[APOSTE] Há Bastante Dinheiro em Big Data?

Fonte: Technology Review

Caro Leitor, há tempos escrevi sobre Business Analytics e por ser estatístico vi o quanto as empresas irão evoluir para esta área, hoje em dia as grandes empresas disponibilizam esta ferramenta agregada em seus protifólios. Acredito que até serem automatizadas por completo, vai demorar bastante, já que elas sozinhas não fazem muita coisa, dependendo de especialistas (estatísticos, matemáticos, administradores, etc.). No entanto, outra tecnologia começa a despontar -  BIG DATA - então vamos ficar antenados para não perdermos o trem.

Veja que post interessante, de Peter Fader, codiretor da Iniciativa Wharton Customer Analytics na Universidade da Pensilvânia, ele fala desta avalanche de dados que está chegando e das frustrações que podemos ter futuramente, apesar do cenário traçado por ele ser pessimista, vale a pena estar com a mente aberta as novas ondas, com certeza o mercado irá filtrar, leia e reflita!!!

"Poucas ideias segurar mais influência entre empresários e investidores estes dias além dos " Big Data ". A ideia é que agora estamos coletando tantas informações sobre as pessoas através de seu comportamento on-line e, principalmente, através de seus telefones móveis que podemos fazer previsões cada vez mais específicas sobre como eles irão se comportar e o que elas vão comprar.

Pare com o Absurdo: Peter Fader diz que uma avalanche de dados de consumo recolhidos a partir de dispositivos móveis não pode ajudar os comerciantes, tanto quanto eles pensam.
Fonte: Wharton / Peter Olson
Mas esses pressupostos são realmente verdade? Um que duvida é Peter Fader, codiretor da Iniciativa Wharton Customer Analytics na Universidade da Pensilvânia, onde também é professor de marketing. Fader compartilhou algumas de suas preocupações em uma entrevista com o repórter Lee Gomes.
TR: Como você descreveria a ideia prevalecente sobre Big Data dentro da comunidade de tecnologia?
Fader: "Mais é melhor". Se você pode me dar mais dados sobre um cliente se você pode capturar mais aspectos de seu comportamento, suas conexões com os outros, seus interesses e assim por diante - então eu posso determinar exatamente como essa pessoa é. Eu posso antecipar o que vai comprar, e quando, e por quanto, e através de que canal.
Então, o que exatamente está errado com isso?
Isso me lembra muito do que estava acontecendo há 15 anos com o CRM (customer relationship management). Naquela época, a ideia foi "Uau, podemos começar a recolher todas essas transações e dados diferentes e depois, menino, acho que de todas as previsões que seremos capazes de fazer." Mas pergunte a qualquer um hoje o que vem à mente quando você diz "CRM" e você vai ouvir "frustração", "desastre", "caro" e "fora de controle." Ele acabou se tornando uma busca maluca. E eu tenho medo que estamos indo pelo mesmo caminho com o Big Data.
Parece haver um monte de empresas nos dias de hoje que prometem pegar um fluxo do Twitter ou uma coleção de comentários do Facebook e, em seguida, fazer alguma previsão: a cerca de um preço de ações, sobre como um produto será recebido no mercado.
Isso é tudo ridículo. Se você me conseguir uma vista realmente granular de dados - por exemplo, os tweets de um indivíduo e, em seguida, transações daquele mesmo indivíduo, de modo que eu possa ver como eles estão interagindo uns com os outros - que é uma história completamente diferente. Mas não é isso que está acontecendo. As pessoas estão se concentrando em coisas sexy de mídia social e empurrando-o muito mais longe do que deveriam.
Alguns dizem que o fetiche de dados que você está descrevendo é especialmente epidemico com as muitas startups relacionadas com a computação móvel. Você acha que isso é verdade? E se assim for, não seria sugerir que em um ou dois anos a partir de agora, não vai ser um monte de empresários desapontados e VCs?
Há um "fetiche por dados" com toda nova tecnologia rastreável, de e-mail e navegação na internet nos anos 90 todo o caminho através de comunicações móveis e serviços de geolocalização hoje. Muitas pessoas pensam que o telefone móvel é um "novo mundo", oferecendo visões deslumbrantes em comportamentos que eram inconcebíveis antes. Mas muitos dos padrões básicos são surpreendentemente consistente entre essas plataformas. Isso não os torna desinteressantes ou sem importância. Mas os métodos básicos que podem ser usados ​​no mundo móvel para entender e prever estes comportamentos (e, portanto, os principais dados necessários para realizar estas tarefas) não são tão radicais como muitas pessoas suspeitam."
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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

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