Você sabe o que é Big Data e para que serve? O volume de informações processadas, diariamente, é imenso e as organizações têm o desafio de aprender a explorar essa base da melhor maneira possível.

A plataforma de streaming de música Spotify, por exemplo, conta com mais de 300 milhões de usuários.

Todos os dias, eles geram um alto volume de dados. É a partir deles e do Big Data Analytics (análise de Big Data) que a plataforma consegue elaborar as playlists pessoais, com músicas sugeridas para cada usuário. 

Esse é apenas um case de sucesso, mas a tecnologia está em todos os segmentos do mercado.

Graças à aplicação de técnicas, ferramentas e estruturas que são resultado da análise de Big Data, muitos negócios estão transformando a experiência do cliente e obtendo ótimos resultados

Quer saber o que é Big Data, suas vantagens e aplicações? Continue lendo o artigo!  

O que é Big Data?

Big Data é uma grande quantidade de conjuntos de dados que não podem ser armazenados, processados ou analisados com ferramentas tradicionais.

Hoje, existem milhões de fontes de dados que geram informações em uma quantidade muito rápida. Essas fontes estão presentes em todo o mundo. 

Algumas das maiores fontes de dados são plataformas e redes de mídia social. Somente o Facebook gera mais de 500 terabytes de dados todos os dias, incluindo fotos, vídeos, mensagens e muitos outros.

Tais dados podem ser encontrados em diferentes formatos:

  1. Dados estruturados: são facilmente organizáveis ​​e seguem um formato rígido, como os dados de uma planilha do Excel;
  2. Dados não estruturados: a informação é complexa e, muitas vezes, qualitativa, sendo impossível reduzir ou organizar em um banco de dados relacional. Fotos e vídeos, por exemplo, são dados não estruturados 
  3. Dados semi estruturados: esse tipo de informação possui elementos estruturados e não estruturados. Os e-mails são exemplos deste tipo de formato.

Dados de sequência de cliques da Internet, logs de servidor da web, conteúdo de mídia social, texto de e-mails, registros de telefones celulares e dados de máquina capturados por sensores conectados à Internet das Coisas (IoT): a variedade de informações é imensa. 

Juntos, todos esses dados combinados formam o Big Data.

Porém, Big Data em sua forma bruta não gera inteligência de negócio. Por isso, o próximo passo é entender outro conceito.

Data Analytics: explorando o poder dos dados

Além de saber o que é Big Data e para que serve, é importante saber aproveitar ao máximo todos os dados coletados.

Agora que você já sabe o que é Big Data, podemos avançar mais um passo. Para obter valor e aproveitar ao máximo o poder dos dados, eles precisam ser submetidos ao processo de Big Data Analytics. 

Na prática, trata-se de examinar o que é Big Data para descobrir informações e extrair percepções significativas, como padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências de mercado e preferências do cliente. 

Desse modo, a análise de Big Data traz uma série de vantagens para a companhia, podendo ser usada, inclusive, para orientar as organizações no processo decisório, à medida que fornece dados transparentes para as tomadas de decisões de negócios.

Os 5 Vs do Big Data

Além de ter clareza sobre o que é Big Data e para que serve, é importante que você conheça as premissas dessa tecnologia.

Inicialmente, em 2001, o analista do Gartner, Doug Laney, apresentou o conceito dos 3 Vs em uma publicação de pesquisa do Meta Group. Na época, a proposta consistia em controlar o volume, a variedade e a velocidade dos dados. 

Mais recentemente, 2 Vs adicionais foram propostos para adição ao modelo. Conheça os principais:

  1. Volume: o Big Data é orientado pelo grande volume de dados gerados diariamente.
  2. Variedade: os dados são extraídos de diferentes fontes. Mídias sociais, sensores e dispositivos IoT são alguns dos canais que fornecem dados para o Big Data. 
  3. Velocidade: no Data Analytics, os dados são tratados e processados, em tempo real, assim que são gerados. Desse modo, a organização consegue obter uma análise rápida mesmo sem armazenar a informação. 
  4. Veracidade: o Big Data exige que as informações sejam extraídas de fontes confiáveis para que as análises sejam precisas e coerentes com a realidade. 
  5. Valor: o Big Data fornece um conjunto de dados que pode gerar análises de valor para as empresas, trazendo resultados positivos como aumento de lucratividade e fidelização de clientes.

Na prática, os desafios do gerenciamento de Big Data são resultado da expansão das três propriedades centrais. Este tipo de tecnologia lida com uma ampla variedade de dados e um grande volume com alta velocidade de processamento. 

Big Data, Data Science e Data Analytics: quais as diferenças?

Entenda a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics.

Big Data, Data Science e Data Analytics são áreas que trabalham com o mesmo objeto: dados. Porém, cada conceito tem suas particularidades. 

Vejamos, a seguir, as diferenças:

Big Data

De acordo com o Gartner, Big Data pode ser compreendido como o “grande volume de dados, gerados em alta velocidade e variedade, que necessitam de formas inovadoras e econômicas para processá-los, organizá-los e armazená-los, a fim de permitir melhor compreensão para a tomada de decisão e automação de processos.” 

Portanto, Big Data é uma imensa e volumosa plataforma de dados, não estruturados e estruturados, usada pelas organizações para obter insights que orientam as estratégias e tomadas de decisão do negócio.

Data Science 

Por sua vez, o Data Science é um campo que contempla as atividades e técnicas voltadas para a limpeza, preparação e análise dos conjuntos de dados.

Data Science combina estatística, matemática, programação e resolução de problemas para coletar dados de maneira ágil e inteligente.

Data Analytics

Através dos dados capturados pela Data Science, o Data Analytics é a ciência voltada para a análise dos dados brutos com o objetivo de buscar padrões, associações e conclusões sobre essa informação. 

De acordo com dados divulgados pela Forbes, o mercado de Data Analytics superará, em breve, a marca de 200 bilhões de dólares.

Atualmente, o Data Analytics tem sido explorado por empresas de diferentes setores que buscam tornar a gestão do negócio mais inteligente. Isso porque os dados orientam as estratégias, a tomada de decisão e ainda permitem a verificação de teorias ou modelos existentes.

Aplicações do Big Data em diferentes indústrias

O uso de Big Data pode ser aplicado em diferentes segmentos do mercado.

Os aplicativos de análise de Big Data geralmente incluem dados de sistemas internos e fontes externas, como dados meteorológicos ou dados demográficos sobre consumidores, compilados por provedores de serviços de informação terceirizados. 

São muitas as possibilidades de uso desses dados. Por isso, depois de compreender o que é Big Data e para que serve, cada vez mais varejistas, financeiras, seguradoras, instituições de saúde, fabricantes e muitas outras empresas vêm optando pelo uso da tecnologia.

Listamos alguns dos setores que exploram o Big Data. Confira:

Ecommerce: o Big Data permite mapear tendências de comportamento do cliente e otimizar preços, elaborando ofertas para o consumidor; 

Marketing: o Big Data Analytics ajuda a impulsionar campanhas de marketing de alto ROI, que aumentam o número de vendas e a lucratividade do negócio;

Educação: é usado para desenvolver novos cursos e melhorar os existentes com base nos requisitos do mercado;

Mídia e entretenimento: o Big Data Analytics é usado para entender a demanda de programas, filmes, músicas e muito mais, fornecendo uma lista de recomendações personalizada para seus usuários;

Bancos: a receita do cliente e os padrões de gastos permitem a prever a probabilidade dele escolher várias ofertas bancárias, como empréstimos e cartões de crédito;

Telecomunicações: a tecnologia de Big Data pode prever a capacidade da rede e melhorar a experiência do cliente.

Big Data: quais os benefícios para sua empresa? 

O uso de Big Data oferece mais oportunidades e benefícios para a empresa alcançar melhores resultados.

Atualmente, a análise de Big Data, por meio de sistemas e software especializados, permite que as empresas obtenham uma série de vantagens e resultados positivos na gestão dos negócios.

A partir do uso da tecnologia, é possível:

  • Identificar novas oportunidades de receita;
  • Ajustar as estratégias de marketing, tornando-o mais eficaz;
  • Melhorar o nível do atendimento ao cliente
  • Obter maior eficiência operacional
  • Garantir maior competitividade em relação aos concorrentes. 

Cases de Uso de Big Data Analytics

Para comprovar o poder da estratégia de Big Data Analytics, elencamos quatro cases de sucesso. Confira: 

1. Gestão de Risco

O Banco de Oro, uma empresa bancária das Filipinas, usa análises de Big Data para identificar atividades fraudulentas e discrepâncias. Além disso, a organização consegue chegar a uma lista de suspeitos e identificar as causas dos problemas mapeados.

2. Desenvolvimento de produtos e inovações

Rolls-Royce, um dos maiores fabricantes de motores a jato para companhias aéreas e forças armadas em todo o mundo, usa Big Data Analytics para analisar a eficiência dos projetos de motor e se há alguma necessidade de melhoria.

3. Tomada de decisão mais rápida e assertiva 

A Starbucks usa análises de Big Data para tomar decisões estratégicas. A empresa aproveita a tecnologia para estudar e decidir se um determinado local seria adequado para um novo ponto de venda ou não. 

Para tanto, eles avaliam vários fatores diferentes, como população, demografia, acessibilidade do local e muitos outros.

4. Aprimoramento da experiência do cliente

A Delta Air Lines usa análise de Big Data para melhorar a experiência do cliente. 

Eles monitoram os tweets para descobrir a experiência de seus clientes em relação às suas viagens, atrasos e assim por diante. A companhia aérea identifica tweets negativos e executa ações para remediar a situação

Ao abordar publicamente essas questões e oferecer soluções, a companhia aérea não só constrói uma boa relação com os clientes como também fortalece a identidade da sua marca. 

Principais boas práticas de Big Data

É importante seguir algumas dicas de boas práticas de Big Data para aproveitar ao máximo todos os dados coletados.

Agora, com o conhecimento sobre o que é Big Data e para que serve, as organizações devem saber como conduzir a análise para aproveitar ao máximo seus dados. 

A seguir, apresentamos cinco das melhores práticas para Big Data:

1. Entender os requisitos de negócio

Analisar e compreender os requisitos de negócios e as metas organizacionais é a primeira e mais importante etapa que deve ser realizada. Portanto, busque compreender esses requisitos.  

Assim, você vai identificar quais projetos da sua empresa podem explorar o Big Data para aproveitar ao máximo os benefícios da tecnologia e o poder dos dados.

2. Mapear os ativos digitais coletados

Identificar o tipo de dados que entram na organização, bem como os dados gerados internamente é fundamental para a estratégia de análise de Big Data. 

Normalmente, os dados coletados são desorganizados e em formatos variados. Além disso, alguns dados nunca são explorados, e é essencial que as organizações identifiquem esses dados também.

3. Identificar quais dados adicionais são relevantes 

Depois de coletar os dados necessários para um projeto, é hora de identificar as informações adicionais que podem ajudar, pensando também em qual fonte você pode buscar. 

Por exemplo, se você deseja alavancar a análise de Big Data em sua organização para entender o bem-estar dos colaboradores. Neste caso, além de informações como tempo de logout, relatórios médicos e de e-mail, precisamos ter alguns dados adicionais sobre o funcionário, como níveis de estresse. 

Essas informações podem ser fornecidas por colegas de trabalho ou líderes. 

4. Compreender quais os Big Data Analytics devem ser alavancados 

Depois de analisar e coletar dados de diferentes fontes, é hora da empresa  entender quais tecnologias de Big Data podem ser melhor utilizadas para os requisitos de negócios atuais. As possibilidades são várias: 

  • análise preditiva;
  • análise de fluxo;
  • preparação de dados;
  • detecção de fraude;
  • análise de sentimento.

Por exemplo, as análises preditivas e de sentimentos podem ajudar a equipe de RH das empresas no processo de recrutamento, ajudando a identificar o candidato certo para a vaga com mais rapidez e assertividade. 

5. Analisar os dados de maneira contínua

Esta é a melhor prática final para a estratégia de Big Data. Você deve sempre estar ciente de quais dados estão sendo coletados pela sua organização e o que está sendo feito com eles. 

Além disso, periodicamente, verifique a integridade dos dados para não perder nenhum sinal importante no volume imenso de dados. 

Ao seguir as práticas de Big Data mencionadas, você estará no caminho certo para extrair o máximo desses dados e gerar valor para o seu negócio.

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Escrito por:

Luis Souza

Executivo de vendas com mais de 19 anos de experiência na área de TI / Telecom com perfil consultivo, sempre apoiando o mercado corporativo na transformação digital e adoção de novas soluções para agregar valor aos negócios empresarias. Bacharel em Engenharia Elétrica pela PUC-SP

Executivo de vendas com mais de 19 anos de experiência na área de TI / Telecom com perfil consultivo, sempre apoiando o mercado corporativo na transformação digital e adoção de novas soluções para agregar valor aos negócios empresarias. Bacharel em Engenharia Elétrica pela PUC-SP

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