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Você já se impressionou com a precisão da Amazon ao recomendar produtos que você realmente deseja ou precisa? Ou já pensou sobre como a Netflix parece acertar em cheio nas sugestões de filmes e séries? Para entender toda a tecnologia por trás desses processos, é preciso saber o que é big data.
Estamos falando de uma das principais tecnologias que respaldam a criação de produtos inovadores e estratégias de marketing assertivas na atualidade.
Por conta de sua capacidade de cruzar informações originárias de diferentes fontes de dados de forma extremamente ágil, essa tecnologia tornou-se relevante para empresas dos mais diversos segmentos.
Neste artigo, além de entender o que é big data, você vai conhecer os “5 Vs” que o caracterizam, vai saber como ele funciona, os tipos de dados envolvidos, suas aplicações práticas e a importância dessa tecnologia no mundo empresarial.
Continue a leitura!
Big data: conceito e história
Antes de entender o que é big data na prática, é importante saber que o termo refere-se a conjuntos de dados de grande volume, variedade e velocidade, que exigem tecnologias e métodos avançados para captura, armazenamento, distribuição, gestão e análise.
Esses dados podem ser classificados em três categorias principais:
- Dados estruturados: são os dados que possuem uma organização definida, como tabelas de bancos de dados relacionais. Como exemplos, podemos citar as informações de localização, vendas e perfis de clientes, geralmente armazenadas em sistemas como ERP ou CRM;
- Dados não estruturados: são dados que não possuem uma estrutura predefinida, tornando-se mais complexos para processamento e análise. Os dados provenientes de mídias sociais em seus mais diversos formatos são um ótimo exemplo, englobando vídeos, imagens, textos e áudios;
- Dados semiestruturados: são grupos de dados que contêm elementos estruturados e não estruturados, que possuem uma organização, mas não seguem um modelo rígido de banco de dados relacional.
O big data é relevante porque capacita as empresas a utilizarem esses vastos conjuntos de dados para embasar decisões estratégicas e obter vantagens competitivas.
Embora a expressão “big data” seja relativamente recente, o manejo de grandes volumes de dados remonta à década de 1960, com o surgimento dos primeiros data centers e o desenvolvimento de bancos de dados relacionais.
Na década de 1980, sistemas de bancos de dados paralelos começaram a surgir para lidar com o aumento da quantidade de dados. A criação da World Wide Web por Tim Berners-Lee em 1989 revolucionou a forma como os dados eram gerados e compartilhados, contribuindo para o crescimento exponencial dos dados disponíveis.
No início dos anos 2000, plataformas como Facebook e YouTube começaram a gerar volumes massivos de dados devido ao aumento dos usuários e do conteúdo.
Nesse contexto, em 2005, o Yahoo desenvolveu o Hadoop, uma implementação de código aberto do modelo de programação MapReduce do Google, permitindo o processamento paralelo de grandes volumes de dados.
Nessa mesma época, bancos de dados NoSQL ganharam popularidade, oferecendo alternativas aos modelos relacionais tradicionais.
Desde então, a proliferação de dispositivos conectados pela Internet das Coisas (IoT) e o avanço do aprendizado de máquina (machine learning) contribuíram para a explosão no volume de dados gerados.
A computação em nuvem expandiu as possibilidades do big data, oferecendo escalabilidade e a criação de clusters ad hoc para testar subconjuntos de dados. Além disso, bancos de dados gráficos surgiram como ferramentas eficazes para exibir e analisar grandes volumes de dados complexos.
Ou seja, à medida que a quantidade e a variabilidade de dados se expande, a tecnologia também avança a passos largos de modo a possibilitar o processamento e a compreensão desses grandes volumes de dados.
O que é Big Data na prática?
Na prática, o big data refere-se a coleções extremamente grandes e diversificadas de dados que crescem de forma exponencial e contínua.
Esses dados são considerados ativos valiosos para as empresas, mas devido ao seu volume, velocidade e variedade, não podem ser gerenciados por sistemas tradicionais de gerenciamento de dados.
Considerando que a conectividade, a mobilidade, a IoT e a inteligência artificial contribuem para o aumento contínuo da quantidade e disponibilidade de dados, as empresas precisam trabalhar de modo a conseguirem aproveitar todo o potencial desses dados e, por isso, precisam de ferramentas e tecnologias avançadas de big data que permitam coletar, armazenar, processar e analisar informações em alta velocidade.
Essas ferramentas auxiliam desde a coleta de dados até a tomada de decisões informadas, permitindo o uso de recursos como aprendizado de máquina, modelagem preditiva e análises avançadas para resolver questões específicas de cada negócio.
Grandes empresas de varejo, como a Amazon e a Walmart, por exemplo, lidam com mais de um milhão de transações de clientes a cada hora, importando esses dados para bancos de dados que contêm mais de 2,5 petabytes de informações.
Outro exemplo é o automobilismo, em que carros de corrida equipados com centenas de sensores geram terabytes de dados. Esses sensores coletam desde a pressão dos pneus até a eficiência do consumo de combustível, permitindo que engenheiros e analistas de dados tomem decisões em tempo real para melhorar o desempenho durante as corridas.
Mas o big data não é exclusivo para grandes projetos ou grandes corporações. Uma pequena loja de varejo, por exemplo, pode utilizar dados de vendas e interações em redes sociais para entender as preferências de seus clientes.
Ao analisar esses dados, a loja identifica quais produtos são mais populares em determinadas épocas do ano e ajusta seu estoque conforme a demanda.
Além disso, ela pode personalizar ofertas e campanhas de marketing para diferentes segmentos de clientes, aumentando a satisfação e a fidelização.
Ferramentas acessíveis, como o Google Analytics, permitem que pequenas empresas coletem e analisem dados relevantes, auxiliando na tomada de decisões estratégicas nas mais diversas frentes.
Enfim, o big data tem sido aplicado em diferentes setores para melhorar processos, otimizar recursos e embasar decisões estratégicas, demonstrando sua importância prática no mundo atual.
Os 5 Vs do big data
Para entender melhor o que é big data, você deve considerar o conceito a partir de cinco dimensões conhecidas como os 5 Vs do big data: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.
Originalmente, consideravam-se apenas três deles (volume, variedade e velocidade), mas, com o tempo, os dois últimos foram incorporados para abranger melhor as características e desafios associados ao big data.
Entenda a seguir em que consiste cada um dos Vs:
Volume
Refere-se à quantidade massiva de dados gerados continuamente por diversas fontes, como transações comerciais, redes sociais, sensores e dispositivos IoT.
Por exemplo, plataformas como o Youtube produzem terabytes de dados diariamente, exigindo soluções de armazenamento e processamento escaláveis para lidar com esse imenso volume.
Variedade
Corresponde aos diferentes tipos e formatos de dados disponíveis, que podem ser estruturados, semiestruturados ou não estruturados.
Isso inclui desde dados numéricos em bancos de dados tradicionais até textos, imagens, vídeos e áudios.
A diversidade das fontes e formatos de dados aumenta a complexidade das análises e requer ferramentas capazes de integrar e processar essas variadas informações.
Velocidade
Relaciona-se à rapidez com que os dados são gerados, processados e analisados. Com a crescente demanda por informações em tempo real, é crucial que os sistemas sejam capazes de lidar com fluxos de dados contínuos e fornecer insights rapidamente.
As empresas financeiras, por exemplo, monitoram transações em tempo real para detectar fraudes e tomar decisões imediatas.
Veracidade
Refere-se à confiabilidade e à qualidade dos dados. Com a vasta quantidade de informações disponíveis, é essencial assegurar que os dados sejam precisos e provenientes de fontes confiáveis.
Dados imprecisos ou enganosos podem levar a análises errôneas e decisões inadequadas. Por isso, mecanismos de validação e limpeza de dados são fundamentais para garantir a veracidade das informações utilizadas.
Valor
Está relacionado ao benefício que os dados podem proporcionar. Não basta apenas coletar e armazenar grandes volumes de dados. É essencial extrair deles insights que possam orientar estratégias de negócios e agregar valor à organização.
Ao analisar dados de comportamento de clientes, por exemplo, uma empresa pode identificar oportunidades de mercado e aprimorar seus serviços ou produtos.
Como funciona o big data
Agora que você já sabe o que é big data e conhece os cinco Vs, vamos entender como ele funciona. Como já sabemos, o big data envolve o processamento e a análise de vastas quantidades de dados provenientes de diversas fontes e em diferentes formatos.
Para começar, é importante saber que esses dados podem ter diferentes origens, incluindo:
- Ferramentas de business intelligence: dados extraídos de sistemas que auxiliam na tomada de decisões empresariais;
- Arquivos de log de servidores web: registros de atividades e acessos em sites;
- Conteúdos de mídias sociais: publicações, comentários e interações em plataformas como Facebook e Instagram;
- Relatórios empresariais: documentos internos que detalham o desempenho e as operações da empresa;
- E-mails de consumidores: mensagens enviadas por clientes contendo feedbacks, dúvidas ou reclamações;
- Indicadores macroeconômicos: dados sobre a economia em geral, como inflação, PIB e taxas de desemprego;
- Pesquisas de satisfação: opiniões e avaliações de clientes sobre produtos ou serviços;
- Bases de dados de empresas de cartão de crédito: informações sobre transações e comportamentos de consumo;
- Programas de fidelidade: dados sobre a frequência e preferências de clientes fiéis;
- Reviews de produtos em sites: avaliações e comentários de consumidores sobre produtos adquiridos.
Ao extrair e combinar os resultados dessas análises — processo conhecido como Big Data Analytics — é possível alcançar insights que aprimoram o desempenho da sua empresa.
Além de conhecer as origens dos dados e como eles podem ser reunidos, para entender como funciona o big data, é preciso pensar em três ações principais: integrar, gerenciar e analisar.
Vejamos cada uma dessas etapas:
Integrar
A integração consiste em reunir dados de múltiplas fontes, sejam elas internas ou externas à organização, em um único repositório centralizado. Essa etapa é fundamental para garantir uma visão holística das informações disponíveis.
Para isso, são utilizadas ferramentas e tecnologias que permitem a extração, transformação e carga dos dados, assegurando que estejam em formatos compatíveis para análise posterior.
Gerenciar
Após a integração, é necessário armazenar e organizar os dados de maneira eficiente. Para isso, são utilizados repositórios como data lakes ou data warehouses.
Um data lake é um repositório utilizado para armazenar todos os dados estruturados e não estruturados. Ao armazená-los de forma não estruturada, pode-se realizar diferentes tipos de análise, incluindo processamento de big data, análise em tempo real e machine learning, a fim de adquirir melhores decisões.
Além disso, é crucial garantir a segurança, a qualidade e a governança dos dados, estabelecendo políticas de acesso e manutenção para assegurar sua integridade e confiabilidade.
Analisar
Com os dados integrados e gerenciados adequadamente, a etapa final é a análise propriamente dita.
Utilizando técnicas de mineração de dados, estatísticas avançadas, aprendizado de máquina e visualização, as empresas podem identificar padrões, tendências e correlações que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.
Tipos de dados em big data
Ao entender o que é big data e como ele funciona, é possível conceber uma classificação dos dados trabalhados em três categorias principais:
- Social data: refere-se às informações geradas por usuários em plataformas de mídias sociais, blogs, fóruns e outras comunidades online. Esses dados incluem postagens, comentários, curtidas, compartilhamentos e interações diversas, refletindo opiniões, preferências e comportamentos dos usuários. As empresas utilizam o social data para monitorar a percepção de marca, identificar tendências de mercado e engajar-se com seu público-alvo de maneira mais eficaz;
- Enterprise data: engloba os dados internos produzidos e gerenciados pelas empresas durante suas operações diárias. Isso abrange registros financeiros, informações de recursos humanos, dados de vendas, inventário, relatórios de desempenho e comunicações internas;
- Data of things: também conhecido como dados de dispositivos conectados ou IoT, refere-se às informações coletadas por sensores e dispositivos inteligentes integrados a objetos físicos. Esses dados podem incluir medições de temperatura, localização geográfica, consumo de energia e status operacional de máquinas.
Compreender e categorizar esses tipos de dados é essencial para implementar estratégias de big data eficazes, aproveitando ao máximo as informações disponíveis para impulsionar a inovação e a competitividade no mercado.
Big data: para que serve?
A integração do big data com ferramentas avançadas de análise permite que as empresas cumpram diferentes missões, tais como:
- Identificar causas de falhas e defeitos em tempo real: ao monitorar dados operacionais continuamente, é possível detectar e corrigir problemas rapidamente, minimizando interrupções e custos;
- Desenvolver estratégias de vendas baseadas nos hábitos de compra dos clientes: analisando padrões de consumo, as empresas podem personalizar ofertas e campanhas de marketing para aumentar a satisfação e a fidelização dos clientes;
- Recalcular carteiras de risco em minutos: com a análise de grandes volumes de dados financeiros e de mercado, instituições financeiras podem ajustar suas estratégias de crédito e investimento de forma ágil e precisa;
- Detectar comportamentos fraudulentos antes que eles afetem a empresa: sistemas de monitoramento em tempo real podem identificar atividades suspeitas, permitindo ações preventivas contra fraudes;
- Descobrir caminhos mais eficientes que os da concorrência: a análise de dados de mercado e operações internas possibilita a identificação de oportunidades de otimização e inovação, diferenciando a empresa no mercado;
- Desenvolver novos produtos: a análise de feedbacks e tendências de mercado orienta a criação de produtos que atendam às necessidades dos clientes;
- Fazer manutenção preditiva: monitorando dados de desempenho de equipamentos, é possível prever falhas e realizar manutenções preditivas, aumentando a eficiência operacional;
- Melhorar a experiência do cliente: compreender o comportamento e as preferências dos clientes permite personalizar interações e melhorar os níveis de satisfação.
Enfim, a aplicabilidade do big data é multifacetada, podendo assumir novas funções de acordo com as necessidades e insights necessários no contexto de cada empresa.
Qual é a importância do big data?
No contexto empresarial, o Big Data desempenha um papel fundamental ao proporcionar diversos benefícios que impulsionam a competitividade e a eficiência das organizações.
Em primeiro lugar, a análise de grandes volumes de dados permite que os gestores tomem decisões mais informadas e precisas, baseadas em evidências concretas, reduzindo a incerteza e os riscos associados.
Com o processamento em tempo real, as organizações podem responder rapidamente às mudanças do mercado e às demandas dos clientes, adaptando suas estratégias conforme necessário.
Além disso, ao compreender melhor as preferências e comportamentos dos consumidores, é possível personalizar produtos e serviços, aumentando a satisfação e a fidelização dos clientes.
Já a identificação de padrões e anomalias nos dados auxilia na detecção precoce de possíveis ameaças, permitindo a implementação de medidas preventivas eficazes.
Vale lembrar também que o big data possibilita a otimização de processos internos, baseada na análise de dados, contribuindo para a redução de custos e o aumento da produtividade.
Outro benefício significativo decorre da integração de tecnologias avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, que tornam possíveis a automação e a melhoria contínua dos processos empresariais.
Por fim, o monitoramento constante dos dados permite às empresas a identificação de oportunidades de melhoria e inovação, mantendo-se competitivas no mercado.
Em resumo, a importância do big data reside na capacidade de transformar dados brutos em insights relevantes, que orientam estratégias e ações mais eficazes e alinhadas às necessidades do mercado.
Big data: exemplos
Depois de compreender o que é big data e os diferentes benefícios que ele pode proporcionar a um negócio, é possível entender seu potencial no que diz respeito ao aprimoramento de serviços e produtos oferecidos por empresas de diferentes segmentos.
Vamos ver em seguida alguns exemplos reais de empresas que se beneficiaram do big data.
Nike: personalização e engajamento de clientes
A Nike, empresa de artigos esportivos, em parceria com empresas de tecnologia, desenvolveu aplicativos como o Nike Run Club, que monitoram a frequência cardíaca, número de passos e distância percorrida pelos usuários durante suas atividades físicas.
Esses aplicativos permitem o compartilhamento de resultados nas redes sociais, incentivando a competição saudável e o engajamento entre os usuários.
Ao coletar dados sobre a rotina de exercícios dos clientes, a Nike pôde desenvolver produtos mais alinhados às necessidades específicas de cada perfil de usuário e criar ofertas personalizadas, aumentando a satisfação e a fidelização.
Mount Sinai Medical Center
O Mount Sinai Medical Center, em Nova York, implementou uma ferramenta de big data que processa até 80 solicitações de leitos e monitora a utilização de 1.200 deles em tempo real.
Utilizando tecnologias como reconhecimento de local, etiquetas de identificação por radiofrequência e visão computacional, o hospital considera 15 fatores referentes às necessidades dos pacientes para otimizar a alocação de leitos.
Essa iniciativa resultou na redução de 50% no tempo de espera dos pacientes no pronto-socorro, melhorando significativamente a eficiência operacional e a qualidade do atendimento.
Danone
A Danone utilizou big data para aprimorar sua cadeia logística na distribuição de iogurtes gregos, produtos que possuem um curto prazo de validade.
Ao cruzar informações de rotas, tempo de entrega e prazos de validade, a empresa conseguiu sincronizar a produção e a entrega ao varejo.
Essa estratégia garantiu que os produtos chegassem frescos aos consumidores, reduzindo desperdícios e melhorando a eficiência operacional.
Esses exemplos ilustram o que é big data e como ele pode ser aplicado em diferentes setores para aprimorar processos, personalizar ofertas e melhorar a eficiência operacional, trazendo benefícios tanto para as empresas quanto para os clientes.
