A partir do entendimento sobre o que é 0 A técnica descreve o grande volume de dados que são gerados pelas organizações ao redor do mundo todos os dias.

A análise de dados faz parte da rotina de negócios de várias organizações. Elas utilizam técnicas de estatística, processamento de informações e pesquisas de mercados, a partir dos quais o profissional busca entender padrões de comportamento com o objetivo de tornar os serviços mais lucrativos. Negócios podem implementar as rotinas de análise de dados em busca de problemas operacionais.

Assim, percebe-se que não basta apenas conhecer os dados: é necessária uma eficiente análise para extrair deles o que é realmente importante e ser capaz de gerar valor. Só então esse conhecimento permitirá obter as melhores decisões e ações mais estratégicas para a empresa.

Neste post conheceremos mais sobre Big Data: o que é, como funciona, qual sua importância, seus benefícios e como implementá-lo nas empresas. Descobriremos também qual a finalidade de contar com uma consultoria especializada. Acompanhe conosco!

O que é Big Data?

Trata-se de um processo baseado em programação, algoritmos, mecanismos de buscas e ferramentas de bancos de dados para coletar e o armazenar uma quantidade significativa de registros. Eles permitem a captura, análise e catalogação em tempo real.

Esses dados podem ser estruturados ou não estruturados. No primeiro caso, é possível prever o que será inserido e há uma estrutura determinada, com categorias, clusters e definições — como localização, vendas e informações sobre o perfil de clientes.

Já no segundo, os dados não seguem uma regra, não existe neles uma estruturação sequer, sendo necessária intervenção humana para sua preparação — como vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Assim, Big Data seria a análise e interpretação desse grande volume de dados com o objetivo de realizar a sua análise e interpretação para os mais variados tipos de uso. Pode ser entendido como uma ferramenta capaz de cruzar dados de uma maneira dinâmica.

Ao contrário do que muitos acreditam, esse não é um conceito novo. Desde 1950 as empresas já analisavam dados de uma maneira básica, manual e simplista. Já o termo em si surgiu com a popularização dos computadores e da internet, tendo seu início ainda na década de 1990, quando a NASA começou a utilizar Big Data para descrever imensos conjuntos de dados complexos, que desafiavam os limites convencionais da computação da época.

Como funciona o Big Data?

As fontes de informação em geral se dividem em três categorias: transmissão de dados, mídias sociais e fontes publicamente disponíveis. Nunca são coletados dados sigilosos, por exemplo, como dados financeiros ou informações privadas de algumas organizações. Vamos conhecer melhor tais categorias a seguir.

Transmissão de dados

Por transmissão de dados (também chamado de streaming data), subentendem-se dados que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados. É possível analisá-los de imediato e tomar decisões sobre o que manter ou quais informações são relevantes para serem analisadas mais profundamente.

Dados de mídias sociais

Os dados de mídias sociais são capturados de forma não estruturada ou semiestruturada, e representam um desafio único de consumo e análise. Suas informações são atraentes para marketing, vendas e suporte.

Fontes publicamente disponíveis

Já as fontes publicamente disponíveis referem-se aos canais públicos do governo, como o dados.gov.br do governo brasileiro, o World Factbook da CIA ou o Portal de Dados Abertos da União Europeia.

O cruzamento dos dados desses três tipos é o que proporciona a geração de informações cruciais para o negócio. Após a fase da coleta, é necessário armazená-los. Atualmente, já existem opções de baixo custo para isso. É feita uma verificação sobre quais dados são mais relevantes para a análise, de onde se extraem os insights que permitem tomadas de decisão mais estratégicas.

Soluções de Big Data tratam os dados brutos até transformá-los em insights para as tomadas de decisão. A fim de concluir essa tarefa, utilizam um processo eletrônico que transforma um conjunto de dados em informações. As informações são transformadas em conhecimento. Este último é transformado em sabedoria. A partir de então, ela será usada para tomar as decisões mais assertivas ao contexto de seu negócio.

Estruturação do Big Data

Destacamos que o principal valor do Big Data não vem dos dados em sua forma bruta, mas do processamento e da análise deles; e dos insights, produtos e serviços que surgem dessa análise. É necessário que primeiro se determine um objetivo, para só então aplicar as técnicas específicas.

As descobertas da análise são geralmente apresentadas em forma de relatórios ou painéis. Descrevem de forma detalhada para descobrir as informações desejadas. O resultado depende de descobrir o padrão significativo ou correlações entre diferentes conjuntos de dados.

A partir dessas análises, são criados os modelos estatísticos definidos com base nesses padrões e correlações no passado, que tentarão adivinhar a probabilidade do mesmo resultado no futuro.

Por fim, os resultados da análise devem ser expostos à gerência da empresa. Para isso, é costume utilizar o formato de gráficos, que permitem uma identificação mais fácil dos padrões, tendências e correlações para quem não está acostumado com os conceitos.

O que são os 7 Vs do Big Data?

O conceito de Big Data pode ser dividido em 7 categorias, também conhecidos como “7 Vs”. Inicialmente, o conceito foi originado como 3 Vs — volume, velocidade e variedade. Com o passar dos anos, novos Vs foram sendo adicionados, chegando ao atual número de 7 Vs. Os pilares do Big Data estão nos Vs, mas toda inteligência está na análise dos dados

1. Volume

É a quantidade de dados gerados a cada segundo, não apenas na empresa, mas também o que consegue se coletar fora do ambiente interno. Essas informações são provenientes das mais diversas fontes e oferecem grandes possibilidades. Quanto maior a quantidade de dados coletados, maiores as possibilidades de cruzá-los e conseguir excelentes resultados.

2. Variedade

Refere-se à enorme variedade de dados. Quanto mais informação, maior a complexidade para a análise, mas também são maiores as chances de extrair valor. Saber analisar dados cruzando os mais variados formatos de arquivos garante um acesso a informações mais precisas.

3. Velocidade

Definida como o tempo para criação de novos dados pertinentes para a organização. A velocidade influencia em dois sentidos: primeiro, em quão rápido conseguimos acessar os dados e, em segundo, a quantidade de dados que conseguimos produzir.

Com o objetivo de solucionar determinados problemas, o tratamento dos dados deve ser feito em tempo hábil, muitas vezes em tempo real. É necessário que a informação seja gerada com a maior velocidade possível a fim de que as tomadas de decisão sejam mais efetivas.

4. Valor

O valor é agregado à informação por meio da análise precisa dos dados e das informações fornecidas para as empresas a partir do seu conteúdo. Ele faz toda a diferença para saber se a informação deve ser descartada ou não. O dado precisa ser útil, ser base para gerar informações de qualidade e ser fundamental em tomadas de decisão.

5. Veracidade

Trata-se da qualidade das informações. Traz maior fidelidade aos dados analisados e garante que estes permaneçam com foco nos resultados e no desempenho da empresa.

É necessário ficar alerta quanto à disseminação de fake news, e que haja processos com o objetivo de garantir ao máximo a consistência dos dados. Um bom sensor de falsidade da informação é quando várias fontes apontam para um entendimento contrário ao da informação analisada.

6. Volatilidade

Alguns fluxos de dados enfrentam picos periódicos, que variam de acordo com as tendências. Essa oscilação tornou-se um dos grandes desafios do Big Data.

7. Visualização

Os dados precisam ser disponibilizados de forma acessível e legível, para que todos possam usufruir de suas informações.

Qual a importância do Big Data para as empresas?

Hoje, os sistemas de análise de dados estão presentes em empresas dos mais diversos portes e segmentos. É imprescindível para todas, inclusive as pequenas e médias empresas, utilizar a ciência de dados e o Big Data como forma de utilizar os dados coletados para a identificação de novas oportunidades. A quantidade de dados criados e armazenados globalmente é inestimável e mantém-se em constante crescimento.

Há potencial para extrair insights importantes dessas informações, tais como tendências de mercado e comportamento dos consumidores. Porém, apenas uma pequena porcentagem desses dados é realmente analisada. Cabe às empresas proporcionar o melhor uso das informações coletadas e transformá-las em benefícios.

Para o Big Data, o que importa não é a quantidade de dados gerados, e sim o uso que se faz deles. Por meio da análise desses dados, é possível definir estratégias de marketing, reduzir custos ou aumentar a produtividade. Os indicativos auxiliam a empresa a realizar uma tomada de decisão baseada em dados mais assertiva, aspecto fundamental para o sucesso empresarial.

Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

Ao contrário do que se acredita, Big Data e Business Inteligence (BI) não são a mesma coisa, e o Big Data não surgiu para substituir o BI. Eles são complementares, e o primeiro pode ser entendido como uma fase posterior ao amadurecimento do último.

Quando os dados são coletados, muitos deles não trazem benefício algum sem a devida análise. É aí que entra o BI para analisar essas informações e convertê-las em valor.

O BI é o conjunto de técnicas de análise empregado em processos de tomada de decisão. Sua orientação é mais específica para os negócios, e analisa apenas o que já existe, a fim de traçar as melhores hipóteses para perguntas pré-definidas.

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Por meio das etapas de coleta (também chamada de Data Warehousing), filtragem (ou Data Mining) e análise (ou Analytics), o analista cria relatórios que apresentem informações detalhadas sobre as informações.

Já o Big Data tem um espectro mais amplo, servindo não apenas para negócios, mas também para qualquer área ou segmento. Analisa o presente e o futuro, com a possibilidade de apontar novos caminhos, novos padrões e explorar perguntas que ainda não tenham sido feitas.

Esse processo conta com a coleta e monitoramento de informações, e também com sua filtragem e organização. O objetivo é apresentar dados de forma sucinta, para que os gestores os recebam tratados, sempre com o objetivo de tomar decisões estratégicas.

Enquanto as soluções de Big Data servem para extrair dados de forma mais precisa, as ferramentas de BI analisam e condensam informações para tomada de decisões. Juntas, as duas tecnologias tornam a análise de informações ainda mais precisa, pois a capacidade de busca por padrões de mercado e obtenção de padrões será mais ampla. A empresa será capaz de buscar novos caminhos e tomar decisões estratégicas com maior precisão sempre que for necessário.

Quais são as funções do Big Data?

As tecnologias atuais nos permitem aumentar exponencialmente a quantidade de informações no mundo. Com isso, as empresas, governos e outras instituições precisam aprender a lidar com esta abundância de dados. O Big Data se propõe a ajudar nesta missão.

O Big Data pode ser empregado em várias rotinas de um negócio. A sua função fundamental é a de ser capaz de trabalhar com muitas variáveis ao mesmo tempo. Outras funções pertinentes são a leitura e renderização de imagens, em tempo mínimo e muita eficácia.

Uma das funções mais conhecidas é a análise preditiva, definida como uma análise de possibilidades futuras. A partir da identificação de padrões, permite aos gestores o mapeamento de possíveis futuros em seus campos de atuação. Só então é possível estabelecer um prognóstico mais sólido para cada ação.

O que é Big Data Analytics?

O termo se refere ao trabalho analítico de um grande volume de informação que é coletado, armazenado e interpretado no menor tempo de processamento possível.

Com ele é possível extrair, organizar, tratar e compreender os dados estruturados e não estruturados — explicados mais ao início do texto —, transformá-los em valor e facilitar a tomada de decisão.

Suas ferramentas também permitem apontar mais caminhos. Dessa forma, é possível criar promoções mais pertinentes ao seu público ou aumentar o estoque de algum produto que tenha maior relevância, por exemplo.

Quais os benefícios do Big Data para as empresas?

Uma cultura orientada a dados é capaz de transformar positivamente o futuro dos diversos tipos de negócios e profissionais. Como comentado, a partir da utilização do Big Data, é possível armazenar dados e, por meio de sua análise, oferecer insights sobre tendências de mercado, perfil dos consumidores e otimizar o processo de trabalho.

O uso de dados leva a decisões de negócios mais rápidas e eficientes ao processar e analisar diferentes fontes e memorizar os melhores caminhos com inteligência artificial. As empresas compreendem analiticamente as informações de forma imediata, tomando melhores decisões em tempo mais ágil.

As operações tornam-se mais eficientes, a margem de lucro aumenta, e os clientes ficam mais satisfeitos. É notada, ainda, uma economia significativa de tempo devido à automação e melhor aproveitamento das informações.

Tecnologias de Big Data, quando unidas às análises baseadas em nuvem, trazem vantagens de custo significativas e são capazes de identificar formas mais eficientes de fazer negócios. O gestor pode determinar causas de falhas, problemas e defeitos em tempo real.

Outra possibilidade para os gestores é a de utilizar a análise de dados a fim de identificar áreas de baixa produtividade. Dessa forma, é possível implementar melhorias para que o negócio consiga criar processos com um custo e índices de desperdício menores.

Um ambiente baseado numa cultura de análise de dados conseguirá prever cenários com maior eficiência e, assim, identificar quais são os fatores envolvidos em um projeto.

No campo da saúde, por exemplo, essa tecnologia colabora ao gerar informações clínicas que fortalecem a medicina de precisão. A análise de dados permite o cruzamento de variáveis clínicas, convertendo em diagnósticos muito mais precisos. Ela ainda auxilia a sociedade com a prevenção de epidemias.

Outros benefícios que merecem ser destacados são a otimização de ofertas e a criação de novos produtos. Tendo a capacidade de analisar e avaliar as necessidades e o índice de satisfação dos clientes, é possível oferecer o que eles procuram.

Além de todas essas vantagens do Big Data, cada setor da empresa também encontra seus benefícios próprios a partir das análises adequadas. Entre eles, podemos destacar o setor público, de marketing, financeiro, relacionamento e vendas.

Setor público

Com a Ciência de Dados, os gestores públicos modernos podem combater a corrupção e o desvio de receitas, fortalecer a implementação de cidades inteligentes e monitorar o nível de satisfação da população.

Setor de marketing

Os principais benefícios para o marketing são a possibilidade de analisar o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e suas preferências pessoais. Esse conhecimento mais aprofundado do público permite a criação de novos produtos mais relevantes ao público, assim como uma comunicação mais direcionada. Assim, estreita-se o relacionamento com o consumidor.

Setor financeiro

As vantagens para o setor financeiro são a prevenção de fraudes e a possibilidade de previsão de flutuações econômicas e mercadológicas, tornando assim o investimento mais seguro.

O setor financeiro armazena, diariamente, incontáveis dados de movimentação de clientes. A aquisição de uma boa ferramenta de análise de dados possibilita às empresas do setor financeiro reduzir as taxas de churn (taxa de cancelamento ou de abandono registrada na base de clientes), personalizar serviços e estreitar as relações com os clientes.

Setor de relacionamento e vendas

Tendo um conhecimento mais aprofundado do gosto dos clientes, é possível criar novos produtos que sejam mais relevantes para eles. Com isso, nota-se um aumento da taxa de fidelização e diminuição do cancelamento por parte dos clientes.

Como implementar o Big Data na empresa?

É importante buscar por tecnologia de dados que ajudem a tirar o melhor proveito da informação coletada. A utilização de ferramentas de Big Data tornam a coleta, processamento e visualização de dados mais simples, padronizadas e eficazes.

O armazenamento deve ser barato e abundante. Muitas empresas optam por não excluir os dados descartados, o que permite que eles sejam analisados no futuro, caso seja necessário.

Os processadores utilizados devem ser rápidos. É preciso que eles contem com processamento paralelo, virtualização, clusterização, grandes ambientes de grid, MPP, alta conectividade e altas taxas de transferência. Considere, ainda, utilizar computação em nuvem e outros arranjos de alocação flexíveis de recursos.

É recomendado utilizar plataformas open source distribuídas e acessíveis, como o Hadoop, a mais utilizada atualmente, além de gratuita, que permite o cruzamento de diversos dados de formatos distintos (chamados NOSQL), facilitando o uso da Big Data. É uma das ferramentas preferidas de quem trabalha com grandes volumes de dados e precisa de agilidade no processamento.

A vantagem das ferramentas está em centralizar a coleta e análise de um grande conjunto de dados. A partir disso, as técnicas de estatística e processamento permitem que os analistas consigam identificar padrões mais rapidamente e prever tendências com maior precisão.

Ao escolher a ferramenta com a qual vai trabalhar, é importante considerar como é a sua interface, de que maneira os usuários filtrarão os dados e o que é oferecido em termos de atualizações. Também é necessário conhecer as restrições de segurança, e a forma como os relatórios serão apresentados.

Qual a importância de contar com uma consultoria para Big Data?

De nada adianta coletar uma quantidade inesgotável de dados se não tiver um motivo para reuni-los. Além disso, é essencial contar com a presença de um especialista que saiba como organizá-los e interpretá-los corretamente a fim de gerar valor. Assim, para implementar essa complexa estratégia, é recomendável contar com o apoio de uma equipe especializada.

Ela deverá ser composta por analistas perspicazes, usuários de negócios e executivos que saibam reconhecer as principais questões a serem analisadas, interpretar os padrões corretamente, fazer suposições informadas e ser capazes de prever comportamentos.

Com este artigo, esperamos ter esclarecido a questão “Big Data: o que é?”. Vale ressaltar que, com os avanços tecnológicos, houve uma redução exponencial do custo de armazenamento e computação de dados. Tal fato tornou o armazenamento de dados acessível não só para grandes corporações, mas também para o pequeno e médio empresário.

Por meio do conhecimento mais difundido sobre Big Data o que é — agora mais barato e acessível —, todas as empresas podem tomar decisões mais precisas e informadas. É, portanto, essencial o investimento nesta tecnologia, pois as informações armazenadas geram insights capazes de favorecer o crescimento do negócio.

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Beluga
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