{"id":11824,"date":"2023-11-23T16:30:12","date_gmt":"2023-11-23T19:30:12","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=11824"},"modified":"2025-04-02T14:11:49","modified_gmt":"2025-04-02T17:11:49","slug":"analises-preditivas-com-bigquery","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/analises-preditivas-com-bigquery\/","title":{"rendered":"An\u00e1lises preditivas com BigQuery: abrace a gest\u00e3o data-driven"},"content":{"rendered":"\r\n

Os dados podem auxiliar os neg\u00f3cios a serem mais assertivos e prever cen\u00e1rios futuros, a partir de an\u00e1lises preditivas<\/strong> consistentes e confi\u00e1veis. Com a evolu\u00e7\u00e3o das ferramentas de data analytics, as empresas passaram a ser capazes de processar e armazenar um grande volume de dados para ganharem mais intelig\u00eancia.

Essa evolu\u00e7\u00e3o possibilitou a democratiza\u00e7\u00e3o dos dados nas empresas dos mais diversos segmentos, como varejo, financeiro, marketing e outros. Por meio dessas solu\u00e7\u00f5es, os times de neg\u00f3cios conseguem acessar enormes bases de informa\u00e7\u00f5es (dados internos e externos) e realizar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises com base em modelos algoritmos para conduzir essas an\u00e1lises preditivas<\/strong>.

Isso quer dizer que por meio da an\u00e1lise de dados, \u00e9 poss\u00edvel identificar padr\u00f5es para prever tend\u00eancias e cen\u00e1rios futuros. Por exemplo, uma empresa do varejo pode utilizar toda essa tecnologia para realizar an\u00e1lises preditivas sobre demanda para gerenciar o estoque ou evitar perdas. J\u00e1 uma gestora de investimentos pode utilizar dados financeiros e n\u00e3o-financeiros para antecipar vis\u00f5es sobre o melhor investimento, aumentando as possibilidades de lucro e reduzindo os riscos. Estamos falando de uma tomada de decis\u00e3o totalmente data-driven!

O BigQuery <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de ingest\u00e3o, tratamento e pipeline de dados da Plataforma Google Cloud que permite \u00e0s empresas impulsionar a inova\u00e7\u00e3o data-driven, criando an\u00e1lises preditivas<\/strong> para aumentar o retorno financeiro e reduzir custos. Esta solu\u00e7\u00e3o do Google Cloud \u00e9 um recurso poderoso para diversas empresas do mundo que buscam transformar seus dados em decis\u00f5es mais assertivas para os neg\u00f3cios. Entenda como o BigQuery funciona.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<\/span>\r\n\r\n\r\n\r\n

Big Query: data warehouse em nuvem para impulsionar a gest\u00e3o data-driven<\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

O BigQuery<\/a><\/strong> \u00e9 um servi\u00e7o de armazenamento (data warehouse<\/a><\/strong> corporativo) e an\u00e1lise totalmente serverless (sem servidor) compat\u00edvel com dados estruturados e semiestruturados que pode ser escalonado em nuvem. Possui precifica\u00e7\u00e3o flex\u00edvel de acordo com o uso, ou seja, voc\u00ea paga o quanto usar. Al\u00e9m de oferecer a capacidade de executar modelos de machine learning\/intelig\u00eancia artificial nativamente, tem como linguagem o SQL e permite rodar an\u00e1lises de business intelligence<\/a><\/strong>.<\/p>\r\n

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, \u00e9 poss\u00edvel usar grandes quantidades de dados para conduzir an\u00e1lises.

Com o BigQuery ML, \u00e9 poss\u00edvel treinar e implantar modelos de Machine Learning usando SQL. Com a infraestrutura escalon\u00e1vel e totalmente gerenciada do BigQuery, \u00e9 poss\u00edvel reduzir a complexidade e, ao mesmo tempo, acelerar as an\u00e1lises para se dedicar mais tempo usando as previs\u00f5es para melhorar seus neg\u00f3cios.

As \u00faltimas melhorias anunciadas para o BigQuery permitem inclusive a an\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados e de streaming, como documentos brutos e PDFs, v\u00eddeo e \u00e1udio, at\u00e9 mesmo registros de call center. Isso \u00e9 importante, pois 90% de todos os dados s\u00e3o considerados n\u00e3o estruturados. Sendo assim, esta nova capacidade \u00e9 extremamente poderosa para impulsionar as empresas na jornada de dados.

Por exemplo, uma empresa de varejo pode criar um modelo de previs\u00e3o de demanda usando algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina no BigQuery para identificar as necessidades de reabastecimento nos estoques. Isso permite que as loja e os centros de distribui\u00e7\u00e3o gerenciem os pedidos com mais efici\u00eancia para garantir a quantidade certa de cada produto diariamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

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Recursos do BigQuery<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n