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Big Data e o dilema dos 4Vs

Imagine uma livraria. Nela são adotados sistemas digitais de vendas, controle de estoque e os funcionários batem ponto eletronicamente, nada muito diferente do que temos hoje em dia. Neste cenário, a livraria é capaz de rastrear quais tipos de livros são vendidos, quando isto ocorre, como são pagos etc. Com base nestas informações é perfeitamente possível traçar um perfil de clientes. E caso esta livraria adote um programa de fidelidade, seria possível realizar propagandas específicas de acordo com seus perfis dos clientes. Este tipo de atividade gerencial ou estratégica, dependeria de duas características, uma boa equipe para elaborar as campanhas promocionais e conhecimento estatístico/computacional para agrupar estes clientes.

Em Big Data explora-se o dilema dos 4Vs, volume, velocidade, variedade e veracidade. Especificamente para o nosso exemplo da loja de livros, se considerarmos a digitalização de meios de pagamento e de venda lidamos com um aumento contínuo do volume de dados. Os dados de venda de um único livro podem conter muitas variáveis relevantes para caracterizarmos perfis de clientes e esta informação é crítica para elaborar-se uma boa campanha promocional. Some a isto as possibilidades trazidas pela IoT (internet of the things ou internet das coisas). Se o seu cliente da loja física, também é cliente na virtual, compra pelo App e pelo site, teremos muito mais informações. Poderíamos nos perguntar: o comportamento dele é diferente ou semelhante?.

Bom, para responder é preciso analisar os dados. Como lidar com um volume de dados que cresce exponencialmente?

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O “V” de velocidade refere-se a necessidade de reformulação de estratégias baseadas nos dados coletados. Deseja-se que alguns tipos de análises sejam feitas em tempo real ou com maior agilidade.  A livraria poderia melhorar o desempenho de uma campanha se os dados do andamento das vendas fossem acompanhados instantaneamente. Dessa forma, seria possível tomar novos direcionamentos antes que a campanha de vendas fosse encerrada.

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Por consequência da revolução digital e, também, da internet das coisas é possível ampliar o horizonte de dados e enriquecer as bases de dados das próprias instituições, com dados de redes sociais, por exemplo. Assim, começam os conflitos de variedade de dados. É um desafio técnico trabalhar simultanemente com dados estruturados de diferentes formas, tais quais texto, imagens e vídeos.

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Por fim, mas não menos importante devem ser verificadas se as informações são verdadeiras. Os problemas de veracidade de dados podem levar nossa livraria a uma campanha de vendas que não representa a realidade caso os dados não sejam interpretados da forma correta. O conhecimento matemático e estatístico que irá garantir a acurácia dos resultados em Big Data. Para isso, é preciso conhecimento matemático e estatístico. Base que dará suporte para unirmos técnicas computacionais à natureza dos dados.

Do que vale conseguir processar milhões de dados sem produzir informações corretas e que atendam aos objetivos propostos? (Ana Paula, Proativa Big Data)

 

 

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Em outra perspectiva, voltada a negócios, surge mais um V ao dilema que envolve Big Data,  valor. Entretanto, isso é assunto de uma postagem inteira, aguardem.