Em um mundo tecnológico e competitivo, é fundamental entender a relevância dos dados. Eles fornecem informações para tomar decisões precisas e geram insights para alcançar a inovação. Nesse cenário, o big data se destaca como uma ferramenta que permite atingir esse potencial e fazer análises para criar oportunidades.
Inclusive, pode-se dizer que o big data nas empresas é mais do que uma técnica de coleta e interpretação de dados. Na realidade, é um mecanismo de análise estratégica, que ajuda a gerar valor para os negócios e alcançar melhores resultados.
Portanto, o big data vem ocupando seu espaço e se tornando essencial para o futuro das profissões. Porém, ele precisa ser bem aplicado para que seu potencial máximo seja explorado. Como fazer isso? É o que veremos neste artigo, a partir da explicação do conceito e seus principais detalhes. Saiba mais!
O que é big data?
O big data é um mecanismo de coleta, análise e interpretação de um grande volume de dados, estruturados ou não, que estão armazenados de forma remota. Assim, é possível obter insights a partir de um conjunto de dados enorme e complexo.
Para chegar a esse resultado, várias fontes de informação são acessadas. Ou seja, a tecnologia vai muito além dos bancos de dados públicos. Também abrange os dados isolados de um assunto ou empresa. Por exemplo, históricos de transações de compra e venda, canais de interação não digitais (como call center) e posts de clientes em redes sociais.
Por isso, as empresas conseguem atingir a inovação ao obterem feedbacks e insights aos quais não teriam acesso sem o big data. Afinal, qualquer registro de informações realizado está ao alcance dessa tecnologia.
Nesse momento, você pode estar se perguntando: algo pode ficar de fora dessa coleta? Sim, mas apenas as informações inacessíveis. Por exemplo, dados privados das empresas e suas movimentações financeiras.
Mesmo assim, os insights obtidos são capazes de otimizar as estratégias de marketing, aumentar a produtividade da equipe e reduzir custos. Com isso, você direciona o seu negócio de maneira inteligente, preparando sua empresa para as tendências e demandas do mercado.
Big data como ferramenta de apoio estratégico
Devido a suas possibilidades, o big data vem sendo encarado como uma ferramenta de apoio estratégico. Isso porque indica as tendências de mercado e sinaliza o comportamento dos consumidores e o que eles desejam.
Ao mesmo tempo, é possível ter processos mais fluidos, justamente por conta do grande volume de informações fornecidas. A partir dele, os gestores tomam decisões melhores e mais precisas, até mesmo antes da concorrência.
Assim, existe uma vantagem competitiva importante para quem utiliza a tecnologia. Essa é uma forma da empresa crescer de forma sustentável e constante, conquistando espaço no mercado.
Qual a relevância do big data para os negócios?
A relevância do big data para os negócios reside na entrega de dados úteis e ricos, que se transformam em informações e, então, em insights. Seu uso em diferentes setores empresariais visam a melhora do desempenho de uma área ou dos resultados. Dessa forma, a análise traz diferentes benefícios para os negócios.
Entre as vantagens alcançadas estão:
- redução de custos;
- melhoria do atendimento ao cliente;
- eficiência na inteligência de negócios, o business intelligence;
- eficácia do big data no marketing digital para alcançar melhores resultados.
Esses fatores são confirmados por estatísticas. Um compilado da Zippia sinalizou que:
- uma pessoa gera, em média, 1,7 Mb de dados por segundo;
- os seres humanos produzem, coletivamente, 2,5 quintilhões de bytes de dados diariamente;
- 97,2% dos negócios estão investindo em inteligência artificial e big data;
- uma companhia analisa de 37% a 40% de seus dados, mas nem chega a usar para análise entre 60% e 73%;
- 24% dos executivos dizem que suas companhias são data driven;
- o aumento do lucro nas companhias que usam o big data chega a uma média de 8%;
- o valor total de mercado dessa tecnologia supera os 56 bilhões de dólares em receita anual.
Assim, fica claro que a empresa que deseja se destacar precisa fazer análises adequadas dos mais diferentes tipos de dados. Afinal, essa é a forma de efetivamente implementar e fazer evoluir o caminho da transformação digital e disrupção.
Qual a relação entre big data, business intelligence e inteligência artificial?
A relação entre big data, business intelligence e inteligência artificial está na complementaridade do trabalho. Isso porque o primeiro coleta, analisa e transforma os dados em informações, servindo como um repositório. O segundo combina várias práticas para contribuir com as tomadas de decisões corporativas a partir da inteligência de mercado. Já a IA usa os dados para aprender e automatizar tarefas, realizando comandos de forma automática, extraindo insights e fazendo análises preditivas.
Portanto, essas tecnologias se complementam. Além disso, exigem o trabalho de profissionais e ferramentas certas para serem eficientes.
Por exemplo, no big data, é preciso que os softwares consigam coletar um grande volume de dados para que os especialistas possam tratá-los. Já o BI permitirá que o conhecimento estratégico, tático e operacional seja somado às técnicas, competências e saberes para uma gestão de dados mais eficiente.
Por sua vez, a IA facilitará a obtenção de insights para prever demandas e tendências de mercado. Esses aspectos são úteis em vários contextos, até mesmo para aplicar o people analytics na gestão de pessoas.
Para que serve o big data?
O big data serve para facilitar a análise e a coleta de um grande volume de dados de forma prática, rápida e eficiente a um custo acessível. Com isso, consegue-se obter diferentes insights e até prever situações, tendências e comportamentos dos consumidores. Dessa forma, a empresa se prepara para atender a essas novas demandas.
Portanto, essa tecnologia tem grande relevância para as empresas. Isso porque todos os aspectos e processos corporativos podem ser analisados com base na coleta, no processamento e na análise de dados. Assim, podem ser identificadas oportunidades de melhoria.
Isso fica ainda mais evidente com as possibilidades de aplicação do big data. Veja alguns exemplos.
Manufatura
A tecnologia permite aumentar a produtividade, reduzir os custos e os desperdícios, e automatizar processos para garantir uma qualidade melhor ao produto final.
Varejo
Os dados analisados facilitam a identificação do nível de satisfação dos clientes e de suas demandas e necessidades. Assim, é possível desenvolver produtos e serviços alinhados a essas expectativas. Além disso, o marketing é mais preciso e o relacionamento entre marca e consumidor é fortalecido.
Saúde
Esse setor pode utilizar a tecnologia para fazer análises que visem à redução do tempo de espera dos pacientes. Ao mesmo tempo, pode contribuir com a visão computacional, a fim de obter diagnósticos mais corretos.
Serviços financeiros
Com as análises de dados, é possível trazer eficiência nos processos de avaliação de crédito e prevenção de fraudes. Ou seja, a segurança da informação é melhorada a partir da identificação de padrões e comportamentos.
Urbanismo
As smart cities precisam do big data para monitorar os dados com frequência e descobrir oportunidades de melhoria dos serviços e da infraestrutura.
Quais são os 7 Vs do big data?
Os 7 Vs do big data são:
1. Volume
Indica a quantidade de dados gerada por segundo, antigamente mensurada em gigabytes e, atualmente, medida em zettabytes (ZB) e em yottabytes (YB). Muito dessa evolução deriva da Internet das Coisas (IoT), que garantiu um crescimento exponencial no volume de dados. Além disso, a alta deve ser ainda maior nos próximos anos.
Nesse caso, o big data atua no tratamento dos dados com eficiência, conseguindo coletá-los, agrupá-los e interpretá-los por meio de softwares específicos. Isso inclui vídeos, mensagens, fotos, comentários em redes sociais e mais.
2. Velocidade
Representa a agilidade com que os dados são processados e se tornam acessíveis. Isso ocorre em tempo real sem a necessidade de armazenamento. Portanto, abrange viralização de mensagens em redes sociais, cartão de crédito, postagens em sites e blogs, entre outros.
3. Variedade
Esse é um dos principais desafios do big data, já que a variedade de dados pode dificultar sua interpretação. Por isso, os insights podem vir mesmo sem uma estrutura, já que a organização pode ser difícil quando os formatos mudam rapidamente.
Aqui, vale reforçar que os tipos de dados são bastante variados, como vídeos, SMS, XMLs, textos, cotações e transações financeiras, e outros formatos.
4. Variabilidade
Sinaliza a mudança constante de significado dos dados, o que impacta sua homogeneização. Ou seja, o tipo de dado permanece igual, mas existe uma modificação no seu conteúdo.
Para ficar mais claro, veja a comparação com uma cafeteria. Existem 8 tipos de café — isso é variedade. No entanto, você sempre pega a mesma opção. A questão é que o gosto muda todos os dias — isso é variabilidade.
Percebe como ficaria difícil continuar comprando o café nessa cafeteria? Afinal, você nunca saberia qual seria o gosto daquilo que está pagando. Ou seja, não há homogeneidade.
5. Veracidade
Garante a acurácia dos dados. Isso exige que sistemas façam uma limpeza naquilo que está sendo coletado para evitar acúmulos desnecessários. Por exemplo, o ERP pode contar com informações falsas de clientes. Nesse caso, elas devem ser excluídas, porque não têm serventia nenhuma.
Isso também ajuda a evitar fake news. Afinal, se diferentes fontes indicam algo contrário, há um sinal de possível falsidade.
6. Visualização
Indica o formato de leitura dos dados para transformá-los em informações e insights. Por isso, é necessário que eles sejam apresentados de modo legível e acessível. Por exemplo, tabelas e gráficos podem ser mais eficientes do que relatórios e planilhas. Isso porque é possível focar apenas o que é relevante.
7. Valor
Representa o valor dos dados e sua capacidade de ser útil para o negócio. Ou seja, de nada adianta ter um grande volume de números e conteúdos, se eles não servirem para a realização de alguma melhoria.
Como funciona o big data?
O big data funciona a partir do cruzamento de informações de várias fontes, como cadastros e interações com clientes, bancos de dados e histórico de mensagens. Por isso, o sistema monitora as menções realizadas em redes sociais, o trajeto seguido pelos clientes em e-commerces e e-business e outras interações capazes de gerar dados que agregam valor.
No entanto, é preciso saber que os dados, em si, revelam pouca coisa. Eles precisam ser operacionalizados para terem alguma utilidade. Por isso, é necessário utilizar o chamado big data analytics, que consiste justamente no cruzamento e análise dos dados para poder gerenciá-los.
A partir desse trabalho, é possível encontrar padrões por setores de atuação e aprimorar os processos. Veja como isso acontece.
Indústria
Com essa tecnologia, é possível configurar alertas de falhas nas máquinas e monitorá-las para evitar interrupções na produção. Isso porque os dados coletados permitem entender quando é necessário fazer um reparo ou trocar o dispositivo.
Redes sociais
Os dados permitem saber o que as pessoas falam sobre sua empresa a partir de palavras-chave. Você ainda descobre tendências de mercado e demandas relacionadas ao comportamento do consumidor. Com isso, o big data no marketing digital faz com que as estratégias sejam mais eficientes.
Hábitos de compra
A partir da coleta e análise de dados, você descobre hábitos de compra do cliente e pode criar promoções precisas, com foco nas personalizações e nas tendências. Ainda é possível obter insights com base no tempo de acesso à página, locais que receberam mais cliques, conteúdos mais visualizados etc.
Recursos humanos
A retenção de talentos é favorecida pelos dados coletados. Isso porque é possível tornar a gestão de pessoas mais estratégica, com foco nas necessidades dos colaboradores. Ainda, pode-se obter dados de produtividade, assiduidade e outros.
Área financeira
Com a análise de dados e a identificação de padrões, você diminui a chance de ocorrerem comportamentos fraudulentos. Isso porque eles são identificados e bloqueados. Dessa forma, há uma redução de riscos ao negócio. Os dados gerados também permitem identificar aspectos que contribuem para a melhoria da experiência do cliente. Por exemplo, consegue-se oferecer produtos mais alinhados às suas necessidades.
Quais são os métodos e as ferramentas de big data?
Os métodos e as ferramentas de big data são:
Coleta de dados
Abrange a reunião de todo o volume de dados, que pode gerar informações variadas. Esse processo inclui alguma formação ou filtragem, a fim de reduzir erros, fake news e campos incompletos.
Em caso de dados corrompidos, também é preciso retirá-los para evitar problemas nas etapas posteriores. Assim, é possível reunir o conhecimento digital da forma certa.
Aqui, vale a pena reforçar que são adotados dois métodos:
- coleta de dados descritivos, por meio de pesquisas, relatos e informações de Net Promoter Score (NPS);
- coleta passiva de dados.
Integração de dados
Cada dado deve receber um tratamento específico, já que vem de uma fonte diferente e tem características e formatos diversos. A partir disso, é possível fazer sua integração, estabelecendo critérios de aceitação, validação, categorias e segurança.
Análise e modelagem de dados
Essa é a etapa em que os dados começam a ganhar valor e se transformam em informação. Isso depende de profissionais capacitados e de sistemas de machine learning e inteligência artificial adequados. Assim, o trabalho será mais rápido e preciso, e a visualização das informações permite alcançar descobertas diferenciadas, que gerem uma interpretação melhor.
Aqui, é possível identificar as etapas de correlação, regressão e causalidade. Ainda são feitas previsões, que abrangem:
- faixa ou variação sazonal;
- objetivo e subjetivo;
- suavização exponencial;
- estatística descritiva;
- novo produto;
- tendências e sazonalidade.
Ainda são adotadas ferramentas de simulação, modelos de otimização e árvores de decisão. Tudo para obter melhores resultados nas análises de big data que otimizam o seu negócio.
Quais são os tipos de dados existentes?
Os tipos de dados existentes são:
Dados estruturados
São disponibilizados em um formato específico ou rígido. Por isso, eles podem ser classificados em várias categorias e clusters. Além disso, podem ser definidos por localização, informação de perfis e vendas.
Um exemplo de dados estruturados são aqueles gerados pelos database tradicionais, como os dos sistemas financeiros e de recursos humanos. Assim, a coleta ocorre a partir da definição clara do local de cada uma das informações.
Dados não estruturados
São mais complexos de trabalhar, porque não têm estrutura. Dessa forma, é necessário fazer uma intervenção para que eles possam ser preparados a partir de um tratamento específico. Esse é o caso dos dados derivados de redes sociais, jornais e diferentes portais de informação.
Essas fontes trabalham com textos, imagens, áudios e vídeos. Assim, obtém-se uma variedade maior de informações, que podem gerar insights ainda mais relevantes. Ao mesmo tempo, é preciso ter um cuidado maior com o contexto. Por isso, é necessário realizar uma análise prévia para evitar erros e inconsistências.
Por que contar com profissionais para fazer o tratamento de dados?
É importante contar com profissionais para fazer o tratamento de dados para garantir uma análise de dados precisa, que gerará insights valiosos. Assim, a sua empresa é efetivamente auxiliada e pode otimizar seus processos para obter resultados e tomar decisões melhores.
Ou seja, em vez de criar estratégias de marketing aleatórias, é possível adotar aquelas que são customer centric, por exemplo. Também consegue adotar uma gestão mais precisa, que vai beneficiar o negócio a curto e longo prazo.
Para isso, um profissional se torna necessário. Afinal, ele saberá coletar dados e insights, descrever e prever eventos futuros, e fazer análises preditiva e prescritiva. Com essas informações, ficará mais fácil aplicar essas avaliações no seu negócio e conquistar algumas vantagens, como:
- redução da taxa de churn;
- personalização dos serviços;
- identificação de padrões precisos;
- desenvolvimento de produtos com base nas demandas dos clientes;
- criação de estratégias de marketing diferenciadas;
- análise de concorrência;
- estreitamento das relações com os clientes.
Esses pontos evidenciam o motivo de se contar com um profissional bem preparado. Ele saberá aplicar o big data na sua empresa e alcançar patamares mais elevados. Especialmente, se estiver bem preparado.
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Com duração de 3 meses, aulas disponibilizadas de forma online e exigindo entre 6 e 8 horas por semana, o curso oferece as ferramentas necessárias para que a gestão alcance a liderança e ultrapasse a concorrência. Ou seja, é possível alcançar a vantagem competitiva necessária para que sua empresa se destaque no mercado.
No Brasil, o curso da Wharton é disponibilizado pela Emeritus. Especialista em soluções globais de desenvolvimentode habilidades, a instituição garante que o seu negócio atue de forma orientada a resultados e aos colaboradores.
Assim, você faz com que as suas equipes atinjam conhecimentos de alto nível e seu potencial máximo. Afinal, o big data tem exatamente essa função: fazer com que a sua empresa tenha seus resultados otimizados por meio da coleta e interpretação de informações.
Por isso, essa tecnologia é tão importante para qualquer negócio que queira se destacar e conquistar vantagem competitiva. Dessa forma, vale a pena investir no big data para mudar a forma de tomar decisões e ter ainda mais eficiência.
Então, quer ter um profissional preparado na sua empresa? Conheça o curso de Análise de Negócios, da Wharton em parceria com a Emeritus, e entenda por que vale a pena participar.
