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O que é Big Data e qual a importância de implementá-lo na empresa?

O que é Big Data e qual a importância de implementá-lo na empresa?

A análise de dados já faz parte da rotina de negócios de várias áreas das empresas. Essa é uma estratégia que ajuda a otimizar processos e a entender padrões de comportamento de clientes e do mercado para tornar serviços e produtos mais lucrativos. Só que o número de informações disponíveis nunca foi tão grande, e a cada dia fica mais inviável realizar essa tarefa manualmente. É aí que entra a tecnologia do Big Data. Mas, você sabe, de fato, o que é Big Data?

De forma geral, podemos dizer que Big Data é uma tecnologia que permite o processamento de informações com alto desempenho e disponibilidade. São ferramentas digitais que tornam a coleta, o processamento e a visualização de dados mais simples, padronizadas e eficazes. Assim, os gestores podem entender com mais clareza as tendências e os padrões para organizar sua estratégia de negócios.

Quer saber mais sobre o tema? Siga a leitura e aprenda de vez o que é Big Data e como ele pode impactar o seu negócio.

Mas, afinal, o que é Big Data? Conheça os 5 V’s

O termo Big Data é utilizado para definir um grande conjunto de ferramentas de TI que permitem a captura, a análise e a catalogação de registros em tempo real. As informações podem ser originadas de diferentes fontes internas e externas, como cadastro de clientes, análises de mercado, redes sociais, dispositivos eletrônicos, processos internos ou mesmo pesquisas em meios offline.

A vantagem dessas ferramentas está em centralizar, em um único local, a coleta e a análise desse grande conjunto de registros. A partir disso, as técnicas de estatística e processamento ficam a cargo das máquinas, permitindo que analistas consigam identificar padrões rapidamente e prever tendências com maior precisão.

Como consequência, será possível criar rotinas mais eficazes e se preparar para as mudanças do mercado antecipadamente (são as chamadas análises preditivas). Assim, o negócio pode manter-se continuamente com um alto grau de competitividade.

Big Data e seus 5 V’s

A resposta para a pergunta “o que é Big Data”, vai um pouco além do que falamos até agora. O conceito completo está baseado em cinco princípios e cada um deles terá influência direta no desempenho das soluções disponibilizadas no mercado. Esses princípios são conhecidos como os 5 V’s do Big Data. Existem conteúdos que apontam até 10 V’s, mas acreditamos que esses são os cinco principais e que originam os demais.

Conheça cada um:

1. Volume

Uma ferramenta de Big Data deve ser capaz de lidar com um grande volume de dados. Graças às redes sociais, smartphones, internet móvel e os dispositivos conectados por meio da Internet das Coisas (IoT), a quantidade de informações que circula em meios digitais cresce continuamente. A previsão é que, até 2020, o volume chegue a 44 trilhões de gigabytes ou 44 zettabytes, entre postagens no Twitter, Facebook e Instagram, mensagens de e-mail, aplicativos de conversa, entre outros tipos de arquivos que circulam na ‘nuvem’ de servidores mundiais.

Por isso, somos e estamos cada vez dependentes de ferramentas de Big Data, que por meio da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquinas nos levaram a um novo padrão de análise de dados. Essas tecnologias permitem que analistas consigam trabalhar com um grande fluxo de dados com alto desempenho - muitas vezes, as informações são criadas e coletadas em tempo real.

Portanto, os sistemas de Big Data devem conseguir lidar com tais fluxos de informações sem gerar perda de desempenho ou alto custo computacional.

2. Variedade

Outro aspecto é a capacidade de uma solução de Big Data em trabalhar com fluxos de dados variados. Como falamos, as informações podem ser originadas em equipamentos diversos, redes sociais, dispositivos móveis e mesmo em meios offline, como pesquisas de mercado e tabelas com dados de transações financeiras.

Assim, cada dado tem um tipo de característica e, por isso, são classificados em dois tipos:

  • Dados não estruturados

    O termo “dado não estruturado” é utilizado para definir os que não são coletados de um banco de dados ou os que não têm uma estrutura definida. São registros que devem ser catalogados antes de analisados, uma vez que têm um número maior de ruídos (informações sem relevância para o analista).

    Esse é o caso, por exemplo, de mensagens de texto, e-mails, documentos do Word, apresentações de Powerpoint e mesmo arquivos de mídia (áudio e vídeo).

  • Informações estruturadas

    Os dados estruturados, em geral, são os que, quando coletados, já estão organizados em um banco de dados ou solução semelhante. São mais fáceis de serem avaliados por ferramentas de Big Data, uma vez que o número de rotinas que devem ser executadas para a avaliação do conteúdo é menor.

    Portanto, em relação à variedade, uma solução de Big Data deve ser capaz de lidar com ambos os tipos de conteúdos. Caso ela seja mal programada, o custo computacional para que analistas executem o seu trabalho será alto. Além disso, a confiabilidade dos insights obtidos será reduzida.

3. Velocidade

Mais um cenário: o fluxo contínuo de dados em grande quantidade. Nesse caso, a ferramenta precisa ter um alto desempenho de análise, de tal forma que seja possível encontrar padrões rapidamente. Diante disso, companhias passaram a utilizar tecnologias auxiliares para garantir o maior desempenho de suas soluções de Big Data.

A computação na nuvem, por exemplo, é uma das principais “aliadas” do Big Data. Ao executar tais sistemas na nuvem, analistas ganham maior escalabilidade operacional com um custo menor. Assim, caso o fluxo de informações aumente , é possível escalar os recursos, impedindo que a nova demanda impacte na velocidade de execução das rotinas de análise.

4. Veracidade

Para garantir que a análise de dados seja capaz de atender às necessidades do negócio, é crucial que a empresa consiga trabalhar com conjuntos de dados confiáveis. Como citamos anteriormente, muitas vezes os registros utilizados não são estruturados, o que pode levar a cenários em que o número de ruídos é alto, impactando na qualidade do trabalho do analista.

Diante disso, as soluções de Big Data devem estar preparadas para buscar por dados de fontes confiáveis, e devem dar a possibilidade de filtrar quais conteúdos são relevantes para o negócio, além de eliminar aqueles não são confiáveis ou que não têm relevância. Assim, cria-se uma rotina de análise mais precisa e com maior chance de sucesso.

  • Segurança - Esse é outro aspecto essencial, especialmente devido às novas regulações de Proteção de Dados. Assim, é fundamental a manutenção da integridade da informação para o armazenamento, compartilhamento e análise, evitando vazamentos e usos indevidos previstos pelas legislações nacional e internacional.

5. Valor

Por fim, para entender o que é Big Data, temos o aspecto do valor. Ou seja, a solução deve ser capaz de agregar valor a processos e tornar serviços mais competitivos. Como? Ao identificar tendências e padrões que gerem possibilidades para o gestor tomar decisões com confiança e direcionar melhor a estratégia para conquistar clientes e/ou mais mercados.

Ou ainda, pelo aspecto operacional, poderá avaliar as rotinas internas e uso de ferramentas corporativas para rastrear gargalos e tornar a gestão de processos mais eficiente.

Big Data x Business Intelligence: por que são complementares?

Muitas vezes, o conceito de Business Intelligence (BI ou Inteligência de Negócios) se confunde com o de Big Data. Apesar de serem parecidos, os processos têm características únicas, porém complementares. Diante disso, entender como cada um funciona é fundamental para garantir que o negócio consiga utilizá-los a seu favor.

O Business Intelligence é um termo utilizado para definir as análises internas do negócio e do mercado ao qual ele está inserido, por meio de dados estruturados que a empresa possui (tabelas, relatórios de performance, dashboards). O BI ajuda a mostrar de forma mais organizada e lógica os resultados já obtidos - desempenho da equipe, gestão de pessoas, materiais, etc - e aponta pontos estratégicos de melhoria para ajudar na tomada de decisões. Porém, as análises de BI ainda dependem de outra ferramenta (software) para organizar e relacionar esses dados internos.

Muito parecido com a definição de “o que é Big Data” que apresentamos, certo? Inclusive, o principal objetivo do BI também é tornar o planejamento do negócio mais eficaz para gerar lucros e aumentar a performance das campanhas de vendas. Então, onde está a complemento?

Quando o Big Data permite incluir grandes volumes de dados não estruturados (dados de sites, posts de redes sociais, relatórios financeiros, ferramentas de CRM, aplicativos para smartphones, registros de IPs, imagens, vídeos, músicas, registros de call center, blogs e vários outros tipos de informações) na análise e criar ligações inteligentes entre todos eles, de forma mais eficiente e ágil. Além disso, a tecnologia das ferramentas de Big Data já trabalham com algoritmos complexos, sendo capazes de agrupar e relacionar dados vindos de diferentes fontes para então encontrar padrões e produzir insights que possam ajudar em uma série de tarefas da empresa.

Juntos, BI e Big Data se tornam complementares na análise de informações, uma vez que a capacidade de busca por padrões de mercado e obtenção de padrões fica mais ampla. Assim, a empresa consegue buscar novos caminhos e tomar decisões estratégicas com maior precisão sempre que for necessário.

As vantagens do Big Data e por onde começar

O Big Data pode ser empregado em várias rotinas de um negócio. No entanto, para que seu uso seja aprimorado, é necessário ter não só o conhecimento sobre a tecnologia, mas, também, identificar quais são os pontos da empresa que serão impactados com a sua implementação. Com esse conhecimento, será possível realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno do investimento nessas soluções de análise de dados.

Outro aspecto importante é implantar uma cultura Data Driven (guiada por dados). Assim, a empresa deve atuar para que todos os seus profissionais entendam a importância dos dados na definição de estratégias e possam trabalhar com base nisso.

Depois de decidir em quais ambientes as soluções de Big Data serão implementadas e estabelecer uma nova rotina interna voltada para o valor dos dados, o gestor também deve saber escolher qual tipo de solução será implementada no ambiente corporativo. Devem ser avaliados um conjunto de fatores, que vão do desempenho da ferramenta ao suporte prestado pelo desenvolvedor do produto.

Agora, sua organização está pronta para aproveitar as vantagens de utilizar o Big Data. A tecnologia pode ajudar nos seguintes aspectos:

Criação de valor

Todos os investimentos e processos internos podem ser direcionados para agregar real valor ao negócio e aos seus serviços. Ao implementar indicadores em toda a cadeia operacional, pode-se chegar a grandes melhorias para dar qualidade ao negócio, desde rotinas de gestão até criação de estratégias com maior potencial de geração de lucros.

Juntos, tais fatores irão causar um grande impacto no negócio. O retorno de investimentos, por exemplo, será maior. Estratégias e projetos de desenvolvimento de serviços criarão um portfólio comercial mais competitivo e com maior potencial de geração de renda. Assim, a empresa conseguirá se diferenciar com mais facilidade de sua concorrência.

Redução de custos

Empresas com cadeias operacionais complexas precisam estar atentas à sua gestão orçamentária. Investimentos mal avaliados podem causar um impacto negativo na gestão de recursos do negócio. Diante disso, é fundamental que a empresa consiga identificar o que pode ser otimizado e quais processos devem ser eliminados para a criação de uma dinâmica interna mais eficaz, sem gargalos operacionais e com mais eficiência.

Nesse sentido, o Big Data cumpre um papel de destaque. Gestores podem utilizar a análise de dados para identificar gargalos e áreas de baixa produtividade. Com isso, melhorias serão implementadas para que o negócio consiga criar processos com custos e desperdício menores.

Mais resultados em Marketing e Vendas

Olhando por este segundo aspecto da análise de dados, pode-se coletar e avaliar informações obtidas com pesquisas de mercado e de concorrência, redes sociais, processos de pós-vendas, suporte a usuários, e outros dados offline. Isso tudo, para ajudar as equipes de marketing e vendas a identificar quais são as principais tendências do mercado e antecipar as necessidades dos consumidores ou melhores caminhos para uma expansão comercial.

Ou então, os especialistas podem trabalhar no engajamento de consumidores e na criação de mensagens com maior relevância: campanhas poderão ser criadas para aumentar os retornos de serviços e ampliar a divulgação espontânea de mercadorias.

Otimização dos riscos corporativos

Uma empresa deve avaliar e minimizar continuamente os riscos envolvidos em suas estratégias de mercado. Em um ambiente baseado numa cultura de análise de dados facilitada pelo Big Data, os gestores conseguem prever cenários com maior eficiência e, assim, identificar quais são as ameaças envolvidas em um projeto ou em uma determinada oferta de produto ou serviço (recuperação e concessão de crédito, por exemplo).

Como vimos ao longo do texto, uma boa solução de Big Data precisa analisar um grande fluxo de dados com alto desempenho, baixo custo computacional e alta escalabilidade. A análise de dados deve ser feita de acordo com o perfil do negócio, por meio do uso de recursos que sejam alinhados com as necessidades da empresa e com alta segurança. Assim, o investimento será capaz de gerar um alto retorno.

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