Tipos de Big Data Analytics

Como vimos em postagens anteriores, Big Data Analytics consiste no uso de grande volumes de dados para fazer análises estratégicas e resultar em decisões mais viáveis de acordo com os objetivos da empresa ou pessoa que o utiliza. Entretanto, a análise que será feita irá depender obviamente do objetivo que o utilizador o tenha. Diante disso, o Big Data se divide em tipos de análises que reforçam a estratégia a qual deve ser usada quando se estiverem com os dados em mãos e como o algoritmo deve ser feito tendo isso em mente.

1.Análise Preditiva
Como o próprio nome diz, o objetivo é trazer uma previsão utilizando-se das informações presentes. Não tão diferente do que a história faz, nos conta erros do passado para não serem repetidos no futuro. No caso para o algoritmo, se torna mais complexo que isso, pois analisa cada situação de forma única a fim de descobrir um padrão para o futuro.
Exemplo: A Netflix quando se utiliza da ferramenta de recomendação de filmes está fazendo uma previsão (que o filme irá te agradar) utilizando os dados formados por você como usuário (filmes favoritados, filmes assistidos, nomes escritos na barra de pesquisa).

2.Análise Prescritiva
A forma a qual ela age não é tão diferente da preditiva, sua diferença está no fato de que na preditiva a decisão futura já é tomada assim que encontrada. Já na prescritiva, são mostrada as inúmeras possibilidades de cada decisão e apresentadas as consequências de cada uma delas.
Exemplo: Considere uma empresa de sapatos que está prestes a tomar a decisão de parar de vender alpercatas de alguma cor, porém não sabe qual. O analista irá mostrar que irá acontecer com as vendas caso ele pare de vender a vermelha, pois ela possui um percentual tal de vendas, a azul, amarela, entre outras.

3.Análise Descritiva
É uma análise voltada para o agora, que mostra o andamento atual de uma empresa, podendo funcionar, por exemplo, como uma descrição do desempenho
Exemplo: A GE Healthcare se utiliza de Big Data para relacionar prontuários médicos, receitas, exames e sintomas relatados para criar um gráfico que associa todos esses dados para indicar qual sintoma acaba inclinando tal doença e apresentando a predominância por sexo e idade.

4.Análise Diagnóstica
De maneira análoga a um diagnóstico médico, analisa os sintomas e ações que levaram a doença. Aplicando-se, como um mapeamento e apontamentos que classificam uma ordem de acontecimentos que resultaram em uma situação X da empresa.
Exemplo: Uma empresa decresceu drasticamente suas vendas. O diagnóstico irá mostrar os funcionários que venderam menos, os produtos que por falta decrescem as vendas, qual sede anda vendendo menos para causas tal queda percentual, e entre outras razões que possam ter gerado o ocorrido

Fontes:
Tipos de análise de Big Data

Por: Letícia Silveira Martins