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Big Data: você provavelmente já ouviu falar nisso, não é mesmo? Mas, você sabe o que significa? De onde surgiu? Por que se fala tanto sobre nos últimos anos e porque as empresas do mundo todo tem os olhos voltados para ela?
Bem, o termo está diretamente relacionado aos dados gerados por pessoas e também empresas diariamente. Para você ter ideia, estima-se que sejam gerados diariamente 2,5 quintilhões de bytes de dados, segundo a IDC. Essas informações não são apenas organizacionais, mas também refletem o comportamento do seu potencial cliente.
Não é à toa que os dados estão sendo chamados de “o novo petróleo”. Afinal, na atualidade, quem tem informação tem também mais opções de estratégias. Dessa forma, com a evolução da tecnologia e a transformação digital, vão surgindo novas formas de analisar esses dados e transformá-los em serviços diferenciados.
Mas a verdade é que o Big Data já existe até mesmo antes da popularização dos meios digitais. Por isso, veja neste artigo completo o que é Big Data, como ele surgiu e como funciona!
Leia também: O que é BI Business Intelligence?
Em uma definição clara e objetiva, Big Data significa uma organização de um grande volume de dados. Tanto que a tradução direta é megadados. Dessa forma, como a quantidade de informações que chega aumenta consideravelmente à medida que novos meios digitais aparecem para gerar dados diariamente, é necessário que esses dados sejam organizados estrategicamente.
A lógica é a mesma se você pensar em dados físicos, como folhas impressas. Se todos os dias chegam 10 páginas com informações de mercado e dos seus potenciais clientes para você guardar, em um ano você terá mais de 3.000 páginas. E isso ficará complexo se você precisar manusear esses dados.
Assim, quando falamos de Big Data, destaca-se que essas informações podem ser estruturadas ou não e incentivam o cruzamento de informações para chegar a insights e decisões estratégicas para uma empresa.
Assim, por meio do Big Data, é possível entender o cenário do mercado, a satisfação com uma marca, as necessidades de determinado público, entre outras análises. E tudo isso com uma visão rápida. Afinal, hoje, a maior parte desses dados estão guardados e protegidos na nuvem. Dessa forma, facilita a análise e utilização deles para as tomadas de decisão.
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Para entender melhor o conceito de Big Data é importante conhecer os 5Vs que compõem esse recurso, afinal ele são as principais características que definem as aplicações do Big Data. São eles:
O Big Data existe há algum tempo. Mas nos dias de hoje geramos muito mais dados e em uma velocidade muito mais rápida.
Nesse sentido, quais os fatores que influenciam o Big Data?
Bem, o smartphone que está bem próximo de você é um dos grandes motivadores. Assim como as televisões, as mídias sociais e todos os canais que, com acessibilidade, oferecem informações e possibilitam análise de dados.
O termo também é utilizado para falar sobre outros temas, como Internet das Coisas (o famoso IoT).
Isso porque carros e geladeiras conectadas, por exemplo, já são uma realidade, e a quantidade de dados que dispositivos conectados à internet oferecem é surpreendentemente alta.
Neste caso, ao invés de falar sobre comportamento, como um social data, ou de dados fornecidos por setores da empresa, como o enterprise data, trata-se de um data of things.
Confira em nosso blog: 5 dicas iniciais de como fazer análise de dados de maneira clara e assertiva
O conceito de Big Data começou a ser trabalhado no início dos anos 2000. Quando o analista Doug Laney, enxergou a importância da coleta e armazenamento de dados para análises futuras, quando o YouTube e o datado Orkut começaram a gerar uma quantidade gigantesca de dados dos seus usuários.
No entanto, a origem do big data em si está entre as décadas de 1960 e 1970, quando começaram a surgir os primeiros data centers e o desenvolvimento do banco de dados relacional.
Assim, por volta de 2005, com o desenvolvimento de estruturas de código aberto, como o Hadoop e NoSQL, foi fundamental que o conceito de big data se tornasse mais usual e presente nas empresas, o que proporcionou que o trabalho com o big data fosse mais fácil e barato.
Na atualidade, por conta de ferramentas como machine learning, inteligência artificial e Internet das Coisas, o volume de dados gerados diariamente cresce e a tendência é crescer ainda mais, entregando novos dados como padrões de uso dos clientes e desempenho dos produtos.
Como vimos, o Big Data é um recurso tecnológico que organiza, lê e interpreta dados que servirão de insights para as empresas. Dessa forma, devemos destacar que uma solução dessa é capaz de gerar uma significativa vantagem competitiva para as organizações que precisam estar sempre à frente dos seus concorrentes.
Ou seja, tomar decisões assertivas em cenários pouco favoráveis, favorecer as estratégias de marketing e tantas outras práticas utilizadas serão favorecidas graças ao alto volume de dados disponíveis.
Agora que já deu para entender como essa tecnologia funciona e como ela auxilia as organizações, é importante destacar também quais são os desafios da área.
A primeira delas é a quantidade de dados gerados. Isso porque por conta de tantas tecnologias que temos ligados à internet, o número de dados coletados não para de crescer. É só você parar pra pensar quanto de espaço o seu primeiro celular comportava e o quanto o atual permite.
Embora a nuvem comporte bem, as empresas precisam se esforçar diariamente para acompanhar o armazenamento de dados necessários.
E é aí que entra o segundo grande desafio: a curadoria de todos esses dados. Se a quantidade de dados continua a crescer, a necessidade da curadoria também precisa crescer, afinal, apenas armazenar as informações não é o suficiente. A lógica é que hoje, 50 a 80% do tempo dos cientistas de dados são utilizados curando essas informações.
Empresas de diversas indústrias começam a enxergar a importância do controle de dados. E o cruzamento e análise desses dados seria o chamado Big Data Analytics. Assim, o grande segredo é unir os “robôs” que coletam dados ao trabalho humano estratégico e inteligente.
Além disso, existem inúmeros exemplos de como atrelar o Big Data ao trabalho, na prática. Geralmente, a análise realizada determina padrões por segmentos de atuação e melhorar processos.
Em uma indústria, o acompanhamento de Big Data permite a configuração de alertas em casos de falhas nas máquinas em tempo real, por exemplo. Pode ajudar a entender processos e otimizá-los.
Hoje, já é bastante comum que até mesmo os eletrodomésticos estejam conectados à internet das coisas e isso vale para o equipamento industrial. Dessa forma, é possível coletar informações valiosas, como até mesmo anteceder a necessidade de um reparo ou troca do aparelho antes mesmo que ele estrague.
Ao monitorar as redes sociais, você pode analisar menções de palavras-chave da sua empresa. O que as pessoas estão falando sobre ações ou produtos? É algo positivo ou negativo? Categorizar e estruturar dados vindos de mídias sociais faz parte desse Big Data Analytics.
Além disso, é possível ter acesso a uma série de dados relacionados ao comportamento do seu consumidor, o que vai garantir que as estratégias de marketing sejam muito mais eficazes a partir das informações geradas seja no site ou nas redes sociais.
Você também consegue analisar hábitos de compra do cliente por meio do Big Data em sites e e-commerces. Os dados permitem que você crie promoções mais assertivas, baseadas em tendências e personalizações.
Tudo isso, levando em consideração o comportamento do seu cliente dentro dos sites como lugares que mais clicou, tempo de página, conteúdos mais visualizados, produtos que geraram mais saídas do site e muitos outros insights valiosos.
A área de Recursos Humanos também tem várias informações sobre funcionários, como relacionadas à assiduidade e produtividade. Hoje, a área de gestão de pessoas é um setor extremamente estratégico dentro das empresas, tanto que conceitos como RH Analytics se fazem cada vez mais presentes dentro das pequenas, médias e grandes organizações.
Em um banco, o Big Data detecta comportamentos fraudulentos e minimiza riscos ao negócio. Já em um hospital, os registros de pacientes podem ser suficientes para criar insights para melhorar a assistência e o atendimento.
Independentemente do segmento, se você souber como gerenciar o Big Data, também conseguirá extrair ideias para fazer sua empresa crescer. Quem sabe, assim, você alcançará resultados com a mesma velocidade que chegam os dados.
A importância do Big Data para as empresas é enorme, pois permite analisar e extrair insights valiosos de informações que antes eram consideradas inacessíveis ou irrelevantes. A análise de Big Data ajuda na tomada de decisões e na identificação de novas oportunidades de negócios.
Por exemplo, você pode usar dados sobre comportamentos de compras dos consumidores para melhorar a personalização de suas ofertas e aprimorar a experiência do cliente. Além disso, os dados podem ser usados para monitorar tendências e detectar problemas antes que eles se tornem graves.
Vale destacar que o Big Data também contribui para a otimização dos seus processos internos, aumentando a eficiência e reduzindo custos. Até porque é possível usar os dados de produção para identificar pontos de desperdício e ajustar suas operações de maneira mais eficiente.
O Big Data pode trazer inúmeros benefícios para uma empresa, afinal, é possível ter uma quantidade de dados maior que podem ser usados em muitas situações, como:
De modo geral, o Big Data traz muitos benefícios, como uma tomada de decisões mais informada, uma personalização da experiência do cliente, uma otimização de processos internos, a identificação de novas oportunidades de negócios, uma melhoria da segurança e redução de custos.
No dia a dia das empresas, o Big Data está ajudando em muitos aspectos e em diversas áreas, vamos falar abaixo sobre como as organizações estão usando essa tecnologia para melhorar os seus processos.
Os gestores das empresas estão coletando e analisando dados de comportamento de compras dos clientes, incluindo informações sobre o que eles compram, quando e onde compram, para personalizar suas ofertas e aumentar a satisfação do cliente.
Essa é uma forma muito interessante de transformar a experiência do consumidor em algo único, diferenciando-a dos seus concorrentes.
No dia a dia das organizações estão sendo usados dados de localização e transporte para otimizar rotas de entrega e melhorar a eficiência logística.
Isso evita desperdício de recursos e até mesmo de tempo, e garante uma enorme redução de custos nessa área.
Os gestores estão usando dados para identificar padrões suspeitos e prevenir fraudes em suas operações de cartão de crédito e outras transações financeiras.
Como resultado, está havendo mais segurança no tratamento de dados, o que evita vazamentos e possíveis dores de cabeça.
O Big Data também permite o uso de dados de sensores de máquinas para o monitoramento de operações em tempo real e identificação de problemas rapidamente.
As empresas também estão usando dados de redes sociais para analisar a percepção pública sobre sua marca e seus produtos.
Isso ajuda a definir campanhas mais humanizadas, criar tons de voz mais adequados e diversos outros aspectos que transformam a relação do cliente com a empresa.
Os dados coletados, estão sendo usados também na área de vendas e outras fontes para prever a demanda futura e ajustar suas estratégias de produção e distribuição.
Algumas organizações da área de saúde estão usando dados de pacientes para identificar padrões e tendências em sua saúde e com isso desenvolver novos tratamentos e medicamentos.
Esses são apenas alguns exemplos de como as empresas estão usando o Big Data para melhorar suas operações e aumentar seu sucesso. Ainda há muitas outras áreas em que ele pode ser aplicado, e é provável que novos usos surjam à medida que a tecnologia evolui.
Neste artigo, você viu o que é, para que serve e como aplicar o Big Data em diferentes áreas e segmentos de atuação. No entanto, navegando pela internet, será bastante comum você esbarrar com um conceito relacionado, o Business Intelligence (BI). Você já ouviu falar?
Também chamada de Inteligência de Negócios, o BI agrupa um conjunto de dados, teorias e processos para criar uma solução capaz de apoiar a tomada de decisão da empresa. Nesse caso, ela está diretamente relacionada ao conceito de Big Data, mas são conceitos diferentes.
Afinal, o Business Intelligence está mais ligado a interpretação e análises dos dados, identificando oportunidades de riscos. Se quiser saber mais, não deixe de assistir ao nosso conteúdo:
Veja também: Veja como implementar Business Intelligence em 5 passos
O Big Data oferece um potencial incrível para insights valiosos e tomada de decisões informadas. No entanto, para aproveitar ao máximo essa imensa quantidade de dados, é essencial seguir algumas boas práticas. Neste capítulo, exploraremos as principais diretrizes a serem consideradas ao lidar com Big Data:
Antes de mergulhar no mundo do Big Data, defina claramente os objetivos que você pretende alcançar. Determine quais são as perguntas que deseja responder ou os problemas que pretende resolver. Ter metas bem definidas orienta todo o processo de análise.
Para isso, é importante contar com um sistema de controle de metas. Veja como escolher um →
Nem todos os dados são igualmente relevantes. Escolha fontes de dados que se alinhem aos seus objetivos e tragam valor para sua análise. Certifique-se de que os dados sejam confiáveis, atualizados e representativos do contexto em questão.
Para ter dados confiáveis, é essencial contar com um software de gestão. Veja quais são os 7 melhores do mercado →
A qualidade dos dados é fundamental. Realize uma limpeza e pré-processamento rigorosos para eliminar inconsistências, duplicações e erros. Dados sujos podem levar a análises distorcidas e conclusões incorretas.
Ao lidar com Big Data, é crucial manter a privacidade dos indivíduos e proteger os dados sensíveis. Adote medidas de segurança robustas e esteja em conformidade com regulamentações como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados).
Escolha as ferramentas certas para o seu projeto de Big Data. Plataformas de processamento distribuído, como Hadoop e Spark, podem ser ideais para lidar com volumes massivos de dados. Avalie as tecnologias disponíveis e selecione aquelas que atendam às suas necessidades.
Evite conclusões precipitadas ao analisar dados. Use técnicas estatísticas apropriadas para garantir que suas descobertas sejam estatisticamente significativas e representativas da população ou do cenário em estudo.
Aplique técnicas de machine learning para identificar padrões ocultos nos dados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a prever tendências futuras e fornecer insights valiosos para a tomada de decisões.
O Big Data é caracterizado por seu volume e velocidade. Certifique-se de que suas soluções sejam escaláveis para lidar com o crescimento contínuo dos dados. Isso envolve a otimização de recursos de hardware e software.
Incentive a colaboração entre equipes de diferentes disciplinas, como cientistas de dados, engenheiros, especialistas em domínio e analistas de negócios. Essa colaboração multifuncional pode enriquecer a análise e gerar insights mais abrangentes.
Por fim, os insights do Big Data só têm valor se forem comunicados de maneira clara e compreensível. Use visualizações de dados, gráficos e relatórios para apresentar suas descobertas de forma acessível a diferentes públicos.
Ao seguir essas boas práticas, você estará no caminho certo para aproveitar ao máximo o potencial do Big Data e transformar informações em ações significativas. Lembre-se de que a abordagem correta é fundamental para garantir resultados valiosos e impactantes.
Agora que você já sabe o que é o Big Data e como ele está ajudando as empresas em vários setores, chegou o momento de pensar em implementá-lo no seu negócio.
E para ajudar você nessa jornada, o melhor caminho é contar com um software de indicadores que centralize toda a gestão de desempenho do seu negócio, desdobrando a estratégia, conectando projetos e executando os seus planos de ação.
Por meio de um bom sistema de gestão empresarial, você acompanha o desempenho corporativo de forma conectada, monitora e centraliza os indicadores estratégicos, táticos e operacionais, facilitando assim a tomada de decisões.
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