Desde 2012, o termo Big Data começou a se popularizar no universo dos negócios. Essa tecnologia atua em algumas vertentes, conhecidas como os cinco v’s do Big Data. São eles: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor dos dados apresentados. Naquele período, o principal esforço das empresas e das tecnologias disponíveis era consolidar diversas bases de dados distintas e estruturá-las para que pudessem ser analisadas.
O volume refere-se à tratativa de grandes bases de dados. A variedade trabalha com diversos formatos de diferentes fontes. A velocidade organiza as informações de forma ágil para acesso rápido e prático. Já a veracidade busca garantir que a informação seja verdadeira. Por fim, por valor entende-se o quanto aquela informação pode agregar para a estratégia planejada.
Com a disseminação do termo e das plataformas tecnológicas para popularizar o Big Data, os dados passaram a ficar “comoditizados”, ou seja, acabaram sendo produzidos em larga escala sem qualquer diferenciação ou mais cuidado. O desafio, por volta de 2015 e 2016, passava a ser o trabalho em camadas acima dessa tecnologia, focadas em ampliar a visualização e a interpretação dos dados.
Era preciso transformar o Big Data oferecendo recursos mais eficazes para análise e apoio às tomadas de decisão, além do planejamento de ações, como campanhas de marketing, vendas e recuperação de crédito. Diante de tanta informação e novas possibilidades, o mercado percebeu a necessidade de formar profissionais que pudessem interpretar todos esses dados, afinal, informação sem interpretação resulta apenas em uma quantidade gigantesca de dados importantes que poderiam ser bastante úteis, mas ficam inutilizados por falta de conhecimento.
Importantes consultorias internacionais afirmam que, devido à presença cada vez maior no mundo corporativo, a tecnologia tende a mudar a dinâmica de empregos, em diversas indústrias, já em 2020. Afora, são estimados mais de 2 milhões de novas oportunidades de trabalho até 2025.
Nesse cenário surge o cientista de dados, responsável pela análise, interpretação e qualificação de dados que podem definir soluções para problemas, além de dar mais informações para a expansão e melhorias nas empresas. Isso faz com que esse profissional seja bastante importante para todas os departamentos da empresa, do marketing ao RH, da área comercial à de compliance.
Essas constatações referendam o que foi afirmado no título desse artigo. Junto com a percepção da necessidade de um profissional para analisar os dados, o termo “data science” passa a ter grande importância na tomada de decisões de empresas. Decisões tomadas com base em dados e informações reais tendem a ser mais precisas. Com seus recursos e técnicas, como a inteligência artificial, machine learning, redes neurais e modelagem estatística, a ciência dos dados está mudando a forma de tratamento do Big Data e das decisões empresariais.
Essa tecnologia está sendo cada vez mais utilizada por empresas, dos mais diversos segmentos, para potencializar seus negócios e mitigar seus riscos. Com o intuito de melhor visualizar e entender o impacto desses recursos, podemos analisá-los um a um:
Inteligência artificial: Talvez esse seja um dos recursos mais comentados e conhecidos. O seu significado é bem literal e sua aplicação bastante ampla. Em linhas gerais, a inteligência artificial (IA) permite que máquinas aprendam com experiências, se adequando a entradas de novas informações e performando tarefas relativamente simples. Em resumo, a tecnologia treina computadores para imitar o raciocínio humano básico, percebendo e entendendo os dados processados e, por consequência, auxiliando em tomada de decisões. Essa tecnologia pode ser utilizada em diversos segmentos, desde carros inteligentes até diagnósticos médicos. Para este ano, é esperado que o investimento na área cresça 50%, de acordo com a IDC.
Machine Learning: Também chamado de aprendizado de máquinas, essa tecnologia é capaz de identificar padrões, encontrar soluções e fazer previsões com base em uma grande quantidade de dados. Por meio do Big Data e de algoritmos, as “machines” conseguem processar e analisar as informações sem a ajuda humana. Aplicações bastante comuns do machine learning são os aplicativos de trânsito que indicam a melhor rota e sites de filmes que fazem sugestões com base no comportamento do usuário.
Redes Neurais: Entre os modelos e possibilidades de machine learning, estão as redes neurais artificiais. Assim como o nome sugere, essa tecnologia tenta reproduzir o papel dos neurônios humanos. Os neurônios artificiais são capazes de processar informações e também de analisá-las. Todo esse processo é muito rápido, e assim como o cérebro humano, espera-se que as redes neurais consigam aprender tendo como base experiências. Um exemplo prático dessa tecnologia é o reconhecimento por voz em celulares.
Modelagem estatística: Essa é a técnica que permite o desenvolvimento do machine learning. Por estar ligada com previsões e identificação de padrões, os dados podem ser melhor interpretados e escalados.
Observando o cenário atual, percebe-se que diversas são as tecnologias utilizadas com o Big Data e, em sua maioria, estão interligadas. Para 2018, o Brasil deve investir 25% a mais do que o ano passado na área. Dessa forma, espera-se que as possibilidades do uso de dados sejam ainda melhores, podendo aumentar as potencialidades de negócio e, certamente, criando novas oportunidades de carreiras.
De qualquer forma, não acredite em tudo que você lê ou assiste sobre as novas tecnologias. A empresa não pode simplesmente usar os dados disponibilizados e achar que está fazendo Big Data. Acredite, dados crus não servem para nada além de aparência. Interpretação é sim, fundamental e, nesse processo, a participação de profissionais preparados com as ferramentas adequadas é essencial. Aqueles que estiverem mais bem preparados terão a seu favor uma interessante vantagem competitiva, dentro e fora do mundo corporativo. Trabalhe e se prepare para isso. Não reproduza algo mistificado pelo ecossistema.
*Esse artigo contou com a colaboração de Lucas de Paula, CTO da Neoway
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