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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.

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