Como o Big Data vai revolucionar o cenário dos negócios no futuro próximo: Parte 2

O big data desencadeou uma grande transformação na forma como empresas e empresas conduziriam seus negócios em todo o mundo. No futuro, muitas áreas funcionais que requerem intervenção humana seriam automatizadas. Assim como a Amazon sugere os 'livros para comprar', o LinkedIn recomenda 'Pessoas que você talvez conheça', o Facebook exibe as páginas que você pode gostar; as mesmas tecnologias seriam aplicadas a outros campos em breve. Por exemplo, ao recomendar tratamentos, diagnosticar doenças e talvez reconhecer criminosos antes que cometam um crime.

O big data certamente será um divisor de águas nos próximos anos. O efeito coletivo de iniciar práticas e tecnologias de big data em uma organização resultaria em mudança transformacional. O big data pode impactar várias funções em toda a organização, desde a redefinição do desenvolvimento de produtos, otimização da cadeia de suprimentos, impacto positivo no relacionamento com o cliente, foco nos dados de negócios, melhoria das operações e muito mais. Os executivos seniores devem começar a considerar como suas empresas podem se beneficiar de insights derivados da implementação de big data.

Previsões de Big Data para 2017 e além

À medida que avançamos em 2016 e abraçamos 2017 em breve, mais sensores, dispositivos, tecnologias, negócios e até pessoas se juntarão ao movimento do big data. Aqui estão as áreas em que o big data provavelmente revolucionará os negócios.

Internet das Coisas (IoT)

O serviço de nuvem de big data é a magia dos bastidores da IoT. Neil Mendelson, vice-presidente de Big Data Advanced Analytics da Oracle, disse que a expansão dos serviços em nuvem não apenas capturará dados de sensores, mas os alimentará em algoritmos e análises de big data para fazer uso eficaz deles. Além disso, o serviço de nuvem de IoT seguro ajudará os fabricantes a criar novos produtos e serviços que atuam em dados analisados ​​com segurança, sem intervenção humana.

A internet industrial combina aprendizado de máquina, comunicação máquina a máquina e big data para identificar padrões e ajustar as operações de negócios em tempo real. Em pouco tempo, a internet industrial se expandiria por definição para incorporar a IoT. Em breve, os fluxos de dados em tempo real renovariam o que é possível através da internet industrial, permitindo que os usuários ajustem um processo, façam perguntas críticas ou vejam um padrão específico imediatamente. Indústrias inteiras como farmacêutica, energia, tecnologia da informação, comunicações, bancos e agricultura serão significativamente influenciadas pela capacidade de examinar dados históricos e em tempo real juntos para tomar decisões de negócios informadas e rápidas.

Estaremos progredindo como uma sociedade onde a informação e os próprios dados se tornariam nossa mercadoria essencial de comércio. Microlicenciamento, transações e troca monetizada de informações se tornarão tarefas importantes à medida que nossas redes máquina a máquina e de automação cuidam de nossas necessidades diárias. Possuir os dados, avaliar os dados e inovar e melhorar se tornaria a base para o sucesso da indústria e das empresas.

Aprendizado de máquina

O big data é onipresente e integrado às atividades diárias que fazemos, como fazer compras online, ler um mapa ou até mesmo viajar. No futuro, tecnólogos e empresas mudarão seu foco de big data para aprendizado de máquina e fornecerão insights proativos. Além disso, a inteligência ativa será o novo foco por meio do qual as empresas alavancarão tecnologias como aprendizado de máquina e análise preditiva para fornecer soluções, que avaliam dados 24 horas por dia, 7 dias por semana e nos notificam quando eventos importantes acontecem.

Por outro lado, há muita empolgação com a inteligência artificial (IA). Grandes empresas e até startups estão fazendo grandes investimentos em IA. No entanto, o sucesso dos negócios iria para empresas que aplicassem mais técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas rotineiros, como fornecer promoções de produtos, serviços e recomendações mais personalizados, sem muito alarde ou confusão. As empresas que podem converter ideias futuristas em aplicações práticas gerenciáveis, que podem ser usadas de forma eficaz em toda a organização, obteriam mais retornos e benefícios em seus investimentos. O ano de 2017 verá tecnologias de IA, como gráficos de propriedades (PG), processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML), sendo aplicadas a desafios de processamento de dados habituais ou normais. Embora PG, NLP e ML já sejam acessíveis como bibliotecas de interface de programação de aplicativos (API) em big-data, a nova mudança inclui uso extensivo dessas tecnologias em ferramentas de tecnologia da informação que suportam ciência de dados, análise em tempo real e aplicativos.

Assistência médica

A computação cognitiva e a IA moldarão o caminho para a medicina personalizada, ajudarão a salvar vidas de pessoas que sofrem de doenças raras e melhorarão o estado dos cuidados de saúde nos próximos anos. Hoje, apenas 16% dos hospitais nos EUA usam análise preditiva, apesar da iniciativa de medicina de precisão do presidente Barack Obama no discurso do Parlamento dos EUA em 2015. No entanto, os avanços tecnológicos recentes que aplicam a IA à análise preditiva de big data possibilitam a prática da medicina personalizada por meio de dados genômicos mapeados com os prontuários eletrônicos de um paciente e para responder a perguntas sobre medicamentos ou tratamentos para doenças raras. No passado, a pesquisa médica sobre as novas doenças e seus tratamentos tinha um custo proibitivo devido a pequenos conjuntos de amostras, mas parece muito viável com grandes conjuntos de dados em big data. Agora, pode ser possível fazer uso da medicina de precisão envolvendo respostas a perguntas sobre possíveis tratamentos para subpopulações como mulheres, idosos, crianças e diferentes etnias.

Prevenção de crimes

Para identificar criminosos em potencial antes que cometam qualquer crime, as agências de aplicação da lei, principalmente no ocidente, estão recorrendo ao big data. Informações compartilhadas publicamente, juntamente com informações de inteligência e dados fornecidos por agências de aplicação da lei e autoridades locais, ajudam a polícia a identificar infratores e atividades criminosas com maior precisão antes que o problema comece. Como resultado, as agências de aplicação da lei tenderiam a ser menos reativas, reduzindo assim o risco de atirar ou prender a pessoa errada. Além disso, esses policiais se concentram em locais de crime para capturar criminosos assim que eles saem de seu esconderijo. Por meio da análise de big data, as missões planejadas ajudaram as agências de aplicação da lei a reduzir ou controlar as taxas de criminalidade nas principais cidades do mundo.

Lidando com Desastres Naturais

Todos os anos, bilhões de dólares e milhares de vidas são perdidos durante inundações, terremotos, secas ou outros desastres naturais. Os cientistas de dados reconhecem o valor de usar técnicas de mineração de dados para avaliar desastres naturais para ajudar a entender tendências, analisar a vulnerabilidade das populações e prever desastres futuros. O objetivo de tais análises é ajudar os governos em todo o mundo nos esforços de socorro, resposta a emergências e elaborar estratégias para futura mitigação de desastres naturais. Desenvolvimentos recentes em tecnologias de big data e ciência de dados ajudaram os cientistas de dados a empregar técnicas descritivas e preditivas de maneira econômica e precisa. Essas técnicas têm sido úteis na identificação de populações suscetíveis a calamidades naturais, analisando incidentes passados ​​para determinar padrões que possam identificar populações em risco e melhorar as previsões de desastres futuros.

Impacto do Big Data nos Negócios

Edwin Miller, CEO da 9Lenses, uma empresa de tecnologia com sede nos EUA, diz que big data teve um impacto significativo nos negócios, desde as operações da cadeia de suprimentos, desenvolvimento de produtos até relações com os clientes, e continuaria a fazê-lo. Embora muitos possam não saber sobre big data, certamente teve um impacto em algumas empresas convencionais.

A Capital One Financial Corporation, com sede nos Estados Unidos, é um bom exemplo. Entre 1990 e 2000, a indústria de cartões de crédito usou um modelo de precificação uniforme, cobrando a cada consumidor o mesmo preço, exceto Capital One. A empresa utilizou um modelo estatístico, baseado em dados demográficos e de crédito público, para fornecer produtos personalizados aos clientes. A inovação permitiu que a empresa obtivesse uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 33% de 1995 a 2003. Como resultado, alguns bancos se concentraram mais em análises de big data, permitindo que alcançassem um crescimento de 17% em sua receita líquida anual , quando comparado com os principais bancos americanos, como o Bank of America com 11%, o Citigroup com 11% e o JP Morgan com 6% de 2009 a 2015.

O Walmart usa constantemente análises de big data para melhores operações, produtos e serviços. Na década de 1990, a empresa transformou o setor de varejo registrando cada produto como dados com a ajuda de um sistema conhecido como link de varejo. Esse sistema permitiu que os fornecedores supervisionassem e organizassem seus produtos e serviços monitorando seus dados, incluindo giro de estoque, volume de estoque, margem bruta e porcentagem em estoque. Consequentemente, eles alcançaram baixos riscos de estoque e outros custos associados.

A Rolls Royce também está aplicando big data, que por sua vez reformulou a fabricação de motores de aeronaves. A montadora de luxo monitora rotineiramente cerca de 3.600 motores, cada um com vários sensores para prever onde e quando as falhas podem ocorrer. A empresa transformou seu negócio de venda de motores para venda de motores de qualidade e serviços de monitoramento, cobrando dos clientes de acordo com o uso, reparo e substituição. Atualmente, o serviço responde por mais de 68% de sua receita anual na divisão de motores de aeronaves.

Conclusão

Como o big data ainda está se desenvolvendo, fica bem claro que as mudanças trazidas pelo big data transformarão negócios, organizações e até sociedades. Big data vai ficar aqui e as empresas precisam se adaptar a esse novo paradigma. As empresas podem adiar ou atrasar a implementação de suas estratégias de big data, mas é evidente que as empresas que já implementaram suas estratégias superam seus pares. Portanto, desenvolva sua estratégia de big data agora se sua empresa também deseja criar e fornecer produtos e serviços na próspera era do big data.

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