[SAIBA] Análise de dados nos negócios: um passeio pela história


Fonte: IT Forum 365



Somente nos últimos 10-15 anos, o conceito de Analytics ganhou grande popularidade e reputação no mundo dos negócios, graças ao surgimento de tecnologias como o chamado Big Data e as redes sociais. Atualmente, desde as pequenas e médias até as grandes empresas já estão utilizando plataformas analíticas baseadas em nuvem, usando desde dados gerados em videogames até análise de informações pessoais do Facebook.
O curioso é que, ao contrário da crença popular, a análise nos negócios existe desde a Idade da Pedra. A história sugere que os primeiros humanos recorreram a paus e pedras para ajudar a prever as tendências prováveis nas vendas de itens que eram considerados ‘novidades’. Em 1800, quando surgiu a era industrial, introduziu-se a necessidade de gestão de negócios como disciplina científica: Henry Ford, por exemplo, aplicou isso em sua nova linha de produção para o Ford Modelo T, com o objetivo de medir o tempo de montagem dos componentes de seus veículos.
À medida que a tecnologia evoluiu no decorrer do século XX, computadores ganharam papel fundamental na implementação e adoção da análise de negócios por meio da introdução da tecnologia. A ferramenta usada foi chamada de “Sistemas de Apoio para a Decisão” (Decision Support Systems) no início dos anos 70.
Sabendo que o chamado analytics baseia-se na análise de informações (dados), surgiu a necessidade de aliar não só o sustento do armazenamento desses dados, mas também sua organização e estruturação de forma sistêmica, facilitando a análise dessas informações por motores analíticos já mencionados. É por isso que, durante os últimos anos, os Data Warehouses, considerados a primeira geração desse tipo de tecnologia, ganharam popularidade no meio corporativo, ajudando a organizar grandes quantidades de dados obtidos.
Até pouco tempo atrás, a maioria dos resultados analíticos eram destinados a gestores de primeira linha dentro das empresas e corporações. No entanto, nessas últimas décadas tudo mudou com o advento das redes de computadores, internet, Big Data e serviços em nuvem.
Com a enorme quantidade de informações geradas a cada dia, a análise de dados tornou-se mais acessível e, portanto, ‘adquirível’ para empresas de todos os tipos e tamanhos. O Analytics voltado aos negócios tornou-se um mecanismo complexo e avançado que agora é usado para suportar as necessidades que até alguns anos atrás eram intangíveis, como prever tendências e detectar padrões de comportamento futuro. Agora, tudo isso é possível com um único clique, obtendo informações em tempo real.
Com tudo que falamos, a pergunta que não quer calar é: para onde o futuro da análise de dados está apontando?
Antes de falarmos do futuro da análise de dados, temos que concordar que a indústria da tecnologia é uma das verticais que evolui mais rapidamente no mundo. Tendo isso em vista, não é necessário ir longe para encontrar o ‘nascimento’ da análise de negócios moderna, que surgiu há cerca de 10 anos. Nessa época, houve uma súbita necessidade das empresas encontrarem profissionais com experiência em modelos de dados na segmentação e organização de bancos de dados relacionais: tecnologias que naquele momento eram surpreendentes aos olhos dos especialistas, e que realmente eram, mas ainda demandavam uma grande mão de obra humana, exigindo que profissionais matemáticos ou estatísticos, com no mínimo um nível de doutorado, fossem indispensáveis para fazer com que esses esforços e estratégias viessem a ser efetivos nas operações diárias.
No começo, foram apresentados alguns casos de negócio em que soluções analíticas solucionavam problemas de negócio específicos dentro de uma empresa, trabalhando em silos de informações sozinhos, isolando esse conteúdo do restante da operação diária da empresa. Por esse motivo, esses primeiros sistemas acabaram sendo vistos como soluções ‘excêntricas’, como se fossem uma espécie de item de luxo com valor intangível no mundo dos negócios.
Porém, é necessário dizer que a análise de negócios já percorreu um longo caminho nos últimos anos. Felizmente, hoje, as empresas de diversos setores e tamanhos podem implementar tecnologias de modelagem de dados e soluções de análises avançadas, por exemplo, para detectar tendências significativas ou gerar ideias com base em cálculos rápidos, criando insights por meio do gerenciamento de dados, análises preditivas avançadas ou detecção de padrões de alto valor, capitalizando esses resultados por meio da visibilidade rápida da informação em qualquer dispositivo ou plataforma. Processos de análise da informação que há alguns anos costumavam levar horas, hoje são feitos em segundos.

O momento do Analytics

Atualmente a análise de dados nos negócios é bastante comum e amplamente adotada em diferentes setores e indústrias, independentemente do tamanho ou região geográfica. O IDC (International Data Corporation) projeta que a análise de dados voltada ao mercado deve crescer cerca de 10% nos próximos meses. O motivo? Há provas suficientes de que a tomada de decisões com base em análises de informações promove uma forte vantagem competitiva.
Os fatores chaves para essa projeção de crescimento são a acessibilidade e valor de mercado para empresas de todos os tamanhos. Outro fator que ajuda é a disponibilidade dessas tecnologias na nuvem, reduzindo drasticamente o tempo de implementação. Esses elementos resultam em uma ampla gama de oportunidades para provedores de soluções, permitindo que esses melhorem as iniciativas de análise de dados para seus clientes, gerando maior credibilidade e, dessa forma, vindo a ser consultores estratégicos para seus clientes.

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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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