O documento discute várias aplicações do Big Data no contexto econômico e produtivo, incluindo pesquisas de tendências de consumo, remarketing direcionado, e uso de machine learning para melhorar processos industriais e prever doenças em plantações.

1. O Big Data possui muitos lados de uso, e apesar de possuir uma rede tão extensa de dados, ele
ainda pode ser facilmente usado por qualquer tipo de pessoa, ou empresa. Pode ser difícil
parar e pensar, o que eu posso fazer com algo que pode ser simplesmente definido por “Tão
grande que não cabe no Excel”, e bem, é normal ter essa mesma impressão de Josh Dreller.
Mas utilizar do Big Data não precisa ser de todo tão complicado, já que de todos os monstros
criadores de informação, alguns tiveram um tempinho para poderem criar facilidade de
pesquisa. Por exemplo, a própria empresa Google possui esse fim, pois querendo ou não
consegue possuir um papel difícil em relação a esses dados, ela procura organizá-los, tornando
“toneladas” de informação em algo que pode ser acessado e utilizado para outros fins, como
uma pesquisa.
Dessa forma, finalmente chegando ao ponto, podemos utilizar do Big Data pelo Google para
obter informações importantes para quem pesquisa. Um exemplo dessa realidade seria o
seguinte: Imagine que você comande uma franquia de doces, e queira saber aonde específicos
doces são mais desejados, então, você acessa o Google e procura por bala de caramelo e por
bala de canela, e acaba chegando na conclusão de que bala de caramelo é muito mais
desejada no Rio de Janeiro, e que a de canela é mais procurada em São Paulo. Ou seja, ao
distribuir os doces da sua loja, é muito melhor que procure mandar mais de caramelo para o
Rio, e mais de canela para São Paulo.
O exemplo anterior pode ser uma forma de mostrar que o Big Data, quando em uso, depende
quase somente de tendências. E visualizando esse ponto, podemos facilmente chegar em um
dos maiores meios de se obter tendências, sendo ele as mídias sociais. Para utilizar delas da
melhor forma, existe um meio que só algumas empresas conseguem aderir, capaz de
transformar alguém que obteve uma péssima experiência com essa empresa em alguém que
pode defender a marca de todo o coração. Essa forma é simples, mas de acompanhamento
mais complicado, pois a empresa teria que ter um mecanismo de procura mais específico que
o Google, com o objetivo de pesquisar dentro das mídias pessoas com uma má experiência,
atingi-las e contactá-las, para então resolver o seu problema, passando assim a sensação de
atenção, e apagando a vontade dessa pessoa de dar um mau exemplo sobre a empresa nas
mídias.
Agora, outra forma mais específica de se atingir tendências, o remarketing. Comparado aos
últimos exemplos, esse pode ser mais difícil de usar, já que envolve os famosos Cookies. Na
estratégia do remarketing, o objetivo é mostrar o produto certo para a pessoa certa, com base
nas últimas coisas na qual ela mostrou interesse. Esse meio tem mais impacto em uma
empresa que vende produtos específicos, como por exemplo, uma que procura vender
somente celulares. Imagine que está procurando um novo celular, e após simplesmente entrar
em um site qualquer, recebe uma propaganda de um produto que acaba sendo de interesse,
dessa forma você acaba optando olhar o site do produto, finalizando exatamente o que a
propaganda tinha de objetivo.
Outro ponto interessante no uso de informações para o meio econômico, pode ser a
combinação de Data Mining com Machine Learning, para aperfeiçoar algo como a industria.

2. Imagine algo capaz de coletar uma grande quantidade de dados, de forma autônoma, e então
fazer deles úteis para a produção, analisando tendências e aplicando de forma mais rápida
uma solução.
Essa visão pode ser considerada grande o suficiente para ser comparada a uma nova
revolução, nomeada por alguns como indústria 4.0. Essa etapa, que é o período atual em
algumas visões, é composta de fabricas “solitárias”, inteligentes e muitas vezes mais
otimizadas que as dos períodos passados. Nela está presente não só os mais novos
mecanismos de produção, mas também uma nova capacidade, a de poder pensar e tomar
decisões sozinha. Agora imagine o potencial dessa fabrica, quando ela consegue acessar o
enorme meio do Big Data, para tomar conclusões até mesmo mínimas, para melhorar sua
produção, como medir a temperatura ou visualizar as informações passadas pelo consumidor
na ultima etapa de produção.
Vendo o Big Data dessas formas, podemos chegar à conclusão de que ele pode realmente ser
muito útil para a maioria das ambições humanas. Dessa forma é fácil concluir que quem tem
informação, não tem só conhecimento, mas tem também uma forte ferramenta em mãos,
capaz de criar todo tipo de solução.
Para visualizar isso, basta pegar qualquer noticia da internet relacionada a pesquisa. Um
exemplo simples que pode repassar o que estou pretendendo dizer pode ser o de
pesquisadores do Centre for Crop and Disease Management. Eles pretendem melhorar as
técnicas de proteção de Plantações, fazendo milhões de analises sobre os genomas de varias
espécies de plantas, com o intuito de “adivinhar” transformações que esses genomas
poderiam ter para evitar futuras doenças.
As qualidades do Big Data no meio econômico já se mostraram inúmeras. E um bom jeito de
demonstrar isso é ver o crescimento de seu setor em pleno período de crise, já que em 2015
ele acabou tendo um aumento de 40%. O porque disso? Simples, o Big Data pode fornecer as
melhores opções disponíveis para uma empresa agir junto de seu cliente, com o melhor custo
e o melhor risco, reduzindo os impactos da crise e permitindo um saldo cada vez mais
produtivo para quem vende e para quem consome.
Já foram dadas varias informações para o meio econômico e produtivo, mas o Big Data, como
era de se esperar, pode ser bem mais abrangente que isso. Ele pode facilmente agir também
no meio físico, facilitando por exemplo todo um trafego de uma capital, analisando as áreas
mais congestionadas para estabelecer tempos de semáforo mais satisfatórios ou
demonstrando rotas alternativas para motoristas.
O Big Data é até mesmo útil na parte de segurança, já que dentro de seu vasto número de
informações se pode obter o perfil de um cliente, vendo se ele é um bom pagador, ou se pode
ser realmente um bom empregado para uma empresa. Ou até mesmo para o cliente, o
avisando se tal empresa realmente é o que ele está procurando.
O verdadeiro problema de tudo isso, que faz com que empresas ainda não se baseiem no Big
Data, é o simples fato de que ele foge do tradicional, podendo ser considerado arriscado, algo

3. que só vai se alterar com o tempo, quando as empresas que o utilizam passarem da
concorrência, e as que ainda o evitam, o vejam como necessário.
https://canaltech.com.br/corporate/big-data/p7/
http://www.infomev.com.br/voce-tem-medo-do-big-data/