Como extrair valor de dados no Big Data?

O Big Data é famoso pela capacidade que tem de coletar e processar um volume muito alto de dados, provenientes das mais diferentes fontes. Isso certamente representa muito para as empresas, pois a informação é um valioso ativo intangível que todas elas apresentam.

Mas um dado só tem importância se gerar valor, se for convertido em informação importante. Caso contrário, ele não faz sentido para a organização. Esse processo de análise e conversão dos dados é muito importante e envolve ações específicas.

A tecnologia, por exemplo, é de suma importância para trabalhar os dados coletados pelo Big Data. Veja como é possível extrair valor de dados armazenados no BD!

Explore mais problemas com eficiência

Essa é uma tarefa para os cientistas de dados. Eles precisam determinar e explorar rapidamente e com eficiência diferentes problemas de previsão. É importante que façam isso de maneira fácil, simples.

Em vez de explorar usando um modelo de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) muito sofisticado, que pode consumir um período muito longo para seu desenvolvimento, além de exigir mais recursos, eles podem projetar modelos preditivos mais simples e analisar a proposta de valor que oferecem.

Inicie com modelos mais simples

Para que a recomendação precedente tenha sentido, é necessário investir em modelos mais simples, como Regressão Logística ou como modelos baseados em Árvore de Decisão (Random Forest), pois são capazes de solucionar diversos problemas.

A atenção deve se concentrar na redução do tempo entre a aquisição de dados pelo Big Data e a implementação do modelo preditivo mais simples. Quanto mais ágil for esse processo, a organização conseguirá mais rapidamente extrair valor resultante da análise de dados.

Aprenda com uma amostra de dados do Big Data

É comum que determinadas organizações escolham iniciar seus projetos de Big Data Analytics desenvolvendo clusters de computadores para computação distribuída visando, assim, à manipulação de uma quantidade grande de dados. Na verdade, é recomendável começar definindo claramente os objetivos e as metas que se pretendem alcançar.

Investir em uma infraestrutura mais complexa sem definir os objetivos antes pode implicar em um projeto cujo ROI seja mais lento. Por exemplo, pode demorar até três anos para que o Retorno Sobre o Investimento aconteça.

Na verdade, a empresa tem condições de iniciar imediatamente a extração de valor de dados, recorrendo à amostras de dados, pois elas necessitam de menos recursos computacionais. Assim, será possível a exploração instantânea de hipóteses que permitam detectar os efetivos problemas que exigem soluções.

Com o tempo e o amadurecimento de uma cultura data-driven (dados orientados), a organização pode implementar uma infraestrutura que possibilite que uma grande quantidade de dados seja analisada com eficiência.

Atente para a automação

Os itens anteriores procuram reduzir o tempo na elaboração de modelos preditivos e no crescimento da taxa de análise dos dados. Para conquistar esse objetivo, a empresa precisa investir na automação de processos que ainda são realizados manualmente.

É comum empregarem-se técnicas similares no processamento de dados para convertê-los em agregados valiosos ou para prepará-los para uma modelagem preditiva. Na verdade, o ideal é racionalizar os processos e desenvolver algoritmos ou sistemas de softwares que possam efetuar isso de forma automática.

Os modelos simples e a automação possibilitarão que os cientistas de dados gerem diferentes modelos preditivos em apenas algumas horas, tendo disponibilidade para procurar a solução para novos problemas de negócio. A automação é simples, pois é possível criar scripts automatizados ou elaborar softwares personalizados.

Aproveitando o tema sobre análise de dados automatizada, veja como desenvolver a inteligência analítica de uma empresa!