• 
• 
• 
  • Big_Data

Quais os tipos de análise no Big Data?

Para a utilização do Big Data de maneira estratégica, é preciso organizar e entender a fundo o contexto que cada informação pode apresentar. Para isso, a análise de dados (ou “data analytics", termo utilizado também em inglês) é muito importante. Realizada por um pesquisador, ela serve para extrair as informações mais relevantes para determinado cenário, por meio de pesquisas qualitativas (avaliam as informações por meios de respostas textuais e discursivas) e quantitativas (trabalham com respostas objetivas para serem traduzidas numericamente). Além de ser base para se tirar conclusões a respeito de fatos e comprovar, ou não, suposições e hipóteses.

Os tipos de análise são:

• Descritiva:
Utilizado com mais frequência, esse tipo de análise é realizado com procedimentos e técnicas de estatística descritiva, onde o pesquisador relata as informações como de fato acontecem, tendo como base os dados reais.

• Prescritiva
: É indicada para fazer simulações e prever comportamentos, com o objetivo de pautar decisões em relação ao futuro.

• Preditiva
: Por meio dela montam-se modelos e fórmulas que possam antecipar resultados. É possível criar um padrão que explique uma situação e ajude a prever efeitos.

• Diagnóstica:
Usada, em grande parte, para detectar causas e/ou comportamentos de um fenômeno.

Big Data e a importância para as empresas

O Big Data ajuda a lidar com diversas atividades de negócios, indo da experiência do cliente até a análise avançada dos dados. Desenvolvimento de produtos, manutenção preditiva, governança, machine learning, eficiência operacional e promoção de inovação, são exemplos de ações que são facilitadas pelo uso de Big Data.

As empresas, com o Big Data, passaram a prever demandas com mais facilidade e agilidade. A antecipação de tendências, a potencialização da área de marketing e a contratação de serviços na nuvem também são fatores facilitados pelo grande volume de dados.

Setor de energia e a gestão do Big Data

Para o setor de energia, que sempre movimentou muitos dados e informações, no passado, abastecer essa grande demanda era uma função complexa. Com as inovações dos últimos anos do Big Data, esse papel se tornou mais fácil, mais frequente e, cada vez mais, com qualidade. As empresas desse mercado empregam tecnologias inteligentes aos seus serviços e nas suas rotinas. Além do uso de soluções com analytics, sensores inteligentes, tecnologias de machine learning e planejamento de comunicação e distribuição de energia por meio das Smart Grids, são bons exemplos do setor.

A Iberdrola, controladora da Neoenergia, possui no Qatar (Oriente Médio), o Centro de Inovação da Iberdrola, um local de referência a nível mundial, que tem como objetivo constituir as bases para a “energia digital”, desenvolvendo soluções digitais inovadoras para a integração de energias renováveis, redes inteligentes e eficiência e conservação energética.