30 casos que mostram o impacto do big data no seu dia a dia

O big data é uma das mais promissoras tendências da tecnologia. Basicamente, ele consiste na coleta e análise de um grande volume de dados variados em alta velocidade....

(ALEXANDRE BATTIBUGLI)

Saulo Pereira Guimarães

13 de setembro de 2016, 16h53

1. Grandes ideias
1/31 (ALEXANDRE BATTIBUGLI)
O big data é uma das mais promissoras tendências da tecnologia. Basicamente, ele consiste na coleta e análise de um grande volume de dados variados em alta velocidade. Da IBM ao McDonalds, várias empresas já estão usando a novidade para atingir seus objetivos. Veja agora algumas iniciativas deste tipo.
2. Combater o câncer
2/31 (US National Cancer Institute)
Em parceria com um consórcio da área de saúde, a IBM está usando seu supercomputador Watson para escanear mutações genéticas e descobrir o melhor tratamento para cada tipo de câncer.
3. Medir inflação
3/31 (Arquivo)
Em São Francisco, a startup Premise paga 700 colaboradores que tiram fotos do preço e disponibilidade de alguns produtos nas prateleiras de 25 cidades na Ásia, América Latina (incluindo o Brasil) e Estados Unidos. Reunidos, os dados são usados para medir inflação.
4. Encontrar namorados
4/31 (Reprodução/Youtube/Schwarzkopf)
O OkCupid e outros sites de encontro já usam big data para identificar entre seus usuários cadastrados quais são aqueles que tem a maior chance de formar casais com potencial de dar certo.
5. Prever fim de namoro
5/31 (Laura Nubuck / Stock.xchng)
Um algoritmo no Facebook analisou 8,6 bilhões de conexões de 1,3 milhão de usuários do Facebook para aprender a prever quando um namoro está perto do fim.
6. Acabar com engarrafamentos
6/31 (Yasuyoshi Chiba / AFP)
A Prefeitura de Dublin fez um acordo com IBM e usou câmeras e GPS para monitorar trânsito da cidade a fim de evitar congestionamentos e a lotação de transportes públicos.
7. Analisar clima
7/31 (Getty Images)
Sensores em Birmingham medem índices que, enviados às centrais de meteorologia, ajudam na previsão do tempo.
8. Rastrear o lixo
8/31 (Rogério Montenegro)
O MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts, em inglês) convidou 500 moradores de Seattle a etiquetarem o lixo para estudo de logística que visava melhorar o fluxo dos detritos pela cidade.
9. Evitar suicídios
9/31 (Flickr / jasonahowie / CC)
O Durkheim é um projeto que acompanha redes sociais para detectar palavras e frases que caracterizem o autor como um potencial suicida.
10. Substituir currículos
10/31 (Flickr / Creative Commons / italian voice)
A Votorantim e outras empresas já estão substituindo a velha análise de currículos pela coleta e observação de dados publicados pelos candidatos sobre si em redes sociais e outros espaços da internet.
11. Detectar infartos
11/31 (Luke Walker / Stock Xchng)
Pesquisadores do MIT, da Universidade de Michigan, do Hospital Brigham de Boston e da Escola de Medicina da Harvard desenvolveram uma ferramenta que coleta e analisa dados para determinar com mais precisão a possibilidade de ataques cardíacos e até risco de morte em pacientes que já sofrem do coração.
12. Estipular preços
12/31 (Scott Eells / Bloomberg)
Nos EUA, sites como o Netflix, lojas, empresas aéreas já usam big data para estipular variações no preço dos produtos e serviços que oferecem
13. Desenvolver vacinas
13/31 (George Frey / Getty Images)
A Merck usa big data para colher dados que, reunidos e analisados, são usados para identificar padrões que ajudam no desenvolvimento de vacinas pela empresa.
14. Localizar startups
14/31 (Getty Images)
A Mattermark desenvolveu em parceria com a Bloomberg um mecanismo que usa o big data para prever quem está mais propenso a abrir uma pequena empresa num grupo de 1,5 milhão de pessoas que vive nas proximidades de Nova York.
15. Achar panes
15/31 (Divulgação)
Em parceria com a fabricante de equipamentos de mineração Thiess, a IBM desenvolveu um modelo que consegue prever quando as máquinas vão dar pane - o que permite que as empresas se adiantem e economizem em gastos com reparo.
16. Superar a dengue
16/31 (James Gathany / Wikimedia Commons)
A IBM desenvolveu um modelo que articula dados como chuvas, temperatura e acidez do solo para prever surtos de dengue e malária.
17. Entender o consumidor
17/31 (Getty Images)
Hoje, grandes redes como o Walmart usam dados recolhidos por sensores, redes sociais e outras fontes para entender tentar melhor como se comporta o consumidor e assim, atendê-lo melhor.
18. Eleger candidatos
18/31 (Jewek Samad / AFP)
Nas eleições de 2012, Barack Obama recolheu por 18 meses dados sobre seus eleitores na internet. Isso permitiu uma melhor compreensão dos interesses e preocupações do eleitorado e, provavelmente, o ajudou a ser reeleito presidente dos EUA.
19. Ver jogos de basquete
19/31 (Jamie McDonald / Getty Images)
Nos EUA, a NBA fez um acordo com a SAP e a Stats LLC para oferecer aos telespectadores de jogos de basquete estatistícas detelhadas dos times e jogadores do esporte.
20. Oferecer filmes
20/31 (Divulgação)
Hoje, o Netflix já usa dados de big data para indicar filmes para os usuários do site de acordo com suas preferências.
21. Promover Lady Gaga
21/31 (Getty Images)
Troy Carter, empresário da cantora Lady Gaga, é um apaixonado por big data. Não por acaso, a cantora conta com uma rede social própria para seus fãs criada por ele: littlemonsters.com. Um dos objetivos do site é identificar e atender as preferências dos fãs da cantora.
22. Gerir cidades
22/31 (Wikimedia / Mario Roberto Duran Ortiz)
No Rio de Janeiro, o Centro de Operações reúne dados recolhidos por câmeras e outros suportes afim de mapear a cidade e apontar locais com problemas - que são repassados a 30 órgãos públicos que podem solucioná-los.
23. Fornecer iogurte
23/31 (Getty Images)
A Danone vem usando modelos da IBM baseados em big data para organizar da melhor maneira o fornecimento de seus produtos nos EUA.
24. Vencer prêmios
24/31 (AFP)
Em 2011, ficou famoso o desafio no qual o supercomputador da IBM Watson venceu o Jeopardy, jogo de perguntas e respostas da TV americana. Quando foi construído, o Watson exigiu 10 gabinetes - o que dá uma ideia de sua capacidade de processar dados.
25. Poupar tempo
25/31 (Chris Hondros / Getty Images)
Nos EUA, o uso de dados de big data pela rede de lojas Macys permitiu que caísse de 27h para 1h o tempo necessário para rever o preço dos produtos à venda na cadeia.
26. Ganhar dinheiro
26/31 (Davis Turner / Getty Images/Exame)
Por meio do programa BankAmeriDeals, Bank of America devolve a seus clientes parte do dinheiro gasto em compras feitas com cartões de crédito e débito do banco. A vantagem é oferecida pelo banco de acordo com a análise de dados de compras passadas de seus clientes.
27. Vender lanches
27/31 (Getty Images)
O McDonalds usa big data para aprimorar seu atendimento no drive-thru, contabilizando e relacionando informações ligadas a este tipo de serviço para torná-lo mais eficiente.
28. Atender melhor
28/31 (Reuters / Andrew Winning)
O Bank of America registrou um ganho de produtividade e economizou cerca 15 milhões de dólares após descobrir que funcionários que conversavam mais atendiam mais rapidamente (e assim, deixá-los conversar).
29. Evitar fraudes
29/31 (Daniel Acker / Bloomberg)
Em parceria com a Accenture, uma grande operadora de celular brasileira (que a Accenture não conta qual é por razões contratuais) desenvolveu um sistema baseado em big data voltado para a indústria financeira. Ao informar dados relativos à localização de smartphones, a novidade pretende inibir as fraudes nas compras com cartão.
30. Espionar pessoas
30/31 (Bobby Yip / Reuters)
Em 2013, Edward Snowden revelou a existência na NSA do X-Keyscore, que captura todo o conteúdo que trafega na conexão interceptada para, depois, analisá-lo e extrair os dados desejados. Só em 2012, agências federais dos EUA gastaram 5 bilhões de dólares com pesquisas em big data - o investimento deve chegar a 8 bilhões de dólares em 2017.
31. Estudar o universo
31/31 (NASA / AFP)
O centro de dados do CERN, laboratório suíço que estuda a origem do universo e outros temas, conta com 65 mil processadores que analisam 30 petabytes de dados por ano. É big data ou não é?

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