Os dados podem ajudar os negócios a serem mais assertivos e prever cenários futuros. Com a evolução das ferramentas de análise de dados, as empresas passaram a ser capazes de processar e armazenar um grande volume de dados para ganharem mais inteligência.
Essa evolução possibilitou a democratização dos dados nas empresas dos mais diversos segmentos, como varejo, financeiro, marketing e outros. Por meio dessas soluções, os times de negócios conseguem acessar enormes bases de dados (dados internos e externos) e realizar suas próprias análises com base em modelos algoritmos para conduzir análises preditivas.
Isso quer dizer que por meio da análise de dados, é possível identificar padrões para prever tendências e cenários futuros. Por exemplo, uma empresa do varejo pode utilizar toda essa tecnologia para realizar análises preditivas sobre demanda para gerenciar o estoque ou evitar perdas. Já uma gestora de investimentos pode utilizar dados financeiros e não-financeiros para realizar análises preditivas sobre o melhor investimento, aumentando as possibilidades de lucro e reduzindo os riscos. Estamos falando de uma tomada de decisão totalmente data-driven!
O BigQuery é uma ferramenta de ingestão, tratamento e pipeline de dados da Plataforma Google Cloud que permite às empresas impulsionar a inovação data-driven, criando análises preditivas para aumentar o retorno financeiro e reduzir custos. Esta solução do Google Cloud é um recurso poderoso para diversas empresas do mundo que buscam transformar seus dados em decisões mais assertivas para os negócios. Entenda como o BigQuery funciona.
Big Query: data warehouse em nuvem para impulsionar a gestão data-driven
O BigQuery é um serviço de armazenamento (data warehouse corporativo) e análise totalmente serverless (sem servidor) compatível com dados estruturados e semiestruturados que pode ser escalonado em nuvem. Possui precificação flexível de acordo com o uso, ou seja, você paga o quanto usar. Além de oferecer a capacidade de executar modelos de machine learning/inteligência artificial nativamente, tem como linguagem o SQL e permite rodar análises de business intelligence.
Assim, o BigQuery oferece capacidade de recuperar quantias massivas de dados em tempos muito inferiores do que se o mesmo processo fosse realizado em um sistema de banco convencional. Ou seja, é possível usar grandes quantidades de dados para conduzir análises.
Com o BigQuery ML, é possível treinar e implantar modelos de machine learning usando SQL. Com a infraestrutura escalonável e totalmente gerenciada do BigQuery, é possível reduzir a complexidade e ao mesmo tempo acelerar as análises para se dedicar mais tempo usando as previsões para melhorar seus negócios.
As últimas melhorias anunciadas para o BigQuery permitem inclusive a análise de dados não estruturados e de streaming, como documentos brutos e PDFs, vídeo e áudio, até mesmo registros de call center. Isso é importante, pois 90% de todos os dados são considerados não estruturados. Sendo assim, esta nova capacidade é extremamente poderosa para impulsionar as empresas na jornada de dados.
Por exemplo, uma empresa de varejo pode criar um modelo de previsão de demanda usando algoritmos de aprendizado de máquina no BigQuery para identificar as necessidades de reabastecimento nos estoques, permitindo que as loja e os centros de distribuição gerenciem os pedidos com mais eficiência para garantir a quantidade certa de cada produto todos os dias.
Recursos do BigQuery
- Experiência unificada para todos os usuários de análises
- Machine learning integrado
- Análise e compartilhamento de dados entre nuvens
- Integração com a Duet AI (a Duet AI no BigQuery oferece assistência de código contextual para escrever em SQL e Python, sugerindo funções, blocos de código e correções automaticamente)
BigQuery e análises preditivas
As equipes de dados podem gerenciar, proteger e analisar dados estruturados e não estruturados no BigQuery, com fácil acesso a muitos dos recursos do Google Cloud em machine learning, reconhecimento de fala, visão computacional, tradução e processamento de texto, usando a interface SQL familiar do BigQuery. Também é possível realizar análises preditivas no BigQuery como apoio de outros recursos do Google Cloud que podem ser integrados para esse fim.
Com o BigQuery você pode criar tais análises preditivas:
Previsões de demanda: replique e processe dados operacionais de um banco de dados Oracle no Google Cloud em tempo real. Assim, é possível demonstrar como prever a demanda futura e visualizar esses dados de previsão conforme eles entram. Exemplo: um supermercado que busca minimizar o desperdício de alimentos.
Modelo de previsão de demanda: crie um modelo de série temporal que possa ser usado para prever a demanda no varejo de vários produtos.
Apps da web de previsão: crie um app da web que utilize vários modelos de previsão, incluindo o BigQuery e a Vertex AI, para prever as vendas de produtos. Usuários não técnicos podem usar esse app da web para produzir previsões e explorar os efeitos de diferentes parâmetros.
Novos públicos-alvo com base no valor atual da vida útil do cliente: por meio do BigQuery é possível identificar seus clientes mais valiosos atualmente, e usá-los para desenvolver público-alvo semelhante no Google Ads.
Previsão a partir do app Planilhas Google usando o BigQuery ML: aplique o machine learning com seus processos de negócios combinando o app Planilhas do Google conectadas com um modelo de previsão no BigQuery ML. Exemplo: criação de um modelo de previsão para o tráfego de um site usando dados do Google Analytics. Esse padrão pode ser estendido para trabalhar com outros tipos de dados e outros modelos de machine learning.
Modelos de propensão para aplicativos de jogos: utilize o BigQuery ML para treinar, avaliar e receber previsões de vários tipos diferentes de modelos de propensão. Eles ajudam a determinar a probabilidade de usuários específicos voltarem ao seu app. Exemplo: utilize essas informações para orientar decisões de marketing.
Recomendações personalizadas de produtos de investimento: obtenha recomendações de investimento personalizadas usando ingestão, processamento e melhoria de dados de mercado gerados por APIs públicas com o Cloud Functions. Carregue dados no BigQuery com o Dataflow e, em seguida, use a Vertex AI para treinar e implantar vários modelos do AutoML Tables. Orquestre esses pipelines com o Cloud Composer e implante um front-end básico da Web para recomendar investimentos aos usuários.
A Geoambiente é Parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solução Google Cloud enquanto plataforma, além de serviços desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.
Atendemos empresas que são referência de mercado (tanto setor privado quanto público). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu negócio.
Para saber mais informações sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a começar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.
Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
