação.

Apenas conectar dois dispositivos pela internet não faz deles inteligentes. São as redes neurais, a IA, o Machine Learning, BI e Big Data que permitem que essas coisas operem com tanta eficiência. Sem os gigantescos bancos de dados da Amazon e tecnologias como o reconhecimento de voz, a Alexa não seria tão poderosa quanto a que conhecemos.

Essas assistentes virtuais e os sensores que estão dentro dos aparelhos com que interagimos são o futuro dos dados, porque têm o potencial de gerar muitos deles em pequenos intervalos de tempo. Não estruturados, precisam ser processados por sistemas de ponta para que sejam entendidos em tempo real e ofereçam uma resposta ao usuário.

Entre os principais destaques do Gartner para este ano, temos algumas tendências que influenciarão a gestão de dados. A computação quântica, por exemplo, é uma delas. O uso de uma computação construída sobre partículas subatômicas (como elétrons e íons) proporciona uma escalabilidade muito maior do que as dos sistemas de computação que utilizamos hoje.

Por isso, segundo a consultoria, essa é a tecnologia com maior potencial de disrupção na atualidade. Os computadores capazes de resolver problemas complexos com velocidade elevada em relação aos algoritmos e dispositivos tradicionais são o futuro para indústrias como a farmacêutica, militar e financeira.

Outras tendências — como as apontadas aqui, sobre ética digital, privacidade e o desenvolvimento guiado por Inteligência Artificial — também são grandes apostas da empresa americana. O futuro dos dados está em constante mudança e é preciso ficar atento a todas as novidades do mercado.

Elas carregam em si o potencial de mudar tanto o relacionamento da sua empresa com a tecnologia quanto os resultados que obtém com ela. Podem ajudá-lo a conhecer melhor os clientes, gerar alternativas que atendem com mais precisão às necessidades deles e a lucrar mais, oferecendo experiências de consumo aprimoradas.

Até 2020, a expectativa do mercado é que cada um de nós passe a criar pelo menos 1.7 megabytes de dados a cada segundo. Ferramentas como os serviços de streaming e aplicativos continuarão tendo um impacto nisso, gerando insights para os negócios a cada like, clique e troca de mensagens.

O que a sua empresa está fazendo para se beneficiar dessa tendência? Como o mercado de dados impactará a maneira como ela se relaciona com clientes, fornecedores e parceiros? Compartilhe este post nas redes sociais e continue acompanhando os conteúdos aqui do blog para se manter informado sobre o tema!