São Paulo – Com 100 reais no bolso é possível comprar um HD externo capaz de armazenar centenas de megabytes de informação em praticamente qualquer loja de equipamentos de informática. A popularização dos HDs, pen drives e cartões de memória que podem armazenar até 64 gigabytes indica uma forte tendência registrada nos últimos dez anos: o custo do armazenamento de dados caiu exponencialmente.

“O storage econômico tornou-se um dos principais pilares da expansão da computação em nuvem e da popularização do big data entre empresas de todos os tamanhos. O desafio agora é saber o que fazer com tantas informações armazenadas”, afirma o professor de engenharia da computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (Uerj) Sidmar Santos Neves. De acordo com Neves, a capacidade de armazenar informações evoluiu mais rapidamente que as técnicas de processamento e análise desses dados, as ferramentas de BI, ou business inteligence.

Um estudo realizado pela consultoria Aberdeen Group, publicado este ano, nos Estados Unidos, revelou que a preocupação em extrair as informações corretas a partir do grande volume de dados armazenado é a principal preocupação de 59% dos gestores de big data em empresas de varejo americanas. “As pessoas de negócios e de tecnologia sabem que podem perder insights preciosos caso não prestem atenção aos dados corretos”, afirma Neves. Mas, em meio a milhares de terabytes de dados capturados todos os meses, como as empresas podem saber quais dados são os mais relevantes?

Segundo Hermano Radfuher, pesquisador do departamento de estatística aplicada da Universidade de Campinas (Unicamp), a resposta está nos serviços de business inteligence, capazes de relacionar diferentes informações coletadas para indicar segmentos com maior potencial de mercado ou deficiências nas vendas reveladas pelo comportamento dos consumidores. Para Radfuher, estudar as opções de BI disponíveis para cada segmento da economia deve tornar-se uma tarefa anterior à contratação de soluções de nuvem e big data.

“Em um primeiro momento, a indústria percebeu que precisava recolher os dados de suas operações e estudá-los. Agora, no entanto, já há sistemas capazes de monitorar praticamente todas as atividades de consumo e comportamento do cliente e, então, há uma corrida por maneiras de analisar isso tudo de forma mais inteligente”, diz Radfuher.

Tempo real e personalização – Duas tendências em ascensão no estudo de dados digitais são a capacidade de prever mudanças de comportamento do consumidor em tempo real e, ainda, de personalizar ofertas e a apresentação de produtos de acordo com cada consumidor. Um dos exemplos de uso de BI em tempo real já acontece com sistemas de precificação de sites de e-commerce.

“Sistemas inteligentes monitoram o consumo de várias categorias de produto em uma loja online e, ainda, a disponibilidade de estoques. Essas informações são cruzadas, em tempo real, com os preços oferecidos por lojas concorrentes, o que permite à aplicação manipular dados, aumentando o preço de itens temporariamente escassos no mercado ou, ainda, realizar promoções para impedir que lojas rivais ganhem seus clientes no instante em que realizarem liquidações online”, diz Radfuher.

Alguns serviços utilizam, ainda, ferramentas que monitoram os comentários pós-compra feitos por seus consumidores em redes sociais como Twitter e Facebook, identificando novas oportunidades de vendas e registrando as características que geraram satisfação e insatisfação dos consumidores, uma tecnologia que permite personalizar a oferta de produtos na próxima visita desse consumidor ao serviço de e-commerce.

Não à toa, um estudo publicado na revista Harvard Business Review indica que, só em 2013, as empresas americanas gastarão 2 bilhões de dólares em ferramentas de BI, uma expansão de 20% sobre o mesmo gasto em 2012. Afinal, depois de coletar, é preciso analisar da forma mais inteligente possível a enorme montanha de dados disponível nos serviços digitais.