Bruno Eugênio
Provavelmente você já ouviu falar no termo “Big Data”, que é um conceito expandido de Data Warehouse, ou armazém de dados. Hoje por dia a Internet gera em torno de 2,5 quintilhões de bytes de dados (acredite, daria para preencher uns 1 bilhão de livros 50x maiores do que a bíblia ou a saga do George R.R. Martin) ou seja: é muita mas MUITA informação. 
Porém, de nada adianta ter tantos dados sem fazer duas coisas com eles: Aplicar filtros e empatia a esses dados. Filtros para separar o que é relevante, catalogar origens e padrões (trabalho dos estatísticos, nunca um cenário foi tão favorável para quem domina as artes de análise como agora). E depois destes filtros aplicados, é necessário entender com base na perspectiva do gerador dos dados o que ele quer passar com todas essas mensagens: São fotos, textos, emojis, checkins, compartilhamento de música, filmes, jogos… Tudo isso diz muita coisa sobre os hábitos das pessoas e não podem ser tratadas apenas como dados de usuários. O Big Data pode ajudar uma padaria a entender os hábitos dos seus clientes estudando os hábitos dos moradores das redondezas: Eles acordam cedo? Qual é a melhor hora para preparar uma fornada? Quais são os outros hábitos alimentares deles? Gostariam de almoçar ou jantar no estabelecimento? 
Acredito que o uso do Big Data no contexto global ainda está convergindo para ser usado com soluções de Service Design, sendo o Big Data uma ótima ferramenta para fazer estudos etnográficos. 
A tendencia do Big Data afeta todos que estão em contato com análises hoje em dia: Treinadores são obrigados a analisar gráficos de desempenho, condição física, estatíticas de jogo de seus jogadores (método bastante difundido nas ligas americanas como NFL, NHL e corridas como Formula 1 e NASCAR), empresas de conteúdo utilizam armazéns de dados para analisar o comportamento dos clientes… Porém o envolvimento dessas ações ainda é utilizada, na maioria dos casos, apenas como massa crítica e não para avaliação emocional de clientes. 
Ou seja: Interpretar dados não é apenas uma questão de estatística. É uma questão de extrair conteúdo relevante para o novo negócio, sociedade ou estado. Quem trata Big Data como uma extensão de data warehouse precisa urgente rever seus conceitos. Na época em que máquinas estão sendo cada vez mais usadas para automatizar tarefas que eram repetitivas, dobrando a capacidade produtiva e aumentando a quantidade de iterações entre pessoas (devido ao fato dos serviços automatizados livrarem os indivíduos das tarefas repetitivas, abrindo espaço para as relações interpessoais, especialmente empregos), não entender como as pessoas se comportam na rede do ponto de vista humano é, sem dúvida, uma grande mancada. 
O conceito do big data, exemplificado com o filme Moneyball (o homem que mudou o jogo, no Brasil) aplicado ao basquetebol americano (NBA), explicado pelo Muthu Alagappan. 

Além das habilidades, é necessário mapear as ligações entre os jogadores e se suas habilidades podem ser complementares.

Esse tipo de análise pode ser muito útil para o conceito de Service Design.

Até a próxima, pessoal!

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