Análise e Discussão Big Data

Tipos de análise de Big Data: você conhece todos os 4?

Tipos de análise de Big Data
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A análise de dados em grande quantidade – Big Data Analytics – tem assumido papel de destaque em muitos processos empresariais e até mesmo eleitorais, como já vimos por aqui.

No entanto, falar apenas em Big Data Analytics não exaure o tema por completo.

Você conseguiria definir, por exemplo, quais são os principais tipos de análise de Big Data possíveis a partir de um grande volume de dados? É sobre elas que falaremos hoje.

As 4 faces da análise de dados

Quando consideramos que a ideia de Big Data Analytics é compreender o que um volume grande de dados pode nos dizer, os caminhos analíticos são infinitos.

Há, no entanto, quatro tipos de análise de Big Data que se destacam pela usabilidade e potencialidade de seus resultados: análise preditiva, análise prescritiva, análise descritiva e análise diagnóstica.  Confira no que suas definições e finalidades se diferem:

Análise preditiva

Dos tipos de análise de Big Data, esta talvez seja a mais conhecida. Já falamos mais detalhadamente sobre análise preditiva aqui no blog, em um post exclusivo sobre o assuntomas relembrando como esse tipo de Big Data Analytics funciona, podemos defini-la como uma análise de possibilidades futuras.

A partir da identificação de padrões passados em sua base dados, esse tipo de análise permite aos gestores o mapeamento de possíveis futuros em seus campos de atuação. A ideia é deixar de tomar decisões baseadas unicamente na intuição, conseguindo estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação.

Conhecida por “prever” o futuro, a análise preditiva usa mineração de dados, dados estatísticos e dados históricos para conhecer as futuras tendências.

Análise prescritiva

Muito confundida com a análise preditiva, a análise prescritiva trabalha com a mesma lógica, porém com objetivos diferentes. Enquanto a análise preditiva identifica tendências futuras, a prescritiva traça as possíveis consequências de cada ação.

É uma forma de definir qual escolha será mais efetiva em determinada situação. Mesmo assim é pouco utilizada, na maioria das vezes, por causa de desconhecimento – segundo a Gartner, apenas 3% das empresas fazem uso dessa análise.

Dentro de uma indústria ou setor, o valor dessa análise se dá pela capacidade de numerar determinados padrões e filtrá-los por especificidades, obtendo um cenário bastante fiel da situação e como cada intervenção responderá.

Na área de saúde, por exemplo, os gestores dos planos podem traçar padrões de determinados pacientes e doenças e, com isso, analisar possíveis impactos de ações sobre esse grupo, analisando qual a melhor opção de gestão para eles.

Análise descritiva

Compreensão em tempo real dos acontecimentos é o que define a análise descritiva. É a mineração de dados na base da cadeia de Big Data.

Um exemplo da sua aplicação é a análise de crédito feita por instituições financeiras. Elas analisam as informações de um indivíduo, de uma empresa ou de um grupo social para compreender os riscos envolvidos na concessão de crédito, tudo com base em informações que estão lá, colhidas conforme o tempo. Dessa análise vem a definição de taxas de juros em financiamentos.

É uma maneira de visualizar os dados, entender como uma database se organiza e o que significa para o presente sem necessariamente relacioná-la com padrões passados ou futuros.

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Análise diagnóstica

Enquanto a análise descritiva busca detalhar uma base de dados, a análise diagnóstica tem como objetivo compreender de maneira causal (Quem, Quando, Como, Onde e Por que) todas as suas possibilidades. Se uma empresa executa uma ação de marketing, por exemplo, a análise diagnóstica é o caminho mais curto e eficiente para que os profissionais avaliem os impactos e o alcance dessa ação após sua realização.

Como uma espécie de relatório expandido, quando feita em uma base de dados volumosa, esse tipo de análise permite ainda entender a razão de cada um dos desdobramentos das ações adotadas e, a partir disso, mudar estratégias ineficazes ou reforçar as funcionais.

Big Data Analytics opera de várias formas diferentes. Os dados, sozinhos, não podem fazer nada. Quem os analisa é responsável por aplicá-los da melhor maneira possível. Cada tipo de análise tem seu próprio escopo e sua própria finalidade. Por isso é preciso compreendê-las bem.

Se você ainda tem alguma dúvida sobre os tipos de análise de Big Data, deixe seu comentário!

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