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Big Data: o que é e como pode ajudar sua empresa

  • Por: SantoDigital
  • dez 28, 2018
  • 14 minutos
A ilustração mostra um notebook alisando o big data

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!

O que é Big Data?

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.

Como funciona o Big Data?

Integração

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.

Gerenciamento

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.

Análise

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.

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. 

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.

Quais são os 5 V’s do Big Data?

O conceito de Big Data está apoiado nos 5 V’s. Vamos entender mais sobre eles a seguir.

Volume

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.

Velocidade

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.

Variedade

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.

Veracidade

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.

Valor

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.

Quais são as origens dos dados usados em Big Data?

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:

  • Dados de ferramentas de Inteligência de Negócios;
  • Arquivos de log de servidores web;
  • Conteúdos de mídias sociais;
  • Relatórios corporativos;
  • Informações de programas de fidelidade e cadastros de clientes;
  • Contatos dos clientes com a empresa, como e-mail, chat e telefone;
  • Indicadores econômicos externos;
  • Pesquisas de qualidade e satisfação;
  • Dados de empresas de crédito;
  • Reviews e outros conteúdos sobre os produtos disponíveis na internet.

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.

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

  • Big Data: refere-se ao grande volume de dados gerados e armazenados;
  • Business Intelligence (BI): usa esses dados para criar relatórios e apoiar decisões com base em análises históricas;
  • Inteligência Artificial (IA): vai além da análise, usando os dados para aprender padrões, prever cenários e automatizar processos.

Big Data e Business Intelligence

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.

Big Data e Inteligência Artificial

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.

Por que o Big Data é importante para as empresas?

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.

Quais são aplicações práticas do Big Data nas empresas?

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:

Identificação das tendências de mercado

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.

Tomada de decisões mais embasadas

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!

Criação de produtos e serviços mais eficientes

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.

Análise da concorrência

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.

Retenção de clientes

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.

Campanhas de marketing

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.

Quais são os desafios no uso de Big Data?

Os principais desafios no uso de Big Data são:

  • Qualidade e consistência dos dados;
  • Armazenamento eficiente e seguro;
  • Integração de diferentes fontes de dados;
  • Alto custo de infraestrutura e tecnologia;
  • Falta de profissionais qualificados;
  • Garantia da privacidade e segurança das informações;
  • Interpretação correta dos dados gerados;
  • Atualização constante das ferramentas e processos.

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 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.

Permite compreender melhor os clientes

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.

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 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.

Otimiza processos

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.

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

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.

Prevenção e detecção de fraudes

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.

Redução de custos

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.

Quais são as boas práticas para uma base de Big Data?

As boas práticas para uma base de Big Data envolvem:

  • Definir objetivos claros para o uso dos dados;
  • Garantir a coleta de dados relevantes e confiáveis;
  • Padronizar formatos e estruturas de dados;
  • Implementar políticas de governança e segurança;
  • Utilizar tecnologias escaláveis e atualizadas;
  • Monitorar a qualidade e consistência dos dados;
  • Treinar a equipe para interpretar e usar os dados corretamente;
  • Realizar auditorias e revisões periódicas na base de dados.

Quais são as ferramentas do Google para Big Data Analytics?

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:

  • Machine Learning;
  • projetos de Big Data;
  • operações que envolvem o desenvolvimento de aplicativos;
  • gerenciamento de Customer Relationship Management (CRM).

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!

Google BigQuery

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.

Google Cloud Storage

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.

Google Cloud Dataflow

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:

  • analisar dados de streaming em alta velocidade;
  • gerenciar tarefas com facilidade, reduzindo a sobrecarga operacional;
  • reduzir custos, ao possibilitar gerenciar altas cargas de trabalho sem gastos extras.

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!

Resumindo

O que é Big Data?

Big Data é o conjunto de dados gerados em grande volume, variedade e velocidade, que exige ferramentas específicas para ser processado e analisado.

Qual a diferença entre banco de dados e Big Data?

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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