Big Data é uma combinação de um grande volume de dados, sejam eles estruturados, semi estruturados ou não estruturados, coletados por uma organização. Por conta desse volume estrondoso, os softwares comuns de análise e gerenciamento de dados não conseguem processá-los, sendo necessária uma tecnologia mais robusta.
O Big Data possibilita às empresas fazer o que não era possível antes: utilizar um volume robusto de dados para identificar comportamentos e tendências comportamentais do consumidor. Dessa forma, os dados são usados como base para insights importantes dentro do negócio.
Em 2001, foi criada pela Gartner uma definição muito aceita de Big Data, e é a que vamos considerar aqui: “Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”
A história do Big Data
O termo “Big Data” já era utilizado desde a década de 90, não se sabendo exatamente quem foi o primeiro a utilizá-lo. Entretanto, muitos atribuem a popularidade do termo a John R. Mashey, que na época trabalhava na Silicon Graphics.
No entanto, desde 1880 já havia problemas e soluções relacionadas ao uso de Big Data. Os dados coletados pelo censo dos Estados Unidos de 1880, por exemplo, eram em tamanha quantidade que a previsão era de aproximadamente 10 anos para sua organização e processamento. Além disso, a estimativa para o censo de 1890 era de que o processamento de seus dados levaria ainda mais de 10 anos. Dessa forma, a situação não era muito boa. Por fim, em 1881, um jovem chamado Herman Hollerith, que na época trabalhava para o censo, criou um dispositivo conhecido como Hollerith Tabulating Machine (máquina tabuladora). Ela se baseava no modelo de cartões perfurados usados para controlar os padrões tecidos por teares mecânicos.
Em 2001, como citado acima nesse artigo, foi criada pela Gartner uma das definições mais aceitas de Big Data.
Já nos últimos anos, a quantidade de dados gerados e coletados aumentou exponencialmente. Estamos vendo cada vez mais dispositivos conectados entre si, utilizando-se de tecnologias como IoT para coletar uma extensa quantidade de dados. Por isso, o uso de Big Data vem crescendo e se tornando cada vez mais essencial.
Como funciona o Big Data
As tecnologias de Big Data podem cruzar diversas fontes de informações, como históricos de mensagens, banco de cadastro e interações. Com isso, alguns processos importantes para os negócios são facilitados, como, por exemplo, análises comparativas para precificação inteligente, segmentação de público e mercado, análises de marketing, escuta social e mensuração da satisfação do cliente.
Para entender melhor como o Big Data funciona, podemos começar entendendo suas principais características de base, também conhecidas como os 6 V ‘s.
Volume
Devemos começar entendendo esse “V”. O Big Data se trata de uma quantidade extraordinária de dados. Diariamente, produzimos cerca de 2,5 quintilhões de dados. Essas informações coletadas precisam ser organizadas e processadas, para assim, podermos extrair algo delas.
Com o Big Data, a tarefa, que antes parecia impossível, se torna possível e mais rápida. Isso acontece pois suas facilidades, como a expansão de servidores e o uso de novas ferramentas, permitem que esses dados sejam armazenados e processados com muito mais rapidez.
Variedade
Os dados podem aparecer de várias formas para serem processados. Eles podem ser estruturados, mas também podem ser, por exemplo, planilhas, documentos de texto, imagens, vídeos e áudios.
Essa característica confere ao Big Data uma grande complexidade. Por isso, sua capacidade de conseguir lidar com essas informações é fundamental.
Velocidade
Os dados gerados são captados, armazenados, processados e baixados em altíssima velocidade – não apenas pela maior velocidade da internet, mas também pela maior velocidade dos processos.
Atualmente, com tecnologias como IoT, os dados são gerados em velocidade cada vez maior e as ferramentas que envolvem o Big Data devem acompanhar esse ritmo.
Veracidade
A veracidade se refere à confiabilidade das suas informações. Com dados vindo de tantas fontes diferentes, é essencial que eles consigam ser verificados pelas ferramentas corretas. Dessa forma, seus dados podem ser validados por meio de relatórios, estatísticas e análises, garantindo sua veracidade.
Valor
Não adianta ter uma enxurrada de informações que não servem de nada para o seu negócio. Por isso, os dados coletados e processados devem ser relevantes – apresentar valor – para a sua empresa.
Variabilidade
Os dados não são gerados de forma estável. Sua velocidade e variedade podem mudar de acordo com diversos fatores. Em redes sociais, por exemplo, os dados gerados dependem muito do comportamento do usuário.
Boas práticas de Big Data
O uso de Big Data pode ser o que vai diferenciar seu negócio dos seus concorrentes. Entretanto, para que ele realmente funcione é preciso se atentar às melhores formas de extrair seu potencial máximo. Por isso, separamos aqui algumas dicas de boas práticas a serem implementadas:
Alinhamento com os objetivos do negócio
Para extrair o máximo do uso de Big Data, é importante alinhá-lo com os principais objetivos do seu negócio. Seu uso com um fim específico é mais econômico do que quando o fazemos de forma generalizada. O objetivo pode ser, por exemplo, realizar uma análise de marketing e do nível de satisfação dos seus clientes ou mesmo entender o comportamento do seu mercado.
Redução de escassez de habilidades
O uso de Big Data pode ter resultados diminuídos se houver “buracos” e escassez de habilidades dentro do seu time. Por isso, é fundamental que essas faltas sejam identificadas prontamente. Dessa forma, é possível entender as habilidades que precisam ser melhoradas e resolver a situação, por exemplo, adicionando as faltas ao seu programa de governança de TI, promovendo treinamentos cruzados ou criando padrões de abordagem.
Alinhamento de dados estruturados e não-estruturados
O maior objetivo do uso de Big Data é obter insights a partir de dados coletados e processados. Por isso, alinhar os dados não-estruturados como um complemento aos dados estruturados pode ser um diferencial na hora de fazer relatórios e análises. Esse alinhamento serve para que sua análise possa captar mais nuances e detalhes a partir de suas informações.
Aplicação do Big Data
A análise de dados pode ser aplicada em um negócio por diversos motivos. Ele pode, por exemplo, ser aplicado para reduzir custos – ele tem o potencial de reduzir os custos do seu negócio em até 10%. No entanto, pode ser difícil entender como cada tipo de empresa pode utilizar as ferramentas. Por isso, explicaremos um pouco suas possíveis aplicações:
Manufatura
A análise de dados é fundamental na indústria para aumentar a qualidade, a produção e minimizar desperdícios. Inclusive, Big Data é uma das principais tecnologias utilizadas na Indústria 4.0. Juntamente com a Internet das Coisas, a análise de dados permite que a indústria consiga ter uma gestão de ativos mais eficiente.
Varejo
No varejo, a análise de dados é extremamente importante para a construção de um bom relacionamento com os clientes. Através dos dados coletados, é possível fazer uma análise de mercado, do comportamento do consumidor, dos sentimentos dentro das redes sociais e, por fim, estreitar laços. Com a análise de dados, também é possível fazer melhorias em programas de fidelidade, no design de suas páginas e aplicativos e melhorar as ofertas, promoções e descontos oferecidos ao seu público.
Saúde
Assim como na indústria, na área da saúde, a análise de dados pode ser utilizada para melhorar a gestão de ativos. No entanto, o Big Data vai muito além nesse setor. O processamento das informações pode ser utilizado para reduzir o tempo de espera para a realização de solicitações e procedimentos em pacientes. Além disso, com o uso dos dados, é possível automatizar processos em geral.
Serviços financeiros
Com o uso de Big Data, é possível analisar em tempo real uma quantidade extraordinária de dados. Isso é utilizado no setor de serviços financeiros para encontrar com agilidade padrões que indiquem possíveis fraudes ou quaisquer comportamentos suspeitos.
Construção
No setor de construção, o uso de Big Data está associado às Smart Cities. A análise de dados permite que a infraestrutura e os serviços utilizados pelos habitantes sejam otimizados e que os transportes sejam integrados. Além disso, os serviços como água e energia podem ser monitorados em tempo real, contribuindo com a mitigação de falhas e paradas de distribuição.
A importância do Big Data
Inteligência de fora
Sites externos, como mecanismos de busca e redes sociais, podem coletar e gerar dados importantes. Essas informações podem ser utilizadas pelo seu negócio para entender melhor seu mercado consumidor.
Melhoria do atendimento ao cliente
Entender melhor o comportamento e as necessidades do consumidor contribui para que seu negócio consiga realmente atendê-los. Com o uso da análise de dados, seu atendimento ao cliente tende a melhorar cada vez mais.
Vantagem competitiva
A análise de dados proporciona melhor entendimento do mercado e de seus consumidores. Isso se torna uma forte vantagem competitiva para o seu negócio.
Tomada de decisões
Com dados internos e externos, sejam eles estruturados ou não, a análise permite que a empresa obtenha insights importantes. A partir do Big Data, as tomadas de decisão passam a ser baseadas em evidências, deixando de lado os “achismos”.
Como o Big Data te ajuda a reduzir custos
O uso de Big Data, como dito anteriormente, facilita a gestão dos seus ativos. Ao saber o status e as necessidades dos seus ativos, é possível realizar manutenções sempre que necessário, evitando paradas inesperadas de produção, logo, reduzindo custos.
Com o uso de dados, em complemento com IoT, a empresa consegue também automatizar alguns processos e serviços para que sejam realizados apenas quando necessários.
Além disso, o Big Data pode ser utilizado para analisar seus atuais investimentos e retornos. Também é possível tomar melhores decisões sobre futuros investimentos a partir dos insights gerados por dados.
Por fim, com a análise de dados é possível encontrar pontos de perda de recursos. Essas perdas podem ser ilustradas por locais com vendas abaixo do esperado, ou processos não otimizados na empresa. Dessa forma, há uma maior redução de custos.
Big Data x Small Data
Quando falamos de Big Data, não podemos deixar de citar o Small Data. O Small Data é uma forma de analisar uma pequena quantidade de dados, de forma mais qualitativa e sem a necessidade de muitas ferramentas tecnológicas – a quantidade de dados é compatível com ferramentas mais simples.
Quando comparamos o Big Data com o Small Data, podemos pensar no Big Data como uma ferramenta que analisa uma nuvem de informações, enquanto o Small Data foca em um pedaço dessa nuvem. Sua análise, diferentemente do Big Data, usa como fonte apenas dados estruturados presentes no banco de dados da organização.
Essa ferramenta é muito útil para pequenos negócios ou como uso complementar ao Big Data, em busca de oportunidades mais pontuais dentro da companhia.
Big Data no Brasil
No Brasil, o mercado tem ficado cada vez mais aquecido. Com o uso das tecnologias da Indústria 4.0 crescendo exponencialmente nas últimas décadas, o uso de Big Data acompanhou essa ampliação. Trouxemos alguns cases de empresas que utilizaram o Big Data com sucesso nas suas operações.
Grupo Pão de Açúcar
O grupo criou um sistema de relacionamento com o cliente chamado “Clube Extra”. Com ele, seus clientes podem se cadastrar no programa “Cliente Mais”, em que ele ganha pontos a partir de compras online ou presenciais. A partir dos dados coletados dos clientes através de suas compras, o grupo consegue associá-los aos seus produtos e marcas preferidos. Dessa forma, a empresa é capaz de entender melhor seu consumidor e entregar as melhores ofertas para ele.
Indo além do consumidor, os dados também são utilizados para acompanhar em tempo real o estoque. Assim, a empresa sabe os melhores momentos para repor seus itens, evitando faltas ou desperdícios.
Ministério da Justiça
O Ministério da Justiça armazena um número exorbitante de registros (na casa do bilhão) em um banco de dados. Entretanto, processar e acessar rapidamente essas informações seria impossível sem Big Data. As ferramentas de Big Data são utilizadas para acessar esses dados e para identificar padrões, presentes nos registros, que identifiquem quaisquer ações ilícitas.
Como implementar o Big Data na sua organização
Para implementar o Big Data na sua empresa, há 3 passos básicos a serem realizados:
Integrar
A estratégia de Big Data é utilizada para extrair o máximo possível dos seus recursos. Por isso, investir na criação de um bom plano estratégico é fundamental. Além disso, a estratégia deve considerar os objetivos e necessidades do seu negócio e as tecnologias às quais você tem acesso atualmente e no futuro.
Além da criação da estratégia de Big Data, é importante adicionar o tratamento de dados como uma estratégia consolidada da organização como um todo. Para isso, é essencial conhecer todas as suas fontes de dados e informações.
Gerenciar
O próximo passo é conseguir gerenciar os dados coletados. Todos os dados coletados precisam ser integrados para garantir sua confiabilidade e sua preparação apropriada para análise. Os sistemas de gestão são capazes de integrar os dados dos setores, centralizando-os.
Analisar
Por fim, o último passo é analisar seus dados. A partir da análise das informações, as empresas conseguem gerar insights importantes para suas operações, gerando valor a esses dados. A partir dos padrões analisados, é possível tomar melhores decisões, baseadas em evidências.
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