O uso do Big Data na indústria vai muito além de coletar altos volumes de dados e armazená-los. As empresas com a capacidade de implementar métodos de análise eficazes são as que mais têm sucesso ao transformar uma grande massa de dados em inteligência para obter vantagem competitiva.
Apesar de a coleta e uso de dados já ser uma antiga conhecida da indústria, ainda são poucos os negócios que obtiveram sucesso em desenvolver processos ágeis de análise. Muitas vezes, os dados são acessados apenas em situações de crise e, dessa forma, perdem o seu grande valor: o de se antecipar às oportunidades e ameaças.
Como fazer, então, para usar o Big Data na indústria de uma maneira mais ativa e vantajosa? Continue com a leitura deste artigo e entende mais sobre o assunto.
Coletar dados é apenas o primeiro passo
Não se engane ao achar que, apenas com a coleta, você já está fazendo o melhor uso do Big Data na indústria. Recorrer à análise em cima da hora, quando crises aparecem, só aumenta os gastos e a quantidade de tempo necessária para tomar decisões.
Extrair valor dos dados está justamente na habilidade de obter informações antes das situações acontecerem ou de aprender com o passado. Dessa forma, é possível tomar decisões em tempo real para que a eficiência da fábrica aumente, os custos diminuam e, até mesmo, as relações com os clientes sejam mais transparentes e personalizadas.
Para tanto, é preciso integrar as informações das mais diversas áreas da empresa e trabalhar com softwares que permitam eliminar a redundância. Outro ponto importante está em todos os colaboradores poderem acessar o mesmo banco de dados.
Com a união das ferramentas mais adequadas, uma boa comunicação interna e uma metodologia de análise eficaz, é possível tornar a interpretação de dados mais correta e, assim, tomar decisões que vão beneficiar todas as etapas da produção.
Tipos de análise com o Big Data na indústria
Transformar o volume de dados que temos à disposição em inteligência e, consequentemente, ações é um grande desafio. Além disso, há diversos caminhos que a sua empresa pode adotar, afinal, tudo vai depender das ferramentas e do tipo de informação buscada.
No entanto, é possível destacar alguns modelos de análises que podem ser realizados quando falamos de Big Data na indústria. São eles:
1 – Análise preditiva
A análise preditiva tem como objetivo identificar oportunidades futuras. Para isso, é preciso reconhecer padrões que aconteceram no passado em sua base de dados.
Com ela, deixa-se de tomar decisões baseadas exclusivamente na intuição e é possível obter um prognóstico mais realista para os caminhos do negócio.
Esse tipo de análise usa a mineração de dados, dados estatísticos e históricos para que seja possível identificar as tendências.
2 – Análise prescritiva
Esse tipo de análise segue a mesma lógica da anterior, no entanto, os objetivos são diferentes, já que a análise prescritiva traça possíveis consequências para cada ação a ser tomada no negócio.
Ela é importante para entender qual estratégia traz o melhor cenário em cada situação. Por meio da identificação de padrões, é possível, ainda, obter um cenário bastante real sobre como cada ação responderá.
3 – Análise descritiva
A análise descritiva é a mineração de dados no Big Data, permitindo compreender em tempo real os acontecimentos.
Esse tipo de análise, basicamente, permite visualizar os dados obtidos e entender como um data-base se comporta. Com isso, se torna possível criar relações com padrões do passado ou do futuro ou extrair significados de comportamentos para tomar decisões.
Por onde começar?
Além do grande volume de dados, o Big Data na indústria abre uma série de possibilidade de análises e de tomada de decisões. O mais importante para começar a extrair valor real desses dados está em, justamente, entender o que é pretendido com o Big Data. Trace objetivos e, a partir daí, defina indicadores que devem ser monitorados.
“A visualização de dados é um forte aliado dos executivos e tomadores de decisões. Somente com ela é possível compreender padrões nos dados, encontrar associações e realmente ter uma visão completa dos resultados para uma tomada de decisão”, acrescenta Lucas Magalhães, Diretor Operacional da Paralelo CS Consultoria.
Definir uma metodologia de comunicação e análise de dados, bem como dispor das ferramentas adequadas fará toda a diferença para que o Big Data não se transforme em um grande custo para o negócio.
Por isso, não deixe de ter uma estratégia clara para que realmente seja possível extrair inteligência dessa importante atividade!
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