Democratizando o Big Data com visualizador de dados




Tomadores de decisão e profissionais especializados são constantemente desafiados com problemas complexos de negócios. A maioria desses desafios emana do fato de que nós vivemos em um mundo atolado por dados e pouca orientação sobre como melhor usar esses dados e obter valor deles.


Afortunadamente, existem tecnologias para análise que oferecem recursos como interatividade ad-hoc, interfaces intuitivas para visualização de dados e mesmo “machine learning” (aprendizado por máquina) para resolver essas complexidades. Mais do que nunca, usuários corporativos se capacitam para interagir diretamente com seus dados, identificando padrões e melhor entendendo as causas por trás dos efeitos, para tomar decisões mais embasadas.


Um dos desenvolvimentos mais recentes é a integração de ferramentas de visualização de dados importantes, para oferecer aos usuários uma interface mais intuitiva para promover a compreensão a partir do Big Data. Essas plataformas fornecem aos usuários de qualquer nível de experiência uma interface visual para identificar oportunidades ou ameaças nos seus dados, antes do mercado – sem depender de TI para auxiliá-los.


Com um cenário de tecnologias de Big Data que muda rapidamente, do Hadoop à recente popularidade emergente do Spark, Data Discovery e tudo o mais que se enquadra no ecossistema de Business Intelligence, a necessidad analítica no Big Data nunca foi tão imperativa.


É fato que analisar Big Data pode ser complexo, especialmente com grandes volumes de dados de múltiplas fontes. As plataformas mais modernas oferecem uma variedade de recursos para que os usuários possam obter conhecimento a partir de grandes volumes de dados, como essas:


  • Análise preditiva, para ajudar a prever o desempenho futura a partir de dados históricos para aperfeiçoar decisões com base em situações passadas.

  • Análise de localização, para adicionar uma nova dimensão de geolocalização e mapeamento.

  • Análise de eventos para monitorar fluxos de dados ou eventos.

  • Análise de conteúdo para abordar dados não estruturados baseados em texto, para obter um quadro mais completo.

  • Aprendizado por máquina (machine learning), outro avanço poderoso em algoritmos avançados de análise, que facilitam a identificação e a modelagem de padrões complexos de dados, aprendendo iterativamente com os dados ao longo do tempo.


Recentemente, foram disponibilizadas ferramentas para descoberta visual de dados (visual data discovery) e analítica avançada para a comunidade Spark. Um conectorpara Spark SQL e a primeira integração no nível de máquina com o SparkR fornece aos analistas de dados e outros usuários de negócio uma forma flexível e fácil para visualizar e analisar largas quantidades de dados Apache Hadoop por meio de análise preditiva, geoespacial e baseada em eventos. Com isso, uma grande quantidade de usuários pode agora resolver por conta própria problemas analiticos maiores e mais complexos, usando visualização poderosa e funcionalidades de busca de dados.   


Um estudo com colaboradores conduzido pelo Mindlab International no The Sussex Innovation Centre concluiu que quando os dados são mostrados de forma mais visual, os funcionários apresentam 17% mais produtividade.


Para que as ferramentas de Data Visualization sejam adotadas pelos líderes e demais usuários da empresa, elas precisam ser simples de usar e acessadas facilmente.


Alguns executivos e colaboradores que não são tão técnicos podem ficar apreensivos em usar as ferramentas de visualização de dados sem a ajuda de TI, com receio que não tenham as competências necessárias para usá-las apropriadamente. Demonstrar para esses usuários como é fácil usar essas ferramentas, que utilizam interfaces simples de apontar e clicar, assim como visualizações ricas em detalhes e com interatividade, fará com que eles vejam valor no seu uso.


Um bom início do processo de adoção da ferramenta é mostrar como elas funcionam e como oferecem aos usuários melhores formas de entender e interagir com os dados. Demonstrações guiadas e interativas podem desvendar novos caminhos de interação com os dados, motivando a exploração de dados e a descoberta de respostas para os tomadores de decisão.



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