Ultimamente você deve ter ouvido falar que as organizações vêm adotando projetos de ciência de dados para encontrar informações que as ajudem a tomar melhores decisões com base nessas descobertas. Hoje vemos o uso da ciência de dados nas áreas de saúde, logística, detecção de fraudes, recomendações automatizadas e diversas outras, o que pode, sem dúvida, melhorar nossas vidas e trazer benefícios para as empresas.
Para começar com um projeto desse tipo, primeiro é necessário analisar seu ambiente atual de TI, onde estão a maioria dos seus dados, quais restrições regulatórias existem em relação à residência de dados, quais habilidades sua equipe possui e qual é a sua estratégia de TI corporativa. A verdade é que ela deve começar onde faz mais sentido para sua organização, o que pode ser localmente (on-premises), na nuvem, ou consistir em uma abordagem híbrida para implementar a melhor estratégia de análise de dados.
Quando planejamos embarcar em um projeto para analisar os dados disponíveis em uma organização, a primeira coisa que nos vem à mente é que precisamos de cientistas de dados especializados, que trabalhem vários meses ou anos com inúmeras fontes de dados para realizar essa tarefa. Isso sem levar em conta a infraestrutura, o banco de dados e a solução de análise de dados que deverão ser adquiridas, instaladas e gerenciadas.
Embora isso possa ser verdade em organizações maiores, a realidade é que, para começar, a tarefa não precisa ser excessivamente complexa. Você pode começar com um recurso completo que tenha todos os componentes necessários para criar facilmente uma solução de análise de dados, o que é especialmente benéfico para as empresas de pequeno e médio porte. Isso porque, para elas, tais projetos normalmente estão fora do seu orçamento e, portanto, do objetivo imediato.
Independentemente do tamanho da organização, a análise de dados deve ser parte integral de qualquer negócio. O maior desafio é encontrar os produtos e ferramentas corretas que possam ajudar sua empresa a instalar, executar, coletar, preparar, analisar e interpretar seus dados, para depois encontrar informações que possam ser usadas para melhorar as operações ou a tomada de decisões.
Veja abaixo algumas sugestões de onde colocar seus esforços e como ferramentas como o Oracle Database Appliance ou o Oracle Exadata em conjunto com o Oracle Analytics Server podem ajudar nessa jornada:
• Selecione a infraestrutura em que a sua solução de análise será executada. A melhor abordagem para isso é escolher uma solução integrada e otimizada, como Oracle Database Appliance ou Exadata Database Machine. Você também pode escolher serviços da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) como Oracle Compute Services ou Oracle Database Services para aproveitar os benefícios da nuvem. A melhor abordagem aqui dependerá de onde seus dados residem e de quais restrições regulamentares existem para sua localidade ou sua indústria.
• Selecione uma ferramenta de análise de dados que tenha o mais amplo conjunto de funcionalidades e corresponda melhor às suas habilidades e estratégias. O Oracle Analytics é uma plataforma intuitiva que aborda todo o processo de análise, incluindo ingestão de dados, preparação de dados, machine learning, visualização e colaboração. O melhor de tudo é que ele está disponível para ser executado on-premises e na nuvem.
Depois de escolher sua infraestrutura e ferramentas de análise de dados, é preciso capacitar os usuários do negócio, engenheiros de dados e cientistas de dados para acessar, processar e, então, avaliar e tomar decisões baseadas em dados. Para isso, é preciso:
1. Acessar os dados conectando qualquer tipo de origem ou banco de dados, não importa onde estejam, usando conectores incluídos ou suportados por essa origem. Esses dados devem vir de bancos de dados existentes, aplicativos compatíveis ou qualquer conteúdo on-line que permita o compartilhamento de dados por meio de um RESTAPI endpoint.
2. Preparar seus dados limpando-os e enriquecendo-os. A automação incorporada na ferramenta deve garantir a conformidade com a privacidade e a segurança dos dados. Você também deve poder adicionar informações recomendadas a campos de dados, como informações geográficas, fusos horários e outros metadados relevantes que possam ajudá-lo a visualizar ou localizar padrões na fase de exploração.
3. Modelar seus dados criando novos conjuntos de dados com base em diferentes fontes ou tipos de informações (por exemplo, considere juntar posts de mídia social com dados de produtos para descobrir novos mercados em potencial). O Oracle Analytics Server tem uma interface que permite visualmente “arrastar e soltar” conjuntos de dados para ajudar nessa tarefa.
4. Explorar os dados fazendo perguntas intuitivas à ferramenta usando linguagem natural. Essa funcionalidade ajudará a acelerar o processo de consulta e não exigirá habilidades especializadas de programação. Por exemplo, o Oracle Digital Assistant se integra ao Oracle Analytics Server e a aplicativos de terceiros por meio de APIs já incluídas. Além disso, opera em 28 idiomas diferentes.
5. Testar seus modelos gerando relatórios ou painéis em que você pode visualizar resultados e tendências. Você também pode aplicar algoritmos para procurar insights ou modelos de machine learning para descobrir comportamentos futuros. É aí que análises avançadas e modelagem preditiva podem ser difíceis de desenvolver se você não tiver as ferramentas corretas. Os cientistas de dados usam linguagens de programação, como Python ou R, para desenvolver esses modelos de machine learning. No entanto, ferramentas como o Oracle Analytics Server incluem uma interface gráfica para selecionar e aplicar algoritmos integrados que ajudam a visualizar e a fazer previsões.
6. Apresentar suas descobertas ou colaborar com as partes interessadas por meio de relatórios interativos on-line (disponíveis para computadores, dispositivos móveis ou tablets) ou exportando os resultados que poderão ser compartilhados através de mídia social ou e-mail.
Para facilitar algumas organizações, a equipe de Business Development da Oracle trabalhou na criação de um bundle que inclui os componentes de hardware e software para começar a implementar um projeto de análise de dados. Esse bundle inclui produtos Oracle recomendados para que uma pequena organização possa iniciar seu caminho para uma estratégia de análise de dados.
Quando decidir implementar seu projeto de análise de dados, siga estas etapas básicas e você estará estruturado para o sucesso. Tenha em mente que hoje há uma variedade de fontes de dados disponíveis para garantir que você tenha resultados realmente reveladores. As organizações estão se movendo em direção a uma arquitetura de dados mais descentralizada que inclui nuvens híbridas, multinuvens e arquitetura híbrida (nuvem + on-premise).
Para obter mais eventos de dados em tempo real que forneçam análises oportunas, talvez você possa considerar a implementação de ferramentas adicionais como Oracle pluggable databases com Kubernetes, Docker ou cloud-native com o Autonomous Database. Além disso, o Oracle GoldenGate para executar a sincronização de dados entre nuvens.