Como a análise preditiva afeta o big data

O big data é cada vez mais usado pelas empresas para criarem ações personalizadas e melhorar a experiência do cliente ou para que líderes possam tomar decisões fundamentadas. A análise preditiva pode levar isso bem além.

Em vez de só observar dados, a análise preditiva faz uma previsão com base nas informações apresentadas, um grande passo para qualquer empresa. Veja como a análise preditiva pode afetar o big data no futuro:

Uso de análise preditiva

A análise preditiva pode ser usada, por exemplo, antes do lançamento de um produto. Com a tecnologia, uma empresa pode prever com maior precisão o sucesso ou fracasso de um produto. Prever eventos que aconteceriam depois de muito tempo é um grande passo para as empresas. Considere, por exemplo, uma empresa de cursos online que quisesse lançar um novo produto: como já sabe quantas pessoas comprariam, poderiam planejar o lançamento com base em um número de possíveis novos usuários.

Big data tem limites

Hoje as empresas têm mais acesso a dados como nunca antes. Uma empresa de varejo pode coletar milhões ou até bilhões de dados de clientes. Se olhar para os dados de apenas um cliente, provavelmente não verá nada, mas se observar uma grande quantidade de dados poderá determinar algumas tendências.

Limites do big data e da análise preditiva

Embora seja ótimo identificar tendências, o big data tem alguns limites. Apesar de fornecerem base para que líderes possam tomar decisões melhores, a análise preditiva é capaz de elevar o big data, permitindo que os dados possam, de fato, projetar o que vai acontecer.

Os resultados, porém, não são de “inteligência artificial”. Isso significa que, se os dados falhos são considerados pelo sistema, uma decisão falha será tomada. Por isso, é essencial que as empresas se certifiquem da precisão dos dados para garantir os melhores resultados.

Com Smart Data Collective

Conheça sete mudanças radicais que estão chegando em TI

Recentemente, durante um evento, o vice-presidente do Gartner, Daryl Plummer, pintou um cenário cheio de robôs, máquinas inteligentes e novos hábitos mobile para os próximos cinco anos. Confira as tendências de TI para que os CIOs e profissionais da área precisam estar preparados.

Internet das Coisas vai dar trabalho

Em 2018, cerca de 6 bilhões de “coisas” conectadas vão exigir suporte. Esses dispositivos desempenham tarefas cada vez mais complicadas e CIOs e times de TI terão de tratá-los como seus clientes. Uma indústria focada em atender “coisas” deve surgir.

Softwares autônomos fora do controle humano

Em 2020, softwares autônomos vão participar de 5% de todas as transações econômicas. As máquinas inteligentes tomarão decisões tão rapidamente que não seremos capazes de acompanhar e checar o que é decidido, apenas aceitar, esperar que estejam fazendo um bom trabalho e responder caso algo dê errado.

Chefes robôs

Em 2018, mais de 3 milhões de profissionais terão chefes robôs. Ordens automatizadas e controle de tráfego logo serão uma realidade em transportes. Outra possibilidade é o uso de inteligência artificial (IA) para entender emoções e gerenciar humanos.

Vandalismo digital

Sistemas conectados oferecem mais oportunidades de ataque. No fim de 2018, 20% dos prédios inteligentes vão sofrer vandalismo digital. Logo empresas terão de pensar em como proteger a infraestrutura de TI dos perigos que podem chegar por um apontador de lápis inteligente, por exemplo.

Empresas terão menos empregados e mais máquinas inteligentes

Em 2018, metade das empresas que mais crescem terá menos empregados e mais máquinas inteligentes. Isso não significa que haverá demissões, mas que o número de máquinas dando suporte aos funcionários vai aumentar.

Reconhecimento de face e voz

No fim de 2018, assistentes digitais vão reconhecer pessoas por rosto ou voz em diversos canais. Atualmente, o Windows 10 já permite usar o rosto como senha, por que não poderíamos aplicar essa mesma tecnologia a outros dispositivos, desde computadores pessoais até máquinas de uso corporativo?

Falhas de segurança na nuvem

Em 2020, 95% das falhas de segurança na nuvem serão causadas pelo cliente. Por mais que seja segura, as pessoas ainda são o elo fraco na infraestrutura de segurança. Por isso, soluções para proteger o Active Directory e a nuvem, bem como políticas de segurança claras, continuarão sendo essenciais, independente da proteção oferecida pelo provedor da nuvem.

Os principais riscos, como vazamento de dados, perda de dados, compartilhamento indevido de senhas ou até a falta de recursos de segurança para gerir informações na nuvem, já existem e as empresas podem recorrer a várias soluções efetivas para segurança na nuvem para manter seus ativos protegidos.

O Cloud Security da PROOF oferece às empresas estratégias que asseguram a segurança dos dados contra os principais riscos da nuvem e pode ser integrado a outros serviços de segurança da informação do PROOF, como o MSS PROOF e o B-SOC.

Com Information Week

Analytics as a Service facilita acesso ao business analytics

O business analytics assumiu um papel estratégico tão importante que evoluiu de uma atividade puramente de TI para uma atividade essencial para os negócios, tocando em várias funções como marketing, vendas e RH. Como resultado dessa mudança, há um foco crescente em aumentar a velocidade de geração de insights, bem mais que no desenvolvimento de plataformas ou tecnologias.

Com isso, o número de empresas que oferecem Analytics as a Service por meio de plataformas baseadas na nuvem cresce a cada dia.

Business analytics ao alcance de todos

O objetivo de uma estratégia de análise de dados é entregar insights e tornar as decisões baseadas em dados mais rápidas que a da concorrência. No entanto, nem todas as empresas têm os recursos necessários para cultivar essa habilidade internamente.

Os serviços de analytics baseados na nuvem permitem que as empresas passem mais tempo analisando e gerando insights e menos se preocupando com a administração de hardware e software. Antes dos serviços na nuvem, data warehouses e projetos de business intelligence significavam meses em aquisições de hardware e software, customizações e implementações.

Democratização da ciência de dados

Infraestrutura de big data e analytics oferecidos as a service são responsáveis por catalisar a adoção do big data nos negócios. A facilidade proporcionada pelo analytics as a service significa que praticamente qualquer tipo de usuário pode começar a experimentar os benefícios do big data para responder questões como “quais são nossos clientes mais rentáveis?” ou “quais funcionários provavelmente vão pedir demissão?” ou “como devemos priorizar o trabalho de manutenção?”.

Além disso, serviços de analytics baseados na nuvem oferecem mais uma série de benefícios, como a utilização de uma infraestrutura subjacente para capturar dados de uma grande variedade de fontes, como bases de dados SQL, nuvens públicas, aplicações mobile e outras.

O avanço das redes sociais e o significativo aumento de informações rovenientes de diversas fontes faz com que os dados localizados no ambiente interno das organizações, em seus servidores, não sejam suficientes para elaboração de análises que possam proporcionar diferenciais competitivos.

As soluções de business analytics e de big data oferecidas pela PROOF são reconhecidas no mercado como sendo inovadoras, de tecnologia avançada e enorme potencial de crescimento e retorno para seus clientes. Em parceria com a Splunk, oferecemos ao mercado o serviço de analytics as a service, gerando inovação e redução de custos de forma inteligente.

Segurança da Informação nas empresas está amadurecendo

As práticas de governança de segurança da informação estão amadurecendo, de acordo com o instituto de análise Gartner.

Essa foi uma das principais descobertas de uma pesquisa feita com mais de 900 empresas (todas com pelo menos 100 funcionários e receita anual de, no mínimo, US$ 50 milhões) em sete países.

De acordo com Tom Scholtz, vice-presidente do Gartner, o aumento da consciência sobre o impacto dos riscos dos negócios digitais e os altos níveis de visibilidade recebidos pelos incidentes de segurança estão tornando os riscos em TI um assunto dos executivos.

Mais de 70% dos entrevistados indicaram que o gerenciamento de riscos influencia decisões dos executivos.

Isso também reflete um foco crescente nos riscos de TI como uma parte da governança corporativa.

 

Gerenciamento de Segurança

De acordo com o Gartner, a natureza das linhas de subordinação das equipes de segurança da informação é um dos atributos chave para uma governança efetiva.

O estudo mostrou que 38% dos entrevistados indicaram explicitamente que o profissional mais sênior responsável pela segurança da informação responde para fora do departamento de TI.

As razões primárias para estabelecer esse tipo de estrutura de subordinação são melhorar a separação entre a execução e a fiscalização, aumentar a participação corporativa na segurança da informação e quebrar o mindset existente entre funcionários de que segurança é um problema de TI.

Segundo o Gartner, as empresas reconhecem cada vez mais que a segurança deve ser gerenciada como uma questão crítica para os negócios, e não apenas um tema operacional de TI.

Há também uma compreensão crescente de que os desafios em cibersegurança vão além do tradicional “reino” de TI e chegam a outras áreas como tecnologia operacional e internet das coisas (IoT).

 

Apoio a programas de Segurança da Informação

Outra descoberta chave da pesquisa é que aumentou o apoio de níveis mais altos da liderança aos programas de segurança.

Quase dois terços dos entrevistados indicaram que recebem patrocínio e apoio de lideranças de fora do departamento de TI para programas de segurança da informação.

Em 2014, a proporção ainda era de 54%.

O patrocínio de CEOs e outros executivos, no entanto, permanecem constantes (30%), enquanto os patrocínios de comitês de direção subiram de 7% para 12%.

Para Scholtz, o apoio de executivos seniores a programas de segurança da informação é fundamental.

Sem eles, há poucas chances de o programa obter apoio do resto da empresa.

 

Como conscientizar usuários da sua importância 

Um estudo feito em 2013 pelo Instituto Ponemon, em parceria com uma empresa de segurança de TI, comprovou que 64% dos vazamentos de dados ocorrem por negligência humana ou erros de sistema.

A mesma pesquisa ainda mostrou que o custo médio de um incidente com violação de sistemas é de impressionantes R$ 2,64 milhões.

Muito além do valor, em alguns casos, a empresa chega a pagar a fatalidade com o comprometimento de sua própria sobrevivência, o que reforça a necessidade de concentrar atenção total às políticas de segurança da informação. 

O levantamento acima não deixa dúvidas de que de nada adianta investir milhões em tecnologias de segurança de dados sem um esforço paralelo para mudar a cultura da organização.

Diversos gigantes do mercado mundial já perceberam isso e, em alguns casos, levaram essa questão ao limite (como é o caso da Grendene, que chegou a transferir a responsabilidade da segurança de TI para o RH!).

Não entendeu? Vamos te explicar o porquê. 

 

Segurança da informação & gestão de pessoas: o case da Grendene

Uma política de segurança da informação deve ser complexa o suficiente para proteger todos os dados críticos da empresa, mas simples o bastante para que possa ser compreendida por todos os seus colaboradores.

É essencial, portanto, que todos façam parte da batalha contra ações virtuais maliciosas. Do contrário, todas as mais modernas soluções de segurança serão inócuas. 

A Grendene, uma das maiores fabricantes mundiais de calçados, percebeu — através de estudos como os citados acima — que o ponto crítico nas disseminações de cavalos de Troia, spywares, worms e ações de phishing no ambiente virtual das empresas estava na própria imprudência de seus funcionários.

Partindo dessa premissa e sabendo que o RH é a área competente para treinar e gerenciar o capital intelectual a favor da organização, seu CIO entendeu que o mais inteligente seria transferir a SI para a tutela da área de pessoal (a TI ficaria encarregada apenas da parte técnica da segurança, como a implementação de sistemas).

Tal iniciativa se mostrou (apesar de soar excêntrico à primeira vista), extremamente benéfica à organização! 

Ações do dia a dia que mostram a relação entre violação de dados corporativos e negligência humana 

  • Clicar em links suspeitos (mesmo após redirecionamento de páginas para alertas de risco); 
  • Deixar senhas expostas em bilhetes de fácil acesso e visualização; 
  • Criar senhas óbvias e de fácil dedução; 
  • Não instalar um patch de atualizações de SO ou de aplicativos, sob o pretexto de que isso tornaria seu PC mais lento; 
  • Muitas redes corporativas são infectadas a partir da “importação” de vírus por meio de pen-drives externos, inseridos nos computadores da empresa de forma irresponsável. 

Entre muitas outras ações “suicidas” que nascem dentro da dinâmica da própria equipe. 

 

Preciso conscientizar meus funcionários. Por onde começo? 

O trabalho de disseminação da responsabilidade como valor supremo no uso dos recursos computacionais da empresa deve envolver, especialmente, os departamentos de TI, Gestão de Pessoas e Comunicação, da seguinte forma: 

  • A área de tecnologia da informação deve ficar encarregada de atualizar-se e implementar os melhores sistemas do mercado em segurança de dados e proteção contra fraudes
  • A Gestão de Pessoas fica responsável pela elaboração de treinamentos, palestras, workshops e dinâmicas de grupo, que tragam para a realidade de funcionário a importância de atentar-se aos princípios de SI. 
  • Pesquisas de conhecimento devem ser aplicadas a todos os funcionários periodicamente, a fim de fornecer feedback para elaboração de novos treinamentos por parte do setor de recursos humanos. 
  • A mesma área também pode encabeçar a elaboração de um manual, um guia de procedimentos sobre o assunto. 
  • Uma sugestão interessante é nomear um responsável de cada área como “missionário” dos valores ligados à segurança da informação. Essa posição (que pode ser rotativa) tem o objetivo de engajar os colaboradores e aproximá-los do assunto em seu dia a dia. 
  • O departamento de Comunicação da empresa tem também papel-chave nessa mudança de cultura organizacional, já que deve divulgar permanentemente, por meio de ações de endomarketing (SMS, banners, etc.), a necessidade de ter cuidados redobrados no acesso a páginas desconhecidas, utilização de mídias removíveis, etc. 

Quer continuar sabendo mais sobre a importância da SI nas organizações? Veja nosso EBOOK: O PAPEL DO CIO E DO CISO NO NOVO CENÁRIO DE SEGURANÇA.

Ah, e não se esqueça de compartilhar nosso conteúdo nas redes sociais, ok? Até a próxima! 

 

Conheça as vantagens do Analytics as a Service (AaaS)

Durante anos as empresas geraram, coletaram e armazenaram uma grande quantidade de dados. Agora, os departamentos de TI têm sido cobrados não só pelo armazenamento das informações, mas também por uma infraestrutura capaz de analisá-los de maneira eficiente. Infelizmente, no entanto, nem todas as empresas contam com servidores para lidar com as características do big data.

A nuvem veio para dar uma das maiores contribuições na resolução desse problema, com a adoção do modelo de Software as a Service (SaaS) por vários fornecedores.

A tecnologia de Analytics as a Service (AaaS) combina os aspectos “on demand” da computação na nuvem com a democratização da informação possibilitada pelas ferramentas de analytics de big data. As ferramentas de AaaS têm se mostrado cada vez mais importantes para que as empresas se mantenham competitivas no mercado global.

Mais facilidade e segurança

Seguindo o modelo “as a Service”, as ferramentas de AaaS permitem que os departamentos de TI não tenham de comprar uma infraestrutura e nem se preocupem em configurar nada. A tecnologia elimina as tarefas manuais dos profissionais de TI que antes inibiam o uso de ferramentas de análise de big data.

O AaaS ainda ajuda a reforçar a segurança, a privacidade e os controles de compliance, ajudando a TI a reduzir significativamente os custos e os riscos de segurança, ao mesmo tempo que aumenta a satisfação e a produtividade.

Mais rapidez nas informações

A tecnologia ajuda a aumentar os níveis de satisfação e produtividade garantindo mais rapidez no acesso às informações. Com ferramentas de AaaS é possível dar mais poder de conhecimento aos funcionários, garantindo a eles acesso personalizado a informações gerenciadas de maneira central.

Isso ajuda a diminuir os delays enfrentados por cientistas de dados, profissionais de business analytics e outros consumidores de informação e, ao mesmo tempo, permite que os colaboradores explorem informações de maneira mais interativa, gerando insights ricos mais rapidamente.

Quando os analistas precisam de dados, podem simplesmente acessar um portal na web e requisitar um arquivo com informações personalizadas retiradas de uma data warehouse. Com acesso autorizado, é possível usar qualquer ferramenta de visualização e exploração para analisar os dados.

Em uma economia voltada para a informação, empresas que dão poder à sua equipe para que tenham acesso rápido às informações têm uma vantagem clara.

A PROOF, em parceria com a Splunk, oferece ao mercado o serviço de Analytics as a Service, combinando as funcionalidades da computação on demand da nuvem com a democratização da informação trazida pelo big data.

Gerenciamento de logs impulsiona o uso de big data

De acordo com um estudo divulgado pelo SANS Institute em junho deste ano, empresas que adquiriram soluções de big data estão mais suscetíveis a usá-las para gerenciar logs. Esse uso foi seguido de perto por arquivamento de dados, armazenamento de dados operacionais, análises avançadas, descobrimento e pesquisa.

A pesquisa foi feita com mais de 200 profissionais de TI, segurança e compliance, mais de metade das 55% das organizações que implantaram projetos de big data usam a tecnologia para gerenciar logs. Além disso, daqueles que planejam implantar big data nos próximos dois anos, 58% disseram que o gerenciamento de logs é uma prioridade.

Dados de logs, alertas de intrusão e outros tipos de informações relacionados a segurança são o uso perfeito para sistemas de big data. Os volumes são grandes, as informações vêm em vários tipos de dados e chegam em alta velocidade.

Abordagens tradicionais para coletar essas informações fariam com que os analistas levassem dias, ou até semanas, para compilar todos os dados antes de começar a analisar um incidente de segurança. O big data não é apenas uma opção de plataforma escalável para coletar dados com bom custo benefício, mas também oferece ferramentas de analytics para observar padrões sutis a longo prazo que podem passar despercebidos por abordagens tradicionais baseadas em regras e assinaturas.

Preocupação com a segurança

A pesquisa ainda perguntou sobre os tipos de dado que eram armazenados nos sistemas de big data. Muitos se mostraram ser dados sensíveis de um ou outro formulário. O estudo mostra o nível de confiança que as organizações colocam em suas plataformas de big data.

Das empresas que implantaram tecnologias de big data, 73% usaram os dados para armazenar informações pessoalmente identificáveis, 64% para registros de funcionários, 59% para propriedade intelectual, 53% para informações de pagamento de cartão de crédito e 40% para dados de inteligência de segurança nacional.

Os próximos passos das empresas envolvem aumentar a segurança. Por exemplo, menos de 25% das empresas atualmente usam tokenização ou criptografia, mas entre 25% e 31% das empresas planejam implementar alguma forma de tokenização ou criptografia nos próximos 12 meses.

Quando se trata de controle de acesso, 45% das empresas com projetos de big data têm acesso baseado em cargo e cerca de 16% planejam adicioná-lo nos próximos 12 meses.

O Splunk é ágil em obter dados e fazer análises em tempo real. Isso, combinado com a expertise dos analistas da PROOF, permite identificar qualquer eventual brecha de segurança no seu ambiente. Entre os benefícios está a detecção de fraude. Com correlações em tempo real de qualquer anomalia detectada, é possível identificar rapidamente e gerar alertas de fraude, inibindo-a antes que ocorra.

Com CSO

Coloque a inteligência e os insights para trabalhar por meio da análise preditiva

Só os dados não são suficientes para resolver problemas corporativos. Sem profissionais que entendam como gerar inteligência por meio deles, todas as informações coletadas por uma empresa têm pouco valor.

Os dados são essenciais para a fundação de ativos de inteligência e insights valiosos. No entanto, é preciso juntar todos os pontos separados de dados e observá-los em relação um ao outro para obter um cenário claro dos desafios e das oportunidades. Isso é a inteligência. Por meio dela é possível, por exemplo, ver que um visitante do seu site trabalha para uma empresa que poderia ser seu cliente.

Por meio de dados e inteligência é possível gerar insights que levam a decisões melhores. Será possível enxergar padrões por trás de comportamentos de indivíduos e do mercado. Com isso, basta ajustar suas estratégias e táticas para responder às tendências.

Análise preditiva em ação

Dados, inteligência e insights são essenciais para otimizar budgets e melhorar o direcionamento de suas ações. Juntos, os três elementos formam uma espécie de fundação para a análise preditiva.

A maioria já sabe que para aproveitar as vantagens do big data é preciso começar com um grande estoque de dados de seus clientes, como compras recentes e padrões de uso. Com eles é possível desenvolver estratégias de venda e de marketing básicas, segmentar alvos com base em parâmetros gerais e criar perfis de compra.

No entanto, para ganhar verdadeira vantagem competitiva e maximizar o valor dos dados obtidos, é preciso reforçar a análise para criar modelos preditivos. É nessa parte que entram a inteligência e os insights.

Um modelo que incorpore gatilhos comportamentais é capaz de prever quais ações os indivíduos são mais suscetíveis a executar e em quais momentos. Com insights de nível avançado, as empresas podem aumentar retornos financeiros em suas unidades.

As soluções de business analytics da Splunk complementam tecnologias de business intelligence, oferecendo aos usuários novos insights de negócio a partir de dados de máquina. Arquitetos de dados podem utilizar as ferramentas Splunk para expandir o escopo dos dados que utilizam em suas análises, enquanto analistas de negócios podem utilizar a interface intuitiva da Splunk para criar strings de busca, dashboards e fazer análises mais aprofundadas.

Com Smart Data Collective

Como a análise preditiva é utilizada no mercado?

Todos os indivíduos deixam uma “trilha digital” de dados à medida que se movem no mundo virtual e físico. O nome desse fenômeno é “data exhaust”. Inicialmente, esse termo era usado para descrever o modo como a Amazon adotava técnicas de análise preditiva para sugerir itens aos seus clientes. A análise preditiva pode quantificar a possibilidade de uma pessoa em particular fazer algo, seja um upgrade no serviço de TV a cabo ou uma busca por emprego.

Esses dados podem antecipar comportamentos humanos. Dados preditivos são usados com base em grandes quantidades de informações indicativas atuais e antigas que possam ser coletadas de múltiplas fontes. Técnicas quantitativas podem ser implantadas para encontrar padrões valiosos em dados, permitindo que as empresas prevejam um comportamento provável de seus clientes e funcionários.

Aumentos (ainda que pequenos) na precisão dos dados de previsão podem levar, muitas vezes, a economias substanciais a longo prazo. Há muitas empresas que economizaram recursos significativos usando análise preditiva.

No entanto, big data e análise preditiva também têm levantado uma série de preocupações.

Apesar de os indivíduos tenderem a repetir regularmente seus comportamentos habituais, a análise preditiva não pode determinar quando e por que alguém decide mudar suas preferências no futuro. A possibilidade de eventos sem dados também não deve ser desprezada.

Muitos clientes são cautelosos ao dar seus dados devido a questões de privacidade. E quando a personalização se torna uma ameaça à privacidade do cliente? Muitas vezes, os avanços da tecnologia são mais rápidos que a legislação. Logo os legisladores não vão poder ignorar questões capazes de acelerar as preocupações relacionadas à privacidade.

Apesar das armadilhas, o mercado segue respondendo às demandas emergentes por soluções corporativas de TI.

Casos práticos de análise preditiva

Hewlett-Packard: a empresa já usou análise preditiva para reduzir as taxas de rotatividade. Por meio de dados, a empresa identificou funcionários prestes a deixar a organização e tomou medidas antecipadamente;

First Tennessee Bank: o banco usou análise preditiva para aumentar as taxas de resposta ao marketing, melhorando o alvo de suas ofertas a consumidores de alto valor.

Target: em 2012, os consumidores descobriram que a loja estava usando métodos quantitativos para prever quais clientes estavam grávidas.

Muitas empresas já têm ferramentas de business intelligence e data warehouses. As soluções da Splunk, fornecidas pela PROOF, complementam essas tecnologias oferecendo a seus usuários novos insights de negócio a partir de dados de máquina. As ferramentas de business analytics da Splunk permitem, entre outras ações, analisar e prever cenários a partir da análise de dados de qualquer momento passado.

Como business analytics transforma dados em insights

Dados que antes eram difíceis e caros de obter e manter estão rapidamente se tornando commodities na sociedade moderna e conectada. Empresas, por exemplo, podem agora obter dados de compra de seus clientes facilmente por meio de sistemas de ponto de venda de baixo custo e programas de fidelidade.

Essa é apenas uma das maneiras como clientes e empresas estão tornando os dados cada vez mais ricos. Outro exemplo é o uso de dados pelo Google para oferecer dicas proativas a seus usuários, como informações de direção e localização.

A grande quantidade de dados, além dos benefícios, vem com uma série de desafios. Felizmente, as ferramentas de business analytics são capazes de enfrentar as barreiras da abundância de dados quando colocadas nas mãos de bons profissionais. A tecnologia permite transformar dados em informações valiosas, com a capacidade de gerar insights que podem ser usados para importantes tomadas de decisão.

Confira alguns desafios enfrentados por empresas na transformação de dados em insights:

Limpeza dos dados

Um dos desafios iniciais associados à abundância de dados é a limpeza. Os dados coletados por uma empresa podem ser “sujos” no sentido de serem incompletos e imprecisos. Há uma série de técnicas de análise para limpar os dados identificando potenciais imprecisões e aplicando ou estimando valores ausentes. Só depois de limpos e organizados, os dados podem se tornar informações.

Valor da informação

O próximo desafio então é extrair valor das informações. As técnicas de visualização e estatística podem ser empregadas para apresentar e resumir informações de maneira sucinta. O objetivo do business analytics é revelar algum padrão ou tendência na performance dos negócios.

Padrões, como os sazonais, podem ser facilmente identificados por meio de técnicas de visualização. Isso é feito por meio da comparação de tendências em busca de correlações.

Mudanças no processo de decisão

Outro objetivo do business analytics é acrescentar valor ao negócio por meio de estratégias e decisões operacionais melhores. Tradicionalmente, as decisões em uma empresa são tomadas por meio de perguntas ao time de executivos, que então devem entender qual é a melhor estratégia para futuras mudanças.

O processo de tomada de decisão passa a envolver os profissionais e os resultados de estudos de business analytics, capazes de trazer noções completamente desconhecidas dos clientes. Trata-se de uma mudança de cultura, em que outros profissionais entendem o benefício de ferramentas de analytics e querem adquirir melhor entendimento das informações que baseiam as decisões.

Diferente do business intelligence tradicional, o business analytics oferece um modelo preditivo abrangente, que permite analisar informações de maneira mais rica, em tempo real, e gerar insights preditivos para o negócio. Com as ferramentas Splunk para business analytics, oferecidas pela PROOF, é possível obter informações de negócio em tempo real a partir de dados de máquina, complementar tecnologias de BI para obter insights precisos e muito mais.