Big data – analítica para o futuro

O big data é um paradigma que visa mudar a forma como se pensa a analítica e se interage com a tecnologia. Esta abordagem difere de modelos analíticos tradicionais que traçam tendências atuais para se entrar numa era de tendências futuras através de algoritmos preditivos aplicados aos modelos de dados. A IDC estima para 2020 que todos os dados gerados no mundo atinjam +40 ZetaBytes sendo que só 0,5% serão analisados, traduzindo-se numa oportunidade para as organizações de se tornarem mais competitivas.

O big data aporta dados estruturados e não estruturados assim como toda a sua mecânica é sustentada em pilares (três “V’s”): Variedade,  Volume e Velocidade. Variedade pois existem N fontes de dados para correlacionar (ERP, CRM, redes sociais, etc.), Volume uma vez que é necessário armazenar os dados num repositório e por fim a Velocidade para poder agir em tempo real através de analítica num conjunto massivo de informação. Estes pilares são endereçáveis uma vez que a tecnologia hoje em dia proporciona computação e armazenamento a custos reduzidos e também porque os modelos tradicionais não foram desenhados para atingir esta escala. Um factor igualmente importante são os dispositivos móveis que passaram a ser uma nova fonte geradora de dados e não obstante o IoT (internet-of-things) baseado na utilização em massa de sensores.

Esta metodologia tem aplicabilidade em gestão de risco, suporte à decisão, análise comportamental e a inovação. Existem diversos exemplos na indústria desde o sector agroalimentar, moda, saúde, retalho até à aeronáutica. O sector agroalimentar é uma área com forte aplicabilidade quer na gestão de recursos, risco e suporte à decisão e como exemplo permite orientar o produtor para a melhor altura da colheita, como e onde semear baseado na análise nutritiva dos solos assim como otimizar todo o processo de rega e uso de pesticidas. Com isto podemos alavancar a produção em 20% enquanto se reduz custos de água e pesticidas em 15%. As culturas hidropónicas necessitam de um controlo bacteriológico periódico e via big data o produtor pode agir em tempo real caso exista risco de doença e minimizar que a mesma se espalhe. O mesmo é aplicável em aquaculturas onde este ano no Algarve, uma produção de bivalves foi afectada por uma bactéria causando um elevado prejuízo.

Outro sector interessante é o retalho com projetos de supply chain analysis que permite tornar mais eficiente toda a cadeia de distribuição via gestão e monitorização de entregas em tempo real, evitar situações de out-of-stock e a personalização do negócio através da capacidade de  direcionar a oferta para os clientes. Este tipo de implementação pode levar uma organização a ter um retorno de investimento inferior a 1 ano.

Certo será que as empresas terão que se adaptar ao novo conceito e os novos modelos de dados terão que ser tratados por profissionais que façam a ponte para com o negócio. Este perfil é conhecido na indústria pelo Data Scientist, ou seja, profissionais que terão a tarefa de detectar padrões em diversas fontes de dados e convertê-los em oportunidades para o negócio.

Como em tudo surgem desafios e no Big Data nomeadamente, a segurança, privacidade e dados desperdício. É importante saber o que se está a correlacionar, se faz sentido e se deve assim como se irá ter utilidade futura para o negócio. Este ponto é essencial para manter o equilíbrio entre o proveito do negócio e a barreira ideológica de invasão da privacidade.

O que é claro é que o Big Data chegou e veio para ficar e vai transformar a indústria…

 

*Henrique Lopes,  systems engineer na EMC Portugal

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