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- mar 27, 2025
Se há uma revolução silenciosa transformando os bastidores das empresas, ela atende pelo nome de Big Data Analytics. Neste artigo, convidamos você a mergulhar no fascinante universo do Big Data, uma ferramenta que está redesenhando estratégias de negócios e gerando insights.
Caso o termo ainda pareça envolto em mistério, prepare-se para uma jornada de descobertas que promete revolucionar a forma como você enxerga a análise de dados.
O Big Data Analytics permite que empresas trabalhem com grandes quantidades de dados, que são usados para ajudar no desenvolvimento de estratégias empresariais.
É um termo recente, que ainda pode causar confusão entre alguns profissionais. Por isso, vamos mostrar o que é Big Data Analytics, suas vantagens e qual a melhor solução para a implantação de um projeto desse tipo em sua empresa. Confira!
Big Data Analytics é a disciplina que analisa grandes volumes de dados, empregando técnicas avançadas para extrair insights importantes e impulsionar decisões estratégicas e inovação nas empresas.
O conceito, portanto, refere-se a um tipo de análise abrangente que busca identificar padrões e correlações em dados, tanto estruturados quanto não estruturados.
Uma forma de compreender o conceito de Big Data Analytics é por meio da análise dos seus 3 Vs, que são representações dos principais desafios enfrentados ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Vamos entender cada um deles.
Este V se refere à quantidade massiva de dados gerados e armazenados. Com a internet, redes sociais, dispositivos IoT (Internet of Things — Internet das Coisas), entre outras fontes, a quantidade de dados produzidos aumentou exponencialmente. Por isso, é comum que empresas trabalhem hoje com terabytes ou petabytes de informações.
O desafio aqui é como armazenar, processar e analisar esses enormes volumes de dados de forma eficiente e econômica.
Para tal, as organizações precisam de uma infraestrutura escalável e ferramentas adequadas para lidar com essa quantidade de dados.
O V de “variedade” está ligado à diversidade dos tipos e fontes de dados disponíveis. Os dados podem ser estruturados, semi-estruturados ou não estruturados, e podem vir de várias fontes, como:
Integrar e analisar esses diferentes tipos de dados para obter insights pode ser desafiador, especialmente se somado ao volume. Ferramentas de Big Data precisam ser capazes de lidar com essa diversidade de forma eficaz, aplicando técnicas de processamento de dados adequadas para extrair valor das fontes heterogêneas de dados.
O fator velocidade está conectado à taxa na qual os dados são gerados, processados e respondidos. Com a proliferação de dispositivos conectados e sistemas de transmissão em tempo real, os dados agora estão sendo gerados em velocidades sem precedentes, a cada minuto, diariamente.
Esses dados precisam ser processados rapidamente para extrair informações úteis antes que percam seu valor.
Por exemplo, em sistemas de detecção de fraudes financeiras, é importante identificar e responder a atividades fraudulentas em tempo real. Ou seja, a agilidade no processamento se torna essencial para muitos casos de uso de Big Data.
Já entendemos que Big Data Analytics é a prática de analisar grandes volumes de dados — estruturados e não estruturados — para extrair insights que possibilitam decisões mais assertivas.
Ele utiliza ferramentas tecnológicas capazes de processar, organizar e filtrar essa massa de informações provenientes de diversas fontes. A ideia não é só armazenar dados, mas também transformá-los em conhecimento útil.
A base do funcionamento inclui etapas essenciais:
Os dados podem vir de redes sociais, sensores IoT, transações comerciais e muitos outros canais. Processadores robustos permitem que milhões de registros sejam analisados em minutos, detectando padrões, tendências e correlações.
É nessa etapa que entram algoritmos de Machine Learning, capazes de aumentar a precisão dos resultados e gerar previsões.
Esses insights obtidos têm potencial para transformar completamente os processos de decisão, e assim facilitar iniciativas estratégicas, reduzir custos e aumentar oportunidades de inovação.
Com o uso contínuo da análise, empresas conseguem refinar sua abordagem, ajustando a operação conforme o comportamento dos consumidores ou a dinâmica do mercado.
Embora estejam relacionados, Big Data e Big Data Analytics têm propósitos distintos. O termo Big Data refere-se ao volume massivo de dados gerados — muitas vezes em tempo real — por aplicativos, dispositivos, sistemas e pessoas.
A característica principal do Big Data é a sua “estruturalidade” — ou seja, a existência tanto de dados organizados em tabelas quanto de informações mais caóticas.
Já o Big Data Analytics é o processo que transforma esse volume bruto de dados em conhecimento prático. Ele utiliza técnicas sofisticadas para explorar, modelar e correlacionar informações e selecionar o que realmente importa.
Sem análise, o Big Data seria apenas uma concentração difícil de interpretar. Assim, a análise é o pontapé final que dá sentido ao oceano de dados gerados.
Na prática, é como comparar matéria-prima à peça totalmente funcional: o primeiro sendo o dado bruto, o segundo sendo o insight extraído.
Para negócios, a integração entre ambos é essencial. Armazenar os dados é o primeiro passo, mas investir em estratégias analíticas que forneçam interpretações confiáveis marca o diferencial competitivo.
Embora pareçam similares à primeira vista, há diferenças marcantes entre Big Data Analytics e Data Mining.
Data Mining é um processo mais antigo, centrado na extração de padrões dentro de um conjunto específico de dados. Frequentemente, ele se limita a bancos de dados menores e com menos variabilidade.
Por sua estrutura tradicional, ele opera com técnicas já estabelecidas, sem a integração massiva de novas tecnologias — como acontece com o Big Data Analytics.
Por outro lado, Big Data Analytics foi projetado para trabalhar com volumes significativamente maiores e variados, além de lidar com dados dinâmicos.
Ele não depende exclusivamente de padrões repetitivos — pelo contrário, usa inteligência artificial para identificar interpretações inéditas e prever cenários futuros.
Enquanto Data Mining foca mais no histórico de um dado específico, o Big Data Analytics entrega um panorama estratégico mais amplo. A escolha entre os dois depende das necessidades da empresa:
Os objetivos dos projetos de Big Data Analytics variam conforme o tipo de negócio, mas eles podem ser divididos em dois tipos. Confira a seguir!
Uma análise feita para responder uma determinada questão de relevância da empresa. Por exemplo, uma pesquisa de dados demográficos e econômicos para definir onde instalar um novo hotel de uma grande cadeia.
Esse tipo de observação envolve o monitoramento de um conjunto de dados para que estes lhe deem insights no futuro. Por exemplo, a mesma rede de hotéis pode monitorar as avaliações em sites de viagem para identificar pontos positivos e negativos de seu serviço.
Como se sabe, o volume de dados disponíveis hoje é gigantesco e variado. Isso significa que nem todos os dados são iguais, logo, a abordagem em relação a eles e os tipos de análises também podem variar.
A variação nas análises acontece fundamentalmente por conta de diferentes objetivos, volume, qualidade dos dados e outros aspectos.
Conheça os quatro principais tipos de Big Data Analytics a seguir.
A análise descritiva é aquela que “descreve”, ou seja, que processa dados e mostra o cenário de uma empresa conforme o processo ou demanda que ela deseja investigar. Nesse sentido, é uma análise útil para descobrir mais sobre:
Com ela, é possível tomar decisões de forma embasada e segura, uma vez que é uma análise que utiliza dados concretos para mostrar resultados. Aqui, as informações são, em grande parte das vezes, divulgadas em gráficos e tabelas, o que facilita a visualização e a compreensão.
A análise diagnóstica é um tipo de Big Data Analytics que busca ir além de descrever, mas sim explicar os resultados de um mapeamento.
Logo, se a análise descritiva mostrou o índice de cancelamento de clientes, nesse tipo serão utilizadas técnicas para entender por que isso aconteceu e as possíveis causas desse problema.
Para tal, são realizados processos de correlações, mapeamento, mineração, detalhamento e descoberta de dados.
Esse é um tipo avançado de Big Data Analytics, visto que ele tem o intuito de prever próximos acontecimentos e se basear em dados para traçar cenários que podem provavelmente acontecer.
A análise preditiva se baseia em técnicas como análise de regressão e de previsão, estatística multivariada, modelagem preditiva e correspondência de padrões para chegar a conclusões como: existe uma probabilidade de 50% de que a empresa tenha um aumento de 15% na sua taxa de cancelamento.
Com isso, a empresa consegue se preparar, fazer mudanças e se adaptar a cenários difíceis — ou até mesmo aproveitar boas oportunidades.
Nesse sentido, análises preditivas são importantes e devem fazer parte de uma prática de monitoramento, para possibilitar que negócios estejam sempre atentos a riscos, problemas, variantes do mercado e também a oportunidades.
Por fim, a análise prescritiva trabalha em conjunto com outras análises no sentido de que ela permite que a empresa teste cenários e levante informações acerca de hipóteses.
Por exemplo, se a análise preditiva apontou: existe uma probabilidade de 50% de que a empresa tenha um aumento de 15% na sua taxa de cancelamento, os gestores podem pensar em soluções e saber mais acerca das consequências dessas iniciativas.
Assim, uma pergunta à análise prescritiva seria: se fizermos uma campanha de fidelização, com uso de uma estratégia de cashback, o quanto isso mudaria as previsões sobre a taxa de cancelamento?
Outras hipóteses podem ser levantadas e avaliadas com base em dados, ajudando os executivos a tomar decisões e avaliar as melhores estratégias empresariais frente a um problema.
A implementação de Big Data Analytics não ocorre sem desafios. Um dos principais é o volume dos dados, que cresce de maneira exponencial a cada ano. Esse crescimento exige infraestrutura robusta e constante atualização tecnológica para lidar com a complexidade e a velocidade exigidas pela análise.
Outro obstáculo é a qualidade dos dados. Dados imprecisos ou inconsistentes comprometem os resultados, o que dificulta a tomada de decisões.
Para mitigar esse problema, é necessário adotar boas práticas de coleta e limpeza. Isso pode ser um processo meticuloso, mas garante maior confiabilidade na análise.
Ainda, a capacitação de equipes representa uma barreira. Profissionais precisam dominar tecnologias avançadas e entender como traduzir insights para os negócios. Investir em treinamentos e parcerias estratégicas com empresas especializadas impulsiona esse aprendizado.
Por fim, há questões éticas e de segurança envolvidas. Com o tratamento de grandes volumes de informações, é fundamental assegurar a privacidade dos dados e seguir regulações vigentes. Empresas responsáveis destacam-se ao priorizar o tema, protegendo não só dados confidenciais, mas também sua própria imagem.
O Big Data Analytics ajuda empresas a processar e interpretar os milhares de dados disponíveis, fornecendo conhecimento e ideias que alimentam as tomadas de decisão e o planejamento de um negócio.
Conheça, em detalhes, como essa estratégia beneficia as empresas.
Apesar dos gastos com o investimento inicial, que podem ser altos no caso de a empresa construir sua própria infraestrutura para trabalhar com Big Data, a análise permitirá que os executivos tomem decisões mais racionais e econômicas no futuro.
O Big Data Analytics permite que empresas façam um mapeamento mais aprofundado do seu público-alvo, podendo identificar padrões de comportamento e outros dados como idade, hábitos, demandas etc. Isso ajuda na segmentação de campanhas e na elaboração de estratégias de venda e marketing mais assertivas.
Como a análise de dados é muito utilizada e possibilita compreender o consumidor de forma mais profunda e completa, a empresa tem mais insumos e informações para criar novidades mais apropriadas para eles. Isso tanto em relação aos conteúdos oferecidos quanto às soluções que vai oferecer aos clientes.
As decisões sobre novos negócios ou mudanças na empresa são mais bem avaliadas se utilizarem o Big Data Analytics, que abastece a empresa de informação qualificada e precisa.
Análises preditivas e prescritivas ajudam empresas a se colocar à frente da concorrência e antecipar demandas, acontecimentos e sazonalidade. Com isso, é possível traçar caminhos mais seguros e efetivos para lidar com os acontecimentos, superando os competidores.
As análises preditivas podem ajudar as empresas a identificar potenciais problemas antes que eles ocorram.
Por exemplo, na indústria, a análise de dados de sensores pode prever falhas de equipamentos — e assim, permitir a manutenção preventiva e reduzir o tempo de inatividade não planejado.
O Big Data Analytics permite automatizar processos anteriormente manuais. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem automatizar a classificação ou emissão de documentos, reduzindo a carga de trabalho manual.
Com insights acionáveis derivados da análise de dados, as empresas podem tomar decisões mais embasadas e rápidas, aumentando a eficiência operacional e levando a melhores resultados.
O Big Data Analytics desempenha um papel transformador em diversas áreas, impulsionando a tomada de decisões e aprimorando operações. Confira, a seguir, alguns exemplos práticos de sua aplicação em setores da economia.
O potencial do uso do Big Data Analytics no setor jurídico é enorme. Alguns exemplos são:
No varejo, o Big Data Analytics é amplamente usado para prever a demanda por produtos com base em uma variedade de fatores, como:
Essas previsões ajudam os varejistas a otimizar seus estoques, evitar excessos ou escassez e melhorar a eficiência operacional.
Da mesma forma, com a inteligência de dados e análise de padrões, os varejistas podem otimizar a gestão de inventário, o que os ajuda a reduzir custos de armazenamento, adotar um estoque enxuto e garantir que os produtos certos estejam disponíveis no momento oportuno.
Órgãos governamentais podem usar o Big Data Analytics para analisar dados de crime, padrões de ocorrência, demografia e outras informações para prever e prevenir crimes. Isso permite alocar recursos policiais de forma mais eficiente, identificar áreas de alto risco e detectar atividades suspeitas.
Já na gestão de infraestrutura pública, como transporte, energia e água, a análise de dados de tráfego, consumo de energia, padrões climáticos e outros, os governos podem melhorar a eficiência operacional, planejar investimentos e fornecer serviços públicos mais funcionais.
A análise otimizada e precisa do comportamento do consumidor é um dos maiores ganhos proporcionados pelo Big Data Analytics.
Essa tecnologia ajuda empresas a entender de forma rápida detalhes sobre o perfil dos consumidores por meio do mapeamento de dados de compras, histórico de navegação online, interações nas redes sociais e outros dados para identificar padrões de compra, preferências e tendências.
Com esses insights, as empresas podem personalizar ofertas, conteúdo e mensagens publicitárias, além de potencializar o alcance de campanhas de marketing para melhor atender às necessidades dos clientes e aumentar as vendas.
O setor da saúde é um dos que mais crescem e inovam em todo o mundo com a transformação digital. Entenda como o Big Data Analytics pode ser aplicado ao segmento:
Em primeiro lugar, os projetos de Big Data não devem ser encarados apenas como algo de interesse no setor de TI, mas de toda a empresa. Esses métodos devem servir a estratégias desenvolvidas pelos chefes executivos da companhia.
Os projetos devem ser iniciados a partir da determinação de objetivos claros, e a empresa deve contar com uma equipe específica para a análise. Além disso, a implementação das práticas deve seguir uma abordagem iterativa.
A companhia precisa começar com casos específicos, antes de expandi-los à medida que a equipe adquire mais conhecimentos. De maneira geral, o Big Data Analytics deve se tornar parte da cultura da empresa, se transformando numa atividade rotineira.
Uma das melhores soluções para a implementação de seus projetos de Big Data Analytics é investir no BigQuery, um produto do Google.
A redução de custos é uma das grandes vantagens do BigQuery, já que, com ele, sua empresa só precisa pagar pela quantidade de dados processados pela infraestrutura do Google.
Além de cuidar da escalabilidade, o Google encripta, replica e guarda os dados de sua companhia para aumentar a durabilidade das informações. O compartilhamento e o trabalho colaborativo também são facilitados pelo uso dessa ferramenta, integrando ao Google Cloud e a outros programas.
Agora que você sabe o que é Big Data Analytics, seus diferentes tipos e as vantagens de implementá-lo, já pode pensar em investir em tecnologias e ferramentas que vão ajudar sua empresa a se manter competitiva e ter processos mais inteligentes.
Com isso em mente, considere adotar o BigQuery, a solução otimizada e inovadora do Google — e conte com a SantoDigital, parceira oficial e certificada do Google Cloud Platform para implementar esse serviço na sua empresa com toda segurança e produtividade.
Big Data Analytics é o uso de tecnologias para analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, ajudando empresas a identificar padrões, gerar insights estratégicos e otimizar decisões de forma mais eficiente e ágil.
Os quatro tipos incluem:
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