Big Data e Inteligência Analítica: o que são, mercado e áreas de atuação
Na era digital, com computadores e gadgets mais rápidos e poderosos, além de uma quantidade massiva de dados produzidos a todo instante na internet, a oportunidade para o uso da Inteligência Analítica e do Big Data, áreas que se correlacionam, é cada vez mais farta.
Publicado em 6 de abril de 2021
Na era digital, com computadores e gadgets mais rápidos e poderosos, além de uma quantidade massiva de dados produzidos a todo instante na internet, a oportunidade para o uso da Inteligência Analítica e do Big Data, áreas que se correlacionam, é cada vez mais farta.
No dia a dia, a inteligência analítica é importante na análise de dados, determinando riscos de crédito, desenvolvendo novos medicamentos, encontrando maneiras mais eficientes de fornecer produtos e serviços, prevenindo fraudes, descobrindo ameaças cibernéticas ou retendo os clientes mais valiosos. Assim, podendo ajudá-lo a entender sua organização pessoal – e o mundo ao seu redor.
O Big Data, por sua vez, trata-se justamente dessa quantidade volumosa de dados variados e complexos que crescem exponencialmente com o tempo e não podem ser gerenciados apenas por um software tradicional de processamento simples.
Assim, seja no cerne do negócio de multinacionais como Google, Starbucks ou o próprio Mc Donalds, seja oferecendo insights para áreas específicas como marketing e finanças de empresas de diversos segmentos, a inteligência analítica está presente.
Glossário
Mas, o que faz um profissional de Big Data e Inteligência Analítica?
O especialista em Big Data e Inteligência Analítica é o responsável por administrar grandes volumes de dados, focando na segurança, privacidade e velocidade. Ele atua no mercado de análise de dados de clientes particulares, startups ou grandes empresas.
Desta forma, este profissional torna-se dinâmico, já que pode explorar a análise de nichos de mercado ou processos e serviços oferecidos por grandes empresas, sempre visando proporcionar informações suficientes para uma boa tomada de decisão por parte dos contratantes.
Com isso, os desafios desta área são constantes, já que a quantidade e a velocidade com que os conteúdos são produzidos no mundo digital exige que as técnicas inteligentes de análise de dados sejam aprimoradas constantemente, principalmente na atuação de prevenção de fraude e na descoberta de ameaças digitais. Há, também, desafios com relação ao processamento do volume e diversidade dos dados, assim como necessidade de segurança e privacidade.
Áreas de atuação no mercado
Por ser um profissional dinâmico, quem optar por se especializar em inteligência analítica poderá trabalhar em áreas como:
- Risco de mercado: analisar perdas e ganhos de recursos investidos, brechas de segurança virtual e falhas de infraestrutura.
- Saúde: analisar dados na busca por melhorias em planos de saúde e na estruturação das informações médicas.
- Marketing: analisar o que os consumidores mais desejam para antecipar a estruturação de campanhas mais eficientes de acordo com o público-alvo.
- Processos operacionais: em uma empresa ou startup, por exemplo, a análise de informações irá auxiliar em todo processo de produção do produto, do time de Data Science ao time de vendas.
- Recursos Humanos: pode ser utilizado no processo de atrair e manter talentos, além de auxiliar no fluxo de admissão e demissão.
Métodos analíticos
Há três tipos predominantes de métodos analíticos utilizados por profissionais da área atualmente, cada um deles com um propósito diferente:
- Estatística descritiva
- Análise preditica
- Análise prescritiva
A primeira, conhecida como estatística descritiva, é o tipo mais antigo de análise. Este modelo irá ajudá-lo a entender o que aconteceu e o motivo. Isso porque ela é usada para descrever as características básicas dos dados em um estudo. Desta forma, fornecem resumos simples sobre a amostra e as medidas. Juntamente com a análise gráfica simples, eles formam a base de praticamente todas as análises quantitativas de dados.
Já a análise preditiva é uma das que mais tem ganhado destaque nos últimos anos. E um dos principais impulsionadores deste movimento é o desejo e a necessidade de prever o comportamento do consumidor. Com o avanço de softwares/hardwares e a ampla adoção de técnicas preditivas, como redes neurais, estão levando a análise preditiva para muitas organizações. Assim, ela usa dados históricos e algoritmos preditivos para ajudá-lo a determinar a probabilidade do que acontecerá em seguida.
Dos três métodos citados, a análise prescritiva é o mais novo, ou a grata novidade. Saber o que vai acontecer e saber o que fazer são duas coisas diferentes. Por isso, no contexto dos três métodos, ela responde à segunda pergunta, fornecendo informações sobre decisões ideais com base nos cenários futuros previstos. O segredo para a análise prescritiva é usar big data, dados contextuais e muita capacidade computacional para produzir respostas em tempo real.
Qual o perfil de um profissional dessa área e por onde começar?
Se você gosta de programação, matemática, raciocínio lógico, algoritmos e de resolver problemas, você é a pessoa certa para seguir carreira na área de inteligência analítica e big data. Gostar de desafios e de competitividade também pode ajudá-lo.
No vídeo a seguir, veja algumas dicas sobre como começar na área, mercado e carreira!
Outra dica essencial é ter habilidades pessoais como a de comunicação, já que seu trabalho de inteligência, depois de analisar os dados e estruturar o melhor plano de ação para o negócio, terá que ser transmitido de forma eficiente para os gerentes da empresa.
Mas, por onde começar? Bem, não há uma graduação específica para atuar na área. Há, porém, cursos que podem ajudá-lo a se tornar um profissional em inteligência analítica e big data. Abaixo, listamos duas opções:
Big Data
Muito se fala sobre Big Data, pouca gente, porém, tem conhecimento efetivo sobre o assunto. Desta forma, a trilha de aprendizagem de Data Science da Awari, cobre todos os conceitos em Big Data e seus principais frameworks, e irão auxiliá-lo nessa jornada de aprendizado.
Nele, você aprenderá, na prática, por meio de projetos reais e mentoria de cientistas de dados e analistas de grandes empresas do mercado, tudo o que você precisa para aprender a interpretar dados e tomar melhores decisões em seu ambiente de trabalho. Ao longo da jornada, você desenvolverá habilidades que são essenciais no cotidiano de um analista, como em:
- Machine Learning;
- Ferramentas SAS;
- Python;
- SQL e R;
- Data Mining;
- Infraestrutura de Big Data;
- APIs.
Ficou confuso? Neste artigo sobre os principais Termos em Data Science detalhamos a função de cada um deles 😉
Estatística
O curso Statistics 101 da IBM Cognitive Class aborda medidas básicas de estatística, probabilidade e visualização de dados. Este é um curso essencial para quem irá seguir carreira em inteligência analítica, pois fazer análises será grande parte do seu trabalho e por isso é importante aprender sobre estatísticas.
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