5 V’s do Big Data: Impacto no Seu Negócio

Há muitas informações e dados espalhados pela internet. As organizações – quer dizer, as que sabem capturar e usar tais números de forma inteligente – acabam ganhando vantagem competitiva no mercado. 

Só para termos uma ideia, segundo o IT Chronicles, são gerados 2,000,000,000,000,000,000 bytes de dados diariamente. Isso acontece em negócios de todos os setores, apesar de apenas 26% das empresas afirmarem ter alcançado uma cultura organizacional orientada a dados. 

Além disso, a captura, tratamento, armazenamento, uso dessas informações e dados estão ligados ao Big Data, que você já deve ter ouvido falar de alguma forma — seja nos noticiários, ambiente de trabalho ou, em outros casos, em artigos na internet. 

É preciso reconhecer a importância do Big Data, já que é o primeiro passo para sair à frente e alavancar as vendas da sua empresa. Dessa forma,, uma equipe de Marketing consegue conhecer melhor seu público-alvo, o que vai possibilitar uma comunicação mais direta e assertiva com quem realmente pretende realizar uma compra com você. 

Há muitas aplicabilidades do Big Data no marketing digital. Quem trabalha com tráfego pago, por exemplo, consegue segmentar campanhas para um público com potencial de compra alto — que é aquele consumidor que se mostrapronto para adquirir o seu serviço ou produto.

Confira outras aplicações no marketing digital, como:

• Precificação, promoções e upsells;
• Mensuração contundente dos resultados;
• Desenvolvimento de conteúdos mais personalizados; 
• Insights sobre consumidores em tempo real.

Se aquele número enorme te surpreendeu no início do artigo, você tem que saber o que é o Big Data e como tudo isso surgiu. Por isso, vamos te deixar por dentro de tudo, ok?! Basta nos acompanhar até o fim do post.

O que é Big Data?

Não vamos complicar a definição do tópico igual a leitura do número extenso acima (mencionado no início deste texto). De maneira simplificada e objetiva, podemos dizer que o Big Data é caracterizado por um grande volume de dados. 

Diante da chegada de novas tecnologias e estudos, esse grande volume de dados apresenta um aumento que ocorre de forma gradativa. Antes, muitos dados eram gerados a cada 24 horas – e, hoje, contamos com incontáveis dados que são gerados por minuto, tanto por organizações quanto por usuários. 

Os dados podem ser estruturados ou não, e, ao serem estruturados, o incentivo é para que ocorra cruzamento de informações para chegar a insights e conclusões. Isso vai ajudar a tornar atomada de decisões mais estratégicas e assertivas — processo importantíssimo para negócios do mundo inteiro.

Ok! Porém, quem prestou atenção na questão envolvendo um volume infinito de dados e nomeou o processo como Big Data? A seguir, a gente te conta mais sobre isso!

Como surgiu o conceito de Big Data?

Acredite ou não, mas foi a NASA, no final dos anos 90, quem denominou o conceito pela primeira vez, isto é, da maneira que o conhecemos hoje.. E você deve estar se perguntando: a NASA não lida com Astronomia? Sim! Porém, como sabemos, é infinito o universo estudado pela organização. 

Por isso, a quantidade de dados gerados – por pesquisas e estudos – estavam chegando ao limite computacional da época, em termos de captura, processamento, análise e armazenamento. 

Contudo, em meados de 1888, o Big Data estava sendo utilizado de uma forma mais tradicional, digamos assim. Herman Hollerith, inventor da máquina elétrica, conseguia realizar a leitura de furos feitos em papel. Isso ajudou a juntar e processar informações de censo demográfico. 

Depois, em 1935, o governo de Franklin Roosevelt lançou o Social Security Act, que consistia em unir dados e informações dos 26 milhões de empregos gerados no país – entre os mais de 3 milhões de empregadores.

O Big Data evoluiu (e continua) com o passar dos anos. Em 1943, durante a Segunda Guerra Mundial, o governo britânico se dedicou a quebrar códigos nazistas. Para isso, utilizavam máquinas ultraprocessadoras, consideradas revolucionárias para a época. 

Os aparelhos eram programados para encontrar padrões nas mensagens interceptadas enquanto faziam a leitura de 5 mil caracteres em fitas de papel por segundo. Este processo, antes, durava semanas, e, depois, passou a funcionar num período menor: em horas. 

Vamos avançar mais um pouco na história? Em 1989, um cientista da Computação  sugeriu expandir a internet pelo mundo,  com o objetivo de compartilhar informações globalmente. 

Segundo ele, essas informações cresceriam além do limite crítico. Como? Por meio de um sistema de “hipertexto” chamado World Wide Web, ou, como conhecemos hoje em dia: WWW. 

Desde 2002, o governo americano agrupou dados relacionados ao ataques de 11 de Setembro, visando combater o terrorismo e encontrar envolvidos.

Os 5 Vs do Big Data

Ser apenas um grande apanhado de informações não faz um grande banco de dados ser considerado Big Data. Para isso, é preciso que ele apresente uma série de características que podem defini-lo.

Assim, para considerar que os dados sejam significativos o suficiente para serem chamados de Big Data, é preciso analisar 5 características fundamentais, conhecidas como os 5 Vs do Big Data.

Volume

Quando falamos de Big Data, estamos falando, invariavelmente, de grandes volumes de informação. É, portanto, um enorme fluxo de dados gerados a cada segundo. Mais que terabytes, o Big Data trabalha na escala de zettabytes e brontobytes.

Em comparação, o Facebook apresenta um fluxo de 10 bilhões de mensagens, o que aquivale a 4,5 bilhões de likes e 350 milhões de fotos sendo compartilhadas todos os dias. É muita coisa, né?!

Dessa maneira, a análise do Big Data é voltada justamente para lidar com um volume expressivo de informação, categorizando-a e alocando-a por meio de softwares específicos.

Velocidade

Um conjunto de dados só pode ser considerado como Big Data quando os dados estão em uma frequência e velocidade maiores. Assim, não basta que a quantidade de informações seja enorme, mas também que seja incrementada em um fluxo contínuo e muito rápido.

Imagine o processo de viralização de mensagens em redes sociais, as verificações de transações nas companhias de cartão de crédito, ou até mesmo os instantes fundamentais para se calcular os números (variando a cada segundo) de negociação das ações na bolsa de valores.

Nesse sentido, o Big Data faz referência a um grande fluxo de dados que foram construídos quase que instantaneamente, o que, de certa forma, altera a maneira como devem ser analisados.

Variedade

Antes, dos dados gerados pelas organizações, grande parte deles foi considerada estruturada. Tais dados podiam ser tabelados e relacionados mais facilmente.

Hoje, mais de 80% dos dados gerados são considerados como não estruturados (isto é, desestruturados), e são compostos por fotos, vídeos, áudios e mensagens.

Tal variedade na composição dos dados faz com que a análise de Big Data seja necessária para administrar esse universo de informações múltiplas e, além disso, possibilita a alocação mais próxima dos dados que foram gerados de forma mais tradicional.

Veracidade

Seja em qualquer tipo de análise de dados, saiba que é fundamental que as informações trabalhadas sejam verdadeiras. Em tempos de fake news (notícias falsas) na internet, tratar dados falsos pode levar a resultados cheios de equívocos e tomadas de decisões igualmente desastrosas.

No Big Data, é impossível controlar cada pedaço de informação falsa disponibilizada na rede. Porém, podemos partir de análises estatísticas de grandes volumes de informação para compensar dados incorretos.

Ou seja, em comparação, é possível alcançar um nível satisfatório de veracidade, possibilitando um embasamento mais próximo da realidade e que possa auxiliar no planejamento futuro.

Valor

Por fim, o último V é o que faz com que o Big Data seja relevante. Não adianta ter uma infinidade de informações geradas a cada segundo se não é possível fazer com que elas tenham valor.

Por isso, agregar valor e dar significado aos grandes volumes de dados é o que possibilita utilizar o Big Data como uma ferramenta importante para o seu negócio.

Portanto, leve sempre em consideração a ideia de que não existe apenas um custo referente à captação e análise das informações, mas também o custo necessário para que possam se tornar valorosas.

Quais tipos de dados existem?

Quando falamos de Big Data, podemos categorizar os dados existentes em basicamente dois tipos. De acordo com sua estrutura, temos: estruturados e não estruturados.

Dados estruturados

Os dados considerados como estruturados são os que apresentam uma estrutura definida, incluindo categorias, definições, localização, vendas, informações relevantes sobre clientes ( perfil, contatos, e outros).

Normalmente, são muito encontrados em bancos de dados tradicionais e se baseiam na necessidade destes para armazenar a informação. Assim, é possível localizar facilmente onde cada tipo de informação se encontra, de modo que é simples visualizar padrões na distribuição desses dados.

Praticamente todo negócio utiliza um software de armazenamento de dados estruturados. A exemplo, temos ERP, CRM, sistemas voltados para o setor financeiro, sistemas de Recursos Humanos, e outros.

Dados não estruturados

Por sua vez, os dados não estruturados são aqueles que apresentam uma alta complexidade para se trabalhar. Neles, não é possível encontrar qualquer tipo de estruturação, sendo necessária uma preparação prévia na análise.

Basicamente, parte dos dados gerados hoje não são estruturados, incluindo todos os que podem ser encontrados nas redes sociais, portais de notícias, e outros.

Por isso, imagens, vídeos, comentários, áudios e textos são informações extremamente complexas de serem analisadas, mas, ao mesmo tempo, completamente relevantes para entender o público de um negócio, por exemplo.

Como monitorar dados não estruturados?

Hoje, é possível analisar e monitorar as redes sociais para extrair informações relevantes e de valor, que geralmente se relacionam com uma determinada palavra-chave, por exemplo.

Nesse sentido, é fácil descobrir o que as pessoas estão comentando sobre o seu negócio ou, até mesmo, realizar uma pesquisa mercadológica sobre seu nicho de atuação.

Dada a complexidade desse tipo de informação, é preciso ocorrer um tratamento prévio dos dados, uma vez que os softwares de análise não conseguem distinguir os comentários positivos diante dos que possuem sarcasmo e ironia.

Além disso, os dados não estruturados demandam a criação de tags, o que abre espaço para categorizar determinadas informações de acordo com o contexto analisado.

Esse tipo de trabalho, por enquanto, precisa ser realizado por uma pessoa, já que isso faz com que o tratamento de dados seja extremamente trabalhoso e complexo. Quer dizer, isso se comparado aos que apresentam uma estrutura bem definida.

Quais as categorias de dados do Big Data?

Agora, você já sabe quais são os tipos de Big Data — estruturado e não estruturado — é hora de entender como os dados são categorizados para análise.

Aqui, misturamos os dados independentemente da sua estrutura, o que faz com que os tipos apresentados anteriormente possam aparecer em cada uma das categorias.

Social data

Nesta categoria, estão os dados provenientes dos indivíduos e as informações que traduzem comportamentos. Ou seja, por meio do social data é possível identificar padrões e reconhecer perfis para trabalhar estratégias empresariais de maneira mais direcionada.

Quando entramos em contato, por exemplo, com o padrão de buscas realizadas no Google, é possível perceber o quanto as pessoas tendem a ser previsíveis. Isso faz com que encontrar padrões de comportamento seja uma tarefa possível.

Enterprise data

Aqui, reunimos os dados que são gerados pelas organizações a cada segundo. Esta categoria inclui as informações de setores financeiros, recursos humanos, operacional, além de várias áreas existentes em um negócio.

Apesar de algumas pessoas negligenciarem a geração e a própria existência dessas informações como dados válidos, o fato é que elas podem ser essenciais para medir osciclos de produtividade de diversas equipes de colaboradores e, até mesmo, identificar gargalos na produção.

Personal data (ou data of things)

Conceito relativamente novo no mundo e, principalmente, no Brasil, esse tipo de dado tem relação com os que são gerados pelos objetos “smart”, como: geladeiras, televisores, carros, celulares, além de outros que se encontram conectados na mesma rede e “dialogaam” entre si.

Mais conhecida como Internet das Coisas (ou IoT), esta é uma grande tendência para os próximos anos. E sua aplicação pode facilmente ser encontrada em aplicativos, como é o caso do Waze, por exemplo.

As informações geradas automaticamente por cada smartphone com o aplicativo ativo em uma cidade — distância percorrida e velocidade, por exemplo — fornecem uma complexa rede de informações sobre as condições de trânsito em tempo real, podendo ser divulgada tanto em painéis quantos nos principais pontos dos centros urbanos.

Cruzando dados

O cruzamento dessas três categorias de Big Data é exatamente o que faz com que as informações sejam essenciais para a análise e se tornem úteis para um negócio, por exemplo. Entretanto, é preciso tomar muito cuidado para não se perder na infinidade de dados existentes no universo de dados.

Quais as aplicações do Big Data?

Se você chegou até aqui, provavelmente já tem um bom conhecimento sobre o que é Big Data, certo? Chegou o momento de pensar em como aplicar o conceito no dia a dia das organizações, até porque nem só de guerras vive o Big Data. 

Vamos lá?.

Análise do comportamento do usuário

Com o Big Data, podemos conhecer melhor o usuário em potencial para que, com base no conhecimento que podemos obter dele, isto é, por meio dos dados coletados, ele possa se tornar um cliente recorrente. Buscamos, então, os dados que podem demonstrar a forma com a qual um consumidor interage na internet e, também, seus padrões de compra. 

Isso permite planejar uma estratégia personalizada para potencializar o ROI das ações e campanhas de marketing e vendas.

Logística

Já na logística, que é um setor importantíssimo no Brasil, é possível utilizar o Big Data para:

• minimizar as ineficiências nas rotas para a entrega de mercadorias;
• otimizar, automatizar e dar mais transparência para a cadeia de suprimentos;
• evitar danos aos produtos perecíveis.

Saúde

Na medicina, o processo tem vários aspectos positivos e que podem ajudar toda uma nação. Uma aplicação está relacionada ao armazenamento de dados na nuvem em sistemas para clínicas, algo que colabora na assistência ao paciente. 

O Big Data foi um dos grandes aliados na luta contra a Covid, por exemplo. Com ele, o governo passou a entender a quantidade de vacinas necessárias para cada faixa etária de cada região do país. O SUS mantém informações armazenadas dos cidadãos acamados sem possibilidade de se locomoção até um posto (para, por exemplo, a aplicação da vacina). 

Prevenção a fraudes

Além do Big Data, o Machine Learning também é usado para combater e prevenir cibercrimes e ataques em organizações de diferentes setores. Ou seja, é possível separar e criptografar dados para impedir que pessoas – que não têm permissão de acesso – possam capturá-los.

Para entender de uma forma mais simples, podemos considerar o Big Data como se fosse uma extensão do prisma humano, já que consegue perceber as movimentações em todo o banco de dados.

Publicidade online

Assim como no marketing digital, podemos capturar e analisar dados para usar nas campanhas de publicidade digital. As aplicações vão desde dados de audiência em tempo real até automatização de compra de mídia em público lookalike. 

Assistentes Virtuais

Hoje, o uso de assistente virtuais nas organizações é cada vez mais presente. Com tanto usuário online nos e-commerces, é impossível contratar um colaborador humano para atender a cada chamado. Afinal, também não queremos deixar o cliente esperando por atendimento, né? 

O Big Data entra para tornar assistentes virtuais mais inteligentes e humanizados. Já notou como a Siri (Apple), ou a Alexa (Amazon)… conversam com os usuários? 

Isso quer dizer que dados e informações são coletados a fim de tornar o atendimento mais ágil, natural e satisfatório para o usuário. 

Como usar o Big Data em seu negócio?

Bom, mais útil que o Big Data em si, é a análise e o uso que fazemos das informações disponíveis. E, neste caso, o trabalho de cruzamento e interpretação de dados é conhecido como Big Data Analytics.

Nesse sentido, a aplicação da análise de Big Data vai depender bastante da realidade do seu negócio. É essencial, obviamente, contar com o auxílio de ferramentas tecnológicas para a coleta e filtragem dos dados, principalmente quando o uso (que será feito deles) é mais direcionado.

Big data para controle de Qualidade

Evitar falhas de produção é um dos principais objetivos de qualquer negócio. E, com o Big Data, é possível analisar os dados gerados na cadeia produtiva sobre defeitos por unidade, rendimento, taxa de preenchimento, e outros.

Dessa forma, é possível encontrar gargalos na produção e verificar quais são os fatores responsáveis pela lentidão dos processos. O que, consequentemente, aumenta a produtividade e a qualidade dos produtos.

Big data para o setor Financeiro

Sem dúvidas, um dos setores que mais recebe dados nas grandes organizações é o financeiro, uma vez que se relaciona com praticamente todas as outras áreas do negócio.

E essa integração costuma ser extremamente negligenciada por boa parte de algumas empresas. Daí, temos vendedores que não conhecem os custos de produção ou, em outros contextos, profissionais de Marketing que não conhecem as margens de lucro dos produtos, por exemplo.

Um dos maiores bancos dos Estados Unidos, o JP Morgan, busca evitar esse tipo de problema. Como? Aplicando a análise do Big Data para, por meio de algoritmos densos e complexos, realizar previsões de tendências e, assim, indicar aos investidores os melhores momentos para a negociação de ações.

Internamente, é possível aplicar a mesma lógica em negócios de qualquer porte, integrando a análise financeira com outros setores. E isso pode ser feito por meio da comparação de índices específicos.

Marketing

O Marketing é uma das áreas que mais encontra potencial no uso das informações provenientes da análise de Big Data. Em um mundo onde a necessidade de atendimentos, serviços e produtos personalizados e de qualidade cresce, se  torna indispensável conhecer o seu público para transformar seu negócio num sucesso.

Assim, analisar o Big Data permite encontrar padrões de comportamento no consumo do seu público, além de identificar os efeitos das ações de marketing de acordo com o canal de divulgação, a época do ano, o tipo de abordagem, o produto divulgado, e mais.

Um ótimo exemplo que podemos mencionar: o McDonald’s. Além de ser a maior rede de fast food do planeta, são mais de 37 mil pontos de venda distribuídoss em todo o mundo, gerando dados de consumo num ritmo acelerado (24 horas por dia, 7 dias por semana).

E é claro que o negócio usa essa fonte de dados para analisar e combinar informações para, assim, entender os padrões de consumo de seu público. Por aqui, já foram construídas  opções de lanches baseados nas reações das redes sociais, por exemplo.

Quais as principais ferramentas para análise de Big Data disponíveis hoje?

Em um cenário de aplicação constante da análise de Big Data, é natural que existam diversas ferramentas voltadas para esse tipo de trabalho. São softwares e plataformas essenciais para a realização de uma análise de dados eficiente e produtiva, que fundamenta o processo de tomada de decisões.

Separamos, abaixo, as principais ferramentas para análise de Big Data e que estão disponíveis no mercado hoje. Confira!

1. Import.io

O Import.io é uma plataforma voltada para a extração de dados open source, e sem que seja necessário inserir códigos de acesso. Na prática, todo o ambiente da web é observado como um enorme banco de dados.

Essa ferramenta funciona de maneira simples: o usuário insere um endereço da internet e, depois, o Import.io automaticamente extrai do website todos os dados que são considerados relevantes, o que possibilita a exportação em diversos formatos.

2. Apache Hadoop

A extração dos dados é importante, mas  – tão importante quanto ela – é o armazenamento dessas informações. Considerando o volume grande que é o Big Data, é fundamental conseguir economizar em espaço ocupado.

O Apache Hadoop nada mais é do que um software poderoso, capaz de manipular o tamanho de qualquer arquivo de maneira fácil e rápida.

3. Oracle Data Mining

É uma das etapas mais massivas da análise de Big Data. Por isso, para auxiliar nessa tarefa, nada melhor que contar com o Oracle Data Mining, uma ferramenta poderosa e que oferece algoritmos de mineração que fornecem insights e previsões sobre as informações que estão à disposição.

Também é possível criar modelos preditivos e realizar projeções de comportamento do público, além de traçar perfis e identificar oportunidades, anomalias e possibilidades de fraude.

4. Statwing

Quando falamos de Big Data, precisamos, invariavelmente, tocar no assunto da análise estatística. E o Statwing é uma das ferramentas mais úteis para esse tipo de tarefa.

O software permite a importação de uma planilha para sua plataforma, realizando a verificação dos dados automaticamente. Assim, é possível fazer uma análise detalhada das informações disponíveis, comparar, tabelar e gerar gráficos facilmente.

5. Tableau

Conseguir visualizar facilmente as informações é fundamental para qualquer análise. Para suprir essa necessidade, o software Tableau é uma das melhores opções do mercado.

Com ele, é possível criar facilmente mapas, gráficos e tabelas, além de outros recursos gráficos variados, para esclarecer e facilitar o entendimento das informações projetadas.

O grande diferencial do Tableau é a agilidade na hora de criar seu gráfico e a possibilidade de atualização em tempo real. Dessa forma, a análise de Big Data fica mais visível e fácil de ser interpretada.

6. Chartio

Uma opção para a criação e geração de relatórios totalmente disponíveis via navegador: o Chartio. Com ele, é possível combinar diferentes bases de dados e finalizar o trabalho exportando os relatórios diretamente via PDF.

Os recursos do Chartio variam de acordo com o plano escolhido. Ele oferece opções pagas e gratuitas.

Então o Big Data é realmente importante?

O processo de análise do Big Data é, hoje, um dos mais importantes para a compreensão da gama de informações disponíveis para qualquer negócio no mercado atualmente.

Entretanto, é fundamental entender o que é possível fazer com esse tipo de tecnologia e, claro, delimitar exatamente qual é a utilidade do Big Data para o seu negócio.

Fato é que, com a evolução da Tecnologia da Informação, várias possibilidades apareceram, e isso fez com que os negócios se transformassem radicalmente quando passaram a utilizar as ferramentas adequadas para os objetivos certos.

O Big Data é apenas um dos elementos que integram o motor das transformações digitais que acontecem hoje. Seu impacto é tão grande na maneira com que as organizações atuam no mercado que, dificilmente, uma tomada de decisões não é baseada na análise do Big Data.

Gostou do nosso artigo? Quer saber mais sobre Big Data e análise de dados? Então, confira agora o nosso post sobre o que é Data Science e como utilizá-lo em seu negócio!

Este post foi originalmente escrito em julho de 2017 e atualizado para conter informações mais completas e precisas.