Business Intelligence (BI) engloba uma variedade de ferramentas e métodos que podem ajudar as organizações a tomar melhores decisões, analisando seus dados. Portanto, a análise de dados se enquadra no BI. Big Data, se utilizado para fins de Análise, também se enquadra no BI.

Digamos que eu trabalho para o Centro de Controle de Doenças e meu trabalho é analisar os dados coletados de todo o país para melhorar nosso tempo de resposta durante a estação da gripe. 

Suponha que queiramos saber sobre a propagação geográfica da gripe no último inverno. Executamos alguns relatórios de BI e isso nos diz que o estado de Nova York foi o que teve mais surtos. Estes tipos de consultas examinam eventos passados, são mais amplamente utilizados, e se enquadram na categoria de Análise Descritiva.

Agora, acabamos de adquirir uma ferramenta de visualização interativa e estou olhando para o mapa dos Estados Unidos retratando a concentração de gripe em diferentes estados para o último inverno. 

Clico em um botão para exibir a distribuição da vacina. Lá está; detectei visualmente uma correlação direta entre a intensidade do surto de gripe com o embarque tardio de vacinas. Notei que os embarques de vacinas para o estado de Nova Iorque foram atrasados no ano passado. Isto me dá uma pista para investigar melhor o caso a fim de determinar se a correlação é causal. Este tipo de análise se enquadra em Diagnostic Analytics (descoberta).

Passamos à fase seguinte, que é a Análise Preditiva. PA é o que a maioria das pessoas no setor chamam de Análise de Dados. Ela nos dá a probabilidade de resultados diferentes e é orientada para o futuro. 

Os bancos americanos têm usado para coisas como a detecção de fraudes. O processo de destilação de inteligência é mais complexo e requer técnicas como a Modelagem Estatística. 

Voltando aos nossos exemplos, contrato um Data Scientist para me ajudar a criar um modelo e aplicar os dados ao modelo, a fim de identificar as relações causais e correlações, pois elas estão relacionadas com a propagação da gripe para o inverno de 2013. Note que estamos agora tomando decisões sobre o futuro.

Posso usar minha ferramenta de visualização para brincar com algumas variáveis como demanda, taxa de produção de vacinas, quantidade… para ponderar os prós e os contras das diferentes decisões, na medida em que preparo e enfrento os problemas potenciais nos próximos meses.

A última fase é a Análise Prescritiva, que consiste em integrar nossos modelos de previsão experimentados e verdadeiros em nossos processos repetíveis para produzir os resultados desejados. 

Um sistema automatizado de redução de risco baseado em dados em tempo real recebidos dos sensores em uma fábrica seria um bom exemplo de seu caso de uso.

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Finalmente, aqui está um exemplo de Big Data: suponha que estamos em dezembro de 2018 e que este seja um ano ruim para a epidemia da gripe. Uma nova cepa do vírus está causando estragos, e uma empresa farmacêutica produziu uma vacina que é eficaz no combate ao vírus. Mas, o problema é que a empresa não consegue produzi-las com rapidez suficiente para atender à demanda. Portanto, o governo tem que priorizar suas remessas.  

Atualmente o governo tem que esperar um tempo considerável para reunir os dados de todo o país, analisá-los e tomar medidas. 

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O processo é lento e ineficiente. O que se segue inclui os fatores que contribuem. Não ter sistemas de computador suficientemente rápidos para coletar e armazenar os dados (velocidade), não ter sistemas de computador que possam acomodar o volume dos dados que chegam de todos os centros médicos do país (volume), e não ter sistemas de computador que possam processar imagens, ou seja, raios-X (variedade).

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A tecnologia do Big Data mudou tudo isso. Ela resolveu o problema de velocidade-volume-variedade. Agora temos sistemas de computador que podem tratar de Big Data. O Centro de Controle de Doenças pode receber os dados de hospitais e consultórios médicos em tempo real e o Software de Análise de Dados que se encontra no topo do sistema informático Big Data pode gerar itens acionáveis que podem dar ao Governo a agilidade de que ele precisa em tempos de crise.

Published On: novembro 24th, 2021 / Categories: Uncategorized /

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