Big Data: O Que é, Ferramentas e Como Aplicar na Sua Empresa
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Entender tudo sobre Big Data, o que é e como funciona, pode contribuir decisivamente com seus resultados.
Esse é um conceito relacionado a dados e informações, um produto de altíssimo valor já em sua forma bruta, mas que vira um incrível diamante se lapidado.
Nunca se falou tanto sobre a importância dos dados para tornar decisões, estratégias de marketing, produtos e as próprias empresas mais inteligentes.
E isso faz todo sentido quando olhamos para o Big Data e buscamos entender ao certo o que é e para que serve.
Consegue imaginar a quantidade de dados produzidos e armazenados em todo o mundo neste instante?
Se considerarmos apenas o volume de posts nas redes sociais, já é muito.
Mas essas plataformas representam uma pontinha do iceberg, apenas.
Agora, imagine se levarmos em conta cadastros, cliques, compras, e-mails, fotos, mensagens instantâneas, vídeos e outros dados, incluindo aqueles oriundos da internet das coisas?
O crescimento é exponencial e beira o absurdo.
Considerando que, a cada segundo, são geradas mais e mais informações, não faria sentido desperdiçá-las.
Por isso mesmo, cada vez mais profissionais e empresas passam a aproveitar as oportunidades abertas pela análise e interpretação de dados.
Saber como extrair os melhores insights de tendências, com o Big Data, é dar um passo à frente da concorrência.
Quer se destacar em seu segmento de atuação, mas tem dúvidas sobre o que é Big Data e para que serve?
Ou, ainda, como pode ser usado para gerar resultados positivos para o seu negócio?
Em tradução livre do inglês, Big Data quer dizer grande volume de dados.
O conceito se refere a um conjunto de dados extremamente amplos, multivariados e quase sempre criados em tempo real: os megadados.
Parece nome de heróis de clássicos infantis, como Megazords, e a semelhança não pára por aí.
Eles têm tudo para se tornar os principais aliados da sua empresa e você vai entender porquê ao longo deste artigo.
Pois bem, voltando à definição sobre o que é Big Data, o termo também pode ser utilizado para designar a aplicação do conceito.
Isto é, para dar nome à análise e interpretação de grandes volumes de dados para a geração de resultados importantes.
No entanto, para que a mágica de transformar dados em informações aconteça em tempo hábil, se faz necessário o uso de ferramentas especiais.
Diferentes daquelas utilizadas no armazenamento de dados comuns, as soluções de Big Data têm duas particularidades: elasticidade e flexibilidade.
São características que as tornam suficientes para suportar vários tipos de mídias e grandes volumes que crescem muito em pouco tempo.
Como você pode perceber, Big Data envolve uma tarefa de inteligência analítica que, até mesmo em volumes menores, seria quase impossível de se realizar.
Mas, hoje, pode ser feita por profissionais especializados, como cientista de dados, engenheiro de dados e gestor de Big Data.
A tecnologia Big Data serve para gerar valor para os negócios a partir da análise e interpretação de dados em uma velocidade nunca antes vista.
O que inclui dados-não estruturados, ou seja, que não têm nenhuma relação e estrutura definida.
Algo que, até então, só podia ser analisado por humanos, como, por exemplo, comportamento, fotos e posts no Instagram.
Ainda tem dúvidas sobre os principais benefícios do Big Data para os negócios?
Veja, agora, um resumo com os principais deles:
O Big Data facilita o acompanhamento das novas demandas do mercado e, com isso, os próximos passos da concorrência
Fornece melhorias em cibersegurança, pois ajuda a identificar possíveis ameaças e atividades suspeitas na rede corporativa
Gera insights valiosos sobre tendências e necessidades dos clientes
Melhora a criação de estratégias de marketing, que ficam melhores e mais lucrativas
Permite a identificação de padrões para que as organizações possam entender melhor quais são os perfis de seus públicos
Reduz falhas de comunicação entre empresas e clientes, criando ofertas mais personalizadas e segmentadas
Também traz ganhos para o relacionamento com o cliente, que se sente "mais ouvido"
Torna a tomada de decisões mais assertiva.
Embora o conceito de Big Data seja relativamente novo, coletar e armazenar informações para análises oportunas é uma atividade mais antiga do que muitos imaginam.
Quer ver só alguns fatos que comprovam isso?
Confira uma linha do tempo resumida com os principais eventos relacionados ao uso inteligente de dados na história da humanidade:
18 mil A.C. – surgem as primeiras evidências de armazenamento de dados pré-históricos
2.400 A.C. – se tem notícia das primeiras bibliotecas do mundo em tentativas de armazenamento de dados em massa
200 A.C. – é registrado mais antigo computador mecânico do mundo, Mecanismo Antikythera, produzido por cientistas gregos
1663 – John Graunt usa pela primeira vez estatísticas para estudar a epidemia da peste bubônica na Europa
1865 – Richard Millar Devens cria o termo "business intelligence" para descrever como o banqueiro Henry Furnese conquistou vantagem competitiva ao coletar e analisar informações relevantes para suas atividades comerciais
1881 – Herman Hollerith cria a primeira Máquina de Tabular e passa a ser visto como o pai da computação automatizada
1928 – Fritz Pfleumer inventa uma fita magnética para guardar informações
1943 – durante a Segunda Guerra Mundial, os britânicos criam um sistema para decifrar códigos nazistas
1952 – para obter informações inteligentes durante a Guerra Fria, é fundado o primeiro órgão público para processamento de dados, a Agência Nacional de Segurança (NSA) nos Estados Unidos
1965 – é criado um dos primeiros centros de dados, também pelo governo americano
1989 – Tim Berners-Lee dá início à World Wide Web para facilitar a troca de informações
1997 – o termo Big Data é usado pela primeira vez, em artigo da NASA
2005 – o nome começa a ser usado oficialmente por Roger Magoulas, em um vídeo sobre o tema.
Em resumo, o que podemos ver é que, com o aumento exponencial no volume de dados produzidos em todo o mundo, cresceu também o esforço para lidar com essas informações.
E foi esse movimento que culminou na criação do Big Data como conhecemos hoje e suas ferramentas.
Mesmo sendo um tanto quanto convencional, existe outra definição de Big Data que não deve ser ignorada.
Me refiro aos 3 Vs identificados pelo analista Doug Laney no começo dos anos 2000, à qual, mais tarde, foram acrescidos de outros 2 Vs:
É sobre a grande quantidade de dados gerados.
Diz respeito à variação de fontes de dados e o aumento da complexidade das análises.
Como consequência do grande volume de dados e da variedade de informações a serem analisadas, é preciso velocidade no processamento. Por isso, esta é a terceira característica do Big Data.
E como tudo evolui com o tempo, logo se transformaram nos 5 Vs do Big Data com o acréscimo de:
Se refere à confiabilidade e qualidade dos dados e de suas fontes.
Está relacionado ao valor gerado a partir desses dados. Isto é, a informação útil e os benefícios que vão trazer para a empresa.
Depois de entender o que é Big Data e para que serve, é hora de conhecer o trabalho que torna o cruzamento de dados possível. Estou falando do Big Data Analytics.
É por meio dele que podemos extrair, organizar, tratar e compreender o grande volume de dados que temos em mãos – sejam estruturados ou não.
Em outras palavras, é o Big Data Analytics que torna o que seriam apenas dados em informações úteis para a empresa.
Big Data e Business Intelligence: qual a diferença?
Já confundiu Big Data e Business Intelligence ou ficou em dúvida sobre como se diferenciam?
Fique tranquilo, porque isso é relativamente comum já que os dois conceitos se relacionam.
Enquanto o Big Data é sobre a geração, captura e processamento de um grande volume de dados o Business Intelligence é sobre sistemas e softwares que ajudam a gerar informações a partir desses dados.
Se o Big Data é a farinha, queijo e tomate, o Business Intelligence é a pizza pronta.
Enquanto o primeiro representa as informações, o segundo mostra como pode se tornar valiosa para uma decisão em especial.
Agora que já tem em mente toda a parte teórica em relação ao uso do Big Data, chegou o momento de aprender a botar a mão na massa. Ou, melhor, nos dados!
Como aplicar o Big Data na prática?
Como mencionei lá em cima, é com o Big Data Analytics que se torna possível cruzar os dados e interpretá-los.
Existem, basicamente, três tipos de dados que podem ser trabalhados:
Data of things ou personal data – têm como base a Internet das Coisas
Enterprise data – são produzidos por empresas e facilitam a identificação de gargalos e a mensuração da produtividade
Social data – têm origem em pessoas e mostram quais são seus comportamentos
Todos eles podem ser usados em diferentes setores de uma empresa.
Quando aplicado ao marketing, uma empresa pode usar o Big Data para identificar o comportamento do consumidor e criar ações a partir dessas informações.
A partir da análise do Big Data, é possível levantar dados de produção, como rendimentos de primeira passagem e defeitos por unidade e integrá-las a outros.
Assim, fica mais fácil identificar e eliminar gargalos que possam prejudicar a produção.
Como o setor financeiro é que indica a saúde do negócio, ao visualizar e interpretar seus números, dá para entender melhor a lucratividade da empresa.
Ao colocar certezas no lugar de presunções, o Big Data pode maximizar a taxa de sucesso nas contratações e até prever a performance do colaborador.
Agora que já entendeu o conceito e como funciona, deve estar se perguntando sobre qual ferramenta escolher. Acertei?
Veja bem, existem centenas de soluções disponíveis hoje no mercado.
Mas para não frustrar suas expectativas, preparei uma lista com o top 10 principais ferramentas de Big Data para os negócios.
Apache Hadoop – para aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo
Chartio – para fazer a combinação de dados coletados e criar relatórios
Import.io – para extrair dados open source
MindMiners – para fazer pesquisas automatizadas
Oracle Data Mining – para peneirar os dados mais relevantes
Pentaho – para integrar informações de diferentes fontes
Statwing – para análise estatística
STRATWs ONE – para fazer a gestão de performance corporativa
Tableau – para visualizar dados, criar gráficos, mapas e tabelas diversas
Watson Analytics – para encontrar insights sobre os dados.
Para escolher a melhor ferramenta para o seu negócio, procure se atentar à sua interface, além de conhecer as funcionalidades, as atualizações e as restrições de segurança.
Assim, fica mais fácil escolher aquela que melhor atenda às suas necessidades corporativas.
Se preferir, salve este artigo nos seus favoritos e vá testando cada uma delas para ver com quais melhor se adapta.
Exemplos de empresas que usam o Big Data
É de um pouco de inspiração que você precisa agora para deixar o Big Data trabalhar por você?
Pois bem, antes de concluir este artigo, só queria compartilhar exemplos de empresas que usam esse recurso para alavancar seus lucros.
Sem dúvidas, você já conhece todas elas.
Além de funcionarem como redes sociais e gerarem dados não-estruturados, tanto o Facebook quanto o Instagram têm ferramentas de propaganda baseadas em Big Data.
As plataformas correlacionam informações sobre comportamento e preferências dos usuários para oferecer vantagens aos anunciantes.
Outras empresas gigantes da tecnologia que também usam o Big Data são Netflix e Spotify.
De um modo bastante semelhante, aproveitam os dados sobre o comportamento e preferências dos usuários para oferecer conteúdos individualizados.
Ou seja, de acordo com o que eles têm mais afinidade.
Consegue perceber as poderosas oportunidades abertas pelo uso do Big Data?
Então, aqui vai um conselho de amigo: não deixe que sua empresa se intimide pelo aumento abrupto na quantidade de dados gerados em todo o mundo.
É hora de usar o poder da inteligência de dados para aumentar as vendas e também a satisfação do consumidor.
O que te impede de aproveitar essa tendência da tecnologia em favor dos seus objetivos estratégicos atuais?
Agora que entendeu o que é Big Data e para que serve, tem a faca e o queijo na mão para potencializar resultados de negócio.
Compartilhe o link deste artigo com a sua equipe e embarquem juntos nessa incrível jornada pela inteligência analítica.