Dados são hoje alguns dos ativos mais valiosos que as empresas podem utilizar a seu favor. Com bilhões de pessoas vivendo e consumindo em um mercado cada vez mais acirrado, os dados desses clientes ajudam marcas a tomar decisões mais assertivas que vão gerar bons resultados. Estamos falando de big data.
Neste texto, vamos falar sobre big data, a que se refere esse conceito, quais os seus benefícios e desafios, como diferentes empresas se valem dos dados e quais passos você pode tomar para que o seu negócio também conte com os recursos do big data. Acompanhe com a gente!
Sumário
1- História do big data
2- O que é big data e como funciona?
3- Os Vs do big data
4- Qual é o volume de dados gerados hoje?
5- Tipos de dados
6- Exemplos de uso do big data nas empresas
7- Desafios do big data
8- O big data em diferentes setores
9- Como aplicar o big data na sua empresa?
10- Conclusão
História do big data
O termo big data tem um uso relativamente recente. Mas as suas origens já tem mais de 50 anos. Nas décadas de 1960 e 1970, estavam sendo desenvolvidos os primeiros data centers e bancos de dados eletrônicos, à época, a quantidade de computadores nas mãos de pessoas comuns era praticamente nula.
A partir dos anos 2000, especialmente com o desenvolvimento e a consolidação das redes sociais, o big data começou a ganhar relevância pelo imenso volume de dados introduzidos e movimentados na internet por plataformas como Facebook, YouTube, Orkut, MySpace, Twitter e outros serviços online.
Outros fatores contribuíram para o crescimento do big data, como o desenvolvimento de cada vez mais softwares de código aberto, a Internet das Coisas (IoT), a consolidação da Inteligência Artificial e outras tecnologias.
O que é big data e como funciona?
Big data é o nome que se atribui aos dados gerados e movimentados pelos bilhões de usuários da internet. É um conjunto complexo de dados, com diversas fontes, formatos, linguagens e características.
O volume de dados é tão grande, que essas informações não conseguem ser processadas por sistemas comuns, sendo gerenciadas por softwares desenvolvidos especialmente para lidar com lotes imensos de dados, tendo como alguns dos principais players Oracle, IBM, Amazon (AWS), Google e outros.
Esses dados são gerados pelos sistemas digitais e armazenados em data centers e servidores em todo o mundo. Com o apoio de supercomputadores e softwares criados especialmente para a gestão desses dados, as empresas obtêm insights para a realização de uma série de ações, que exploraremos em itens posteriores.
O que é big data analytics?
Big data analytics é o nome dado às análises feitas sobre a base de dados obtida com o big data. Dados, por si só, não são nada. Eles precisam de interpretação e análise sistêmica para que permitam às empresas tomarem decisões de maneira mais estratégica e assertiva. Enquanto a internet, as redes sociais e outras plataformas geram uma infinidade de dados, o analytics coloca estes dados em perspectiva, gerando inteligência de mercado.
Diferença entre big data e business intelligence
Na mesma linha do que estávamos falando no item anterior, big data e business intelligence se relacionam, mas são conceitos diferentes. Big data é o conjunto de dados de milhões ou bilhões de usuários obtidos a partir do uso dessas pessoas na rede.
Business Intelligence (BI) é a inteligência de mercado que se constrói a partir das análises realizadas sobre esses dados. Em muitos casos, o BI não depende necessariamente de big data, podendo se basear apenas nos dados que a própria empresa gera internamente.
Os Vs do big data
Quando falamos em big data, existe o que chamamos de 3 Vs: volume, velocidade e variedade.
- Volume: a quantidade de dados coletados. Mesmo dados simples podem ocupar um grande espaço. Se você considerar, por exemplo, os tweets de todos os usuários mundiais, possivelmente, estamos falando de um volume superior a centenas de petabytes (1000 terabytes). Para colocar em perspectiva, PCs de usuários comuns costumam ter um HD de em média 1 terabyte.
- Velocidade: a taxa de admissão, processamento e envio de dados. Sem uma boa velocidade de processamento, o grande volume de dados gerado pode ficar desorganizado e não ter utilidade para as empresas interessadas.
- Variedade: a internet gera uma infinidade de dados diferentes, textos, fotos, vídeos, arquivos e etc. Embora todo arquivo, no final das contas, seja composto apenas de informações binárias, isso não é o suficiente para uma interpretação eficaz. Por isso, a variedade dos dados também é um aspecto crucial.
Qual é o volume de dados gerados hoje?
É difícil precisar exatamente quantos dados são gerados hoje. Afinal, nem todas as fontes de dados são conhecidas, há diversas redes e plataformas diferentes. Algumas estimativas, como a do Gartner, por exemplo, dão conta de que sejam gerados diariamente 2,5 milhões de terabytes todos os dias.
Tipos de dados
Aqui vamos tentar não nos aprofundar em termos muito técnicos para facilitar a compreensão de todos. Vamos entender alguns tipos de dados e suas principais fontes:
Formato
Os dados do big data podem se apresentar de duas principais maneiras: estruturada ou não estruturada.
Não estruturados
Consideramos como dados não estruturados os dados que são brutos. Ou seja, eles foram coletados, mas não há ainda separações ou categorizações relevantes sobre eles. É apenas um grande volume de dados coletados que ainda precisam passar por uma triagem.
Estruturados
Dados estruturados, por sua vez, já estão organizados em diversos tipos de filtros. Os dados ainda podem ser considerados “semiestruturados”, ou seja, quando os filtros de estruturação ainda são muito abrangentes e pouco específicos.
Fonte
Os dados do big data também podem ser categorizados de acordo com sua fonte, ou seja, qual ação foi realizada para que o dado fosse gerado e coletado.
Social Data
Dados oriundos de interações nas redes sociais. Tudo o que você publica, curte, compartilha, o tempo que passa em cada rede, que tipo de vídeo coloca no Youtube ou outros streamings, etc. Cada “scroll” que você dá na rede social é anotada pelos algoritmos, que registram a ação e geram dados sobre isso.
Enterprise Data
Informações originadas de ações comerciais ou de negócios. Cliques em anúncios, compras feitas em sites, acessos a landing pages, cliques em e-mail marketing, tempo de leitura em anúncios, compras e vendas de ações e outros ativos, entre outros. Tudo o que é informação vindo de negócios é registrada e também integra a big data.
Data of Things
Interações oriundas de dispositivos de IoT. Por exemplo: tudo o que você fala para a Alexa ou dispositivos similares. Além disso, padrões de uso de equipamentos de habitação automatizada, sistemas de transporte, entre outros.
Exemplos de uso do big data nas empresas
Veja alguns exemplos de como negócios, de grande, médio e pequeno porte, usam big data para otimizar seus resultados e se tornarem mais relevantes:
Criar produtos
O desenvolvimento de novos produtos é muito importante para empresas que vivem da comercialização de produtos próprios. O big data traz insights importantíssimos, tanto para novas ideias de produtos, como para validar protótipos ou conceitos de novas mercadorias que podem ser desenvolvidas.
A empresa capta as necessidades, opiniões e comportamentos do cliente por meio dos dados e aplica isso à sua linha de produção e ao desenvolvimento.
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Prevenir falhas
Falhas em sistemas, produtos ou serviços são ocorrências comuns. O big data tem sido utilizado para observar padrões, monitorar interações e prevenir a ocorrência de falhas. A qualquer indício de possível erro, os sistemas geram alertas que são então utilizados por técnicos para corrigir de maneira preventiva as inconsistências.
Melhorar a experiência do cliente
Especialmente a partir de dados das interações sociais e até mesmo de informações geradas ativamente pelos usuários, as empresas conseguem coletar insights úteis no aprimoramento de produtos e serviços e, por consequência, também na experiência do cliente.
Hoje, os chatbots mais avançados e sofisticados conseguem se passar tranquilamente por um atendente humano justamente por utilizar big data e a partir disso emular um comportamento natural.
Garantir segurança
Com a importância que big data adquiriu, dados se tornaram uma commodity extremamente valiosa. Por isso, é comum que pessoas, empresas e grupos criminosos tentem se apropriar e utilizar dados de pessoas de maneira indevida. Empresas se baseiam nesses mesmos dados para garantir a segurança e a integridade de todas as operações e interações que usam dados dos usuários.
A tecnologia blockchain é um exemplo disso. Usada na negociação de criptomoedas e em outras transações de dados, ela realiza a validação das transferências de informações em milhares de dispositivos simultaneamente, assegurando a integridade dos dados utilizados.
Implementar machine learning
Diversos bots e outras tecnologias de inteligência artificial se utilizam de big data para implementar e aprimorar seu aprendizado digital. Já mencionamos o caso dos chatbots, mas esse não é o único exemplo possível.
Bots de precificação, por exemplo, se valem diretamente de dados de mercado para atribuir o valor mais rentável possível a produtos e serviços, como passagens de avião e viagens de Uber.
Algoritmos de redes sociais também usam big data para mostrar aos usuários conteúdos que estejam mais conectados com seus interesses. É por isso que quando você segue alguém no Instagram, a rede sugere outras contas para seguir de alguém que você possivelmente conheça.
Aumentar a eficiência e inovar
Com mais dados, as empresas tomam decisões com base em informações verdadeiras e não em achismos. Isso é fundamental para aumentar a eficiência dos negócios, melhorando indicadores operacionais e financeiros.
Para os setores disruptivos e de inovação, o uso de big data também auxilia na coleta de insights do mercado, oportunizando a criação de novas soluções e a incrementação de produtos e serviços já existentes.
Desafios do big data
Naturalmente, o big data também impõe desafios. Alguns dos principais são:
- Segurança e legislação: pensando na segurança dos dados das pessoas, a Lei Geral de Proteção de Dados possui diversas limitações e regulamentações que todas as empresas precisam seguir. Especialmente, sobre dados sensíveis de clientes, o uso, o armazenamento e a integridade dessas informações;
- Custos: utilizar big data não é necessariamente caro. Mas quanto maior o grau de customização dos dados para a sua empresa, maior o investimento. Algumas soluções de dados são acessíveis, mas podem não cumprir com propósitos mais complexos.
- Equipe capacitada: encontrar serviços de qualidade na área do big data pode não ser tão simples ou barato. Hoje, já é possível fazer o outsourcing desses serviços, mas o orçamento e os benefícios precisam ser colocados na ponta do lápis.
O big data em diferentes setores
Veja como diferentes setores da economia tem utilizado big data:
Varejo
O varejo se vale do big data em suas três frentes. No social, as empresas compreendem as necessidades e as tendências de consumo dos clientes. No enterprise, os empreendimentos detectam melhores oportunidades em fornecedores e atuam na precificação dos produtos/serviços que oferecem. A nível de IoT, utilizam big data para gerenciar depósitos e lojas inteligentes.
Manufatura
Na área de produção, o big data atua principalmente no gerenciamento de insumos de manufatura, controle de maquinário, gesto de força de trabalho humano, registro de produtos, análise de qualidade e movimentação de produtos pelas linhas de produção. As linhas de fabricação estão cada vez mais automatizadas e o big data auxilia muito nisso.
Financeiro
No setor financeiro, big data é utilizado principalmente para pessoas e empresas que fazem negociações nos mercados de capital. Aliás, o big data reduziu consideravelmente os custos de operação do mercado financeiro, reduzindo taxas e permitindo a cada vez mais pessoas investir.
As criptomoedas também são um grande case de utilização de big data que movimenta bilhões de dólares todos os dias.
E-commerces e marketplaces
E-commerces e marketplaces fazem cada vez mais uso de big data em seus processos. Os maiores players do setor, hoje, dependem diretamente desses dados.
- Redes sociais: monitoramento de tendências do público, assuntos procurados e interesses de compra.
- Análise de vendedores (marketplaces): o uso de big data permite analisar desempenho de sellers e realizar benchmark com outras empresas do setor.
- Precificação: atribuição de valores a produtos e serviços de maneira automatizada, considerando custos totais, margens de lucro flexíveis, momento do negócio, tipo do cliente e mil outras variáveis.
- IoT na logística: muitos e-commerces e marketplaces estão aprofundando sua operação logística com big data e IoT.
- Anúncios: uso de big data para a realização de investimentos assertivos em anúncios online.
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Como aplicar o big data na sua empresa?
Para aplicar big data corretamente em sua empresa, veja algumas boas práticas úteis que podem ser utilizadas por você:
- Diagnóstico do negócio: antes de começar o uso de big data, entenda qual é o seu momento. Compreenda as suas limitações e necessidades, o que justificaria o uso de big data.
- Pesquise entre as soluções disponíveis: com os problemas anotados, é hora de encontrar soluções para a empresa. Entenda custos, benefícios, prazos de implementação e outros fatores importantes.
- Contrate pessoal e/ou serviços adequados: big data é coisa séria. Por isso, é importante contratar uma equipe especializada ou um parceiro terceirizado que dê conta das suas demandas.
- Utilize os serviços: mãos à obra. Utilize os serviços de big data de acordo com o que foi projetado por sua empresa e tire o maior proveito possível das soluções.
- Monitore e aprimore: suas soluções de big data vão gerar dados e indicadores. Monitore constantemente os resultados proporcionados e entenda pontos de melhoria. Faça os aprimoramentos necessários e prossiga com o fluxo de trabalho.
Conclusão
Big data é um dos temas do momento. As empresas estão cada vez mais utilizando dados e soluções dessa natureza são desenvolvidas em todo lugar. Por isso, é preciso tomar cada decisão com critério e cautela, evitando desperdícios e utilizando as soluções que realmente servem ao seu negócio. Com o big data, o seu negócio certamente poderá ir mais longe.
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