Big Data e análise de dados
O termo “Big Data” pode ser definido como:
Conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas específicas para lidar com grandes volumes, de forma que toda informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e transformada em valor, em tempo hábil.
O importante aqui não é necessariamente a quantidade de dados que você gera, mas sim o que é feito com todos estes. Deve-se ter em vista que quanto mais dados, mais possibilidades podem ser encontradas. Uma análise eficiente de Big Data (Big Data Analytics) é essencial para a obtenção de insights preciosos para melhorar as direções estratégicas em vários aspectos. Otimização de tempo e de recursos são apenas alguns dos benefícios que uma empresa pode usufruir ao melhor analisar os dados. A Pricewaterhouse Coopers (PwC) entrevistou cerca de duas mil empresas – de setores variados, como defesa, espacial, automobilístico – em 26 países do globo sobre a indústria 4.0. Chegaram a números interessantes:
- 72% das empresas industriais acham que o uso de Big Data e análise de dados trarão mais qualidade para relações com clientes e que isso influenciará ao longo do ciclo de vida do produto;
- 86% dos industriais esperam ter custos menores e receitas maiores nos próximos cinco anos;
- 35% das empresas que já adotam o modelo de indústria 4.0 esperam ganhos acima de 20% nos próximos cinco anos.
Apesar de todo a atenção dada ao termo nos últimos tempos, o conceito de Big Data existia bem antes da expressão. Muitas décadas atrás, algumas empresas já faziam análises de dados, mesmo que de maneira básica e manual. Mas, ainda assim, o processo já representavam um grande auxílio na obtenção de insights e busca por tendências.
Já em 2001 o conceito de Big Data ganhou o mundo graças à publicação de uma pesquisa do famoso analista e pesquisador Doug Laney para o Metagroup. Ele formulou o conceito de Big Data a partir dos chamados 3 Vs, que seriam aspectos essenciais para que um processo de análise de dados pudesse ser definido como Big Data Analytics.
Os Vs do Big Data
No universo Big Data atual fala-se em 5 Vs, e não apenas três como proposto anteriormente. Hoje, além dos convencionais: Volume, Variedade e Velocidade, foram incluídos os aspectos Veracidade e Valor. Estes Vs são condições para que se considere estar lidando com um problema de Big Data. Por exemplo, se uma organização possui dados em extremo volume, gerados a partir de fontes diversas, em formatos variados e em alta velocidade, tais dados podem vir a gerar valor para a empresa, e então se estaria diante de um problema de Big Data.Podemos assim, explorar cada um dos aspectos chamados de 5 Vs do Big data, e compreendê-los separadamente:
- Volume: O ponto inicial a ser observado quando se tem um problema de Big Data é, se o volume de dados gerados é grande o suficiente para que tecnologias clássicas não estejam sendo satisfatórias no processamento adequado. Estamos falando aqui, no caso de terabytes de dados. Atualmente, empresas e indústrias dos mais diversos segmentos têm de lidar com uma enorme quantidade de dados coletados frequentemente. As possibilidades trazidas pelo Big Data permitem que volume signifique uma maior gama de possibilidades, e não um problema. Para melhor explorar o potencial do Big Data Analytics existem diversas soluções data-driven. Uma das ferramentas mais populares para processar grandes volumes de dados rapidamente é o Apache Hadoop.
- Velocidade: Refere-se à velocidade com que os dados são gerados e armazenados. A partir disso, as informações devem ser processadas e analisadas com uma velocidade correspondente. Tendo em vista que, vários dados só tem utilidade se analisados em tempo real.
- Variedade: Diz respeito aos diversos formatos em que os dados se apresentam. As informações podem vir de fontes como transações comerciais, mídias sociais, sensores, além de informações transmitidas entre máquinas. Em virtude disso, esses dados se apresentam em formatos que vão desde bancos de dados padronizados até documentos não estruturados, e-mail, áudio, vídeos, e textos. O Big Data Analytics consegue analisar toda essa variedade de dados com a eficiência necessária.
- Veracidade: Refere à obtenção de informações verídicas condizentes com a realidade daquele instante. Um dos grandes aspectos quando se lida com dados é que estes sejam verdadeiros no momento em que forem analisados. Alinhado com o aspecto ‘velocidade’, que destaca a necessidade de análise dos dados em tempo real.
- Valor: Algumas pessoas dizem que, este aspecto é que torna o Big Data Analytics relevante. Refere-se principalmente à importância de se estabelecer objetivos ao se adotar o Big Data Analytics. Empresas armazenam e analisam uma grande quantidade de dados constantemente. Porém, isso não terá relevância se não for possível gerar valor com esse processo. O valor também diz respeito à observância que as organizações devem ter do custo x benefício envolvido em toda a operação.
Benefícios do Big Data
Localizar erros com maior facilidade, realizar ajustes e correções em processos com mais agilidade também são alguns dos inúmeros benefícios. Coletar, analisar e utilizar os dados com o máximo de eficiência representa ganhos em várias esferas da indústria.
Ao se considerar o Big Data como modelo de tomada de decisões na indústria 4.0, são esperado aspectos de melhoria tais como:
Redução de paradas na produção – Ainda de acordo com a pesquisa da HoneyWell, a análise e cruzamento de dados, possível através do big data analytics, tem o potencial de diminuir tempos de parada de equipamentos em 26%. Além disso, a redução do tempo de paradas não programadas chega a 23%.
Manutenção Preventiva – o sistema virtualizado será capaz de prever com mais precisão a necessidade de manutenção nos equipamentos. Muito antes mesmo que problemas mais graves possam acontecer.
Acesso à informações reais e precisas – As análises de dados são feitas em grandes velocidades. Assim, é possível que as indústrias tenham insights mais ágeis e precisos. Estes levam a decisões em tempo real e melhor informadas.
Redução do número de operadores – o sistema tomará decisões e realizará operações com melhor desempenho, segurança de planta e economia de energia;
Otimização de custos operacionais – O uso de big data analytics permite uma grande redução de desperdício de recursos, tendo em vista a possibilidade de previsão de riscos de avaria em equipamentos (análise preditiva).
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