Big Data Analytics: o que é e como pode impulsionar os negócios?

Ao realizar simples atividades do dia a dia, como comprar, assistir a algum conteúdo, viajar, se locomover, as pessoas estão gerando dados. Dados esses que formam um mar de informações, quase que infinitas. Entender como usar essa montanha de dados para gerar melhores decisões é justamente o que é chamado de Big Data Analytics.

“Big Data Analytics significa a capacidade de gerar melhores decisões a partir de análises que levam em conta diversas fontes de dados”, simplifica José Luiz Kugler, coordenador do MBA Business Analytics e Big Data da FGV.

O coordenador enfatiza que o objetivo com essa disciplina é que essas melhores decisões sejam mais bem fundamentadas, e que venham a produzir resultados mais eficazes em relação a um problema ou desafio específico de negócio.

O big data analytics vem ganhando espaço dentre as empresas. Além disso, segundo a Chief Business Officer da Just a Little Data, Thais Cano, as empresas vêm ganhando cada vez mais maturidade em relação a essa disciplina, sendo que muitas, inclusive, já estão colhendo retorno sobre esses investimentos.

“Obviamente os resultados desses investimentos não são de curto prazo, mas os impactos de ter acesso estruturado a esse volume de dados, pode gerar novas receitas, novos modelos de negócio, mais eficiência operacional e criação de novos mercados”, complementa a CBO.

Com isso, o crescimento do mercado de big data analytics já é nítido. Uma pesquisa da Fortune Business Insights, inclusive, projeta que a indústria global desse setor atingirá cerca de US$ 549,7 bilhões em 2028, o que representa uma taxa de crescimento de 13,2% entre 2021 e 2028. “Big Data e Machine Learning ainda vão se tornar o principal motor da economia mundial”, opina o Chief Data Officer (CDO) da Neon, Fengming Wang.

O CDO ainda considera o big data como um catalisador das quatro revoluções industriais. “É preciso que todo o segmento da tecnologia, consumidores, empresas e governos estejam empenhados com base em seus valores compartilhados e otimismo econômico para moldar seu futuro por meio da ferramenta”, reforça.

Os CDOs são os novos CTOs

O próprio cargo de Wang, mostra como o mercado de big data analytics tem ganhado maturidade e relevância dentro das empresas. O executivo revela que anteriormente, a função de chefe de dados era desempenhada principalmente pelo CTO (Chief Technology Officer) em muitas empresas de tecnologia.

Mas que, nos últimos dez anos, a importância e a complexidade da transformação de big data exigiram uma função muito mais dedicada. “Como CDO da Neon, minha principal meta é intensificar o trabalho de dados em larga escala”, frisa Wang.

Para Kugler, o cargo de CDO terá cada vez mais importância para as empresas. “Em todos os setores da sociedade, adquirir competência analítica tornou-se obrigatório, pois é a fundação para a transformação digital”, enfatiza.

Nesse cargo, a função dos CDOs se desdobra em três pilares, segundo o coordenador. O primeiro deles é o simbólico, ou seja, para sinalizar toda a organização que é preciso se guiar por princípios científicos. O segundo pilar é orquestrar o entendimento analítico da organização, ou seja, agir como ponte entre áreas diferentes da empresa. Já o terceiro é gerenciar os projetos de implantação.

Estabelecer uma estratégia de segurança que esteja em conformidade com as regulamentações de proteção de dados e com as necessidades da empresa, também é uma das responsabilidades do CDO, segundo Thais, da Just a Little Data. Assim como garantir a integridade e confiabilidade dos dados, e ser representante desses dados dentro da empresa, transformando-os em ativos estratégicos para o negócio.

Tendências no setor

Como a pesquisa da Fortune Business Insights mostrou, a projeção é que o setor cresça mais de 13% até 2028. Esse crescimento vem junto do aparecimento de tendências. Para Kugler, da FGV, uma dessas tendências que aparecem é a ampla difusão das técnicas e abordagens analíticas (ML, AI, chatbots, digital twins, etc.) com aplicações práticas em todos os ramos de atividades.

Outra é a adoção universal do “Self Service” para atividades analíticas, ou seja, o uso de ferramentas altamente integradas e sofisticadas, como o ChatGPT, para apoiar a busca de conhecimentos ou mesmo a execução/automação de processos. “Creio que iremos assistir, em breve, a uma explosão de ferramentas e tecnologias que resolvem problemas específicos”, salienta.

Na visão de Kugler, outra tendência será a absorção de avançadas técnicas analíticas (ML, IA) nos processos e atividades de CyberIntel e CyberSecurity, o que já ocorre há vários anos, mas também a difusão dessas técnicas no dia a dia de pessoas, empresas e governos.

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