Muitas empresas já contam com os diversos tipos de dados que compõem e definem o que é Big Data. No entanto, de nada adianta ter esses dados armazenados sem conseguir extrair insights e informações úteis. Isso representa custo e perda financeira para o negócio.

Atualmente, a maioria das marcas que fazem uso do Big Data são gigantes no mercado, como é o caso do grupo Meta, IBM, Google e até mesmo entidades governamentais. Mas as pequenas e médias empresas também podem utilizar o Big Data e serem beneficiadas.

No artigo de hoje, mostramos de que forma é possível fazer isso, além de esclarecer o que é Big Data, como funciona, qual é sua importância e muito mais. Acompanhe!

O que é Big Data?

O conceito de Big Data pode ser definido como o grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados a cada segundo em uma organização.

Muitas pessoas acreditam que se trata de algo recente, entretanto, a verdade é que os dados já eram gerados antes mesmo de existir qualquer tecnologia da computação ou meio digital.

Atualmente, a grande diferença é que muitos dados são produzidos a partir do uso de dispositivos eletrônicos como TVs, notebooks, tablets e smartphones. Além disso, existem mídias sociais que a todo tempo geram informações públicas.

Hoje já vivemos em uma realidade em que até existem geladeiras, carros e dispositivos para vestir (wearable devices) conectados entre si (IoT), e que produzem dados que podem ser processados e transformados em informações úteis. 

Como surgiu o Big Data?   

O Big Data surgiu em meados das décadas de 1960 e 1970, com o uso dos primeiros data centers e a criação do banco de dados. Contudo, foi a partir do avanço tecnológico e da digitalização que o termo ganhou mais destaque. 

Com a popularização da internet, houve uma enorme expansão na quantidade de dados gerados online. Com a evolução de tecnologias de armazenamento, tornou-se possível coletar e manter um grande volume de dados dentro da própria infraestrutura organizacional. 

Já com a proliferação de dispositivos IoT, ficou cada vez mais rápido coletar informações de sensores, smartphones e outras tecnologias conectadas. E com o crescimento das redes sociais, gerar enormes quantidades de dados comportamentais sobre usuários. 

Para que serve o Big Data?

O Big Data é geralmente aplicado no ambiente corporativo para fundamentar a tomada de decisão. 

Imagine que, até pouco tempo atrás, muitas das estratégias eram construídas em cima de hipóteses e suposições. Não havia algo que as fundamentasse ou garantisse sucesso. A ideia era testar uma ideia e torcer para que a escolha fosse a ideal.

Hoje, com o Big Data empresarial, todas as decisões e estratégias de uma empresa podem ser construídas em cima de informações atualizadas e de qualidade, permitindo que empresas:

• Analisem grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights relevantes;
• Usem dados para entender o comportamento do usuário e personalizar a experiência do cliente;
• Avaliem dados históricos para identificar o que deu errado e o que deu certo em ações anteriores.

Como o Big Data pode ser usado na empresa?

A fim de entender melhor como o Big Data funciona e pode ser usado na empresa, abordaremos a estruturação e os tipos de dados que temos disponíveis nos dias de hoje.

Estruturação dos dados

Quando falamos sobre o que é Big Data, devemos pensar em basicamente dois tipos de estruturação de dados: dados estruturados e dados não estruturados. 

Dados estruturados

Os dados estruturados são aqueles que contam com uma estrutura determinada, visto que contam com:

• categorias;
• clusters (integradores);
• elementos de definição (como vendas, localização, informações sobre o perfil de clientes, contatos, entre outras).

Os dados estruturados são encontrados no banco de dados da empresa, por isso esse local precisa ser bem protegido e configurado para que o armazenamento e acesso aos dados seja rápido e seguro. 

Da mesma forma, os softwares utilizados pela empresa também geram dados estruturados. É o caso de sistemas ERP, CRM, softwares financeiros, sistemas de RH, entre outros.

Dados não estruturados

Trabalhar com os dados não estruturados é bem mais complexo, visto que eles não possuem uma estrutura padronizada. Assim sendo, é necessária a intervenção humana para prepará-los e usá-los corretamente.

Esse tipo de dado geralmente vem de mídias sociais que geram textos, imagens, vídeos e até mesmo áudios. Alguns exemplos dessas mídias são:

• YouTube;
• Facebook;
• Instagram;
• LinkedIn;
• Portais de notícias etc.

Atualmente é possível observar as mídias sociais fazendo a extração de menções públicas e comentários sobre determinada palavra-chave. Essa extração permite que usuários monitorem o que as pessoas têm dito acerca do mercado ou até mesmo sobre uma marca.

Tipos de dados do Big Data

No que se refere aos tipos de dados que contemplam o Big Data, temos uma mistura de informações de áudio, texto, imagens e vídeos, sendo divididos nas seguintes categorias:

Social Data

São dados provenientes basicamente das pessoas e seus comportamentos. Em outras palavras, com o Social Data conseguimos avaliar e estudar perfis de usuários, sendo possível trabalhar essas informações para direcionar ações de marketing.

Enterprise Data

A todo momento as empresas geram dados provenientes de recursos humanos, operações financeiras e processos internos, e esses são classificados como Enterprise Data. Eles podem ser essenciais para descobrir gargalos, medir a produtividade do time e até mesmo oportunidades de melhoria.

Personal Data ou Data of Things

Esse tipo de dado refere-se aos dados gerados por TVs, geladeiras, carros, peças de vestuário e outros dispositivos que conversam entre si e que estão conectados à internet. O Google Maps e o Waze são bons exemplos disso. 

Esses aplicativos trocam dados entre si e apresentam aos motoristas variáveis do trânsito, em tempo real, além de alimentar painéis eletrônicos em toda a cidade. 

O cruzamento desses três tipos de dados é o que viabiliza a geração de informações cruciais para as empresas. No entanto, cruzar esses dados precisa ser realizado da forma correta para que se tornem informações úteis e confiáveis.

Quais são os 5 V’s do Big Data?

Os V’s do Big Data representam diferentes aspectos dos dados que são cruciais para entender as complexidades associadas ao grande volume de informações. 

Inicialmente, esse grupo era composto por 3 V’s, sendo eles: volume, velocidade e variedade. No entanto, alguns anos depois da criação do Big Data, foram adicionados também os V’s de veracidade e valor. Explicaremos brevemente sobre cada um deles. Acompanhe!

1- Volume

O primeiro V refere-se à quantidade massiva de informações que a empresa coleta, armazena e pode explorar. Dependendo do nicho de atuação do negócio e canais de coleta de dados, essas informações podem exceder significativamente a capacidade dos sistemas tradicionais de gerenciamento de dados.

2- Variedade

Quanto mais quantidade de dados e fontes a empresa possuir, maior será a complexidade para operar todas as informações. No entanto, isso não é necessariamente um problema, visto que a variedade de dados também amplia a possibilidade da empresa produzir insights úteis para a tomada de decisão.

3- Velocidade

Por conta da variedade e do grande volume de dados que a empresa possui, todo o processamento de dados precisa ser ágil para que ela consiga produzir informações necessárias, de qualidade, e em velocidade recorde. 

4- Veracidade

A veracidade está diretamente ligada ao quanto uma informação é verdadeira. Nesse sentido, é preciso ter muita atenção no manuseamento dos dados porque a variedade e complexidade das informações são capazes de confundir muitos gestores e profissionais de dados.

5- Valor

Se a empresa direciona esforços para gerar uma informação que não é útil, o valor desse trabalho será zero. Assim sendo, é preciso entender muito bem todo o contexto e a necessidade de dados, a fim de assegurar que a empresa extraia apenas informações de valor e que sejam relevantes. 

Quais as tecnologias que fazem parte do Big Data?

Como envolve processos de coleta, tratamento, análise e extração de informações úteis a partir de um grande conjunto de dados, podemos dizer que o Big Data está relacionado a tecnologias como Cloud Computing, Inteligência Artificial (IA) e IoT (Internet das Coisas). 

Cloud Computing

A necessidade de armazenar grande volume de dados exige que as empresas utilizem uma infraestrutura de TI escalável, que oferece alta capacidade para salvar, processar e analisar informações. 

A Cloud Computing, também conhecida como Computação em Nuvem, é um ambiente digital que entrega essa capacidade, além de garantir o acesso remoto aos dados. 

As empresas que já utilizam a nuvem para armazenar suas informações conseguem dimensionar suas capacidades de processamento e armazenamento conforme surgir necessidade. Além disso, conseguem obter flexibilidade para lidar com dados e também reduzir custos com armazenamento.  

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial é usada no Big Data empresarial para a análise avançada, predição de tendências e automação de processos decisórios.

O Machine Learning, por exemplo, é uma subárea da IA que se concentra em desenvolver algoritmos, que podem aprender padrões a partir de dados e treinar modelos de Machine Learning para fazer a automação da análise de dados e revelar insights valiosos sem intervenção humana.

IoT

A IoT, ou Internet das Coisas, é uma tecnologia que está relacionada à interconexão digital de dispositivos. Atualmente, temos como exemplos de dispositivos IoT, drones, smartwatches, sensores industriais, carros inteligentes, robôs, entre outros.

A conexão desses aparelhos com a internet consegue produzir uma quantidade massiva de informações, alimentando a base de dados da empresa a partir da interação humana com esses dispositivos ou até mesmo interação entre dois ou mais aparelhos conectados.

Qual a importância de aplicar o Big Data empresarial?

Na rotina de negócios, a análise de dados é a parte fundamental das estratégias. Por meio de pesquisas de mercado, processamento de informações e técnicas estatísticas, os profissionais de dados buscam entender padrões de comportamento, tirar o máximo de proveito disso e, assim, aplicar as informações para tornar produtos e serviços mais lucrativos.

Internamente, as companhias têm a possibilidade de implementar uma cultura e rotina de análise voltada aos dados para identificar problemas operacionais e oportunidades. Dessa forma, assegurando a melhoria contínua de processos e decisões.

Além disso, vale dizer o Big Data empresarial dá suporte aos gestores quando eles pensam em:

• investir em uma nova ideia
• reduzir os níveis de investimento
• até mesmo quando precisam reduzir gastos.

Quais são os principais desafios do Big Data empresarial?

Em estudo, a McKinsey aponta que a cultura orientada a dados será um padrão em praticamente todas as empresas até 2025. No entanto, o Big Data possui desafios que podem prejudicar ou até mesmo atrasar a adoção de uma cultura data driven.

Esses desafios envolvem:

Volume de Dados

A grande quantidade de dados gerados diariamente pode sobrecarregar as capacidades de armazenamento e processamento tradicionais da empresa. Para superar esse obstáculo, é necessário que a organização invista em ambientes de armazenamento escaláveis, como soluções em nuvem, por exemplo. 

Velocidade de Processamento

A empresa pode enfrentar dificuldade ao processar dados, o que exige que ela adote uma operação de extração de dados dividida em cinco fases: 

• Aquisição de dados de diferentes fontes;
• Extração e limpeza dos dados adquiridos;
• Integração e representação dos dados;
• Mapeamento dos tipos de dados;
• Por fim, interpretação dos dados.

Variedade de Dados

Com muitos dados estruturados e não estruturados sendo coletados diariamente, de diferentes fontes e de diversos formatos, a empresa pode encontrar dificuldade ao integrar e analisar todas as informações. Para superar esse desafio será preciso:

• Entender primeiramente a diversidade de dados;
• Identificar os formatos (texto, vídeo, imagem, etc.);
• Utilizar ferramentas que simplificam a gestão de dados;
• Recorrer a soluções inteligentes que trabalham com modelos de Machine Learning para automatizar processos de coleta, integração, organização e análise de dados.

Veracidade dos Dados

Dados imprecisos ou incorretos podem levar a decisões equivocadas e altamente prejudiciais. Manter a veracidade dos dados em ambientes de Big Data exige que a empresa adote medidas, como:

• Implementar ferramentas de monitoramento para identificar, em tempo real, qualquer tipo de padrão suspeito ou desvios de dados;
• Manter registros detalhados da proveniência dos dados, rastreando sua origem, transformações e movimentação;
• Aplicar medidas robustas de segurança e criptografia;
• Estabelecer políticas de governança de dados;
• Aplicar testes e validação para garantir a integridade e veracidade dos dados;
• Realizar treinamentos para que a cultura de dados seja abraçada por todos os colaboradores e eles saibam como manusear dados.

Privacidade e Segurança

Uma vez que dados são coletados de diferentes fontes, é preciso garantir que eles sejam reunidos, armazenados e acessados de maneira segura. Nesse caso, é preciso que a empresa implemente políticas robustas de segurança, instruindo todos os colaboradores a seguirem essas medidas, e realizando uma gestão de risco para minimizar as ameaças. 

Custo de Infraestrutura

Para implementar o Big Data, é necessário que a empresa conte com uma infraestrutura de TI robusta capaz de comportar a quantidade massiva de dados. Isso requer um investimento elevado e ocorre que, muitas vezes, não há recursos disponíveis para essa finalidade. 

Assim, o indicado é que a organização considere migrar para a nuvem, pois esse ambiente oferece escalabilidade e permite que a infraestrutura se ajuste conforme a necessidade de armazenamento.

Escassez de Habilidades

O mundo tem lidado com a escassez de profissionais qualificados em Big Data, como cientistas de dados e engenheiros de dados. O Google alerta, inclusive, que até o final de 2030, mais de 85 milhões de empregos de TI não serão preenchidos globalmente, pois não existirão pessoas qualificadas para ocupá-los. 

Para superar a falta de habilidades em Ciência de Dados, é importante que as empresas invistam em treinamento e qualificação para que o próprio time interno realize a gestão de dados. Ou, ainda, conte com parceiros especializados em dados para suprir essa necessidade.

Resistência interna

A adoção de uma cultura data driven, voltada para o uso inteligente de dados, requer uma mudança de mentalidade nas organizações. A aceitação e compreensão da importância dos dados em todos os níveis da empresa, no entanto, pode ser um problema já que é possível existir resistência interna e falta de interesse por parte dos envolvidos.

Algumas das estratégias que podem estimular uma mentalidade voltada para Big Data, envolvem:

• Realizar programas de educação e conscientização, explicando o que é o Big Data;
• Treinar colaboradores para que se sintam mais confiantes sobre uso de dados;
• Esclarecer a importância de uma cultura voltada para dados e como a empresa e o time podem se beneficiar;
• Integrar ferramentas de gestão de dados para simplificar o trabalho e a participação do time no uso de dados.

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Quais as vantagens do Big Data para uma empresa?

Líderes que querem destacar seus empreendimentos têm recorrido cada vez mais ao uso do Big Data empresarial. Isso porque a realidade de processar grandes volumes de dados e o poder de extrair análises avançadas são fatores que ajudam na tomada de decisões e no direcionamento dos negócios.

A cada ano, a tecnologia de Big Data Analytics vem se fortalecendo em setores importantes da economia. Prova disso é o uso desse conceito por diferentes setores, como:

• Financeiro
• Cobrança
• Comércio eletrônico
• Varejo
• Indústria
• Segurança

Para termos uma ideia, a confiança no poder do Big Data é tanta, que muitos líderes empresariais apostam que ele será capaz de revolucionar as operações de negócios com a mesma intensidade que a internet revolucionou. 

Nesse cenário, abaixo apresentamos as principais vantagens do Big Data empresarial.

Melhores decisões de negócio e novos fluxos de receita

Uma das formas mais eficazes de fundamentar decisões futuras que envolvem um negócio é por meio do Big Data. Isso porque, a partir dele, é possível identificar tendências de origem comportamental e econômica no mercado. 

Com organização e análise de grandes volumes de informações, muitos insights surgem para auxiliar na identificação de novas oportunidades e, consequentemente, na produção de novos fluxos de receita.

Estratégias de marketing mais eficientes

Se você faz uma ação de marketing direcionada e segmentada para um público específico, é certo que atingirá bons resultados. O Big Data contribui também para construir estratégias assertivas, já que dá a chance de analisar os dados relacionados a:

• Histórico de compras
• Comportamento
• Preferências
• Perfil do cliente

Retenção e fidelização de clientes

Fidelizar quem já é cliente é bem mais econômico para a empresa do que conquistar novos, por isso o Big Data é uma importante ferramenta para otimizar esse processo.

O acesso a informações permite conhecer a razão pela qual os seus clientes permanecem com a sua marca ou buscam outras soluções. E esse conhecimento por si só já possibilita que a empresa se antecipe e aplique medidas para manter a satisfação do seu público.

Sua equipe pode, por exemplo, criar planos de ação para atualizar os serviços e identificar possíveis ameaças por meio da análise de indicadores gerenciais.

Experiência de compra personalizada

A experiência de consumo é algo cada vez mais valorizado pelas pessoas, especialmente se ela for personalizada.

Nesse cenário, o uso do Big Data também é interessante, visto que, ao analisar histórico de compras, cruzar os dados e identificar padrões e tendências, a empresa consegue ter um maior entendimento sobre as reais necessidades, preferências e desejos do seu público. 

Como o Big Data influencia nas vendas?

As empresas que almejam obter sucesso devem otimizar a mineração de dados da cadeia de suprimentos com poderosos recursos de processamento e análise de dados. Dessa forma, o setor comercial tem a chance de usar Big Data para:

• Fazer as previsões de demanda com mais precisão;
• Desenvolver novos produtos e serviços;
• Descobrir novos padrões de demanda;
• Executar um planejamento de oferta em tempo real, por meio do uso de recursos, dados de sensores de produção e da Internet das Coisas.

Muitos setores do mercado já entenderam a importância da tecnologia nas empresas e fazem uso do Big Data, usufruindo de todas as vantagens. É o caso dos e-commerces.

Segmentos conquistam competitividade

O comércio eletrônico é um dos setores mais dinâmicos e em maior ascensão da economia mundial, e é justamente com o apoio do Big Data que as empresas do segmento estão conquistando competitividade.

As referências obtidas pelo Big Data têm contribuído para a precificação inteligente, maior produtividade e até mesmo direcionamento de ações para conquistar o perfil do consumidor.

Cruzamento de dados permite disrupção

Esta década tem sido marcada pela disrupção em diversos mercados com a criação de novos produtos, um marketing mais direcionado e tomada de decisões mais acertadas. Tudo isso tem sido possível graças ao Big Data e ao cruzamento de informações entre diversas fontes de dados.

É necessário dedicação e conhecimento para lidar com a quantidade massiva de informação, sem dúvida. Mas os esforços e investimentos são reconhecidos, pois é o cruzamento de dados que permite à empresa compreender o mercado atual e futuro, além de antecipar oportunidades para posicioná-la como uma autoridade e referência no seu nicho.

Como o Big Data pode ser aplicado

Existem muitas formas do Big Data ser aplicado pelas empresas, mas as principais envolvem: desenvolver produtos, realizar manutenção preditiva, melhorar a experiência do cliente, impedir fraudes e garantir compliance, implementar Aprendizado de Máquina, aumentar a eficiência operacional e, claro, assegurar a inovação.

Desenvolvimento de produtos

A análise de dados sobre comportamento de clientes e mercado contribui para a empresa identificar tendências de produtos e serviços, contribuindo assim para o desenvolvimento de soluções mais autênticas e revolucionárias. 

Manutenção preditiva

A manutenção preditiva é uma abordagem que utiliza dados, análise estatística e técnicas de aprendizado de máquina para prever quando uma máquina ou equipamento precisará de manutenção antes que ocorra uma falha. O Big Data pode, portanto, ser aplicado para planejar esse tipo de manutenção e acompanhar o desempenho dos ativos.

Experiência do cliente

Ferramentas como CRM concentram dados sobre todas as interações e relacionamentos com os clientes. As empresas podem usar essas informações para acompanhar a jornada deles com a marca e também estudar comportamentos para aprimorar sua experiência e satisfação. 

Fraude e compliance

A capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real e realizar análises avançadas permite que a empresa identifique padrões, anomalias e comportamentos suspeitos, que podem estar relacionados a atividades fraudulentas ou violações de conformidade.

Aprendizado de Máquina

O Big Data fornece grandes volumes de dados para empresas realizarem o treinamento e a validação de modelos de Machine Learning. Sem uma quantidade massiva de informações, é praticamente impossível alimentar algoritmos e fazer com que eles aprendam a fazer previsões, análises e classificações dos dados.

Eficiência operacional

Dados históricos podem ajudar os líderes de negócio a identificar gargalos internos e necessidades de melhoria mais facilmente. Essas informações podem ser aplicadas em um planejamento estratégico, que apresenta ações para otimizar processos, resolver problemas do time e ampliar a eficiência operacional.

Inovação e avanços

A partir de dados de diferentes fontes, empresas conseguem reconhecer tendências e oportunidades que antes eram impossíveis. Esse conhecimento permite que elas apliquem inovações para aprimorar serviços, acompanhar tendências e manter seus modelos de negócio sempre atualizados e competitivos. 

Como implementar o Big Data em empresas?

Agora que já vimos toda a parte teórica, vamos mostrar algumas etapas que as empresas podem seguir para implementar o Big Data e obter insights estratégicos sobre seus dados.

1- Entenda os 5 V’s do Big Data

Entender as complexidades associadas ao grande volume de dados ajudará as empresas a lidar melhor com seus dados e sua base de informações.

Assim, sugerimos que líderes e profissionais se questionem:

• Qual é o volume de dados coletados diariamente e como a empresa vai armazenar essa quantidade massiva de informações? 
• Qual é a variedade de dados que a empresa está coletando e quais desses formatos são verdadeiramente úteis?
• A que velocidade os processos de coleta, tratamento e análise estão sendo ou serão realizados?
• Como a empresa vai conseguir garantir a veracidade dos dados?
• O que será preciso para gerar insights de valor? A empresa possui uma ferramenta que integra dados e que ajuda na extração inteligente de dados?

2- Determine os objetivos da análise de dados

O que a empresa pretende alcançar a partir dos dados? 

• Insights para acelerar e melhorar as estratégias de negócio? 
• Identificar padrões de comportamento dos clientes?
• Descobrir tendências de mercado para desenvolver novos produtos e serviços?
• Encontrar gargalos que podem estar prejudicando as operações e desempenho dos times?

Determinar o objetivo da análise é outro passo importante para impedir que os times direcionem seu tempo e trabalho em questões que não interessam ou não contribuem com a proposta no uso de dados.

3- Preocupe-se com a preparação dos dados

Como mencionamos no início do artigo, de nada adianta a empresa ter um grande volume de dados na sua base se não souber prepará-los para extrair informações úteis. 

Para fazer a preparação correta dos dados, indicamos que os profissionais cumpram com as seguintes etapas:

• Coleta: determinar quais informações são importantes e como coletá-las;
• Normalização: ajustar dados para que se tornem comparáveis;
• Compreensão: entender como os dados podem contribuir para a situação atual da empresa; 
• Exploração: examinar os dados a fim de identificar padrões;
• Limpeza: corrigir e remover dados para evitar informações duplicadas, incorretas e, consequentemente, análises equivocadas;
• Padronização: ajustar os dados para que eles falem a mesma língua;
• Transformação: formatar, reestruturar e enriquecer dados para que atendam às necessidades específicas da análise.

4- Parta para a análise de dados

Assim que os dados estiverem preparados, a empresa pode partir para análise de dados. Aqui ela pode aplicar quatro tipos de análises: descritiva, preditiva, prescritiva e diagnóstica. 

• A descritiva é ideal para identificar tendências, padrões e informações básicas em cima dos dados;
• A preditiva para antecipar eventos futuros ou tendências com base em padrões de dados anteriores;
• A análise prescritiva para propor soluções e recomendações para melhorar resultados futuros da empresa;
• E a diagnóstica para identificar as causas ou origens de padrões nos dados.

5- Proporcione uma boa visualização de dados

Uma vez que a análise for feita, as informações extraídas dos dados terão que ser apresentadas a outras partes da empresa, como é o caso da diretoria. Assim sendo, é importante também proporcionar uma boa visualização dos dados para que as pessoas consigam entender as informações e alcançar insights mais facilmente. 

O uso de Big Data empresarial é uma importante estratégia para acelerar a tomada de decisão e fundamentá-la a partir de dados. 

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