04 de fevereiro de 2014
por Rafael Castro
A definição do termo Analytics (Analítica) pode ser um pouco confusa devido à abundância de informações oriundas de consultorias especializadas, blogs e publicações técnicas. Jargões técnicos e euforias corporativas a parte, todos buscam seu lugar no sol e arriscam na definição do que é considerada uma nova tecnologia ou tendência.
Na verdade, não temos nada de novo em termos definição. A ciência e a estatística que sustentam a base dos modelos analíticos são as mesmas de anos atrás. O que vemos é a evidência para o que chamamos de Analytics (Analítica) proporcionada pelo boom do Big Data e novas opções de processamento de grandes volumes de dados via computação em nuvem alinhada à revolução dos dispositivos móveis e redes sociais.
O mesmo ocorreu com a indústria de Data Warehousing anos atrás, o qual o termo BI (Business Inteligence) foi aceito comumente no mundo corporativo para representar a integração de dados, qualidade e organização de dados, relatórios e alguns produtos de analítica (Mineração de Dados e Previsões). Neste contexto, a indústria de Business Inteligence amadureceu seus processos e metodologia para se tornar um ativo estratégico para a maioria das organizações.
Uma solução de Analytics (Analítica) é uma extensão da indústria de BI, pois quanto mais madura é a utilização de ferramentas de Business Inteligence, maior será o apetite por simulações e modelos de analítica preditivas.
Para um melhor entendimento podemos assumir o seguinte:
Business Inteligence: Data Warehouse, OLAP e Relatórios históricos.
Questionamentos: Como foi feito? O que aconteceu?
Analytics: Mineração de dados, estatística e visualizações para percepções em relação ao futuro.
Questionamentos: O que devemos fazer? O que pode acontecer?
É importante compreender o que uma solução de BI e Analytics podem entregar em termos de valor para o negócio. A maturidade da organização e o apetite por informações serão cruciais na definição da estratégia de implantação destas soluções.
Gostaria de entender o que foi feito historicamente em diversas perspectivas? Tenha uma solução de BI madura e consistente com a sua estratégia de negócio.
Gostaria de antecipar o comportamento de um cliente em um futuro próximo? Tenha uma base de dados histórica consistente para auxiliar na criação de conjuntos de dados de negócio tais como nomes, salários, vendas (data set) e defina sua estratégia para aquisição e processamento de dados não estruturados (Big Data).