Por que o mercado demanda Big Data Analytics?

Dados são ativos-chave para quaisquer negócios que queiram fazer parte da Indústria 4.0.

Encontrar indícios do que seus clientes desejam, como mudou o estoque da empresa, ou como seus indicadores evoluíram com o tempo, são fundamentais para qualquer organização se manter acima do nível da água.

Quando dados são mal interpretados, podem ocultar informações vitais e prejudicar a tomada de decisão e quando o volume de dados aumenta e se torna não administrável, a cultura de Big Data Analytics se torna chave para encontrar sentido não só no que está acontecendo, mas também o porquê de cada processo. 

Por que o mercado demanda Big Data Analytics?

Para entender o que é Big Data Analytics, primeiro precisamos entender a dimensão do que é Big Data.

Exemplo na cadeia de suprimentos (logística)

Vamos imaginar uma empresa do ramo alimentício, com um portfólio de milhares de produtos e atendendo a mercados internacionais com uma vasta e complexa cadeia de suprimentos e logística que inclui múltiplos atores que vão desde o criador de animais até donos de supermercados e clientes.

Nesta cadeia de suprimento, cada item produzido, seus custos, preços, formas de distribuição e venda são mapeados dia-a-dia, gerando volumes de dados na casa dos milhões de relacionamentos de negócio. 

Todas as informações poderiam ser armazenadas em planilhas, se os registros não ultrapassarem  1 milhão de linhas (entenda as limitações das planilhas).  Como é de se imaginar, as informações acabam sendo fragmentadas em diversas planilhas, e com isso surgem algumas questões: 

• Como podemos saber quais mercados estão aquecidos? 
• Quais as tendências de compra de diferentes regiões? 
• Onde pode faltar estoque e onde está sobrando?
• Por que estou perdendo market share? 
• Quais os gargalos da distribuição? 
• Quais os fatores mais impactantes na margem de lucro por produto, cidade, estado, país? 

Big Data Analytics é chave para desvendar essas e muitas outras perguntas. 

Dimensões do Big Data Analytics  

Os 5Vs de Big Data

O que a Big Data Analytics faz, é lidar com esses grandes volumes de dados variados de forma veloz e verossímil, para transformá-los em valor para as empresas. Esses são os 5 Vs da Big Data, e entendê-los é fundamental para os aplicar no seu negócio:

• Volume: Big Data lida com grandes volumes, transformando dados em informações, e informações em conhecimento. Não é incomum que nossos projetos lidem com milhões de amostras e milhares de variáveis. Fazendo um paralelo, pense em uma planilha com um milhão de linhas e mil colunas. Seria difícil entender algo sem Big Data Analytics, não?
• Variedade: é comum que a aquisição de dados em empresas aconteça de forma múltipla. Pode ser necessário coletar dados de clientes, cruzar com bancos de dados geo-populacionais, dados do governo, entre outros. Claro, tudo isso respeitando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Descobrir e agrupar dados relevantes e manter o pé na realidade é um grande desafio que exige uma cultura de dados desenvolvida;
• Velocidade: claro que apenas coletar dados não é suficiente. Precisamos buscar estratégias para transformá-los em conhecimento o mais rápido possível, antes que o concorrente tome a frente. Na corrida por informações, entender dados rapidamente é poder;
• Veracidade: aqui na Aquarela costumamos dizer que rodar modelos, mastigar números e chegar em resultados é a parte fácil. Difícil mesmo é ter certeza de que a análise está nos levando a conclusões coerentes, reais e com alto valor. Um modelo de Big Data é tão bons quanto os dados que entregamos a ele. Cabe a nós entender o que faz sentido e garantir que o resultado reflete a realidade; 
• Valor: É neste V que se encontra o principal resultado da Big Data Analytics: transformar dados em valor. Entender de verdade o que e porquê as coisas estão acontecendo é fundamental para tomarmos decisões mais conscientes e certeiras.

Dados certos + perguntas certas = respostas certas

Big Data Analytics aumenta a inteligência dos negócios. Enquanto análises tradicionais buscam desvendar o que está acontecendo (de forma bastante limitada), o uso de Advanced Analytics é capaz de encontrar os porquês, o que está oculto, ou até mesmo estimativas do que vai acontecer.

Big Data Analytics é uma grande aliada no desenvolvimento de novos produtos, na redução de custos e aumento de eficiência, além da tomada de decisão de forma rápida e assertiva.

Você já imaginou abrir uma planilha de 6 bilhões de cells no Excel? Ou, se a planilha abrir, tentar encontrar padrões de comportamento que façam sentido e ajudem a entender o que está acontecendo? Difícil, não?

Fase 1 – Aquisição dos dados

O primeiro desafio da Big Data Analytics sempre é adquirir os dados, um trabalho que os Engenheiros de Dados dominam. O desafio é, onde estão e como serão coletados.

Fase 2 – Limpeza dos dados

A limpeza dos dados tradicionalmente consome mais de 80% de todos os recursos dos projetos de analytics até se chegar aos datasets de análise (O que são Datasets?) . O desafio é, como garantir que os datasets estejam íntegros e maduros para análise. Somente os dados corretos são capazes de nos dar respostas certas mediante perguntas suficientemente assertivas.

Fase 3 – Mineração de padrões em dados

A mineração de dados, ou Data mining é fundamental (e um grande gargalo) para podermos acessar os dados e deixá-los prontos para serem analisados.

Nesse momento entram análises quantitativas com modelos matemáticos, ou mesmo modelos de Machine Learning. Isso tudo para conseguirmos utilizar dados para resolver os mais variados problemas.

Nesta fase entram os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning, buscando soluções muitas vezes ocultas. É papel dessa equipe criar uma arquitetura que seja escalável, entender os reais problemas do cliente e atender aos 5 Vs.

Maturidade de Big Data Analytics no mercado Brasileiro

É claro que atingir essa maturidade e ter proficiência nos 5 Vs dentro de uma cultura coerente de dados e com processos bem definidos de governança não é tarefa fácil.

Para diagnosticar esse fato, realizamos em 2018 uma pesquisa que gerou um relatório revelando a realidade da maturidade de dados das empresas no Brasil. Em uma escala de 1 a 5, as empresas respondentes informaram o nível de maturidade de suas organizações.

Abaixo estão os resultados indicando que a automação de comportamentos inteligentes (nível 5) ainda é baixo, ao passo que a grande maioria já possui sistemas de BI (business Intelligence) implantados. 

Big Data para Big Business

A projeção de receita mundial com análise de negócios e Big Data deve atingir 274.3 bilhões de dólares até 2022 (IDC), com empresas como Netflix economizando até 1 bilhão de dólares por ano com o uso de Big Data (TechJury). Para essas empresas, uma cultura de dados madura é essencial para se diferenciar e continuar crescendo. Organizações que utilizam Big Data, seja internamente ou externamente, veem um aumento entre 8 e 10% de lucro (Entrepreneur), com benefícios como (Chicago Analytics Group):


• Ciclos de inovação 25% mais rápidos;
• Aumento de 17% de eficiência e produtividade;
• Pesquisa e Desenvolvimento 13% mais eficiente;
• 12% mais diferenciação de produtos e serviços. (transformar em gráfico)

Não é à toa que muitas empresas estão em busca de melhorar seu relacionamento com dados, mas infelizmente a cultura de dados ainda não é uma realidade global. Cerca de 87% das empresas ainda possui maturidade baixa quando se trata de inteligência de negócios e Analytics (Gartner). Os custos desta desinformação e da baixa qualidade dos dados chega a 3.1 trilhões de dólares por ano apenas na economia dos EUA (IBM).

O crescimento rápido associado a complexidade do tema, fica evidente que as organizações precisam do apoio de empresas especialistas em analytics para acelerar a transformação digital, principalmente nas questões de implementação rápida de soluções de dados e de inteligência artificial. Vemos que muitas empresas assumem um alto risco tecnológico ao tentar formar equipes para atividades relativamente distantes do seu core business como é o caso de Big Data Analytics. 

A cultura de Advanced Analytics na Aquarela

Na Aquarela, nossa cultura de Big Data Advanced Analytics foi desenvolvida e evolui constantemente com foco em todos os Vs de Big Data Analytics, boas práticas de governança e também no aprimoramento do stack tecnológico que compõe a plataforma Vorteris. 

Buscamos entregar uma experiência de resultados a partir de analytics que é capaz de mudar a cultura dos clientes, da indústria e dos serviços que passam por um intenso e sério processo de transformação digital. Para atingir esse objetivo, confiamos em nossos clientes e buscamos as soluções junto a eles, com todas as partes sendo essenciais para o sucesso dos projetos. Isso tudo vai além das análises pontuais de dados, pois é um intenso processo de evolução colaborativa guiada por dados, conhecedores de processos de negócios e tecnologias de informação e comunicação. 

Resultados tangíveis

Como resultados práticos, conseguimos elevar a maturidade de dados de nossos clientes, gerando por exemplo:

• precificadores automatizados dinâmicos e inteligentes
• ecomendadores de ações logísticas,
• mapas estratégicos de inteligência de mercado integrados com I.A
• otimizadores de produtos industriais com IA

É uma grande gama de soluções que geram uma inteligência expandida, a qual não seria possível de ser alcançada sem todos os componentes da cultura de dados, atuando sinergicamente dentro de uma visão clara do que é inteligência artificial. 

Conclusões

Big Data Analytics é um algo muito amplo, os 5vs ajudam a simplificar o conceito para os gestores promoverem mudanças práticas na realidade das organizações. Hoje muitas empresas apresentam dificuldades em se reinventarem nesta nova economia digital, seja por limitação técnica no uso intensivo de planilhas ou por limitações metodológicas/culturais relacionadas a dados. 

Neste artigo, buscamos mostrar como o mercado vem apresentando sua demanda por analytics, quais os pontos de negócio mais importantes e até um pouco da maturidade de dados no cenário brasileiro. Desta forma, os principais temas que recomendamos aos gestores são: 

• Governança de dados
• Desenvolvimento de cultura de dados
• Otimização de cadeias de distribuição, logística e design de processos comerciais
• Privacidade de dados – Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
• Treinamento dos times em análise de dados – Disponibilizando um e-book para estruturação de análises

Nossos squads interdisciplinares trabalham dia-a-dia com tecnologias de ponta para entender os desafios, encontrar oportunidades, e resolver os seus maiores problemas. Se na indústria 4.0 dados são poder, nós buscamos empoderar nossos clientes para transformar dados em informação, informação em conhecimento, e conhecimento em valor estratégico para o seu negócio. É pela transformação digital que a Aquarela aumenta a inteligência do mundo. 

Quais desafios de Big Data Analytics você enfrenta hoje? E O que estão fazendo para superar?

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