Por Roberto Mariotto
Captar dados e armazená-los… Duas atitudes que fazem parte da realidade de grandes empresas de tecnologia há muito tempo. Isso porque, como guardiãs da vanguarda tecnológica da humanidade, estas empresas se deram conta muito antes de todo o resto do mundo de o quanto isso poderia trazer de valor.
Um breve estudo sobre os ciclos produtivos e cadeias de valor do inicio dos séculos XX e XXI já nos permite diagnosticar uma mudança drástica na relação oferta/demanda em escala mundial. Em um mercado competitivo, onde ter um diferencial é tão essencial que chega a beirar o óbvio, as empresas cada vez mais buscam maneiras de satisfazer seus clientes com seus produtos, atendimento, pós-vendas e todas as demais experiências de consumo.
Dentro desse contexto algumas empresas e nichos de mercado percebem que tem a necessidade de “evoluir em direção ao passado” prestando um atendimento pessoal digno dos tempos em que negócios não tinham escalas tão grandes e aqueles poucos e fiéis clientes. Voltando assim a ter de prestar um atendimento cada vez mais personalizado, transformando a efetividade de estratégias de marketing de larga escala em uma coisa questionável em alguns contextos. O que traz um novo grande paradigma de mercado para algumas empresas que tem seus produtos vendidos em escala… Elas agora precisam personalizar seu atendimento com uma granularidade extraordinária.
Mas o que isso tem a ver com captar dados? Simples… Duas palavras: Big Data
O livro do mês de Abril é: “Big Data: como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana” de autoria de Viktor Mayer-Schönberger e Kenneth Cukier. Não somente para os interessados em tecnologia e estatística, mas também para pessoas das mais diversas áreas este livro se mostra muito positivo no que tange aprendizado. Com um conteúdo de viés não técnico, em termos de programação e algoritmos, o livro é de fácil entendimento. Novamente, apresentando cases onde se aplicaram algoritmos de Big Data para solução de problemas, o livro mostra que esta ferramenta já faz parte de nossas realidades sem se quer percebermos.
A parte mais interessante do livro é a comparação entre os modelos estatísticos que utilizamos hoje, que envolvem critérios de amostragem, distribuições normalizadas, índices de confiabilidade e tantos outros quesitos técnicos e o quanto uma enxurrada de dados convertidos em informação pode ser mais efetiva em representar a realidade e, nos mais excêntricos casos… Prevê-la.
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Todo o suprassumo das análises preditivas, do dimensionamento de raio de ação de uma prestadora de serviços, identificação de focos de pandemias, tudo isso ao alcance de um click. Foi isso que aconteceu em um dos casos citado no livro, no qual o Google foi capaz de resolver um grande problema dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos Estados Unidos, que estavam com um gap de aproximadamente 14 dias na determinação do foco de uma epidemia de gripe. O que fazia com que, quando o plano de ação fosse colocado em prática, o foco da epidemia já tivesse se deslocado para outra região que demoraria outros 14 dias para ser identificada…
Com um algoritmo do Google que, em resumo, levou em consideração uma lista de palavras atreladas a sintomas de gripe, que quando pesquisadas no site de busca disparava um algoritmo que já identificava o local onde esta pesquisa tinha sido realizada. Seguido disto o programa já plotava no mapa do país todos os disparos permitindo assim dizer em que região se concentravam massivamente as pesquisas sobre sintomas de gripe. Trazendo por fim a resposta de onde estava o foco da epidemia e por onde ela estava se espalhando praticamente em tempo real.
As ferramentas de Big Data podem ser construídas nas mais variadas áreas e trazem, em termos estatísticos, uma confiabilidade muito mais eficiente, pois é possível atingir confiabilidades muito grandes com um esforço incrivelmente menor do que seria necessário em modelos estatísticos de amostragem tradicionais.
Big Data não é um livro técnico de TI, é um livro de fundamentos, cases e comparações.
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