Como a análise de big data mudará nossa economia

Num mundo de ritmo acelerado e impulsionado pela tecnologia, onde os compradores podem encomendar tudo, desde pizzas a Porsches online, enquanto atualizam simultaneamente as suas contas do Twitter, Facebook e Instagram com um único toque no seu smartphone, não é surpresa que a soma de dados potencialmente úteis em o mundo está crescendo aos trancos e barrancos.

Na verdade, segundo a IBM, todos os dias os seres humanos criam 2.5 quintilhões de bytes de dados. Essas grandes somas de dados são difíceis de processar devido à sua enorme quantidade e complexidade, criando assim o que é conhecido como “big data”.

Em 2009, estimou-se que as empresas em todos os sectores da economia dos EUA com 1,000 empregados ou mais produziam aproximadamente 200 terabytes de dados armazenados que poderiam ser potencialmente úteis.

Análise de big data para melhorar o crescimento em todos os setores

Agora que há uma abundância de dados circulando, as empresas e várias outras corporações e setores podem combinar vários conjuntos de dados para extrair qualquer informação útil.

Wayne Hansen, gerente do Centro de Tecnologia Estudantil da Universidade de New Brunswick em Saint John, explica big data como "uma frase de efeito que descreve a noção de que agora podemos analisar conjuntos massivos de dados. Basicamente, estamos capturando mais dados, pessoais, sociais , científico, etc., e agora o poder da computação atingiu velocidades que nos permitem analisar esses dados de forma mais completa."

O principal interesse tecnológico de Hansen está na interação entre tecnologia e cultura. Ele é capaz de explorar esse interesse por meio de big data. Por exemplo, informações de cidades inteligentes, como taxas de criminalidade e impostos, população e demografia, podem ser analisadas para fazer observações gerais sobre essa cidade e cultura.

Big data é produzido de diversas maneiras. Desde sinais de telemóvel e redes sociais até transações de compras online e em lojas, os dados são criados e alterados constantemente à nossa volta. Esses dados podem então ser armazenados para uso futuro.

Existem três aspectos importantes do big data que o tornam útil em vários mercados: são conhecidos como os três v's; volume, velocidade e variedade. Volume, referente à quantidade de dados que são criados e podem ser utilizados, podendo chegar a terabytes e petabytes. Velocidade, ou seja, a velocidade com que os dados são adquiridos e processados ​​antes de se tornarem irrelevantes num determinado setor ou em comparação com outros conjuntos de dados. E variedade, o que significa que quanto maior a diversidade entre os tipos de conjuntos de dados utilizados, melhores e mais precisos serão os resultados e as previsões.

A análise de big data tem grande potencial em vários mercados. Do clima e da tecnologia aos negócios e mídias sociais, o big data oferece a possibilidade de aumentar as vendas, a produtividade e prever resultados futuros de produtos, vendas e serviços. As possibilidades são infinitas.

“A premissa é que com dados suficientes quase tudo se torna previsível”, diz Hansen. Padrões podem ser revelados, rotinas estabelecidas e estatísticas reveladas. Com estas previsões surge uma nova vantagem competitiva em quase todos os setores. A análise de big data torna-se então um componente chave no sucesso ou fracasso de novos negócios e na criação de novos.

Imagine ser funcionário de uma empresa que cria roupas para um público-alvo de mulheres entre o final da adolescência e o início dos vinte anos. Não seria conveniente e lucrativo se você pudesse prever com rapidez e precisão as vendas potenciais de, digamos, saltos altos de lantejoulas vermelhas?

É aí que entra a análise de big data. Se você pudesse aproveitar com eficiência todas as estatísticas relevantes, como quantas mulheres encomendaram saltos altos de lantejoulas vermelhas online e quantas twittaram sobre eles ou postaram vídeos no YouTube referindo-se a saltos altos vermelhos, então você poderia prever com precisão o desempenho do seu produto antes mesmo de chegar às prateleiras. Eliminando assim o trabalho de suposição e aumentando o potencial de sucesso.

A capacidade de fazer tais previsões está se tornando uma demanda crescente, assim como o desenvolvimento da análise de big data.

A Pulse Group PLC, uma agência de pesquisa digital na Ásia, é uma empresa que aderiu ao movimento do big data. A Pulse pretende fazer grandes investimentos num futuro próximo neste campo em crescimento. Seu plano de investimento inclui o desenvolvimento de um novo centro de análise de big data em Cyberjaya.

Esses centros seriam responsáveis ​​por compilar todos os fluxos de dados relevantes do cliente e analisá-los de forma rápida e eficiente, a fim de descobrir informações importantes, tais como padrões e correlações que poderiam ser potencialmente úteis para o negócio ou objetivos do cliente.

“Podemos aplicar análises de big data”, diz Hansen, “e fazer declarações generalizadas”. Estas generalizações têm o potencial de melhorar todos os setores, incluindo negócios, educação, redes sociais e tecnologia.

Muitas empresas possuem os dados de que necessitam para fazer previsões, mas não têm a capacidade de conectar os vários grupos de dados e decompô-los de forma a torná-los úteis.

Bob Chua, CEO da Pulse, admite que o seu novo empreendimento de big data, conhecido como Pulsate, poderá potencialmente tornar-se o seu foco principal. Uma jogada financeira sábia, uma vez que se espera que o mercado de big data cresça mais de 50 mil milhões de dólares nos próximos cinco anos.

Nos próximos três anos, a Pulsate planeja fazer avanços na análise de big data e criar 200 empregos de alto nível para cientistas de dados. “Tanto a recolha como a análise de dados exigirão conjuntos de competências especializadas”, observa Hansen, “abrindo assim novas oportunidades”.

Para desempenhar essas novas funções, os funcionários teriam que ser devidamente treinados. O Grupo Pulse também pretende iniciar uma das primeiras academias de formação para cientistas de dados do mundo para acompanhar o seu novo centro de análise de dados e satisfazer a crescente necessidade de analistas de dados.

Os grandes volumes de dados podem ter outros efeitos positivos no mundo da educação, para além da simples oferta de novas oportunidades e experiências de aprendizagem. Hansen afirma que o comportamento dos alunos pode ser analisado através de big data para melhorar o setor educacional. "Em última análise, o objetivo é usar esses dados coletados para melhorar a experiência dos alunos [e] aumentar os números de retenção."

Entre a criação de novos empregos e oportunidades de educação, e as potenciais previsões e crescimento das empresas, o big data parece ser uma coisa boa em conjunto. No entanto, existem algumas desvantagens e falhas na análise e utilização de tais quantidades massivas de informação.

Um problema que precisa ser resolvido é quais informações são um jogo gratuito para várias empresas usarem como seus conjuntos de dados. Questões envolvendo privacidade e segurança precisarão ser abordadas. Além disso, quem possui quais informações é uma questão que precisará ser respondida. Quando os dados são continuamente enviados e recebidos, a linha entre a propriedade intelectual pessoal e o domínio público torna-se confusa.

Em segundo lugar, nem toda informação é útil ou é inútil se não for devidamente analisada. Alguns conjuntos de dados não significariam praticamente nada, a menos que fossem combinados com os dados correspondentes adequados e relevantes. O que significa que, a menos que uma empresa tenha acesso a todos os dados de que necessita e conhecimento sobre como encontrá-los e analisá-los adequadamente, o big data será essencialmente uma perda de tempo.

Além disso, os dados estão crescendo a um ritmo alarmante. Noventa por cento dos dados mundiais foram criados apenas nos últimos dois anos, e esse número está em constante crescimento. Se novos dados relevantes estiverem sendo criados mais rápido do que podemos analisá-los, a análise de big data se tornará irrelevante. Afinal, os resultados são tão bons quanto as informações utilizadas.