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Você realmente sabe o que é e como utilizar Big Data?

1. Introdução

A análise estratégica de dados faz parte dos processos de vários negócios. Por meio desse processo, empreendimentos conseguem ter uma visão mais ampla sobre a situação do mercado e prever tendências. Também é possível avaliar, com mais precisão, como um produto é visto pelo seu público alvo.

Essa é uma rotina estratégica. Sem avaliar corretamente como cada abordagem utilizada pelo negócio influencia as receitas comerciais, a empresa pode ter dificuldades para atingir o seu público alvo e manter-se competitiva. Além disso, em um cenário de crise, a análise de dados pode ser um fator crucial para ter um fluxo de lucro constante.

Tradicionalmente, as rotinas de análise de dados são feitas com informações coletadas em meios offline. No entanto, com a popularização de smartphones e das redes sociais, o número de registros em meios digitais atingiu níveis nunca antes vistos.

Por meio de APIs, logs de sistemas e outras técnicas, companhias podem obter um conjunto rico de insights sobre os seus serviços, a sua presença no mercado e como os seus clientes se relacionam com a marca.

Mas, para que, tanto dados digitais, quanto os obtidos em meios offline possam ter um uso real e eficiente dentro da empresa, uma nova tecnologia foi desenvolvida. Chamada de Big Data, essa novidade combina computação na nuvem e algoritmos complexos para processar e classificar da melhor maneira possível grandes conjuntos de informações. Assim, data scientists conseguem obter insights precisos e ágeis sempre que for necessário.

O Big Data já é utilizado em várias áreas. Além do ambiente corporativo, como citado anteriormente, a capacidade de analisar grandes grupos de informações deu a organizações uma capacidade nunca antes vista de otimizar os seus processos e prever tendências.

Diante desses fatores, o Big Data já é apontado por vários especialistas em TI como uma das principais tendências da área para o próximo ano.

Se você ficou curioso e quer saber mais sobre o Big Data e como ele pode afetar o seu negócio, veja o nosso artigo de hoje!

2. A história do Big Data

O termo Big Data, em geral, é utilizado para se referir a métodos de análise que permitem extrair, a partir de um grande volume de dados, informações que possam ser relevantes para uma empresa, analista ou usuário.

Tais práticas podem ser utilizadas em vários setores, como órgãos governamentais, financeiros, times esportivos ou na biologia em busca de novas formas de relacionar registros que, à primeira vista, possam parecer pouco relacionados entre si.

Os primeiros registros de uso do termo Big Data datam da década de 1990, sendo o pesquisador John Mashey conhecido por popularizar a ideia no mundo da tecnologia. Já no início dos anos 2000, o analista Doug Laney, que na época trabalhava para a META Group (hoje conhecido como Gartner) definiu o Big Data a partir de três ideias: volume, velocidade e variedade. Elas passaram a ser a chave de como os processos de análise feitos a partir do Big Data funcionam.

Ao longo dos anos, o Big Data passou a ser conceituado por novas ideias. Junto com os “3Vs”, podemos destacar como princípios dessa tecnologia:

  • Volume: O Big Data sempre irá trabalhar com grandes fluxos de dados em tempo real. Em um cenário ideal, a quantidade de registros deve ser a máxima possível, uma vez que isso maximiza os ganhos do analista a médio e longo prazo;
  • Velocidade: As ferramentas de Big Data devem ser capazes de lidar com grandes fluxos de informação em tempo real e com alta velocidade. Como a velocidade de criação de novos registros pode variar, tais soluções devem ser escaláveis;
  • Variedade: Os registros utilizados para análise podem ser originados a partir de textos, arquivos multimídia, redes sociais, e-mails, logs de uso ou mesmo fontes offline. Portanto, a ferramenta que trabalha com Big Data deve ser capaz de lidar com diferentes tipos de dados, filtrando o que pode ser relevante para a análise dinamicamente;
  • Aprendizado de máquina: Com o auxílio do Machine Learning, a solução de Big Data pode otimizar a sua capacidade de avaliar informações continuamente;
  • Baixo custo de execução: Ao combinar uma alta performance com o poder da nuvem, soluções de Big Data podem ter um custo para aquisição que se traduza em um alto custo-benefício.

As ferramentas de Big Data não devem ser confundidas com as de Business Intelligence. Se os softwares de BI utilizam técnicas de estatística com dados de alta densidade para avaliar tendências, o Big Data trabalha com registros de baixa densidade e rotinas de estatística para rastrear relações e prever tendências.

3. A importância do Big Data

O Big Data é uma tecnologia que deu maior capacidade para empresas coletarem, armazenarem, processarem, classificarem e gerenciarem grandes quantidades de registros digitais com agilidade e segurança.

Ele tornou-se importante por ser capaz de dar às empresas uma nova capacidade para transformar registros de várias fontes em processos mais eficazes, estratégicas com maior precisão e serviços mais inteligentes e competitivos.

Bem implementado no ambiente corporativo, o Big Data pode não só tornar a empresa mais eficaz, mas também ampliar os seus fluxos de receitas a médio e longo prazo.

Softwares de Big Data já são vistos como um investimento estratégico, que torna a empresa mais econômica, produtiva e otimizada. Os processos de análise de investimento ganham mais precisão, tendo em vista que mais fatores entrarão nas rotinas internas. Assim, a empresa terá uma capacidade maior de fazer tarefas como:

  • Criar cupons e campanhas personalizadas, aumentando o alcance e a taxa de conversão dos leads de venda;
  • Determinar, com grande precisão, a origem de falhas operacionais ou do sucesso de um produto;
  • Identificar novas tendências de mercado;
  • Avaliar como os seus produtos são vistos pelo mercado;
  • Identificar o engajamento de clientes e parceiros comerciais com a marca em redes sociais.

Pouco a pouco, o Big Data está indo além da simples análise de mercado e já está sendo integrado a vários processos.

Como mostraremos mais adiante, essa tendência ganhou um grande número de adeptos ao mesclar tecnologias como a computação na nuvem e o aprendizado de máquina para que organizações consigam otimizar recursos, estratégias e produtos em busca de um alinhamento mais preciso com as necessidades do seu público-alvo. Essa é uma ideia que já é aplicada em governos, instituições de ensino e até mesmo em projetos de pesquisa.

Nos próximos anos, essa tecnologia deve ganhar ainda mais espaço. Com a capacidade de avaliar vários registros digitais com agilidade e precisão, um grande número de empresas, organizações e serviços podem ser otimizados para se adequar rapidamente às novas tendências do seu mercado de atuação. Isso irá resultar em processos mais convergentes e com uma taxa de sucesso comercial mais ampla.

4. Quem pode e como se beneficiar do Big Data

O mercado de ferramentas baseadas no Big Data está crescendo cada vez mais. Com o maior número de pessoas que possuem um smartphone, a popularização de redes sociais como Twitter e Facebook e dos aplicativos mobile, a quantidade de dados que circulam na internet já ultrapassou a taxa de 667 exabytes por ano. Grande parte desses registros estão disponíveis para acesso público por meio de APIs e scripts de coleta de dados.

Órgãos governamentais

Como consequência, tais processos ampliaram os usos possíveis do Big Data. Órgãos governamentais, por exemplo, podem reduzir custos, aumentar o nível de inovação e melhorar a produtividade de suas estruturas internas. Integrando partes da estrutura governamental, é possível criar novas formas de servir à sociedade, com mais agilidade e segurança.

Nos Estados Unidos, por exemplo, uma iniciativa chamada Big Data Research foi implementada em 2012 para auxiliar o governo a enfrentar desafios diários. Ela é composta por mais de 84 programas de Big Data, que se espalham por seis departamentos e auxiliam gestores públicos a melhorar as estruturas de trabalho governamentais.

A análise de dados também é utilizada para políticas de segurança estratégica. A NSA (National Security Agency, ou Agência de Segurança Nacional, em tradução direta) possui um grande data center em Utah, voltado para a avaliação contínua de tráfego de internet, ligações e mensagens de texto enviadas por meios de comunicação abertos. Dessa forma, o governo americano consegue identificar potenciais ameaças com uma capacidade elevada.

Na Índia, o Big Data é utilizado para melhorar as estratégias do governo. Coletando dados de várias fontes, gestores públicos conseguem avaliar a forma como a sociedade reage a várias medidas tomadas pelos órgãos públicos.

Infraestrutura empresarial

Com o auxílio do Big Data, empresas podem manter uma infraestrutura mais eficaz e com um custo operacional reduzido. Negócios podem manter uma política interna mais ágil, tendo em vista que rotinas internas contarão com uma capacidade maior de avaliar dados externos e, assim, remodelar processos internos.

Além disso, a prevenção de falhas será feita com mais precisão, uma vez que fluxos de dados provenientes de sensores poderão ser avaliados de forma mais dinâmica.

Medicina

Tratamentos médicos também estão ganhando uma grande capacidade de auxiliar pacientes com o Big Data. Tratamentos personalizados podem ser feitos com mais precisão, uma vez que sistemas digitais poderão auxiliar médicos e prever comportamentos com mais agilidade.

Pesquisas da área também são beneficiadas. Com o acesso a um número maior de informações sobre pacientes, pesquisadores conseguem identificar padrões em doenças com mais agilidade. Isso será vital para que novos medicamentos e tratamentos sejam criados e tenham uma capacidade elevada para melhorar a saúde do paciente em prazos menores.

Tecnologia da Informação

Indústrias que trabalham com serviços focados em software e TI utilizam ferramentas de Big Data para otimizar ao máximo a experiência de uso de seus produtos. A ferramenta de recomendações de filmes e seriados, que é exibida na tela inicial e após a exibição de um conteúdo, é fortemente baseada na análise de dados. Informações de vários usuários são relacionadas para criar padrões de uso e, assim, ampliar o tempo em que uma pessoa se mantém conectada a plataforma de exibição de filmes.

O mesmo vale para o processo de gestão de recursos. Além de possuir uma infraestrutura com alto nível de escalabilidade, a empresa definiu uma estratégia onde sistemas podem avaliar padrões de uso de acordo com dispositivos, locais e horários para otimizar o direcionamento de recursos entre seus servidores. Assim, o tráfego de dados pode ter o seu desempenho e custo operacional otimizado ao máximo.

Companhias de seguros pessoais

Seguradoras podem utilizar informações de vários clientes, os seus históricos médicos e dados coletados em redes sociais para criar planos mais adequados a cada perfil de segurado. O risco de uma pessoa se acidentar ou ser vítima de uma doença é calculado com mais precisão por meio da avaliação de vários fatores. Como consequência, planos de saúde passam a ter um custo mais preciso.

Essa abordagem torna-se ainda mais eficaz com o auxílio de dados levantados a partir de rastreadores de exercícios. Tais equipamentos, que tornaram-se populares nos últimos anos, dão a uma seguradora uma visão acurada sobre o dia a dia de cada segurado.

Atividades físicas e informações como o tempo médio de sono podem ser capturadas para ter uma compreensão maior sobre o estilo de vida de cada cliente e, como consequência, as chances de que ele seja vítima de uma doença grave.

Companhias de seguros automotivos

Também há o caso de empresas que fornecem dispositivos de telemetria para serem acoplados aos carros de seus clientes em troca de descontos nos seus planos de seguro. Com o auxílio do Big Data, a seguradora pode aplicar modelos de análise preventiva para definir as chances de um motorista se envolver em um acidente ou ter o seu carro roubado com mais precisão. Esses dados serão utilizados para a criação de pacotes de serviços mais amplos e com maior alinhamento aos diversos públicos-alvo que um negócio desse tipo pode ter.

Vendas e marketing

O mesmo vale para análises de renda. Utilizando informações públicas de redes sociais (como metadados de fotos, tweets ou até check-ins no Facebook e o histórico de serviços como Swarm), a empresa pode traçar um perfil sobre o padrão de vida de um consumidor com maior precisão. Dessa forma, campanhas de vendas de produtos, ofertas e outros serviços terão um alinhamento maior com o ritmo de vida de cada pessoa.

Empresas de e-commerce podem otimizar as suas páginas iniciais de acordo com a criação de padrões inteligentes sobre seus consumidores. Avaliando os registros de venda de vários clientes de acordo com os seus dispositivos, idades e origens, a empresa pode prever com mais precisão os produtos que um visitante tem mais chances de comprar. Aplicando esses dados à organização dos grids de produtos na página inicial, o negócio consegue manter a sua taxa de conversão em níveis elevados.

Essa abordagem foi utilizada pela Orbitz. A página de vendas de pacotes de viagem, analisando dados sobre seus clientes, chegou à conclusão de que usuários de dispositivos Apple costumavam gastar mais em seus serviços. Como consequência, acessos feitos por meio de Macs tinham uma tendência de exibir preços mais elevados do que as visitas feitas em dispositivos Windows ou Linux.

Grandes redes de lojas podem conhecer o perfil de seus clientes com mais precisão e melhorar as suas campanhas de vendas com auxílio do Big Data. Sincronizando dados de CPF e informações de GPS coletadas por meio de aplicativos mobile, por exemplo, o negócio pode rastrear mais facilmente os hábitos de compra de um consumidor.

Esse conhecimento poderá ser utilizado para distribuição de cupons de venda, criação de ofertas e de processos de atendimento personalizado. Além disso, ao avaliar os hábitos de compra das pessoas que visitam cada loja, é possível criar um fluxo de distribuição de produtos mais eficaz. Ele será baseado na venda de itens, horários de pico e na divisão do impacto de cada campanha de acordo com o local onde o produto é fornecido.

Um exemplo de sucesso desse tipo de abordagem é da rede Target. Avaliando os hábitos de navegação de seus consumidores fora dos sites da rede e cruzando tais registros com as pesquisas feitas dentro do e-commerce, a empresa tornou-se capaz até de prever se clientes estavam grávidas, o que gerou um grande impacto nos índices de sucesso de suas campanhas de vendas.

A rede social Facebook é um outro exemplo de serviço que conseguiu utilizar o Big Data como forma de aumentar o seu engajamento e, ao mesmo tempo, criar fluxos de receitas financeiras contínuos. O principal algoritmo do site, responsável por gerenciar o News Feed, cruza informações sobre todos os seus usuários para definir o que será exibido na página inicial de cada um. Dessa forma, as chances de a empresa exibir para cada usuário apenas o que for interessante a ele são maximizadas.

Esse processo irá utilizar um grande conjunto de informações para criar perfis mais precisos sobre cada usuário. Dados de navegação, conteúdos compartilhados, o uso de aplicativos e sites com contas vinculadas ao Facebook, mensagens enviadas na plataforma, likes e mesmo o dispositivo de acesso atual são levados em conta para definir o que será exibido.

Como consequência, a venda de anúncios direcionados torna-se mais precisa e, ao mesmo tempo, lucrativa. A empresa de Mark Zuckerberg tornou-se capaz de direcionar propagandas com uma precisão nunca antes vista, o que deu uma capacidade maior para empresas que buscam campanhas de marketing inovadoras e de alto impacto.

Empresas da área de finanças

Empresas do ramo financeiro também estão se beneficiando do Big Data. Em várias áreas desse tipo de negócio, a análise de dados está tornando processos, investimentos e pacotes de serviços mais eficazes, robustos e lucrativos.

Os processos de tomada de decisão, por exemplo, ganham um destaque maior no dia a dia de gestores. Avaliando grandes quantidades de registros financeiros, analistas conseguem identificar oportunidades de negócio importantes mais facilmente. Como consequência, todo investimento estratégico voltado para a melhora do negócio terá um retorno maior, uma vez que eles serão baseados em rotinas racionais e não apenas na intuição do gestor.

A busca por novas oportunidades de negócio e investimentos financeiros passa a ser mais ágil e segura. Dados sobre empresas, ações e grupos de investimento são alinhados e processados com maior precisão. Essa abordagem tem sido feita principalmente em startups de investimentos, as chamadas fintechs, que utilizam o Big Data para a criação de robôs que escolhem as melhores aplicações de acordo com o perfil e o objetivo de cada investidor.

A longo prazo, o acesso a um conjunto de informações sobre o mercado com maior precisão torna empresas financeiras mais lucrativas e robustas. Investimentos terão um retorno mais amplo e adequado aos objetivos de cada investidor. Além disso, a aquisição de novas tecnologias e equipamentos será feita com um foco estratégico e voltado para a melhoria dos fluxos internos do negócio.

5. Conclusão

O Big Data é visto por várias pessoas como uma das principais tecnologias para empresas que buscam formas de melhorar as suas campanhas de venda e estratégias comerciais.

Apesar da análise de dados já fazer parte do dia a dia de vários negócios, foi com o auxílio dessa tecnologia que negócios tornaram-se capazes de cruzar registros encontrados em meios digitais (como redes sociais e aplicativos mobile) com informações obtidas em pesquisas e meios offline para a criação de campanhas de marketing de sucesso. Assim, é possível manter serviços mais competitivos e com uma capacidade maior de gerar receitas.

Mesmo sendo normalmente atrelado a criação de campanhas publicitárias com um direcionamento mais preciso, o Big Data também pode ser visto como uma forma de otimizar a estrutura interna de empresas e organizações de outras áreas. Serviços de saúde, processos de tomada de decisão e planos de investimento passam a ter um nível de precisão mais elevado. Como consequência, consumidores se beneficiam de plataformas, produtos e serviços mais alinhados com o seu perfil.

Plataformas de serviços tornam-se mais otimizadas por meio desse processo, criando uma experiência de uso mais agradável. Como consequência, consumidores tornam-se mais engajados com os produtos da empresa e passam a fazer parte dos seus fluxos de receitas.

A longo prazo, o Big Data pode ser visto por empresas como uma maneira eficiente de manter os seus lucros elevados mesmo em tempos de crise. Isso será obtido por meio da otimização de serviços e a criação de estratégias de vendas e marketing mais precisas.

Se você quer saber mais sobre o tema, veja no nosso blog como o Big Data pode beneficiar as suas vendas!

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