por Rodrigo Valinor maio 11, 2022
escrito por Rodrigo Valinor maio 11, 2022 17 minutos de leitura
Se você quer acompanhar as tendências do mercado na sua empresa, precisa saber o que é Big Data e por que investir na estratégia. Confira um guia completo sobre o tema!
As empresas que desejam se manter competitivas no mercado e se destacar precisam acompanhar os movimentos gerados pela transformação digital. Isso permite oferecer soluções mais adequadas ao público, além de obter diversas oportunidades de otimização na gestão e no planejamento estratégico.
Entre as possibilidades, vale destacar o Big Data. Ele tem relação com o volume de informações que as empresas podem acessar diariamente — que, se usadas corretamente, podem trazer diversos benefícios para o negócio.
Quer saber por que vale a pena investir nessa ferramenta? Então, continue a leitura deste guia que preparamos. Nele, você aprenderá o que é Big Data, seu funcionamento, benefícios e como implementar. Confira!
O surgimento de mais sistemas tecnológicos, especialmente após a expansão da internet nos anos 2000, resultou no surgimento de cada vez mais dados disponibilizados nas redes. Logo, as empresas também passaram a lidar com volumes maiores de informações para avaliar em seu dia a dia.
Tal fato se dá porque, ao analisar os dados disponíveis, foi possível encontrar padrões que podem ajudar a prever comportamentos de clientes, analisar resultados da empresa, fazer projeções de resultados e outras tarefas que colaboram com a gestão do negócio. Nesse contexto, surgiu o conceito de Big Data.
O termo se refere à grande quantidade e variedade de dados que podem ser coletados pela empresa em alta velocidade. Assim, eles podem ser convertidos em informações valiosas e gerar diferentes insights para auxiliar no desenvolvimento do negócio.
No entanto, isso também traz um desafio: como tratar e processar esse grande volume de dados? Com isso, o Big Data deve ser trabalhado em conjunto com outras soluções, como Inteligência Artificial e Business Intelligence, para viabilizar a sua utilização de maneira estratégica no negócio.
Pelo mesmo motivo, o funcionamento do Big Data não tem um modelo padrão e imutável. Ele dependerá da maneira como a empresa decide lidar com as informações e as ferramentas utilizadas no processo. Porém, em geral, isso envolve coletar, integrar, gerenciar e, por fim, analisar os registros.
Para entender melhor o conceito de Big Data, é interessante conhecer os "5 Vs" que o definem. Eles se referem a princípios ou características que ajudam a identificar os aspectos e desafios do grande volume de dados disponíveis devido à transformação digital e o aumento do uso da internet.
Na prática, os 5 Vs são Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Saiba mais sobre eles:
O Big Data tem relação com um grande volume de dados que são gerados diariamente e coletados pelas empresas — e esse é o primeiro V. O surgimento dessas informações acontece por meio de diversas fontes, como cadastro de clientes, fechamento de contratos, estratégias de marketing, entre outros.
Além disso, os dados podem ser coletados em sistemas internos da empresa ou por meio de ferramentas externas, como as redes sociais. Como resultado da diversidade, são trilhões de gigabytes criados anualmente em dados.
E vale destacar que a transformação digital também ampliou a forma como esses dados são criados e disponibilizados. A atuação da Inteligência Artificial em diferentes sistemas, por exemplo, aumenta rapidamente o volume de informações geradas diariamente.
Com tantos dados disponíveis, é preciso ter em mente que há uma variedade de informações, especialmente diante das diferentes fontes de dados que são utilizadas. Isso também significa que eles também não são apenas escritos e convencionais, organizados em tabelas ou de formulários, por exemplo.
Na verdade, o conceito é bem mais amplo — e até mesmo um pouco desorganizado. Afinal, é possível encontrar dados em diferentes formatos, como:
Prints de telas;
Outra característica muito importante sobre o Big Data é a grande velocidade com a qual os dados são produzidos todos os dias. São várias operações e registros realizados a todo momento em sites e sistemas que compartilham informações. Ainda, há as redes sociais e os próprios sistemas internos da empresa.
Com o suporte da tecnologia, tudo isso acontece rapidamente, muitas vezes de maneira automatizada e em segundos. Ao mesmo tempo, como são várias fontes gerando registros simultaneamente, isso potencializa a velocidade com que os dados surgem.
O diferencial é que, com o Big Data, todas as informações podem ser trabalhadas simultaneamente e de modo instantâneo. Por meio da ferramenta, também é possível armazenar e sistematizar todos os dados para que eles sejam usados pela empresa.
Os três Vs citados até aqui são os mais tradicionais, que formaram o conceito inicial para definir o que é Big Data. No entanto, ele evoluiu e passou a apresentar mais características — que serão apresentadas pelos dois Vs a seguir.
De nada adianta a empresa ter uma série de dados para tratar e desenvolver estratégias se eles não forem adequados e tiverem baixa qualidade. Eles devem ser verdadeiros e corretos, a fim de evitar que as análises gerem resultados que não são realmente úteis — ou possam trazer prejuízos ao negócio.
Portanto, é preciso que o Big Data envolva processos de validação e conferência de dados, selecionando aqueles com maior confiabilidade. Com o surgimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), é possível contar com soluções que auxiliem nessa questão.
A partir disso, ficará mais fácil vincular, limpar e transformar os dados, gerando relatórios e estatísticas para embasar diferentes análises para a gestão empresarial.
Por fim, de nada adianta ter um grande volume de dados para trabalhar se eles não ajudarem a agregar valor ao negócio, certo? Logo, o Big Data também existe para gerar informações que sejam relevantes para a empresa.
A partir disso, os gestores poderão direcionar as decisões para otimizar o planejamento estratégico.
Quais são os tipos de dados utilizados?
No Big Data, os dados podem ser coletados de diferentes formas — e elas se relacionam com a forma como eles serão armazenados e organizados. Entretanto, considerando o grande volume e variedade de registros, nem sempre eles são dos mesmos tipos.
Nesse sentido, eles podem ser estruturados ou não estruturados. Entenda a diferença:
Para começar, vale conhecer os dados estruturados. O termo se refere aos dados que possuem uma estrutura específica. Por isso, eles podem ser facilmente divididos — o que pode ser feito por categorias ou campos diferentes.
Nesse caso, os dados contam com uma estrutura rígida, que é estabelecida previamente e planejada para seguir um padrão que facilite a leitura. Um exemplo comum são os dados gerados a partir de formulários formatados de clientes, que apresentam campos padronizados para identificar questões como localização, idade, contato, interesses etc.
Os bancos de dados tradicionais são outro exemplo comum de dados estruturados. O motivo é que eles contam com uma ferramenta para segmentar, separar e padronizar os diferentes grupos de registro — que pode ser de clientes, fornecedores, produtos etc.
Com essa divisão clara entre categorias e informações, a empresa consegue direcionar melhor o que será coletado e de que forma os registros serão organizados.
Após conhecer os dados estruturados, é fácil deduzir que os não estruturados são aqueles que não contam com a padronização. Na prática, eles têm uma estrutura mais flexível, mas também despadronizada e com diversos elementos distintos.
Em geral, eles podem ser de fontes como redes sociais, portais de informação, fóruns etc. Embora isso amplie as informações que podem ser coletadas, o tratamento exige uma etapa adicional de preparação, visando torná-las estruturadas para viabilizar o seu uso de maneira adequada pela empresa.
Isso acontece porque, ainda que seja possível ter ferramentas que façam essa coleta, o trabalho humano de análise do teor de cada registro se torna essencial para validar a relevância do dado.
O principal motivo para isso é que o contexto tem um papel essencial na compreensão do valor que cada informação pode trazer, e as máquinas ainda não conseguem realizar essa tarefa com efetividade. Vale destacar que, embora mais complexos, eles apresentam uma grande relevância, especialmente porque a maior parte dos dados gerados são desse tipo.
Onde o Big Data pode ser utilizado?
Além de entender o que é Big Data, é preciso saber onde ele pode ser utilizado. A boa notícia é que não existem limitações: o conceito pode ser aplicado em diferentes setores do mercado e ajudar em variadas tarefas da empresa.
Por exemplo, setores de vendas e de marketing podem utilizar as informações para definir melhores estratégias para atração e conversão de clientes, ampliando os resultados. Já os setores de produção podem utilizar informações para aprimorar os processos.
Na gestão financeira, eles ajudam a projetar cenários e embasar a tomada de decisão. Em relação aos segmentos da economia que podem se valer dessa tendência, vale destacar a indústria, varejo, setor de saúde, serviços financeiros, recursos humanos, prestação de serviços em geral e construção civil.
Qual é a diferença entre Big Data e Business Intelligence?
Ao estudar sobre Big Data e outras tendências tecnológicas, é comum se deparar com o conceito de Business Intelligence (BI) e se perguntar o que muda entre eles. Para esclarecer o tema, é preciso compreender, de fato, o que é BI.
O termo pode ser traduzido como "inteligência empresarial" e se refere a um conjunto de métodos e tecnologias para coleta, mineração, organização, interpretação e visualização de dados, que passarão pela análise empresarial.
Logo, ele não se refere aos dados em si, mas à forma como eles serão trabalhados para que possam ser utilizados de maneira mais estratégica pelo negócio. Perceba, então, que embora BI também tenha relação com os dados, ele não é sinônimo de Big Data.
Na prática, o Big Data se refere ao volume de dados e as ações relacionadas à coleta e ao armazenamento organizado. Já o BI trabalha no processamento dessas informações, transformando-as em insights que gerem mais valores ao negócio. Portanto, eles se complementam — e ambos são essenciais.
Quais são as vantagens de investir em Big Data?
Você já aprendeu o que é Big Data e as principais informações sobre o assunto. Porém, é possível que ainda existam dúvidas sobre por que investir nessa estratégia e quais são os benefícios que ela proporciona. Descubra as vantagens a seguir!
Mais segurança para tomada de decisão
Uma das principais vantagens é a maior segurança para a tomada de decisão. O fato é que o Big Data, em conjunto com outras ferramentas, ajuda a analisar informações valiosas que embasam o planejamento estratégico.
As escolhas não serão feitas com base na intuição: é possível analisar dados consistentes e projetar diferentes cenários para garantir escolhas mais certeiras para o negócio. Tudo isso acontece de maneira muito mais rápida, já que a empresa terá ferramentas para auxiliar nas análises.
Decisões melhores significam investimentos com melhor direcionamento e otimização no uso de recursos. Afinal, um dos segredos para o sucesso de qualquer negócio é conseguir manter o volume de despesas adequadas para entregar qualidade ao cliente, garantir preços competitivos e ainda ter boas margens de lucro.
Para conquistar esses objetivos, é preciso que os processos funcionem de maneira eficiente e sem gargalos. Ainda, é essencial conseguir antecipar vulnerabilidades e problemas por meio de análises preditivas, viabilizando soluções que evitam ou, ao menos, reduzem os impactos dos imprevistos.
Nesse contexto, o Big Data consegue trazer dados robustos que podem ser usados para avaliar os resultados obtidos e encontrar soluções que permitam minimizar custos. Afinal, quando as decisões são mais embasadas e há um acompanhamento mais detalhado dos processos, as despesas diminuem.
Maior volume de dados armazenados
Outra vantagem do Big Data é que ele permite ampliar o volume de dados armazenados que poderão ser analisados. É possível contratar soluções específicas para auxiliar nisso, como softwares de gestão e de armazenamento em nuvem.
Com mais dados à disposição e capacidade para tratá-los e transformá-los em insights, também aumentam as chances de a empresa ter um melhor planejamento estratégico.
O relacionamento com o cliente é um dos pontos fundamentais para o sucesso de qualquer negócio. E o Big Data também pode auxiliar nessa tarefa. É possível adotar estratégias para coleta e análise de dados dos clientes, visando observar históricos de compras, tickets abertos, comportamentos, entre outros.
Isso permite personalizar o atendimento — tanto em tratativas rotineiras quanto na criação de campanhas e ofertas exclusivas. A principal dificuldade que surge no relacionamento é exatamente a falta de humanização e o tratamento mais generalista. Porém, com base em dados, é possível criar maior proximidade e investir no relacionamento.
Por fim, vale destacar as possibilidades de melhorar a performance da equipe. Afinal, a análise de dados consegue observar o andamento de processos, identificar obstáculos e desenvolver estratégias de melhorias. Ainda, com as ferramentas certas, há chances de automatizar algumas tarefas — o que ajuda na produtividade.
Como resultado, os times podem trabalhar com maior eficiência. Isso promove um melhor desempenho nos processos empresariais e, até mesmo, a otimização dos resultados, ampliando a lucratividade do negócio. Ou seja, investir em Big Data tende a trazer um ótimo retorno.
Como aplicar o Big Data nos negócios?
Não basta conhecer o conceito, funcionamento e vantagens para conseguir utilizar um recurso da melhor forma na empresa. Você também precisa entender como aplicar a estratégia de maneira eficaz no negócio, visando aproveitar todos os benefícios.
Nesse sentido, após aprender o que é Big Data, é hora de aprender as principais dicas para incorporá-lo à gestão corporativa. O ponto de partida é um bom planejamento, para entender os objetivos e os caminhos que devem ser traçados.
Depois, é hora de começar o trabalho prático — e os cientistas de dados são essenciais para ajudar nessa tarefa. Veja as etapas que devem ser observadas:
Para começar, é preciso definir a coleta de dados. É necessário decidir qual ferramenta será usada, que tipo de dados serão capturados, quais são as fontes que a empresa utilizará e outros fatores relacionados. Em relação à base para captura, elas podem ser:
Sistemas empresariais, inclusive voltados ao BI;
Conteúdos da web;
Bancos de dados compartilhados por terceiros;
O ideal é utilizar fontes variadas, sempre considerando as necessidades do negócio. Nesse momento, também vale fazer o mapeamento para garantir um maior controle sobre as informações capturadas e a sua destinação.
O passo seguinte é o armazenamento das informações. A empresa precisa definir como e onde os dados serão mantidos, considerando todos os dispositivos e sistemas. É bastante comum optar por servidores em nuvem, mas os físicos também podem ser utilizados para manter backups e reduzir os riscos de perdas de dados.
Inclusive, vale reforçar as questões relacionadas à segurança dos dados, tanto para garantir o cumprimento da LGPD quanto para reduzir os eventuais prejuízos que acessos indevidos ou danos aos registros podem gerar nos processos internos.
Ao aprender sobre o que é Big Data, você viu que a organização dos dados faz parte do conceito para que eles possam ser usados em prol do desenvolvimento empresarial. Logo, ao implementar a estratégia, é necessário definir de que maneira eles ficarão dispostos no sistema.
Comumente, eles são separados entre estruturados e não estruturados, para estabelecer o tipo de tratamento e as etapas pelas quais eles precisarão passar antes de chegar à fase final. Também é preciso determinar diferentes categorias, locais específicos para armazenamento, níveis de autorização de acesso e outros fatores.
Por fim, a aplicação do Big Data exige a etapa de análise, que significa avaliar todos os dados coletados para extrair as informações úteis e estratégias para o negócio. Na prática, isso pode ser feito de diferentes formas. Veja os principais tipos:
Análise descritiva: tenta trazer uma visão do momento atual a partir de um histórico de informações;
Análise preditiva: trabalha com projeções futuras a partir dos dados para tentar antecipar problemas e tendências;
Análise diagnóstica: examina causas e consequências de determinadas ações ou medidas, visando realizar adequações no negócio;
Análise prescritiva: tem como objetivo identificar os possíveis efeitos de uma operação.
Ou seja, é preciso avaliar como as informações extraídas serão utilizadas e interpretadas. Em todas as etapas, é importante ter softwares e ferramentas de suporte. Soluções como o BI, por exemplo, se tornam essenciais para aproveitar todo o potencial do Big Data na gestão da empresa.
Pronto! Agora que você já sabe o que é Big Data, é mais fácil analisar se vale a pena investir nessa estratégia. Como foi visto, a aplicação do conceito pode trazer diversos benefícios, promovendo um melhor planejamento para o negócio e a busca por resultados mais positivos para a empresa.
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Big Data significa uma grande quantidade e variedade de dados que podem ser coletados pela empresa em alta velocidade e transformados em informações valiosas.
Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Os dois se complementam, sendo que o BI trabalha no processamento do grande volume de dados (Big Data) para que eles se tornem informações úteis e relevantes para os negócios.
Os dados podem ser de dois tipos principais:
– Estruturados: seguem uma estrutura e padrões específicos;
– Não-estruturados: são flexíveis e não tem padronização — o que pode gerar mais dificuldade no tratamento.