Nos últimos anos, a expressão “Big Data” tornou-se um termo onipresente no vocabulário da tecnologia e dos negócios, mas o que exatamente significa esse fenômeno? Em essência, o Big Data refere-se a conjuntos de dados tão vastos e complexos que as ferramentas de processamento tradicionais não conseguem lidar com eles de maneira eficiente.

A popularidade e consolidação da internet e do uso de dispositivos móveis promoveram uma explosão na quantidade de informação digital criada no mundo. A grande sacada foi entender o potencial de obter insights ricos sobre o negócio, o mercado e os consumidores por meio da análise desse mar de conteúdo, o Big Data.

Por isso, é fundamental que gestores entendam a fundo esse conceito, como aplicá-lo e suas principais vantagens.

Para ajudar você nessa missão é que fizemos este post. Aqui, você entenderá um pouco mais sobre o conceito e como ele ajuda as empresas em seu planejamento estratégico. Acompanhe!

O que é Big Data?

Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que desafiam as capacidades das ferramentas tradicionais de processamento de dados. Esses conjuntos de dados são caracterizados por três principais “Vs”: volume, velocidade e variedade.

• Volume: refere-se à quantidade massiva de dados gerados e armazenados diariamente, que podem variar de gigabytes a petabytes e além, provenientes de diversas fontes, como transações comerciais, redes sociais, dispositivos móveis, sensores e muito mais.
  
  
• Velocidade: diz respeito à rapidez com que os dados são gerados, processados e analisados. Com o advento da Internet das Coisas (IoT) e das redes sociais, os dados são gerados em tempo real, exigindo capacidades de processamento e análise ágeis para extrair insights significativos.
  
  
• Variedade: refere-se à diversidade de tipos e formatos de dados. Os dados do Big Data podem ser estruturados (por exemplo, dados de bancos de dados relacionais), semiestruturados (como e-mails, feeds de redes sociais) e não estruturados (como vídeos, áudios, texto não formatado). 

Além das três “Vs” principais, alguns especialistas também adicionam outras características importantes do Big Data, como:

• Veracidade: é necessário definir a precisão e a confiabilidade dos dados para não produzir indicadores errados, por exemplo, em meio a tantas informações produzidas e atualizadas durante 24 horas.
  
  
• Valor: informações produzidas devem ser relevantes para a empresa e ajudar na melhora de processos e decisões.Ninguém vai investir tempo, pessoas e ferramentas para analisar dados sem que eles tragam algum retorno, isto é, gerem valor.

O que são informações estruturadas e não estruturadas no Big Data?

No contexto do Big Data, informações estruturadas e não estruturadas referem-se aos diferentes tipos de dados que podem ser analisados e processados. 

A seguir, acompanhe uma explicação mais detalhada

Informações estruturadas

As informações estruturadas são dados organizados em um formato claro e definido, geralmente em tabelas com linhas e colunas. Esses dados são altamente organizados e seguem um esquema predefinido. 

Exemplos comuns de informações estruturadas incluem dados em bancos de dados relacionais, como tabelas de clientes, registros de vendas, dados financeiros e de inventário. 

Como esses dados têm uma estrutura definida, eles são relativamente fáceis de consultar, analisar e processar usando métodos tradicionais de bancos de dados.

Informações não estruturadas

As informações não estruturadas são dados que não estão organizados em um formato predefinido e não seguem uma estrutura específica. Estes dados podem vir em uma variedade de formatos, como texto, áudio, vídeo, imagens, e-mails, feeds de redes sociais, posts de blogs e documentos. 

Devido à sua natureza não padronizada e diversificada, os dados não estruturados podem ser mais desafiadores de analisar e processar usando métodos tradicionais de bancos de dados. 

No entanto, eles também podem conter insights valiosos e informações úteis que podem ser aproveitados com técnicas avançadas de processamento de dados, como mineração de texto, processamento de linguagem natural e análise de imagem e vídeo.

Portanto, enquanto as informações estruturadas são organizadas em um formato tabular e seguem um esquema definido, as informações não estruturadas são mais variadas em formato e conteúdo, exigindo abordagens analíticas mais avançadas para extrair insights significativos. A capacidade de lidar efetivamente com ambos os tipos de dados é essencial para uma análise abrangente no ambiente de Big Data.

Como o Big Data surgiu?

O conceito de coletar e armazenar dados é antigo e podemos ver inúmeras iniciativas ligadas a isso, como a criação dos primeiros bancos de dados nos anos 1960 e 1970 nos Estados Unidos.

Contudo, podemos dizer que a história do Big Data teve um começo oficial no início da década de 2000. Em 2001, o analista, autor e consultor Doug Laney foi o primeiro a definir Big Data em um artigo da forma como conhecemos hoje, como ativos em forma de informação que, se processados e analisados efetivamente, geram conhecimentos e descobertas que auxiliam na tomada de decisão.

Laney inclusive conceituou em seu artigo os V’s do Big Data, que veremos em detalhes a seguir.

A ideia do uso e da análise de dados começou a se tornar mais palpável em meados dos anos 2000, quando profissionais de marketing, tecnologia e redes sociais como Instagram e Facebook começaram a perceber como esses dados, em grande quantidade, poderiam gerar informações sobre tendências e comportamento do cliente.

Desde então, muito se fala sobre uma cultura data-driven nos negócios, ou seja, uma cultura orientada pelos dados.

[rock-convert-cta id=”6713″]

Quais são as diferenças e a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?

É comum que muitos se confundam ao tentar entender o que é Big Data, Business Intelligence (BI) e outros termos. Afinal, a transformação digital apresentou ao mundo uma ampla gama de novos conceitos e, hoje, tudo muda muito rápido, o tempo todo.

Afinal, existem diferenças entre esses termos ou eles são sinônimos? Entenda a seguir.

Big Data e Business Intelligence

Como foi visto, Big Data é um termo cunhado para falar dos dados e suas características, como seu volume, velocidade e variedade. Já Business Intelligence é um conceito que lida com a estratégia e a forma como os dados são processados.

Ou seja, o BI fala diretamente sobre o que deve ser feito para que a informação seja usada para tornar o negócio mais inteligente.

Por isso, esse conceito envolve processos, mineração, coleta e visualização de dados, softwares, infraestrutura e todo o necessário para que os dados sejam utilizados ativamente pela gestão em uma companhia.

Big Data e Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA) é um processo no qual máquinas são usadas para automatizar tarefas anteriormente realizadas por pessoas.

Para tal, elas são alimentadas com informações, que as ajudam a aprender e aprimorar os processos que elas devem executar. Daí a relação com o Big Data: os dados analisados são usados para “ensinar” às máquinas a como imitar ações humanas e desempenhar tarefas.

Com os dados, as máquinas entendem como criar relações e fazem associações para aprimorar e agilizar procedimentos.

Como funciona o Big Data?

O Big Data funciona por meio de uma série de etapas interligadas que envolvem integração, gerenciamento e análise de grandes volumes de dados.

Entenda o funcionamento de cada etapa, abaixo:

Integração de dados

O primeiro passo no funcionamento do Big Data é a integração de dados de várias fontes. Isso envolve a coleta de dados de diferentes fontes, como sistemas de transações, redes sociais, dispositivos IoT (Internet das Coisas), registros de clientes, entre outros.

Os dados podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados. A integração de dados é crucial para reunir todas as fontes de dados relevantes em um único local para análise.

Gerenciamento de dados

Após a integração, os dados precisam ser armazenados e gerenciados de maneira eficiente. O armazenamento dos dados ocorre em sistemas distribuídos e escaláveis, como bancos de dados NoSQL, Hadoop Distributed File System (HDFS) ou armazenamento em nuvem. 

O gerenciamento de dados também inclui a aplicação de técnicas de segurança, privacidade e governança para garantir a integridade e a confidencialidade dos dados.

Análise de dados

Uma vez que os dados estejam integrados e armazenados, vem a etapa crucial da análise de dados. Esta fase envolve a aplicação de técnicas de análise estatística, mineração de dados, machine learning e inteligência artificial para extrair insights significativos e acionáveis a partir dos dados. 

A análise de dados pode incluir a identificação de padrões, tendências, correlações e relações ocultas nos dados que podem ser utilizadas para tomar decisões informadas e impulsionar a inovação.

Quais são aplicações práticas do Big Data nas empresas?

Agora que você já conhece o conceito de Big Data e os seus alicerces, é hora de entender como as empresas podem tirar valor dessa solução. Confira!

Identificação das tendências de mercado

O Big Data é a melhor fonte para as empresas identificarem as tendências de mercado, tanto as relacionadas ao negócio em si, como movimentações econômicas e crescimento, quanto as comportamentais, como a estimativa da aceitação de produtos ou serviços antes mesmo de começar a produzi-los, o que gera um ganho muito significativo, já que reduz consideravelmente a margem de erro.

Tomada de decisões mais embasadas

As empresas que conseguem estruturar os dados, obtendo indicadores, relatórios e insights, terão muito mais base para tomar decisões acertadas.

Essa análise refinada poderá ser aplicada em todos os setores da corporação: desde TI, com análises preditivas sobre falhas e possíveis ataques, até o departamento pessoal, com recrutamento mais analítico. Tudo isso garantindo otimização de tempo, economia de recursos e vantagem competitiva!

Criação de produtos e serviços mais eficientes

O novo consumidor está cada vez mais exigente — ele não quer ser apenas um comprador. Hoje, clientes estão em busca de identificação com a marca, querem ter uma experiência e não apenas um produto.

Com as redes sociais, as empresas nunca estiveram tão próximas dos consumidores. Esse contato direto permite a aquisição de dados preciosos, que contribuem de maneira determinante para a criação de produtos e serviços que atendam às expectativas do consumidor.

Por que o Big Data é importante para as empresas?

O Big Data está no centro da transformação digital e da cultura data-driven. Hoje, o mercado entende que tomar decisões com base em intuição ou “achismo” não é tão efetivo, muito menos inteligente.

Com os dados, é possível conhecer uma série de informações sobre os clientes, os negócios e as tendências, de forma segura, objetiva e confiável.

É por isso que o Big Data é fundamental para orientar ações e planejamentos dentro de uma organização. Fundamentalmente, o Big Data ajuda empresas a serem estratégicas, pouparem recursos e imprimirem esforços e investimentos no que realmente importa.

Com efeito, os resultados tendem a ser melhores, uma vez que as decisões tomadas são baseadas em descobertas e insights concretos que podem revolucionar o negócio.

No mais, com apoio dos dados, empresas também conseguem avaliar melhor erros e riscos, realizando uma gestão acertada para evitar problemas. É possível também identificar oportunidades de negócio que não se revelavam antes.

Quais são as vantagens de usar o Big Data no negócio?

Já entendemos o que é Big Data e qual a sua importância. Agora, vamos mapear alguns benefícios práticos que mostram o valor da análise de dados para uma empresa.

Aprimora gestão e tomadas de decisão

Como falamos várias vezes ao longo deste conteúdo, o principal benefício do uso do Big Data e da análise de dados nas empresas é gerar conhecimento e insights que norteiem as tomadas de decisão.

Com os dados, esse processo se torna mais estratégico e embasado. Por exemplo, antes de decidir lançar um novo produto ou terceirizar um serviço, é possível coletar dados e ter uma visão geral e concreta do negócio e do mercado.

Isso ajuda gestores a anteciparem erros e problemas, entenderem melhor as necessidades do público-alvo, encontrarem soluções ou alternativas que não foram cogitadas anteriormente e conferirem a viabilidade real de cada iniciativa. Assim, a gestão se torna mais eficiente e assertiva.

Ainda, com ferramentas específicas como o Data Lake para Big Data, é possível facilitar o processo de ajustes e consultas das informações coletadas, obtendo insights cada vez mais precisos e acertados.

Permite compreender melhor os clientes

Ter um aprendizado profundo do público-alvo é o primeiro passo que qualquer empresa deveria dar para ter sucesso com seus produtos e serviços. Com dados, isso se torna mais fácil e acessível. Logo, o Big Data pode contribuir para estratégias em diversos setores, como marketing, vendas ou criação.

Analisar dados permite identificar padrões de comportamento nos clientes, acompanhar tendências, reconhecer demandas, examinar volume de transações e muito mais.

Isso auxilia empresas a entregarem mais valor aos clientes, oferecendo uma experiência personalizada e produtos e serviços que realmente atendem às suas dores e desejos. Quanto mais uma empresa souber sobre seu público, maiores serão suas taxas de conversão e vendas.

Facilita a segmentação do público e do mercado

Seja sua empresa do ramo da saúde, educação, agronegócio ou mesmo construção civil, a segmentação do público é essencial para atingir a persona ideal. Ao fazer análise de dados sobre os clientes e leads, é mais simples separá-los em grupos. Afinal, por meio do Big Data, uma empresa pode conhecer as exigências, necessidades e dores de seus compradores.

Por meio dessas identificações, pode-se gerar grupos que seguem padrões parecidos. Assim, marketing e vendas podem pensar em ações e meios de comunicação mais relevantes para cada segmento.

Da mesma forma, o Big Data pode ser aplicado para identificação de oportunidades e nichos de mercado até então não cobertos.

Aponta oportunidades de inovação

Inovar é uma atitude importante para empresas modernas que desejam se destacar e ter longevidade no mercado. Grandes negócios são reconhecidos por suas atitudes inovadoras e, dessa forma, deixam sua marca.

No entanto, gerar novidades nem sempre é um caminho fácil. Na verdade, para inovar, uma empresa precisa de conhecimento, ou seja, muitos e muitos dados.

O Big Data fornece às companhias um volume de informações gigantesco, que permite alcançar diferentes níveis de compreensão. Muitos fatores podem ser descobertos e, assim, surgem novas ideias.

Conforme comentamos, o Big Data ajuda empresas a identificarem tendências e saberem o que os clientes querem. Assim, dessas análises, pode-se surgir a ideia de um produto que estava faltando, uma lacuna a ser preenchida, uma demanda que não estava sendo atendida.

Isso é inovador e pode causar uma revolução no setor. Portanto, pensar diferente e “fora da caixa” é possível com análise de dados; eles são cruciais para mostrar o caminho.

Possibilita uma precificação mais acertada

O Big Data facilita o processo de análise para se chegar a um valor adequado a ser cobrado dos clientes. Isso porque dados podem avaliar o histórico do mercado, os preços da matéria-prima, condições socioeconômicas, concorrência, entre outros aspectos que determinam o quanto um grupo de pessoas estaria disposto a pagar por um produto ou serviço.

Dessa maneira, é possível investir em um fluxo de precificação inteligente, que permita a maximização da margem de lucros.

Ajuda mapear e gerenciar riscos

A gestão de riscos é aprimorada com o Big Data. Os motivos seguem a mesma linha do que foi falado até aqui: por meio da análise preditivas do mercado e do negócio, é possível identificar possíveis riscos.

Riscos são iminentes para qualquer empresa ou nicho. A ideia é conseguir prevê-los para minimizar seus impactos e gerenciá-los com eficiência.

No mais, o uso de dados no gerenciamento de risco ajuda uma instituição em diversos níveis, uma vez que o mapeamento e a definição de estratégias para lidar com problemas podem ser aplicados em todos os setores. Essa atitude evita uma série de contratempos em potencial, desde questões financeiras até o atendimento ao cliente.

Além disso, não podemos esquecer que uma gestão de risco completa inclui mapeamento de riscos externos. A pandemia de COVID-19, por exemplo, foi um fenômeno sem precedentes que pegou muitas instituições de surpresa. Diversos negócios fecharam suas portas ou tiveram grandes perdas.

No entanto, negócios que já investiam em tecnologia e que, por isso, puderam antecipar crises e reações à pandemia por meio de dados saíram na frente, pois conseguiram se adaptar com maior velocidade às mudanças e adequar seus processos. Isso os colocou em grande vantagem no mercado e à frente da concorrência.

Otimiza processos

Indiscutivelmente, o uso de automação, tecnologia e mineração de dados é imprescindível para o aprimoramento dos processos de várias formas.

Via análises de dados, o compartilhamento de informações é aprimorado, portanto, é mais simples criar cronogramas, acompanhar indicadores de performance e ter acesso a relatórios de desempenho ricos. Todo esse conhecimento é usado para identificar erros e gargalos e aplicar melhorias nos processos.

Além do mais, o Big Data, combinado com outras tecnologias e inovações como Machine Learning, BI e Inteligência Artificial, permite que sejam feitas uma série de automações que podem tornar o dia a dia de trabalho mais produtivo e poupar o tempo da equipe.

Colabora para aumentar índices de satisfação, fidelização e retenção de clientes

Por fim, todo o conhecimento gerado pelos dados para implantar melhorias nas empresas precisa ser percebido por quem realmente importa: o cliente.

Ferramentas de Big Data devem munir gestores de informações que os ajudem a desenhar melhores soluções para seu público e aprender como atendê-los cada vez melhor.

A análise de dados também contribui para aperfeiçoar a experiência do cliente, viabilizando uma interação cada vez mais personalizada.

Como resultado, os índices de satisfação do cliente tendem a aumentar. E se o cliente está feliz, maiores são as chances de voltar a fazer negócios com a empresa. Logo, esforçar-se para entregar mais qualidade e valor para o público ajuda a retê-lo, o que é mais rentável e vantajoso para uma marca do que ter que prospectar novos leads.

O Big Data é um dos conceitos mais importantes para se entender a era da transformação digital e como fazer parte dela. Afinal, tudo se inicia com conteúdo e informações. Assim, ideia por trás do seu conceito é mostrar para empresas que esses dados geram conhecimento e insights inéditos e valiosos que podem mudar os rumos das organizações.

Nesse sentido, as empresas que souberem extrair as melhores oportunidades dentro da gama de dados produzida no mundo darão um passo enorme rumo ao crescimento e à inovação. Faça parte dessa mudança!

Este conteúdo foi relevante para você? Você conseguiu absorver o conceito do Big Data e sua relevância? Agora, não deixe de conhecer nossas soluções que ajudarão sua empresa no caminho em direção à transformação digital!

[rock-convert-cta id=”6730″]