Empresas corretamente inseridas no contexto do Big Data têm grandes vantagens.
Até 2029, o mercado em torno dos dados em massa deve aumentar em incríveis 170%, segundo o site Statista (em inglês).
Um crescimento como esse por um período tão prolongado já diz muito sobre as potencialidades do Big Data para os negócios.
Você pode fazer parte disso, preparando-se para atuar em um mercado cada vez mais orientado pelos dados, que não por acaso são chamados de “o novo petróleo”.
Continue lendo para saber mais!
O que é Big Data?
Big Data é um termo utilizado para descrever conjuntos de dados de grande escala e complexidade, que não podem ser facilmente tratados com as ferramentas tradicionais.
Caracteriza-se pelos “5 V’s” (que um dia foram três):
- Volume, referente à quantidade massiva de dados
- Velocidade, relacionada à rapidez com que os dados são gerados e processados
- Variedade, representando a diversidade de fontes e formatos dos dados.
Os outros dois são a Veracidade e o Valor, que serão explicados mais à frente, junto com os outros V’s.
Quando surgiu o Big Data?
Assim como todos os processos e técnicas de vendas já utilizadas nas empresas, o uso de dados conforme o conceito de Big Data é fruto de um longo processo.
Na verdade, a prática de anotar dados e utilizá-los para tomar decisões já vem sendo praticada há milhares de anos.
Desde os relatos na Biblioteca de Alexandria aos conhecimentos observados pelo demógrafo John Graunt e a fixação do termo “inteligência de negócios”, criado por Richard Millar Devens, muita água rolou.
Chegando à contemporaneidade, o conceito de Big Data se consolidou entre as décadas de 1960 e 1970, quando especialistas começaram a destacar o uso de dados em suas pesquisas.
Outro marco histórico nesse processo de desenvolvimento foi o experimento de cartões perfurados, desenvolvidos por Herman Hollerith.
Muita coisa mudou desde os primeiros data centers, até chegarmos à era dos dados armazenados na nuvem.
Hoje, usa-se Big Data em ferramentas como o GPS e na formação de data lakes, todas linkadas pela computação em nuvem.
Quem criou o Big Data?
Big Data é um conceito genérico, portanto, não existe um criador ou grupo de pessoas que assinam a sua criação.
Como vimos, ele é resultado de um longo processo evolutivo no qual a humanidade foi se aperfeiçoando na arte de armazenar dados para balizar decisões.
Da forma que é usado hoje, contudo, o termo “Big Data” ganhou popularidade no início dos anos 2000, à medida que a quantidade de dados disponíveis aumentou exponencialmente.
Empresas como Google, Yahoo, Facebook e Amazon foram pioneiras no uso e na análise de grandes conjuntos de dados para melhorar seus serviços e obter insights valiosos.
Desde então, o conceito de Big Data tem sido amplamente adotado e estudado em várias áreas.
Para que serve o Big Data?
Por se tratar de um conceito amplo, o Big Data é utilizado para uma ampla variedade de propósitos em diversos setores.
A análise de grandes volumes de dados para identificação de padrões e tendências para obter insights é certamente o principal dos usos conhecidos.
Empresas podem utilizar o Big Data para personalizar seus serviços, entender o comportamento dos clientes e oferecer recomendações baseadas em seus históricos de consumo.
Na área da saúde, o Big Data ajuda a identificar padrões em registros médicos, facilitando diagnósticos e acelerando a pesquisa científica.
Já no setor de transportes e logística, o Big Data permite otimizar rotas e melhorar a eficiência.
Por esses e outros motivos, o Big Data tem potencial para transformar a forma como as organizações operam e oferecem serviços, impulsionando a inovação e a competitividade.
Qual a importância do Big Data para as empresas?
Entre 2010 e 2020, a quantidade de dados gerados pelas atividades na internet cresceu incríveis 64,2 zettabytes, cifra que deve chegar a astronômicos 180 zettabytes até 2025 – 1 zettabyte equivale a cerca de 1 sextilhão de bytes.
Com uma quantidade tão massiva de dados disponíveis, as empresas podem obter insights valiosos que antes seriam impossíveis.
Esses insights ajudam a entender melhor os clientes, identificar padrões de comportamento, antecipar tendências de mercado e a tomar decisões mais embasadas.
O aumento contínuo da quantidade de dados gerados, por outro lado, força as empresas a adotar estratégias de Big Data para extrair valor dessas informações.
Só assim a análise do Big Data permite identificar oportunidades de negócios, melhorar a eficiência operacional, personalizar a experiência do cliente e aprimorar a tomada de decisões.
Qual a diferença entre Big Data e Data Science?
Big Data e Data Science são conceitos relacionados, mas que tratam de coisas distintas.
O primeiro refere-se à gestão e análise de grandes volumes de dados, que podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
Envolve lidar com a enorme quantidade de dados disponíveis, sua velocidade de geração e variedade de fontes.
O foco principal do Big Data está no armazenamento, processamento e infraestrutura necessários para lidar com esses dados.
Data Science, por outro lado, é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, estatísticos e de programação para extrair conhecimento e insights dos dados.
Envolve a aplicação de técnicas analíticas e algoritmos para explorar os dados, identificar padrões, construir modelos preditivos e resolver problemas complexos.
A Ciência de Dados concentra-se na extração de valor dos dados, independentemente de seu tamanho, e envolve habilidades em estatística, programação, aprendizado de máquina e visualização de dados.
Como funciona o Big Data?
Registrar, observar e armazenar informações para utilizá-las estrategicamente é uma prática antiga.
Aqui na EDTI, concordamos que essa é a forma mais eficaz para atingir bons resultados e produzir conforme a demanda.
Para que isso seja possível, o conceito Big Data se apoia nos já citados 5 V’s.
Vamos ver na sequência como cada um deles se relaciona e de que forma contribuem para a análise de dados a partir do Big Data.
Volume
Imagine uma empresa que deseja aproveitar a aplicação Big Data para conhecer os gostos musicais de um usuário.
Nesse caso, para que erros não sejam cometidos, é preciso garantir um volume de dados que seja uma amostra relevante o bastante para representar um padrão.
O volume de dados no Big Data permite a descoberta de padrões, identificação de tendências e insights valiosos que não seriam possíveis com conjuntos menores de dados.
Para lidar com esse desafio, são usadas tecnologias como bancos de dados e sistemas de arquivos distribuídos, infraestruturas de computação em nuvem e frameworks de processamento paralelo.
Essas soluções permitem o armazenamento com segurança e a análise escalável de grandes volumes de dados.
Velocidade
O “V” de velocidade refere-se ao tempo exigido para que os dados sejam devidamente processados.
O Big Data lida com dados que são gerados em alta velocidade, como fluxos contínuos de transações financeiras, dados de sensores em tempo real, registros de mídias sociais e muito mais.
Logo, são necessárias soluções e tecnologias capazes de capturar, processar e analisar dados em tempo hábil.
Algumas das tecnologias de processamento em tempo real usadas nesse sentido são os sistemas de processamento de eventos complexos (CEP) e bancos de dados de alta velocidade.
Elas permitem analisar dados à medida que são gerados, possibilitando a tomada de decisões em tempo real e a detecção de padrões ou anomalias imediatamente.
Variedade
A dimensão da variedade representa a forma como os dados chegam aos bancos e como são armazenados.
Essa variedade pode ser por meio de indicadores numéricos estruturados e os não estruturados, que englobam desde vídeos, textos e gravações de áudios até operações financeiras e cotações na Bolsa de Valores, por exemplo.
Nessa etapa sobre a fonte dos dados armazenados, quanto mais itens, mais complexo fica o processamento, mas, ao mesmo tempo, mais insights relevantes podem ser capturados.
Veracidade
A veracidade dos dados envolve a validação da sua origem, integridade, consistência e atualidade.
Os dados podem estar sujeitos a erros, duplicações, inconsistências ou até mesmo informações falsas.
Portanto, é necessário realizar processos de limpeza, normalização e validação dos dados para garantir sua autenticidade.
No contexto do Big Data, a veracidade dos dados pode ser desafiadora devido à sua origem em diferentes fontes, como redes sociais, sensores e registros comerciais.
Além disso, a velocidade com que os dados são gerados pode dificultar a validação em tempo real.
Para lidar com esses desafios, são aplicadas técnicas e tecnologias para estabelecer padrões de qualidade de dados, a fim de garantir sua veracidade.
Isso envolve a aplicação de algoritmos de detecção de erros, técnicas de desduplicação, monitoramento contínuo e validação dos dados em diferentes estágios do processo de análise.
Valor
Após cumprir todas as etapas acima, o Big Data sugere ainda mais uma dimensão para ser analisada: o valor.
O valor do Big Data está na análise e interpretação dos dados para identificar padrões, tendências, correlações e insights que podem ser aplicados em diferentes áreas.
Com a aplicação de técnicas de análise de dados, como aprendizado de máquina, mineração de dados e visualização de dados, é possível descobrir informações valiosas, criar modelos preditivos e compreender aspectos complexos do negócio.
Esses insights podem ser usados para otimizar processos, personalizar experiências de clientes e identificar oportunidades de mercado.
Podem ainda melhorar a eficiência operacional, ajudando a prever demandas e a mitigar riscos, entre outros benefícios.
Quais os tipos de dados?
Agora que já vimos que há dados por todos os lados e em um volume quase inimaginável, chegou a hora de descobrir quais os tipos de dados solicitados pelo Big Data.
No meio corporativo, eles são classificados de três formas: social data, enterprise data e personal data.
Entenda na sequência o que cada um deles significa e como se aplicam nas estratégias de negócios baseadas em Big Data.
Social data
Dados sociais são representados pelo conjunto de informações com origem nos perfis pessoais em redes sociais e também na análise dos conteúdos publicados, compartilhados e curtidos.
Afinal, posts em redes sociais são uma prova do comportamento de cada indivíduo, apontando para eventuais padrões de consumo.
Esses dados fornecem insights valiosos sobre seus interesses, opiniões e preferências.
O Social Data permite às empresas entenderem melhor seus clientes e identificarem tendências de mercado.
Também ajuda a medir o sentimento do público em relação a produtos ou marcas e fazer análises de concorrência.
A análise do Social Data envolve técnicas de processamento de linguagem natural, mineração de texto, análise de sentimento e detecção de tendências.
Essas técnicas permitem extrair informações relevantes dos dados sociais, como identificar temas recorrentes, opiniões positivas ou negativas sobre um produto, identificar influenciadores e segmentar públicos-alvo com base em interesses comuns.
Enterprise data
Naturalmente, as empresas são também geradoras de dados em larga escala, que podem e devem ser aproveitados para orientar decisões.
Na taxonomia dos dados, os de origem empresarial podem ser estruturados (como dados armazenados em bancos de dados) ou não estruturados (como documentos, e-mails e redes sociais).
O Enterprise Data pode ser gerado a partir de várias fontes, como sistemas internos, transações comerciais, interações com clientes, registros de funcionários e sensores, entre outros.
Lembrando que a gestão adequada do Enterprise Data envolve a coleta, armazenamento, organização, análise e proteção desses dados.
Isso pode ser feito por meio de sistemas de gestão de bancos de dados, soluções de Business Intelligence (BI), data warehouses e outras tecnologias de gerenciamento de dados.
Personal data
Personal Data, ou dados pessoais, refere-se às informações que identificam ou podem ser usadas para identificar uma pessoa específica.
Esses dados estão relacionados à identidade, características pessoais, histórico, preferências, comportamento e outras informações que estão vinculadas a um indivíduo.
Exemplos comuns de dados pessoais incluem nome, endereço, número de telefone, endereço de e-mail, data de nascimento e número de identificação pessoal.
Também se enquadram nessa categoria as informações bancárias, histórico de compras, histórico de navegação na internet e dados de localização.
A proteção dos dados pessoais é de extrema importância e é regulamentada por leis de privacidade e proteção de dados em muitos países, como a LGPD no Brasil.
Essas leis tentam garantir que os dados pessoais sejam coletados, processados e armazenados de forma legal, justa e transparente.
Além disso, elas estabelecem direitos para os indivíduos, como o direito ao acesso, retificação e exclusão de seus dados pessoais.
Exemplos de Big Data
As possibilidades criadas pelo Big Data são infinitas, até pelo próprio volume de dados que a humanidade vem gerando e que não para de crescer.
Veja a seguir alguns dos usos que vêm sendo feitos desse conceito:
- Personalização de experiências de compras online: as empresas de comércio eletrônico utilizam o Big Data para analisar o histórico de compras, preferências e comportamento dos usuários
- Detecção de fraudes financeiras: instituições financeiras aplicam análise de Big Data para identificar padrões suspeitos e anomalias nas transações, ajudando a detectar e prevenir atividades fraudulentas
- Previsão de demanda: varejistas e empresas de logística usam o Big Data para analisar dados de vendas anteriores, tendências sazonais, eventos e fatores externos
- Monitoramento de redes sociais: as empresas acompanham o Big Data nas redes sociais para entender o sentimento do público em relação à marca, produtos e serviços
- Melhoria de serviços de saúde: hospitais e provedores de saúde também utilizam o Big Data para analisar registros médicos eletrônicos, resultados de testes, informações de pacientes e dados genéticos
- Tráfego urbano e navegação: o Big Data ajuda a analisar dados de tráfego em tempo real, informações de localização de veículos e padrões históricos de tráfego.
Big Data e inteligência analítica
Como você já percebeu, a definição de Big Data traz consigo a capacidade de coletar e administrar volumes significativos de dados.
Ainda que esse processo demande velocidade ao transmitir as informações, para que tudo seja aproveitado em tempo real, os dados Big Data são precisos e quando aliados ao poder da inteligência analítica, são ainda mais úteis no momento de tomadas de decisões.
Quais os benefícios do uso do Big Data?
Ficou bastante conhecido o caso da UPS (em inglês), que usou Big Data para promover uma pequena revolução na forma como faz entregas.
Por meio de algoritmos avançados, a empresa conseguiu identificar os padrões e as variáveis que afetavam o consumo de combustível em suas operações.
Com base nesses insights, a empresa foi capaz de ajustar as rotas de entrega, chegando a uma descoberta surpreendente: os veículos deveriam evitar virar à esquerda em suas rotas.
Essa abordagem permitiu à UPS economizar milhões de litros de combustível a cada ano, resultando em redução significativa de emissões de carbono.
Esse é um exemplo real que ilustra bem o enorme potencial do Big Data, mas as vantagens não param por aí, como veremos na sequência.
Big Data permite decisões mais assertivas
Tendo disponível uma quantidade enorme de informações, o Big Data gera insights que podem ser analisados e utilizados para embasar as decisões empresariais.
Ao processar e analisar grandes volumes de dados de várias fontes, como transações, registros, interações e comportamentos, as organizações podem obter uma compreensão mais profunda de seu negócio, clientes, mercado e tendências.
Essa análise de dados em larga escala permite identificar padrões, correlações e tendências ocultas que podem não ser perceptíveis em uma análise convencional.
É possível fidelizar suas vendas com o Big Data
O Big Data vem sendo amplamente usado em estratégias para fidelização de clientes, permitindo que as empresas obtenham um conhecimento aprofundado dos seus gostos.
Ao coletar e analisar uma grande quantidade de dados sobre as preferências, comportamentos e histórico de compras dos clientes, as empresas podem personalizar suas interações e oferecer experiências mais relevantes.
Isso pode ser feito através da personalização de ofertas, recomendações de produtos e comunicações direcionadas.
Também ajuda as empresas a antecipar as necessidades dos clientes, identificando tendências e padrões que indicam suas intenções futuras, aumentando a fidelização.
Inovar – sempre, mas garanta o foco inicial
Dados em massa permitem identificar oportunidades de negócio e tendências emergentes.
Ao compreender melhor o mercado, as necessidades dos clientes e as demandas em constante evolução, as empresas podem inovar e criar novos produtos, serviços e até novos modelos de negócio.
O Big Data também oferece insights valiosos sobre o desempenho interno das empresas, permitindo a identificação de áreas de melhoria, otimização de processos e descoberta de gargalos operacionais.
Essa compreensão aprofundada dos dados pode levar a mudanças internas, como automação de processos, adoção de tecnologias e adoção de práticas mais eficientes.
Como implementar o Big Data nas empresas?
A implementação do Big Data requer uma abordagem estratégica, já que a escolha de fontes irrelevantes ou falhas de infraestrutura podem colocar tudo a perder.
O primeiro passo é definir objetivos claros, identificando os desafios ou oportunidades de negócio que você deseja abordar com o uso do Big Data.
Em seguida, avalie os recursos existentes da empresa, como infraestrutura de TI, habilidades da equipe e orçamento disponível.
A seguir, procure identificar as fontes de dados relevantes para o seu negócio, planejando como coletá-las.
Isso pode incluir dados transacionais, dados de mídia social, registros de clientes, entre outros.
Em seguida, é preciso estruturar e armazenar esses dados para facilitar a análise posterior.
Uma etapa crítica é a seleção das ferramentas e tecnologias adequadas para processar e analisar os dados.
Isso pode envolver o uso de plataformas de Big Data, como Hadoop e Spark, além de ferramentas de análise avançada, como aprendizado de máquina e mineração de dados.
A equipe também desempenha um papel fundamental na implementação do Big Data.
É importante contar com profissionais qualificados em análise de dados, estatística e programação para extrair insights valiosos dos dados coletados.
Por fim, é importante garantir que a implementação do Big Data esteja alinhada com as regulamentações e políticas de privacidade de dados.
Afinal, respeitar a privacidade dos clientes e adotar medidas de segurança adequadas é essencial e uma questão legal, a fim de garantir a confidencialidade e integridade dos dados.
Como aprender Big Data?
Não basta apenas coletar dados, é preciso sobretudo saber trabalhar com eles.
Os cursos EAD da Escola EDTI preparam você para atuar em um mercado cada vez mais orientado por dados e que exige uma formação diferenciada.
Qualifique-se com uma instituição de ensino pioneira no Brasil, com certificação reconhecida pela The Council for Six Sigma Certification (CSSC)!
Conclusão
Big Data pode ser a resposta para negócios e também uma vantagem competitiva para quem sabe trabalhar com dados em grandes volumes.
Nesse contexto, só vão se destacar empresas e profissionais que reúnam as competências necessárias para tomar decisões data driven.
As portas estão abertas para você na EDTI, onde formamos profissionais de diversas áreas como líderes Green Belt e Black Belt em cursos presenciais.