O que é Analytics

Analytics

Com uma grande quantidade de dados disponível e ferramentas de TI muito avançadas, estamos em um momento propicio para aplicação de Analytics.  Ao contrario do que muitos pensam, não é só em negócios ou empresas que existem aplicações analíticas, existem aplicações em diversas outras áreas como esportes, saúde e governo. No final deste artigo você poderá se inscrever gratuitamente em um Congresso On-line (Conalytics) sobre Analytics, Big Data e Modelagem Estatística que estamos promovendo. Teremos muitas palestras que abordam aplicações práticos do tema.

 

Então, afinal o que é Analytics?

 

Analytics refere-se à habilidade de utilizar dados, análises e raciocínio sistemático para conduzir a um processo de tomada de decisão mais eficiente. Utilizar a inteligência analítica significa melhorar o desempenho em domínios fundamentais do negócio usando dados e análises.  Existem diversos tipos de análises que compõe o termo “Analytics”: Modelagem Estatística, Previsão (Forecasting), Data Mining, Text Mining, Otimização, Delineamento de Experimentos entre outras.

 

Os avanços na área de tecnologia da informação e o aumento da quantidade de dados disponíveis nos dão oportunidades sem precedentes de aplicar Analytics. Vamos primeiro olhar a questão dos dados e, em seguida, alguns exemplos de como as análises podem ser utilizadas para transformar dados em informações úteis.

 

O nosso mundo está repleto de mais e mais dados e o ritmo do crescimento de dados está se acelerando a cada semana. Aqui estão apenas alguns exemplos que ilustram esse fato:

 

1) E-mails são armazenados em bancos de dados corporativos e conversas telefônicas são digitalizadas e armazenadas.

 

2) Empresas e organizações estão criando grandes repositórios de dados, mantendo um registro digital de tudo o que está acontecendo, por exemplo, sistemas financeiros, sistemas de estoque, sistemas de vendas e RH.

 

3) A maioria das coisas que fazemos em um mundo digital deixa um rastro de dados. Por exemplo, nosso browser de internet registra o que estamos procurando e que sites que visitamos.

 

4) Estamos cada vez mais gerando dados usando sensores. Nossos celulares rastreiam a nossa localização e como estamos nos movendo.

 

5) Dispositivos que medem quantos passos andamos, as calorias queimadas, bem como o quão bem nós dormimos todas as noites.

 

6) Diversas fotos e vídeos agora são captados digitalmente. Cerca de 100 horas de vídeos são carregados para o YouTube a cada minuto e algo em torno de 200 mil fotos são adicionadas ao Facebook a cada minuto.

 

7) TVs inteligentes são capazes de controlar o que você está assistindo, por quanto tempo e até mesmo detectar quantas pessoas se sentam em frente à TV.

 

Pelo que você pode notar há uma explosão de dados acontecendo agora e todos esses dados são o combustível para análises e desenvolvimento de modelos estatísticos.

 

Além da grande quantidade de dados, a nossa capacidade de aplicar e analisar esses dados melhorou enormemente nos últimos anos. Podemos agora analisar grandes volumes de dados rapidamente de diferentes fontes. Analisar grandes conjuntos de dados é muitas vezes denominado como “Big Data” ou “Big Data Analytics”.

 

Vejamos alguns exemplos práticos de como as análises são aplicadas atualmente:

 

1) Esporte: Analytics é amplamente utilizado para melhorar o desempenho dos atletas e pessoas normais, assim como você e eu. Aqui estão alguns exemplos reais:

 

- Agora você pode obter uma bola de beisebol com mais de 200 sensores embutido que dá aos jogadores um feedback detalhado sobre o seu desempenho.

 

- Aplicativos de smartphones utilizam sensores para que você possa acompanhar e analisar o seu próprio desempenho em corridas, medir tempos parciais, calorias queimadas, etc.

 

- Ciclistas usam bicicletas que são equipados com sensores em seus pedais que coletam dados sobre cada impulso no pedal. Este tipo de dados fornece informações detalhadas sobre o desempenho atual e como melhorá-lo.

 

- No tênis, usamos um sistema que registra o desempenho do jogador fornecendo estatísticas em tempo real.

 

2) Saúde: Analytics estão transformando completamente a saúde. Dê uma olhada nos seguintes exemplos:

 

- Uma unidade hospitalar que cuida de bebês prematuros utiliza uma análise em tempo real com base em gravação de cada respiração e cada batimento cardíaco de todos os bebês em sua unidade. Em seguida, analisa os dados para identificar padrões. Com base na análise do sistema é possível prever infecções 24 horas antes de o bebê apresentar sintomas visíveis. Isso permite uma intervenção precoce e tratamento que é vital em bebês prematuros.

 

- Podemos utilizar análises para decodificar DNA humano em uma fração do tempo que costumava levar. Nós podemos prever mais precisamente probabilidades de contrair certas doenças, que por sua vez pode levar a ações de prevenção precoce. Podemos também personalizar melhores tratamentos para doenças como o câncer, porque o código de DNA vai dar aos médicos informações sobre as formas mais eficazes para o tratamento.

 

3) Amor: Existe um site em que seu fundador estudou milhares de casais e com base nas conclusões criou um modelo de análise preditiva que leva em conta vinte e nove diferentes variáveis ​​relacionadas com diferentes traços de personalidade, comportamentos e habilidades sociais. Desta forma é capaz de combinar pessoas com característica similares. Isso não significa que o relacionamento será um sucesso, mas é um bom começo…

 

4) Prevenção do Crime: o combate ao crime depende cada vez mais de análises para identificar e prever a atividade criminal. Veja estes exemplos:

 

- Empresas de cartão de crédito monitoram nossas transações em tempo real e detectam quaisquer transações “incomuns” e potencialmente fraudulentas para bloquear o seu cartão antes de qualquer perda maior.

 

- A polícia e as agências federais usam análise de dados para prever atividades terroristas.

 

- Muitas forças policiais nos EUA contam com sensores e análises para detectar automaticamente o som de tiros. Usando ferramentas que lhes permite responder a qualquer incidente de arma de fogo imediatamente, sem a necessidade de alguém para denunciá-lo. Na verdade, a utilização deste tipo de sensor demonstrou que 80% a 90% dos tiros nunca são relatados.

 

5) Empresas: Analytics são amplamente utilizados no mundo dos negócios. Pois ajudam as empresas a criarem estratégias para tomada de decisões mais eficiente e melhorar o desempenho. Aqui estão apenas alguns dos exemplos de negócios dos infinitos que eu poderia citar:

 

- Muitas empresas podem direcionar seus esforços de marketing por meio de análise de dados de compra. Informações de cartão de crédito ou cartão fidelidade podem ser utilizadas para identificar padrões de comportamento. Por exemplo, quando uma mulher fica grávida, seus padrões de compra mudam significativamente. Supermercados podem agora prever com muita segurança que uma mulher está grávida e direcionar propagandas relacionadas a bebês para esta mulher.

 

- Os varejistas podem usar Analytics para aperfeiçoar suas decisões. Tradicionalmente, as lojas analisam os itens que mais vendem para armazenar uma quantidade maior. Porém utilizando mais algumas análises, podemos ir mais além… Por exemplo, uma empresa identificou que um item de estoque  não vendia muito, mas muitas pessoas que vieram para comprá-lo foram grandes compradores de outros produtos. Portanto, era importante ter sempre este item em estoque.

 

- Empresas de logística utilizam análises para otimizar seu desempenho. Dados de sensores em seus caminhões lhes permite identificar a rota de entrega ideal (também levando em conta as previsões de tráfego e condições meteorológicas).

 

- Uma empresa líder de telecomunicações, desenvolveu modelos estatísticos para prever a satisfação do cliente e o potencial cancelamento de um cliente. Baseado em padrões de contato telefônico e texto foi capaz de detectar clientes mais propensos a cancelar seu contrato e se mudar para um concorrente Desta forma poderia priorizar ações preventivas evitando a perda do cliente.

 

Existem diversos exemplos de aplicações de Analytics, mas este artigo tem como objetivo dar uma visão geral das possibilidades da aplicação de Analytics, Big Data e Modelagem Estatística.

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