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Big Data: o que é, importância e como aplicar na sua empresa

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Saiba o que é Big Data e as vantagens de implementar essa tecnologia que permite o processamento de um grande volume de informações com alto desempenho e disponibilidade.

Você ainda não utiliza o Big Data a favor de suas estratégias e resultados?

Motivos para isso não faltam, como você irá ver ao longo deste guia que preparamos sobre o assunto.

Estamos falando sobre uma tecnologia que permite o processamento de uma quantidade enorme de informações e que faz isso com alto desempenho e disponibilidade.

Com o Big Data, gestores podem entender com mais clareza as tendências e os padrões para organizar sua estratégia de negócios e tomar decisões de modo mais seguro e com maior margem de acertos.

Não se trata apenas da análise de dados, que já faz parte da rotina de negócios de várias áreas das empresas.

O Big Data vai muito além disso, na verdade.

É uma estratégia que ajuda a otimizar processos e a entender padrões de comportamento de clientes e do mercado – tudo para tornar serviços e produtos mais lucrativos.

Sua utilização se faz ainda mais importante na atual era digital.

Afinal, o número de informações disponíveis nunca foi tão grande e, a cada dia fica mais inviável realizar essa tarefa manualmente.

Você concorda, mas ainda não sabe, de fato, o que é Big Data?

Siga a leitura, domine o conceito e a sua aplicação para atingir os objetivos do seu negócio.

Mas, afinal, o que é e para que serve o Big Data?

O termo Big Data é utilizado para definir um grande conjunto de ferramentas de TI que permitem a captura, a análise e a catalogação de registros em tempo real.

As informações podem ser originadas de diferentes fontes internas e externas, como cadastros de clientes, análises de mercado, redes sociais, dispositivos eletrônicos, processos internos ou mesmo pesquisas em meios offline.

A vantagem dessas ferramentas está em centralizar, em um único local, a coleta e a análise desse grande conjunto de registros.

A partir disso, as técnicas de estatística e processamento ficam a cargo das máquinas, permitindo que analistas consigam identificar padrões rapidamente e prever tendências com maior precisão.

Como consequência, será possível criar rotinas mais eficazes e se preparar para as mudanças do mercado de forma antecipada (são as chamadas análises preditivas.

Em outras palavras, tudo para o negócio se manter continuamente com um alto grau de competitividade.

Big Data e seus 5 V’s

5 V's do Big Data

A resposta para a pergunta “o que é Big Data”, vai um pouco além do que falamos até aqui.

O conceito completo está baseado em cinco princípios e cada um deles tem influência direta no desempenho das soluções disponibilizadas no mercado.

Esses princípios são conhecidos como os 5 V’s do Big Data.

Existem conteúdos que apontam até 10 V’s, mas acreditamos que esses são os cinco principais e que originam os demais.

Conheça cada um:

1. Volume

Uma ferramenta de Big Data deve ser capaz de lidar com um grande volume de dados.

Graças às redes sociais, smartphones, internet móvel e os dispositivos conectados por meio da Internet das Coisas (IoT), a quantidade de informações que circula em meios digitais cresce continuamente.

Para 2020, a projeção indica que o volume deve chegar a 44 trilhões de gigabytes ou 44 zettabytes, entre postagens no Twitter, Facebook e Instagram, mensagens de e-mail, aplicativos de conversa, entre outros tipos de arquivos que circulam na “nuvem” de servidores mundiais.

Por isso, somos e estamos cada vez dependentes de ferramentas de Big Data, que, por meio da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquinas, nos levam a um novo padrão de análise de dados.

Essas tecnologias permitem que analistas consigam trabalhar com um grande fluxo de dados com alto desempenho – muitas vezes, as informações são criadas e coletadas em tempo real.

Portanto, os sistemas de Big Data devem conseguir lidar com tais fluxos sem gerar perda de performance ou alto custo computacional.

2. Variedade

Outro aspecto é a capacidade de uma solução de Big Data de trabalhar com fluxos de dados variados.

Como falamos, as informações podem ser originadas em plataformas diversas como redes sociais, dispositivos móveis e mesmo em meios offline, como pesquisas de mercado e tabelas com dados de transações financeiras.

Assim, cada dado tem um tipo de característica e, por isso, são classificados em dois tipos:

  • Dados não estruturados
    O termo “dado não estruturado” é utilizado para definir os que não são coletados de um banco de dados ou os que não têm uma estrutura definida.
    São registros que devem ser catalogados antes de analisados, uma vez que têm um número maior de ruídos (informações sem relevância para o analista).
    Esse é o caso, por exemplo, de mensagens de texto, e-mails, documentos do Word, apresentações de Powerpoint e mesmo arquivos de mídia (áudio e vídeo).
  • Informações estruturadas
    Os dados estruturados, em geral, são os que, quando coletados, já estão organizados em um banco de dados ou solução semelhante.
    São mais fáceis de serem avaliados por ferramentas de Big Data, uma vez que demandam um número menor de execuções de rotinas para a avaliação do conteúdo..
    Portanto, em relação à variedade, uma solução de Big Data deve ser capaz de lidar com ambos os tipos de conteúdos.
    Caso ela seja mal programada, o custo computacional para que analistas executem o seu trabalho será alto.
    Além disso, a confiabilidade dos insights obtidos será reduzida.

3. Velocidade

Mais um cenário: o fluxo contínuo de dados em grande quantidade.

Nesse caso, a ferramenta precisa ter um alto desempenho de análise, de tal forma que seja possível encontrar padrões rapidamente.

Diante disso, companhias passaram a utilizar tecnologias auxiliares para garantir o maior desempenho das suas soluções de Big Data.

A computação em nuvem, por exemplo, é uma das principais “aliadas” do Big Data.

Ao executar tais sistemas na nuvem, analistas ganham maior escalabilidade operacional com um custo menor.

Assim, caso o fluxo de informações aumente, é possível escalar os recursos, impedindo que a nova demanda impacte na velocidade de execução das rotinas de análise.

4. Veracidade

Para assegurar que a análise de dados seja capaz de atender às necessidades do negócio, é crucial que a empresa consiga trabalhar com conjuntos de dados confiáveis.

Como citamos anteriormente, muitas vezes, os registros utilizados não são estruturados, o que pode levar a cenários em que o número de ruídos é alto, impactando na qualidade do trabalho do analista.

Diante disso, as soluções de Big Data devem estar preparadas para buscar por dados de fontes confiáveis.

Ainda, devem dar a possibilidade de filtrar quais conteúdos são relevantes para o negócio, além de eliminar aqueles não são confiáveis ou que não têm relevância.

Assim, cria-se uma rotina de análise mais precisa e com maior chance de sucesso.

  • Segurança – Esse é outro aspecto essencial, especialmente devido às novas regulações de Proteção de Dados. É fundamental a manutenção da integridade da informação para o armazenamento, compartilhamento e análise, evitando vazamentos e usos indevidos previstos pelas legislações nacional e internacional.

5. Valor

Por fim, para entender o que é Big Data, temos o aspecto do valor.

Ou seja, a solução deve ser capaz de agregar valor a processos e tornar os serviços mais competitivos.

Como? Ao identificar tendências e padrões que gerem possibilidades para o gestor tomar decisões com confiança e direcionar melhor a estratégia para conquistar clientes e/ou mais mercados.

Ou ainda, pelo aspecto operacional, ao permitir a avaliação das rotinas internas e o uso de ferramentas corporativas, o que leva ao rastreamento de gargalos e torna a gestão de processos mais eficiente.

Qual a importância do Big Data?

Importância do Big Data

Como destacamos na abertura do texto, o número de informações disponíveis para as empresas nunca foi tão grande.

O volume é tão alto e são tantas as possibilidades que é preciso recorrer à tecnologia para conseguir processá-las e explorá-las.

Esse é o cenário.

O problema do saudosismo em relação à época em que era tudo era feito manualmente e não por computadores, programas e algoritmos, é que os competidores podem não ter a mesma nostalgia.

Em um mercado altamente concorrido, isso faz uma grande diferença.

O Big Data, quando bem explorado, traz vantagens evidentes para o negócio (no tópico seguinte vamos falar sobre algumas delas).

A tecnologia permite pegar cada pequeno detalhe do negócio e, por meio da coleta, processamento e análise de dados, encontrar possibilidades de melhoria.

Acumulando cada pequena melhoria, o resultado é um avanço substancial nos resultados.

Sem o Big Data, também é possível analisar dados e encontrar padrões, mas não tantos e em um ritmo muito mais lento.

A seguir, você vai entender quais são os seus possíveis benefícios práticos e conferir algumas dicas para criar sua estratégia.

As vantagens do Big Data e por onde começar

O Big Data pode ser empregado em várias rotinas de um negócio.

No entanto, para que seu uso seja aprimorado, é necessário ter não só o conhecimento sobre a tecnologia, mas, também, identificar quais são os pontos da empresa que serão impactados com a sua implementação.

Com esse conhecimento, será possível realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno do investimento nessas soluções de análise de dados.

Outro aspecto importante é implantar uma cultura Data Driven (guiada por dados).

Assim, a empresa deve atuar para que todos os seus profissionais entendam a importância dos dados na definição de estratégias e possam trabalhar com base nisso.

Depois de decidir em quais ambientes as soluções de Big Data serão implementadas e estabelecer uma nova rotina interna voltada para o valor dos dados, o gestor também deve saber escolher qual tipo de solução será implementada no ambiente corporativo.

Devem ser avaliados fatores que vão do desempenho da ferramenta ao suporte prestado pelo desenvolvedor do produto.

Agora, sua organização está pronta para aproveitar as vantagens de utilizar o Big Data.

A tecnologia pode ajudar nos seguintes aspectos:

Criação de valor

Todos os investimentos e processos internos podem ser direcionados para agregar real valor ao negócio e aos seus serviços.

Ao implementar indicadores em toda a cadeia operacional, pode-se chegar a grandes melhorias para dar qualidade ao negócio, desde rotinas de gestão até a criação de estratégias com maior potencial de geração de lucros.

Juntos, tais fatores irão causar um grande impacto no negócio.

O retorno de investimentos, por exemplo, será maior.

Estratégias e projetos de desenvolvimento de serviços criarão um portfólio comercial mais competitivo e com maior potencial de geração de renda.

Assim, a empresa conseguirá se diferenciar com mais facilidade de sua concorrência.

Redução de custos

Empresas com cadeias operacionais complexas precisam estar atentas à sua gestão orçamentária.

Investimentos mal avaliados podem causar um impacto negativo na gestão de recursos do negócio.

Diante disso, é fundamental que a empresa consiga identificar o que pode ser aprimorado e quais processos devem ser eliminados para a criação de uma dinâmica interna mais eficaz, sem gargalos operacionais e com maior eficiência.

Nesse sentido, o Big Data cumpre um papel de destaque.

Gestores podem utilizar a análise de dados para identificar deficiências e áreas de baixa produtividade.

Com isso, melhorias serão implementadas para que o negócio consiga criar processos com custos e desperdício menores.

Mais resultados em Marketing e Vendas

Olhando por este segundo aspecto da análise de dados, pode-se coletar e avaliar informações obtidas com pesquisas de mercado e de concorrência, redes sociais, processos de pós-vendas, suporte a usuários, e outros dados offline.

Isso tudo para ajudar as equipes de marketing e vendas a identificar quais são as principais tendências do mercado e antecipar as necessidades dos consumidores ou melhores caminhos para uma expansão comercial.

Ou, então, os especialistas podem trabalhar no engajamento de consumidores e na definição de mensagens com maior relevância.

Campanhas poderão ser criadas para aumentar os retornos de serviços e ampliar a divulgação espontânea de mercadorias.

Otimização dos riscos corporativos

Uma empresa deve avaliar e minimizar continuamente os riscos envolvidos em suas estratégias de mercado.

Em um ambiente baseado numa cultura de análise de dados facilitada pelo Big Data, os gestores conseguem prever cenários com maior eficiência.

Assim, se habilitam a identificar quais são as ameaças envolvidas em um projeto ou em uma determinada oferta de produto ou serviço (recuperação e concessão de crédito, por exemplo).

De dados a insights: como as informações do Big Data são transformadas em vantagem competitiva

Você já entendeu qual a importância do Big Data e quais as vantagens competitivas que ele pode trazer para as empresas.

Mas como, exatamente, as tecnologias de coleta, processamento, catalogação e análise de dados ajudam a alcançar esses benefícios?

É o que vamos explicar a partir de agora.

Como as informações são estruturadas?

Uma das primeiras lições que o profissional que começa a lidar com Big Data aprende é a distinção entre duas categorias de dados: os estruturados e os não estruturados.

Identificar a qual grupo pertencem as informações com as quais se vai trabalhar é essencial para determinar a estratégia e as técnicas que serão utilizadas.

Nós falamos sobre eles antes, de forma rápida, no tópico sobre o V de variedade.

Agora, vamos avançar nos conceitos.

Dados estruturados

São aqueles que já estão organizados em determinada estrutura antes de serem coletados.

Podem estar em linhas e colunas, agrupados segundo determinado critério, vinculados a categorias ou a informações como localização e data, entre outras.

Geralmente, os dados estruturados são coletados de bancos de dados como sistemas de gestão de empresas, em que cada informação tem uma função e lugar definido para estar.

Dados não estruturados

São mais complexos por não possuírem uma estrutura prévia.

Desse modo, os algoritmos têm maior dificuldade para tratá-los, tornando a intervenção humana necessária.

Nesse grupo de dados, podemos destacar as informações coletadas de redes sociais, como Facebook, Instagram, Twitter, Youtube e portais de notícia.

Por exemplo, comentários de usuários que devem ser classificados pela equipe de comunicação em “positivos”, “negativos” ou “neutros”. Tal tarefa conta com uma certa subjetividade, que não se pode ser confiada cegamente às máquinas.

Quais os tipos de dados disponíveis no Big Data

Outra maneira de categorizar os dados disponíveis no Big Data é de acordo com a sua fonte ( social, enterprise e personal).

A seguir, explicamos melhor.

Social

São gerados ativamente por pessoas.

Por exemplo, comentários em redes sociais e portais de notícias, além de buscas feitas no Google.

Coletar esse tipo de dado é importante para identificar padrões no comportamento dos consumidores, por exemplo.

Enterprise

Oriundos dos sistemas de controle e gestão das empresas, apresentam informações sobre finanças, recursos humanos, produção, estoque, etc.

Analisar os dados dessa categoria ajuda a empresa a identificar problemas e oportunidades de otimização e redução de custos, entre outras funções.

Personal

São gerados por dispositivos conectados à internet e, por isso, também são chamados de data of things, em referência à Internet das Coisas (Internet of Things).

Podem ser dados sobre o ambiente ou sobre os padrões de comportamento (horários, locomoção, etc.) dos usuários.

Esses dados são essenciais para as tecnologias dos aguardados carros autônomos e lares e cidades do futuro (smart homes e smart cities).

Para que a Inteligência Artificial que determina seu funcionamento seja confiável, é preciso processar uma infinidade de dados.

Entenda as 7 etapas do Big Data

Sete etapas big data

Big Data é um assunto complexo, mas, a nossa proposta com este guia é mostrar como a tecnologia pode ser aplicada à sua realidade, em aspectos práticos.

Nesse sentido, muito ajuda entender a sequência de ações esperadas.

Para implementar um projeto com essa tecnologia, as etapas abaixo devem ser seguidas.

1. Concepção

Você vai encontrar muitas fontes considerando a coleta de dados como primeira etapa, mas, antes disso, é preciso definir o objetivo e a estratégia por trás do projeto.

2. Coleta de dados

Depois disso, aí sim, os dados começam a ser coletados, de acordo com os critérios definidos na primeira etapa.

3. Pré-processamento

Etapa que também é conhecida como limpeza dos dados.

Consiste na aplicação de métodos de análise estatística para encontrar discrepâncias e desvios que podem prejudicar o resultado final (como valores duplicados, nulos ou inconsistentes).

4. Data Mining

É a mineração de dados, quando as informações são processadas com métodos de Inteligência Artificial para encontrar padrões de acordo com os objetivos traçados para o projeto.

5. Análise de conteúdo

A partir do resultado da mineração dos dados, aplicam-se métodos de análise (como análise descritiva, preditiva e diagnóstica) para embasar a tomada de decisão.

6. Visualização de informações

Os métodos de visualização de dados ajudam a melhorar a compreensão, além de facilitar a interpretação de todos sobre os padrões encontrados ao processar e analisar as informações.

7. Integração de dados

A etapa final representa o amadurecimento da empresa que, ao invés de processar e analisar os dados de maneira pontual, cria processos para que isso seja feito sistematicamente.

Assim, o Big Data se torna, mais que uma ferramenta, uma estratégia de negócio.

Big Data Analysis

Quando se fala em Big Data, Inteligência Artificial, machine learning e outras tecnologias que estão moldando o nosso futuro (e presente), é difícil fugir do assunto mão de obra humana.

Existe a preocupação de que as soluções tecnológicas vão acabar com os empregos, mas, na realidade, elas apenas dispensam o trabalho humano mais operacional, como transferir dados de uma planilha para outra, por exemplo.

Sem o trabalho estratégico e analítico feito por uma pessoa, não seria possível atingir boa parte dos resultados gerados.

O Big Data Analytics é, justamente, o complexo processo de examinar os dados processados para encontrar padrões, correlações, tendências de mercado e preferência dos consumidores.

Tudo isso gera insights e qualifica a tomada de decisão dos gestores.

Só que esse trabalho pode envolver a utilização de outras ferramentas tecnológicas, além de conhecimentos sobre métodos estatísticos, modelos preditivos, programação de algoritmos e outras técnicas.

Big Data x Business Intelligence: por que são complementares?

Complementariedade Big Data x BI

Muitas vezes, o conceito de Business Intelligence (BI ou Inteligência de Negócios) se confunde com o de Big Data.

Apesar de serem parecidos, os processos têm características únicas, porém complementares.

Diante disso, entender como cada um funciona é fundamental para garantir que o negócio consiga utilizá-los a seu favor.

O Business Intelligence é um termo utilizado para definir as análises internas do negócio e do mercado ao qual ele está inserido, por meio de dados estruturados que a empresa possui (tabelas, relatórios de performance, dashboards).

O BI ajuda a mostrar de forma mais organizada e lógica os resultados já obtidos – desempenho da equipe, gestão de pessoas, materiais, etc – e aponta pontos estratégicos de melhoria para ajudar na tomada de decisões.

Porém, as análises de BI ainda dependem de outra ferramenta (software) para organizar e relacionar esses dados internos.

Muito parecido com a definição sobre o que é Big Data, certo?

Inclusive, o principal objetivo do BI também é tornar o planejamento do negócio mais eficaz para gerar lucros e aumentar a performance das campanhas de vendas.

Então, onde está a complemento?

Quando o Big Data permite incluir grandes volumes de dados não estruturados na análise e criar ligações inteligentes entre todos eles, de forma mais eficiente e ágil.

Além disso, a tecnologia das ferramentas de Big Data já trabalha com algoritmos complexos, sendo capaz de agrupar e relacionar dados vindos de diferentes fontes para, então, encontrar padrões e produzir insights que possam ajudar em uma série de tarefas da empresa.

Juntos, BI e Big Data se tornam complementares na análise de informações, uma vez que a capacidade de busca por padrões de mercado e obtenção de padrões fica mais ampla.

Assim, a empresa consegue buscar novos caminhos e tomar decisões estratégicas com maior precisão sempre que for necessário.

Onde é usado o Big Data? 5 exemplos práticos

Já aprendeu bastante sobre como funciona o Big Data na teoria, não é?

Pois agora vamos apresentar alguns exemplos de como o Big Data é aplicado na rotina das pessoas e empresas.

Logística

A logística é uma área em que a prioridade deve ser a eficiência.

Um bom exemplo é a Danone, que usou a tecnologia de processamento de dados para melhorar a sincronia das suas entregas ao varejo, diminuindo, assim, o desperdício com produtos vencidos.

Saúde

A Internet das Coisas, tecnologia presente nos dispositivos wearable (vestíveis) que monitoram métricas de saúde do usuário, só é possível com o Big Data.

Ou seja, depende da possibilidade de coletar, armazenar e processar os dados.

Recomendações

Plataformas de streaming, como Spotify e Netflix, analisam o histórico do cliente para recomendar novas músicas e filmes, o que faz com que o usuário fique mais tempo utilizando o produto.

Programas de recompensa

O Grupo Pão de Açúcar é um exemplo de empresa do varejo que usa Big Data não apenas para antecipar as necessidades nas prateleiras e estoque, mas, também, para fidelizar clientes ao ofertar seus produtos preferidos em programas de recompensa.

Navegação via GPS

O Waze é um programa que se notabilizou por recomendar aos motoristas as melhores rotas em tempo real, o que só é possível com o processamento dos dados de deslocamento dos usuários.

Afinal, como aplicar Big Data na sua empresa na prática?

O primeiro passo é o que você começou a dar lendo este texto: entender o que é o Big Data e estudar seus conceitos, técnicas e ferramentas.

A partir daí, você pode seguir as recomendações abaixo.

  • Mapeie os dados: identifique o que a sua empresa já coleta de dados atualmente. Quais são esses dados? São estruturados ou não estruturados? Onde são armazenados?
  • Faça um diagnóstico: procure por oportunidades para melhorar essa coleta e armazenamento de dados(crie um sistema organizado e encontre outras informações importantes que também mereçam ser coletadas).
  • Alinhe os objetivos: os projetos e processos de Big Data precisam estar alinhados com os objetivos estratégicos da empresa.
  • Monte um plano de ação: seguindo as etapas que apresentamos anteriormente (concepção, coleta de dados, pré-processamento, data mining, análise de conteúdo, visualização de informações e integração de dados), é hora de implementar o projeto ou processo de Big Data.

Entenda os principais desafios do Big Data

Antes da preocupação com o domínio técnico das ferramentas tecnológicas e estatísticas que o Big Data envolve, é importante pensar na implantação da cultura Data Driven, sobre a qual já falamos antes.

Veja bem: cultura organizacional não é apenas aquilo que se fala, mas, sim, o que se pratica e o que as pessoas percebem.

Para que a atuação da empresa seja de fato orientada por dados, é preciso que haja processos de Big Data bem definidos e que os colaboradores estejam cientes de como isso é importante para a empresa.

Outro desafio para quem quer implantar o Big Data é o desenvolvimento de seu capital intelectual, com a contratação ou treinamento de mão de obra especializada.

Uma alternativa é contar com o serviço de empresas especializadas em soluções de Big Data, como a Neoway.

O que esperar do futuro do Big Data

Nos próximos anos, o que devemos notar é uma ascensão cada vez mais acentuada da Internet das Coisas.

Isto é, de objetos que utilizamos em nosso dia a dia conectados com a internet para gerar dados em tempo real, que, assim, aprimoram suas funções e facilitam nossas rotinas.

Somando isso ao cenário que já observamos – de aumento na personalização de ofertas e mensagens graças ao processamento de dados do usuário, – vamos notar as empresas cada vez mais concentradas na individualidade dos seus clientes, e não em grandes grupos de pessoas, agrupados por perfis.

Um dos desafios para as organizações é alinhar tudo isso ao compliance com as novas leis de proteção de dados, que surgem no mundo todo.

Conclusão

Esperamos que você tenha entendido o que é Big Data, o tamanho de sua complexidade e do impacto que esse conjunto de tecnologias causa nas nossas vidas e nos processos das empresas.

Não existe mais espaço para quem ignora as práticas mais modernas de processamento e análise de dados, pois as margens são pequenas e qualquer vantagem administrativa, logística, no marketing ou na produção que seja obtida já pode se transformar em um grande diferencial competitivo.

Quer saber mais sobre como o Big Data pode ajudar seu negócio? Fale conosco.