Por que você acha que faz Big Data?

Outro dia, em uma conversa com empresários, me perguntaram por que eu acho que faço Big Data.

Foi uma provocação, é claro, mas foi uma oportunidade para explicar quais são as condições para podermos classificar um sistema como Big Data. Podemos citar estes elementos como essenciais:

1. Grande volume de dados;
2. Dados de origens diferentes e estrutura diferentes;
3. Presença de dados não estruturados: mineração de informação em documentos e textos;
4. Algoritmos para síntese e análise de dados em relacionamentos;
5. Processamento contínuo.

É comum acreditarmos que Big Data só se aplica a redes sociais com seus likes, mas existem outras aplicações.

Para citar um exemplo, falei sobre indústrias que desejam monitorar as vendas dos seus revendedores.

Este é um problema difícil, afinal, cada revenda possui um software diferente de frente de loja ou ERP, não usam o mesmo padrão de codificação de produtos, tem um elevado volume de vendas, incluindo de outros fabricantes e serviços associados.

Os objetivos deste monitoramento podem ser, por exemplo:

1. Controle de fabricação e entregas;
2. Prever tendências de consumo e antecipar pedidos;
3. Evitar desabastecimento e excesso de estoque;
4. Implantar ações de marketing para corrigir desbalanceamento entre produtos;
5. Cuidar da saúde financeira da revenda;
6. Prever avanço da concorrência;
7. Auxiliar a revenda a vender mais e com lucratividade.

Neste caso, usamos um grande volume de dados, com fontes diferentes. Como as lojas não usam a mesma codificação, é necessário analisar o texto/descrição do produto para identificar o que foi vendido. O resultado da análise são indicadores adequados ao negócio, obtidos através de algoritmos. E, por fim, este trabalho exige processamento contínuo.

Apesar dos objetivos serem claros, os resultados podem ser surpreendentes e isso é o que o Big Data tem de mais interessante. A partir da análise dos dados, podemos encontrar tendências não previstas, ameaças nunca antes identificadas e uma visão detalhada que aponta para oportunidades ocultas.

Esta análise se aplica ao mercado de alimentos, cosméticos, autopeças, telefonia celular, onde temos vendas de produtos com serviços muito pulverizada geograficamente.

Quer saber mais? Fale conosco.