O que é Big Data e como ele pode ajudar sua empresa a crescer

Big data não é um termo novo, afinal, a prática de extrair e acumular informações começou no século XIX, com a estatística, que já coletava e classificava os dados. Contudo, por meio da internet, smartphones, redes sociais e, até com carros, geladeiras e smartwatches, produzimos dados massiva e instantaneamente.

Diante disso, investir em Big Data é conhecer melhor o comportamento e, até mesmo poder prever ações que serão realizadas por clientes em potencial, oferecendo serviços e campanhas de marketing personalizadas a eles.

Neste post, mostraremos o que é Big Data, quais as principais características e benefícios de um banco de dados inteligente e como investir nisso pode ajudar sua empresa a crescer. Continue lendo e descubra!

Afinal, o que é Big Data?

São os dados coletados continuamente de acordo com o nosso comportamento na web, em compras, cliques, conteúdos, e-mails e também com o uso de smartphones, wearable devices (como smartwatches), ou aparelhos domésticos inteligentes, como Smart TVs. Esses dados são de vários tipos, com informações demográficas como gênero, faixa etária, classe social e escolaridade, contemplando ainda a intenção de compra e a localização geográfica.

Contudo, para que tais dados gerem insights estratégicos que possam ser usados nas empresas, é necessária a utilização de filtros e processos, a chamada inteligência de mercado (Business Intelligence) que, a partir da definição dos KPIs mais importantes para a empresa, podem cooperar na definição de políticas, na administração empresarial, planejamentos estratégicos e até na formulação de novos produtos.

Um bom exemplo do uso de Big Data em negócios é a Amazon. A empresa americana tem um projeto de, em menos de cinco anos, criar um sistema que, a partir de dados de CRM, fará com que os clientes não precisem mais esperar tanto para terem um produto em mãos. Assim, ele será sendo enviado automaticamente para a região ou ponto de armazenamento mais próximo da casa de um cliente, a partir da análise de dados que demonstrem seus hábitos de compra.

Para a contratação de produtos e ferramentas de utilização do Big Data, é necessário entender quais os principais tipos de dados existentes, suas características e principais análises. Fique de olho no próximo tópico.

Quais os tipos de dados?

Colhidos em bancos e interligados em redes de servidores, os dados são grandes, complexos, com vários padrões e informações que, retiradas de um contexto, perdem seu potencial. Os grandes desafios dessa área de TI são a análise, coleta, seleção, distribuição, armazenamento, transferência e informações sobre privacidade dos dados. Os três principais tipos de dados são os não estruturados, os semiestruturados e os estruturados.

Dados não estruturados

Os dados não estruturados não possuem lógica de processos, clusterização ou padrões e necessitam da lógica humana para que gerem valor. Normalmente, são números, equações ou informações não concretas, que não geram insights de forma automática. Exemplos desse tipo de dados são comentários sarcásticos em redes sociais, memes, localizações geográficas deslocadas de informações sobre seus arredores, dentre outros. 

Dados semiestruturados

São dados que possuem uma definição estrutural única, apesar de já terem certos tipos de definições. Normalmente, são dados da web, não compatíveis com todas as linguagens de programação ou plataformas, e que devem passar por um processo de depuração mínima para gerar significado. 

Dados estruturados

Os dados estruturados são imbuídos de informações específicas e encadeadas, prontos para serem analisados. Eles podem ser cruzados e gerar insights de formal automática. Normalmente, são 1st Party Data ou adquiridos via uma DMP, com informações exibidas com hierarquizações e padronagem. Alguns exemplos são padrões comportamentais, perfis e clusters de públicos.

O que são os 3 Vs do Big Data?

Com a ascensão da tecnologia e das empresas de internet, o uso do Big Data foi ampliado. No início dos anos 2000 um famoso analista, Doug Laney, conceituou o termo a partir dos 3 Vs:

Volume

Hoje, existe uma enorme fonte de coleta de dados, de vários tipos, setores e mercados. O armazenamento desse volume de informação só se tornou possível graças a novas tecnologias e ferramentas, como o Hadoop.

Velocidade

Dados são coletados muito rapidamente, e sua análise deve acompanhar tal rapidez. Mobiles, sensores, contadores inteligentes e RFID aumentam a necessidade de depurar enormes quantidades de dados cada vez mais depressa.

Variedade

Todos os dados coletados são altamente variados: estruturados, numéricos em databases tradicionais, textos não estruturados, e-mails, vídeos, áudios, cotações da bolsa de valores, transações bancárias etc.

Quais as novas dimensões?

Além dos 3 Vs, muitas empresas de TI conceituam outras dimensões características do Big Data. As mais utilizadas são:

Variabilidade

A diversidade de tipos de dados, os meios e a velocidade na qual eles são coletados geram uma variedade enorme de tipos de informações. Tais dados podem variar de acordo com as tendências sazonais, principalmente em redes sociais, como no caso de memes e trending topics, por exemplo. Essa é uma das características que mais dificulta o gerenciamento de dados.

Complexidade

Por terem fontes variadas, é difícil estabelecer conexões entre dados de diferentes sistemas e é necessária a criação de correspondência entre eles.

Vínculo

Os dados são compostos de vários tipos de informação que podem perder totalmente o sentido e a usabilidade quando retiradas de um contexto específico. Por isso, é necessário que sejam criados vínculos que interliguem tais dados, de forma que a informação se apresente de forma mais completa.

Quais os tipos de análises realizadas?

Tantas informações tornam a tomada de decisões estratégicas mais precisas, eficientes, com menos riscos e custos. As análises provenientes do Big Data são, essencialmente, de 5 tipos: preditiva, prescritiva, descritiva, diagnóstica e cognitiva.

Análise prescritiva 

Assim como a preditiva, identifica padrões, mas com outro objetivo: prever os resultados de acontecimentos. De forma prática: uma análise preditiva focaria um padrão de consumo, enquanto a prescritiva, os impactos desse padrão nas finanças da empresa,

Análise descritiva

Foca o presente para decisões imediatas de forma segura. Trabalha com históricos e cruzamento de informações, gerando relatórios claros e precisos em um contexto específico.

Análise diagnóstica

Análise das ações realizadas durante um dado período. Muito útil para o ajuste de ações que visem a melhorar a performance das empresas em nichos específicos.

Análise preditiva

São identificações feitas por meio de dados, algoritmos, estatísticas e técnicas de machine learning, que preveem a probabilidade de acontecimentos futuros, baseados em dados históricos. 

As análises preditivas são conhecidas pelo uso de dados históricos e algoritmos para a criação de previsões futuras, baseadas em padrões pré-existentes, construindo cenários prováveis da situação de mercado ou de hábitos de consumo de potenciais clientes.

Análise cognitiva

É diferente da análise preditiva, pois não necessita da ação humana para dar significado aos dados obtidos. Isso porque tais funções são feitas com base na inteligência artificial. Técnicas de machine learning fazem com que o computador “aprenda” com os dados e padrões recolhidos, criando hipóteses sobre problemas automaticamente. Um grande exemplo de inteligência artificial é o Watson, da IBM

Vale a pena investir em Big Data?

O mercado de Big Data brasileiro cresceu mais de 26% em 2016. No mundo, o capital do setor chegará a US$ 187 bilhões em 2019.  Segundo a Fundação Getúlio Vargas, até o fim de 2017, o Brasil terá um smartphone por pessoa. Já a venda de wearable devices, como o Apple Watch, chegou a 102,4 milhões de unidades no mundo.

A quantidade de dados gerada com o uso desses artefatos eletrônicos tem possibilitado informações cada vez mais variadas da audiência, gerando análises de comportamento dos clientes cada vais mais precisas, por meio de ferramentas de Business Intelligence e Predictive Analytics.

Em um mercado competitivo, a assertividade nos negócios é o maior desafio. Investir em Big Data tornou-se crucial para as empresas: com ele, é possível garantir a assertividade e o crescimento do ROI em marketing e para decisões estratégicas.

Por isso, é importante que as empresas saibam o que é Big Data, como uma estratégia Data Driven pode influenciar em vários setores de um negócio, como na criação e produtos, na eficiência energética, gestão de documentos e relacionamento com os clientes, além de estabelecer processos e contratar ferramentas para a administração e utilização de tais dados.

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