Big data analytics: Domine o conceito e aumente a eficiência da sua indústria

Conheça essa tendência e entenda como ela pode ajudar a aumentar a produtividade e eficiência em diversos segmentos, sobretudo nas indústrias.

Você sabia que 90% de todos os dados presentes em todo o mundo (principalmente digitais) foram gerados apenas nos últimos 2 anos? Uma informação como esta se relaciona diretamente com o tema big data e big data analytics.

Big data refere-se à enorme quantidade de dados (estruturados, não estruturados e/ou semiestruturados) presentes em nossas vidas. Todos estes dados impactam diretamente empresas e indústrias diariamente.

Porém, possuir uma grande quantidade de dados não ajuda se você não souber quais realmente importam e como utilizá-los a seu favor. E é a partir disso que começamos a falar em Big Data Analytics (BDA). Este representa uma estratégia extremamente útil na tomada de decisões mais ágeis e estratégicas.

Continue lendo este artigo e saiba mais sobre a buzzword do momento!

Do que se trata o conceito de Big data analytics?

O big data analytics é definido então como o processo de análise de grandes e diversas quantidades de dados. Com base na análise, esse processo consegue descobrir padrões ocultos e correlações antes desconhecidas. Além disso, consegue também ser a ferramenta chave para prever tendências de mercado, preferências dos consumidores, e outras informações úteis para as organizações. 

O processo de big data analytics tem a capacidade de aperfeiçoar os mais diferentes mercados. Sendo assim, nos ajuda a tomar decisões de negócio bem mais informadas e assertivas. Isso é possível pois o big data analytics consegue lidar eficientemente com um grande volume de dados complexos, ao contrário de soluções de Business Intelligence, por exemplo.

Como surgiu?

Apesar de toda 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 Três 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 então 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. Por exemplo, 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 então 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.

5Vs do Big data

Big data analytics nas indústrias

O big data analytics é um processo que têm grande potencial e relevância para os mais diferentes segmentos. Instituições de ensino, saúde, bancos, varejo e até mesmo governos têm se beneficiado do big data analytics. Dessa forma, o ambiente industrial também vem alcançando resultados cada vez mais positivos para o setor através do big data analytics.

O big data analytics consegue fornecer para as indústrias considerável aumento na qualidade e na produção. Além disso, ainda proporciona a diminuição de desperdícios.

É de inestimável importância para gestores de grandes indústrias conseguir analisar a enorme quantidade de dados produzidos diariamente em uma velocidade proporcional. Se a indústria já trabalhar em uma cultura baseada em análise de dados e tiver objetivos bem estruturados para essa análise, o resultado será, com certeza, esplêndido!

Um estudo feito em 2016 pela Honeywell destaca que cerca de 67% dos gestores de indústrias investem atualmente em big data analytics. Muitos destes, apostam na tendência para resolver problemas comuns no dia a dia, mas que sempre geram grandes problema, como paradas não programadas na produção e consequentes perdas no faturamento.

Grande parte desses gestores buscam no big data analytics soluções para aumentar a receita e ganhar vantagem competitiva.

O que significa para a indústria se utilizar do big data analytics?

Apesar do relativo atraso tecnológico presente no setor industrial brasileiro, o cenário vem mudando gradativamente. É possível observar que o setor já tem ciência dos benefícios que novas tecnologias podem trazer para as indústrias.

A utilização de tendências tecnológicas relacionadas à Indústria 4.0 (clique nos termos e leia nossos textos a respeito) como a própria big data analytics e o chamado IIOT (Internet das coisas Industrial), já tem eficácia comprovada na resolução de determinados problemas. 

• 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%.
• 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.
• 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).

Tudo isso é possível pois, conforme já foi comentado, as máquinas trocam informações entre si, correto? O big data analytics é capaz de uma leitura mais precisa desses dados gerados pelos equipamentos (dentre outras fontes), e fornece detalhes que auxiliam no cálculo de métricas como o OEE (Overall Equipment Effectiveness), por exemplo.

Com isso, as indústrias se beneficiam (e muito!) com uma considerável melhora na performance geral na cadeia produtiva.

Considerações finais

Chegamos ao final do artigo! E, se você leu até aqui conseguiu aprender um pouco mais sobre o Big data analytics. Vimos dentro deste conteúdo:

1. A definição;
2. A origem;
3. Características do processo;
4. Sua importância e vantagens para o setor industrial.

Caso tenha lembrado de alguém que irá gostar de ler o conteúdo, compartilhe em suas mídias sociais e espalhe mais conhecimento por aí! Fique atento ao nosso blog e acompanhe os próximos conteúdos. 

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