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- mar 27, 2025
Imagens, formulários, postagens e milhares de conteúdos diversos: a popularidade e consolidação da internet e do uso de dispositivos móveis promoveram uma explosão na quantidade de informação digital criada no mundo.
Hoje, empresas contam com bancos e servidores repletos de dados. 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.
Ferramentas como Google BigQuery tornam essa análise mais eficiente, permitindo o processamento e a consulta de grandes volumes de dados em tempo real, de forma ágil e escalável.
Vivemos na era da informação e da cultura data-driven. Por isso, é fundamental que gestores entendam a fundo o que é Big Data, 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!
Big Data é o termo usado para descrever grandes volumes de dados gerados constantemente por pessoas, sistemas e dispositivos.
Esses dados podem estar em diferentes formatos — como nomes, números, imagens e históricos — e vir de diversas fontes, internas ou externas, como redes sociais, pesquisas, cadastros, sensores e processos empresariais.
Diante da variedade, da velocidade de geração e da quantidade desses dados, é necessário o uso de ferramentas específicas para capturá-los, organizá-los e analisá-los com eficiência.
Com o suporte da tecnologia e de métodos estatísticos, profissionais especializados conseguem identificar padrões, prever comportamentos e gerar insights relevantes para as decisões do negócio.
A integração é a etapa em que os dados são capturados de diferentes fontes — como sensores, redes sociais, sistemas corporativos e dispositivos conectados — e reunidos em um único ambiente.
Essa consolidação é essencial para eliminar redundâncias, padronizar formatos e garantir que os dados estejam prontos para uso analítico.
Após a integração, os dados precisam ser organizados e armazenados de forma estruturada e segura. Um bom gerenciamento garante a confiabilidade dos dados e facilita o acesso por diferentes áreas da empresa.
Isso envolve a escolha de tecnologias, como data lakes e bancos de dados escaláveis, além da aplicação de políticas de governança, controle de acesso e segurança da informação.
Com os dados integrados e organizados, entra a fase de análise. Por meio de algoritmos, inteligência artificial e ferramentas analíticas, os dados são processados para identificar padrões, prever comportamentos e apoiar decisões estratégicas.
Essa etapa transforma dados brutos em informações valiosas, que podem ser aplicadas em diversas áreas, como marketing, logística, atendimento ao cliente e desenvolvimento de produtos.
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.
Ou seja, o Big Data 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 consumidor.
Desde então, muito se fala sobre uma cultura data-driven nos negócios, ou seja, uma cultura orientada pelos dados.
O conceito de Big Data está apoiado nos 5 V’s. Vamos entender mais sobre eles a seguir.
Diz respeito à enorme quantidade de dados que necessitam de uma ferramenta para serem centralizados, estruturados e analisados.
O data tracking, ou rastreamento de dados, é o ponto de partida nesse processo, permitindo acompanhar em tempo real como os dados são coletados e de onde vêm.
Isso impacta diretamente o uso estratégico das informações no negócio, já que, sem esse controle e análise, os dados não geram valor. Para contribuírem efetivamente com a gestão e o planejamento, é fundamental que sejam tratados por soluções adequadas.
Com as pessoas e objetos conectados 24 horas por dia à web, a velocidade em que os dados são produzidos está cada vez maior. Por isso, é preciso considerar que conteúdos devem ser transferidos, armazenados e atualizados em altíssima velocidade.
Sendo assim, empresas necessitam contar com ferramentas de gerenciamento de informações rápidas e que trabalhem em tempo real.
Dados são originados nas mais variadas fontes, desde redes sociais até os sensores das empresas, e nos mais diversos formatos, como imagens, áudios, textos, vídeos etc., lembrando que eles podem aparecer estruturados ou não.
Entender a variedade e saber como cada tipo de conteúdo deve ser extraído e analisado é o desafio nesse ponto.
É necessário distinguir os dados verdadeiros dos falsos para não produzir indicadores errados, por exemplo.
Não se deve perder a consistência das informações de vista em um mar de dados atualizados 24 horas por dia.
Nesse cenário, a modelagem de dados se torna estratégica, pois organiza, estrutura e define padrões que garantem a integridade dos dados.
Investir em soluções que assegurem qualidade e confiabilidade é o caminho para análises mais seguras e decisões bem fundamentadas.
Ninguém investirá tempo, pessoas e ferramentas para analisar dados sem que eles tragam algum retorno, isto é, gerem valor.
Esse é o ponto que nos conduz ao começo e à importância do Big Data: informações produzidas devem ser relevantes para a empresa e ajudar na melhora de processos e decisões.
Os dados usados para análise em big data podem ter origens diversas, tanto internas quanto externas à empresa. Isso permite que se identifiquem tendências de mercado e se tenham insights sobre o segmento. Algumas fontes são:
A grande diversidade de fontes é o que permite a capacidade preditiva sobre o mercado e também sobre as tendências dos consumidores, servindo como uma bússola na tomada de decisões da empresa. O uso de computação em nuvem também é um aliado à solução.
O 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 que os dados são processados.
Ou seja, o BI fala diretamente sobre o que deve ser feito para a informação ser 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 os dados serem utilizados ativamente pela gestão em uma companhia.
Inteligência Artificial (IA) é um processo no qual máquinas são usadas para automação de atividades 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.
O Big Data ocupa uma posição central na transformação digital e na cultura orientada por dados. Atualmente, o mercado reconhece que tomar decisões com base na intuição ou no “achismo” é menos efetivo e pouco inteligente.
Por meio dos dados, torna-se possível acessar diversas informações sobre clientes, negócios e tendências de forma segura, objetiva e confiável.
Por isso, o Big Data se mostra essencial para guiar ações e planejamentos dentro de uma organização. Ele contribui para que as empresas ajam de forma estratégica, otimizem recursos e direcionem esforços e investimentos para o que realmente importa.
Como consequência, os resultados tendem a apresentar melhor desempenho, já que as decisões são fundamentadas em descobertas e insights concretos que podem transformar o negócio.
Além disso, com apoio dos dados, as empresas conseguem avaliar com mais precisão erros e riscos, conduzindo uma gestão orientada à prevenção de falhas. Também se torna possível identificar oportunidades antes não percebidas.
Agora que o conceito de Big Data e seus fundamentos já estão claros, é hora de entender como empresas de diferentes portes podem extrair valor dessa solução. Veja os principais exemplos:
O Big Data se configura como uma ferramenta estratégica para que as empresas identifiquem tendências com mais exatidão.
Com ele, é possível antecipar movimentos econômicos, projetar crescimento e analisar comportamentos de consumo — como a aceitação de um produto antes mesmo do lançamento.
Essas informações reduzem a margem de erro nas decisões e aumentam as chances de sucesso em ações comerciais.
As empresas que conseguem estruturar os dados em um Data Warehouse, centralizando informações de diferentes fontes em um ambiente organizado e acessível, de modo a obter indicadores, relatórios e insights com maior precisão. Isso permite tomar decisões mais embasadas.
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!
O consumidor atual está mais exigente. Ele busca uma relação com a marca, não apenas um produto. Com as redes sociais, a proximidade entre empresas e consumidores se intensificou.
Esse contato direto proporciona acesso a dados valiosos, que influenciam diretamente na criação de soluções alinhadas às expectativas do público.
Graças à capacidade de cruzar dados internos e externos, o big data auxilia na antecipação de movimentos do mercado e na detecção de demandas antes que se tornem generalizadas. Esse diferencial fortalece a posição competitiva da empresa diante dos concorrentes.
Muitos consumidores, antes de realizarem um cancelamento de serviço ou desistirem de uma compra, apresentam alguns indícios de que farão isso.
O big data permite prever mesmo as mais sutis alterações no comportamento do consumidor, tornando possível que a empresa tome medidas preventivas nesses casos e, assim, evitando a taxa de saída de clientes.
Com uma visão clara sobre o comportamento do consumidor e as tendências de mercado, a empresa consegue desenvolver campanhas de marketing mais alinhadas ao perfil do cliente.
É possível identificar momentos de interesse e quais abordagens oferecem maior impacto. Assim, a personalização das ofertas se aprimora, elevando a experiência do usuário.
Os principais desafios no uso de Big Data são:
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.
Como já mencionado ao longo do conteúdo, o principal benefício do Big Data é a geração de conhecimento para embasar decisões estratégicas.
Antes de lançar um novo produto ou contratar um serviço, por exemplo, a empresa pode utilizar os dados para obter uma visão clara do negócio e do mercado.
Essa visão permite antecipar erros, compreender melhor o público-alvo, explorar soluções alternativas e verificar a viabilidade de cada iniciativa. O resultado é uma gestão mais eficiente e precisa.
Com o uso de ferramentas como o Data Lake para Big Data, também é possível simplificar os ajustes e o acesso às informações coletadas, favorecendo insights cada vez mais consistentes.
Entender profundamente o público-alvo é fundamental para o sucesso de qualquer produto ou serviço. Com dados, essa tarefa se torna mais acessível. A análise de comportamento, tendências e volume de transações ajuda a criar estratégias mais eficazes nas áreas de marketing, vendas e desenvolvimento.
Ao conhecer melhor os clientes, a empresa consegue oferecer experiências personalizadas e soluções alinhadas às suas reais necessidades. Esse cuidado se reflete no aumento das taxas de conversão e nas vendas.
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.
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.
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.
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 da 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.
O uso de automação, tecnologia e mineração de dados é indispensável para o aprimoramento dos processos em diversas frentes.
A partir da análise de dados, o compartilhamento de informações é facilitado, o que contribui para a criação de cronogramas, o acompanhamento de indicadores de performance e o acesso a relatórios de desempenho mais completos.
Todo esse conhecimento pode ser aplicado para identificar falhas e gargalos, além de viabilizar melhorias contínuas.
O Big Data, aliado a tecnologias como Machine Learning, Business Intelligence e Inteligência Artificial, viabiliza uma série de automações que aumentam a produtividade e otimizam o tempo da equipe.
O conhecimento gerado a partir dos dados precisa ser revertido em melhorias que sejam percebidas por quem mais importa: o cliente.
Ferramentas de Big Data oferecem aos gestores informações relevantes para desenvolver soluções mais alinhadas ao perfil do público e compreender como atendê-lo com mais eficiência.
A análise de dados também contribui para aperfeiçoar a experiência do cliente por meio de interações mais personalizadas.
Como consequência, os índices de satisfação tendem a crescer. E clientes satisfeitos têm mais chances de retornar. Investir em qualidade e valor para o público contribui para sua retenção, algo mais vantajoso e rentável do que a prospecção constante de novos leads.
As empresas podem usar o Big Data para identificar padrões suspeitos ou anômalos em grandes conjuntos de dados, o que é particularmente útil para a detecção de fraudes financeiras, cibernéticas e outras formas de atividades fraudulentas.
Tecnologias de Big Data e análises na nuvem trazem vantagens de custo significativas quando falamos em armazenar e processar grandes quantidades de informação. Além disso, elas são uma oportunidade para identificar formas mais eficientes de se fazer negócio.
A redução de custo é, provavelmente, o fator que conduz as organizações em sua adoção. Big Data te ajudará a reduzir seus gastos de entrada em vendas — por criar projeções claras do futuro, com base em dados de anos anteriores — e dará os instrumentos para prever e planejar o futuro.
As boas práticas para uma base de Big Data envolvem:
O Big Data é um conceito interessante e vantajoso para os negócios. Em um mercado tão competitivo, é essencial investir em insights que ajudem a empresa a ganhar vantagem diante dos concorrentes e ter reforço de marca.
Além disso, é simples começar a utilizá-lo em sua empresa. Atualmente, o Google oferece uma solução integrada de ponta a ponta que permite capturar, processar, armazenar e analisar dados em uma só plataforma na nuvem, a Google Cloud Platform.
O Google é a empresa líder em tecnologia no mundo e conhecida por sua excelência em serviços na nuvem. Seu produto Google Cloud Platform é uma solução completa, inovadora e flexível. Isso quer dizer que ela pode se adaptar às demandas de diferentes negócios, além de transmitir segurança e praticidade.
Nela, é possível colocar em prática várias ações de tecnologia de forma simples e acessível, como:
Para isso, a plataforma conta com ferramentas especiais que ajudam profissionais a realizar atividades e desenvolver projetos envolvendo gestão de dados com maior segurança e solidez. Vamos conhecer alguns deles a seguir. Acompanhe!
O BigQuery é uma solução desenvolvida pelo Google capaz de integrar a análise de uma vasta quantidade de dados de maneira facilitada.
Graças a essa ferramenta, você pode se concentrar em encontrar insights e combinar serviços em nuvem com ferramentas de código aberto. Trata-se de um armazém de dados de baixo custo do Google, que não exige servidor ou infraestrutura gerenciada.
Com sua ajuda, gestores têm mais flexibilidade na hora de levantar informações e analisar resultados de modo produtivo e consolidado. Outras ferramentas tendem a ter custo elevado e tornar o processo demorado e complexo. Com essa inovação, podem-se gerar insights que trarão vantagem competitiva ao negócio.
Além disso, dados proporcionam conhecimento que permitem que gestores e profissionais desenvolvam projetos, campanhas, produtos e serviços alinhados às expectativas, os desejos e as dores dos seus consumidores. Desse modo, existem maiores chances de melhorar as vendas e a satisfação do cliente.
Automações, como o BigQuery, são recursos valiosos para eliminar atividades manuais, repetitivas e burocráticas do negócio. Com a tecnologia, é possível reduzir o índice de erros, gargalos e desperdícios. No mais, o dia a dia das equipes ganha produtividade, visto que os profissionais têm mais tempo para se concentrar em tarefas estratégicas.
O BigQuery possibilita a consulta de altos volumes de dados. Terabytes e petabytes são examinados em poucos minutos, entregando análises de informações sobre o negócio em tempo real.
Essa disponibilidade de informações mantém gestores a par dos seus negócios o tempo todo, tendo uma visão global e precisa dos processos e atividades.
Consequentemente, isso dá segurança e precisão para reagir a tempo diante das mudanças do mercado, acompanhar e controlar custos e monitorar informações críticas a todo o momento de modo a tomar decisões com confiabilidade e exatidão.
O Google Cloud Storage é um serviço de armazenamento para volumes expressivos de dados, que oferece várias alternativas de bancos de dados, como o Cloud SQL e o Cloud Datastore para NoSQL.
Aqui, os dados são salvos em espaços chamados buckets. Cada um deles é ligado a um projeto, e pode ser agrupado da forma que for relevante para a organização.
Além disso, é possível conceder permissão de acesso aos projetos a usuários específicos, e determinar o tempo, se for o caso.
Desse jeito, o Google Cloud Storage não somente facilita o armazenamento na nuvem, como reforça a segurança das informações.
O Google Cloud Dataflow, por sua vez, oferece os recursos que liberam você de tarefas operacionais, como o planejamento de capacidades e a otimização de desempenho.
Ainda, o Dataproc, Datalab, Data Studio e Dataprep têm todos os recursos de que você precisa para explorar, limpar, visualizar e preparar dados para análise. Essa ferramenta permite:
Desde a ingestão até a análise, o Google Cloud Platform disponibiliza um ecossistema completo para que as empresas aproveitem todos os benefícios do Big Data, sem a necessidade de instalar ou manter clusters próprios.
Se sua empresa está pronta para iniciar essa jornada rumo à transformação digital, conte com a SantoDigital.
Somos parceiros certificados do Google, reconhecidos sete vezes como Google Cloud Partner of the Year — uma prova da qualidade e do profissionalismo dos nossos serviços.
Com mais de 10 anos de experiência, temos um time especializado em consultoria e serviços avançados de TI, com foco em migração para a nuvem e implementação do Google Cloud Platform. Atendemos às demandas de Big Data e contribuímos para acelerar a transformação digital nas empresas.
O Big Data ocupa um papel estratégico nos negócios e deve ser considerado uma ferramenta fundamental para criar táticas bem-sucedidas. Aposte nessa tecnologia e conduza sua empresa rumo a um futuro mais inteligente, produtivo e competitivo.
Se você gostou do conteúdo e deseja saber mais sobre o tema, entre em contato para agendar uma apresentação. Conheça os serviços de Big Data e Data Analytics da SantoDigital!
Big Data é o conjunto de dados gerados em grande volume, variedade e velocidade, que exige ferramentas específicas para ser processado e analisado.
Banco de dados armazena e organiza informações estruturadas. Já o Big Data trata grandes volumes de dados variados, estruturados ou não, em alta velocidade.
Créditos da imagem: Freepik
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