Big Data: o que é, como funciona e como aplicar?

O big data é a resposta para uma das principais perguntas feitas por empreendedores de todo o mundo:

E se houver uma forma de prever os comportamentos dos consumidores, capaz de influenciar as decisões de negócio para conquistar melhores resultados? É justamente o que o big data possibilita.

Porém, o que de fato é o big data? Além do conceito, é algo material e tátil? Um banco de dados específico e acessível? Toda empresa possui um big data?

Muito se discute sobre essa tecnologia e seu impacto no mundo dos negócios. Bom, isso é inegável:

Um levantamento da Statista prevê que, até 2022, a receita gerada pelo uso de big data vai alcançar US$ 274 bilhões. Bastante coisa, certo?

É por isso que entender o que é big data, como funciona, para que serve e sua importância é essencial para contribuir com seus resultados.

Para você não perder as possibilidades dessa tecnologia e sair na frente da concorrência na hora de obter análises mais precisas, separamos um pequeno guia sobre essa solução. Não deixe de conferir!

O que é Big Data?

Douglas Laney, vice-presidente e analista da Gartner – uma das principais empresas mundiais especializadas em pesquisa e consultoria em tecnologia da informação – afirma que “os dados são considerados o novo petróleo”.

Porém, para que esses dados sejam coletados, armazenados e devidamente analisados, justamente para fornecer informações holísticas da realidade de uma área, é que surge a ideia de big data.

Importante mencionar que a concepção desse tema orienta para que sejam tomadas decisões mais assertivas, as quais estejam consoantes com o planejamento estratégico.

Um exemplo clássico do beneficiamento dessa tecnologia pode ser verificado com a investigação, por exemplo, dos impactos provocados no índice Dow Jones na medida em que o humor dos usuários do Twitter oscila.

Isso porque o Dow Jones, considerado um dos principais índices de mercado norte-americano, busca analisar o comportamento social e econômico a fim de propor melhores condições de investimento, por exemplo.

E essa análise é feita graças aos competentes sistemas de big data, os quais são capazes de processar grandes quantidades de dados ao mesmo tempo.

Diante deste cenário, podemos compreender o big data como uma tecnologia que faz alusão a um grande volume de dados e que possui variedade e velocidades, demandando por formas rentáveis e inovadoras de processar determinadas informações.

A história do Big Data 

Por mais que os primeiros bancos de dados tenham sido registrados nas décadas de 60 e 70 em alguns países, como nos Estados Unidos, por exemplo, o conceito de big data é bem recente.

Afinal, as bases que permeiam essa definição foram estabelecidas há pouco tempo. Inclusive, essa linha do tempo pode ser verificada em um artigo publicado pelo World Economic Forum. 

Em 2001, no entanto, a Gartner criou a definição, que é muito aceita até hoje:

“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos”.

Na prática, o big data começou a ser mais palpável em meados de 2005, quando os profissionais e gestores envolvidos com projetos de tecnologia — mais especificamente com serviços online, como Facebook e YouTube — viram a quantidade e especificidade de dados gerados.

A criação do Hadoop, uma estrutura open source designada para processamento de grandes volumes de dados, naquele mesmo ano, também serviu de faísca.

Para que serve o Big Data?

O big data é o combustível capaz de reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão.

É tanto um recurso tecnológico, como um meio de conquistar significativa vantagem competitiva.

Não à toa, é uma das principais tecnologias listadas por empresas que buscam investir e aprimorar sua Inteligência de Negócios, de acordo com a Forbes.

Afinal, sua principal função é gerar valor para a empresa.

O big data proporciona a possibilidade das organizações organizarem, lerem e interpretarem dados qualificados sobre tudo que diz respeito ao seu processo ou ao seu produto/serviço.

E nesses dados, incluímos tanto os estruturados quanto os não-estruturados.

Isso faz toda a diferença, visto que são informações que apenas sistemas inteligentes podem processar.

Sendo assim, o big data serve para que a empresa aprimore suas estratégias de gestão.

A partir da leitura dos dados, ela pode entender de forma assertiva várias questões e pontos-críticos do seu negócio.

Desde uma falha, que pode ser mapeada até sua raiz, até uma tendência futura, que a empresa pode incorporar no seu produto.

Desse modo, seu impacto é geral: do back-office ao front-office, do RH ao chão de fábrica.

Não à toa, o big data é utilizado igualmente em todos os setores do mercado — lembra do exemplo sobre a empresa de pneus e a de smartphones?

Como funciona o Big Data?

Antes de começar a utilizar os dados, é preciso entender como essa grande estrutura de informações deve fluir dentro de uma empresa.

É preciso considerar que existe todo um ecossistema de fontes, sistemas e usuários a ser levado em conta.

Em geral, há algumas etapas a serem seguidas, como:

• definir uma estratégia de big data;
• identificar fontes de big data;
• acessar, gerenciar e armazenar os dados;
• analisar os dados;
• tomar decisões baseadas em dados.

São tarefas que podem ser condensadas em três principais responsabilidades: integrar dados, gerenciá-los e então analisá-los.

Integrar

Em um alto nível, uma estratégia de big data é um plano projetado para ajudar sua empresa a supervisionar e melhorar a maneira como se adquire, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização.

Uma estratégia de big data prepara o terreno para o sucesso dos negócios em meio a uma abundância de dados.

Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e de tecnologia existentes — e futuras.

Isso exige que o tratamento do big data seja como o de qualquer outro ativo comercial valioso, em vez de apenas um subproduto ou subsetor. Ao contrário, ela deve ser parte integral do planejamento estratégico da empresa.

E para isso, é preciso conhecer as fontes de dados da empresa. Só assim, é possível dar o primeiro passo prático na estratégia: sua integração.

Há alguns tipos a serem levados em conta, como:

• internet das Coisas (IoT) e outros dispositivos inteligentes que alimentam os sistemas de TI, como wearables, carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais;
• mídias sociais, como Facebook, YouTube, Instagram. Isso inclui grandes quantidades de big data na forma de imagens, vídeos, voz, texto e som — úteis para funções de marketing, vendas e suporte;
• sistemas de gestão, como ERPs, CRMs e outros tipos de plataformas de serviços especializados no gerenciamento de partes, setores ou realmente todo negócio;
• outras fontes podem ser data lakes, dados em nuvem, fornecedores e clientes.

Gerenciar

Os sistemas de computação modernos fornecem a velocidade, a potência e a flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades e tipos de informações.

Junto com o acesso confiável, as empresas também precisam de métodos para integrar os dados, garantindo a qualidade dos dados, fornecendo governança e armazenamento de dados e preparando os dados para análise.

São os sistemas de gestão, que podem fazer essa ponte entre setores, dispositivos e equipamentos, e centralizar os dados do negócio.

O armazenamento depende das condições e objetivos da empresa:

Hoje, as empresas costumam apostar mais nas soluções em nuvem, pela escalabilidade e economia de custos.

Analisar

Com tecnologias poderosas ao seu lado, as organizações podem tanto analisar todos os dados, como determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. 

De qualquer forma, a análise do big data é como as empresas obtêm valor e percepções dos dados que possuem.

A partir desse ponto, cabe à organização tomar decisões inteligentes.

Aqui, entra a importância de contar com o ecossistema adequado de soluções, tanto para promover a organização do big data, como para processar o volume de informações.

Afinal, dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis.

Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados — tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não no instinto.

Esse é outro ponto essencial: o big data permite que a empresa faça movimentações analíticas no mercado, o que permite uma gestão menos holística.

Os benefícios de ser orientado por dados são evidentes. As organizações têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis e são mais lucrativas.

Os Vs do Big Data

O conceito de big data envolve algumas características, conhecidas como “os 5 Vs”. Abaixo, confira mais detalhes sobre o assunto!

Volume

Como vimos até agora, big data significa um gigantesco volume de dados.

A grande quantidade de informações geradas a todo momento está intrinsecamente relacionada a ele.

Esse “V” também diz respeito à variedade de fontes utilizadas.

Velocidade

Esse item tem a ver com a grande velocidade em que os dados são produzidos hoje em dia.

Além das mídias sociais, temos milhões de operações sendo realizadas constantemente.

Compras por cartões de crédito, por exemplo, requerem aprovação, bem como vendas e aquisições de ações, análises de flutuações de câmbio de moedas internacionais etc.

Uma ferramenta CRM, por exemplo, é capaz de incorporar dados sobre os usuários. 

Cada processo desses gera dados importantes, que podem ser trabalhados instantaneamente pelas soluções de big data, sem que seja preciso armazená-los.

Variedade

O big data envolve uma grande variedade de informações.

Não estamos falando apenas de textos e dados convencionais, como os organizados em tabelas e bancos de dados. É mais amplo que isso, pois engloba:

• imagens, como fotos, ilustrações, prints de telas etc;
• dados de reconhecimentos faciais;
• áudios;
• vídeos;
• dados produzidos por dispositivos via IoT.

Aqui, vale um adendo: para muitos, o conceito original de big data envolvia apenas os três “Vs” acima.

No entanto, conforme a tecnologia avançou, outros fatores foram incorporados a sua conceituação. Assim, temos os dois “Vs” restantes.

Veracidade

A veracidade se refere à qualidade dos dados.

Como os dados vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas.

As empresas precisam conectar e relacionar hierarquias e múltiplas ligações de dados. 

Assim, com processos de validação e conferência de dados, ferramentas de big data podem entregar dados mais confiáveis e verídicos, por meio de relatórios, estatísticas e análises, com base em grandes volumes de informações.

Valor

As informações produzidas precisam ser relevantes para o negócio. Esse é um dos objetivos do big data: gerar conteúdos que agreguem valor.

É por meio deles que os gestores poderão melhorar as suas decisões.

Quais são os três tipos de dados em Big Data?

No meio de Inteligência de Negócios e Data Analytics, nem todos os dados são considerados os mesmos. 

Primeiramente, há a diferença de formato: dados estruturados e não-estruturados.

No entanto, há outro nível de diferença a ser avaliado. Dizem respeito especialmente à fonte da qual se originam:

• Social Data: a origem são as pessoas, evidenciam características de seu comportamento.
• Enterprise Data: a origem são as empresas, evidenciam seus processos, nível de produtividade, entre outros detalhes.
• Data of Things: a origem são as informações coletadas em dispositivos IoT, sensores inteligentes e outros equipamentos do tipo.

Quais são os tipos de armazenamento utilizados em Big Data?

Geralmente, o modo de armazenar os dados varia segundo o tipo de tecnologia empregada neste processo.

No entanto, a maior parte do armazenamento utilizado em Big Data costuma se enquadrar em um dos dois principais tipos: NAS e DAS.

Além disso, é importante ressaltar que, mesmo que ambos contem com vários benefícios, eles também possuem pontos de desvantagem.

Abaixo, você será capaz de entender melhor como funciona cada um desses tipos de armazenamento de dados.

NAS: NAS é a sigla de Network Attached Storage (Armazenamento Ligado à Rede, em inglês). 

Neste cenário, podemos compreender que vários computadores são capazes de acessar dados de forma remota e simultaneamente.

Isso porque, o hardware em que o acesso é feito não é o mesmo daquele em que a informação está contida.

Um dos objetivos desse tipo de armazenamento é fazer com que as informações fiquem centralizadas. Essa ação faz com que a administração interna seja facilitada.

Além disso, o NAS faz com que o armazenamento seja mais escalonável, dinâmico e flexível. Porém, tanto a segurança dos dados quanto às exigências ligadas ao software são aumentadas. 

DAS: Direct Attached Storage (do inglês, Armazenamento Ligado Diretamente) é um outro tipo de armazenamento de dados.

Nele, por sua vez, estão incluídos aqueles armazenamentos que possuem uma conexão física direta entre o computador que faz a leitura dos dados e o hardware que armazena esses dados.

Alguns exemplos de DAS em destaque são:

• SSDs;
• pendrives;
• Discos rígidos (HDs).

Uma das vantagens da utilização desse tipo de armazenamento diz respeito à promoção da segurança da informação.

Inclusive, isso se dá graças ao armazenamento direto e sólido, o qual também evita que, em casos de redes defeituosas, a segurança não fique comprometida.

Por outro lado, a tecnologia empregada nesse processo possui uma flexibilidade baixa, além de ser pouco eficiente. 

Inclusive, isso se dá, principalmente, quando a referência faz alusão à distribuição dessa informação em uma larga escala.

Qual é a importância do Big Data?

Para mostrar a importância de uma solução de big data, separamos alguns de seus principais usos nas empresas.

Seu impacto é amplo, vai do atendimento ao pós-venda e pode servir para uma revolução de processos dentro da empresa.

Possibilidade de fazer uma escuta social

A tecnologia big data tem a capacidade de cruzar informações de diferentes fontes, como bancos de dados, cadastros de consumidores, históricos de mensagens e de interações com os clientes.

O sistema pode monitorar, por exemplo, conversas em mídias sociais e os percursos realizados por internautas nos e-commerces.

Graças a isso, é possível executar uma espécie de “escuta social” sobre como a marca é vista e compreendida em diferentes mídias e redes de usuários.

Com base nas informações geradas, é feita uma avaliação sobre reputação positiva ou se é preciso trabalhar melhor a percepção do público.

Vale destacar que os dados costumam ser qualificados e facilmente compreensíveis, o que ajuda no entendimento.

Isso inclui gráficos, estatísticas e outros recursos visuais.

Maior facilidade para segmentação de público e mercado

Com base nos resultados do monitoramento do público e das avaliações geradas, você compreende melhor o comportamento de clientes e leads.

As técnicas de big data ajudam a descobrir exigências, desejos e outras demandas dos compradores.

As oportunidades também envolvem a identificação de novos segmentos de negócios, o que permite atender a nichos de mercado que não são cobertos pela concorrência.

Realizar análises comparativas para precificação inteligente

Dificuldades de comunicação entre os departamentos de vendas e de compras podem gerar problemas de precificação de produtos.

Por exemplo, caso uma matéria-prima fique mais cara, o preço da mercadoria final normalmente deve ser reajustado para que a empresa continue adquirindo insumos para a fabricação sem prejudicar lucros futuros.

Ele também pode precificar de forma adequada produtos e serviços ao considerar os valores praticados pela concorrência, potenciais demandas, cenários micro/macroeconômicos, entre outros fatores.

Efetuar análises de marketing

Além dos dados gerados em redes sociais, uma solução de big data pode avaliar históricos de vendas e de campanhas publicitárias, períodos de sazonalidade, cadastros de clientes e outras fontes de dados para estratégias de marketing.

As informações extraídas podem ser usadas, por exemplo, para conhecer comportamentos dos consumidores em tempo real.

Também contribuem para detectar indicadores, como taxa de cancelamento e conversão.

Com essas métricas em mãos, pode-se avaliar o que deu certo no passado para buscar inovações, repetir as ações que tiveram êxito e definir estratégias de marketing mais eficazes.

Mensurar a satisfação do cliente

Uma das grandes vantagens do big data analytics é unir diferentes mídias e meios para entregar análises mais precisas.

Por mais que um cliente possa responder positivamente a uma pesquisa de satisfação, talvez ele não esteja realmente satisfeito.

Isso pode ser percebido em comentários negativos sobre a empresa na web, abandono dos acessos ao site etc.

Uma ferramenta que considera o que o cliente diz e como se comporta em relação ao negócio, pode gerar um panorama mais claro sobre o que fazer para potencializar a relação com o público.

Como as organizações utilizam o Big Data?

Em geral, a aplicação do big data é realizada por vários motivos. A modernização do negócio pode trazer inúmeros benefícios.

No entanto, no que isso se traduz no dia a dia das empresas? Afinal, um plano de redução de custos é muito diferente em uma fábrica e em um varejo.

Abaixo, demonstramos alguns exemplos de sua aplicação e quais os possíveis retornos.

Manufatura

Na indústria, uma solução de big data contribui para aumentar a qualidade e a produção, enquanto minimiza o desperdício.

Além disso, esse tipo de solução é uma das bases para o surgimento da indústria 4.0, em que a automação industrial é total.

Os programas e recursos também são integrados, há maior descentralização de processos e a planta fabril conta com alta modularidade de sistemas.

Nesse caso, cada módulo consegue atuar na produção de acordo com as demandas existentes.

Cerca de 72% das organizações industriais acreditam que a análise de dados irá otimizar a relação com consumidores e a inteligência na gestão de clientes, ao longo do ciclo de vida do produto.

Tudo isso segundo uma pesquisa da PwC feita com aproximadamente duas mil empresas, em 26 países.

Varejo

Uma solução de big data analytics é muito útil para a construção de relacionamento com os clientes, por meio dos dados.

Ela pode processar informações vindas de pesquisas de mercado, relatórios pós-interações com clientes, programas de fidelidade etc.

Com base nessas informações, é possível descobrir as maiores necessidades dos consumidores e o que pode ser realizado para melhorar o atendimento.

Para o varejista, isso pode ser mais simples do que parece, pois ele costuma atender um grande volume de clientes diariamente.

Há, portanto, bastante material para se detectar padrões e pontos que contribuem para estreitar laços com múltiplos perfis distintos.

Os dados gerados por uma ferramenta de big data podem ajudar a melhorar:

• níveis de satisfação dos clientes;
• programas de fidelidade, tornando-os mais condizentes com as expectativas dos consumidores;
• estratégias de ofertas, promoções e descontos;
• escolha de prêmios para clientes fiéis;
• localização de menus e botões nos comércios eletrônicos, mapeando o percurso dos usuários nas lojas virtuais.

Saúde

Soluções de monitoramento, aliadas à tecnologias que executam análises eficientes podem ser empregadas na saúde.

Um exemplo ocorreu com o hospital Mt. Sinai Medical Center, de Nova York.

Ele conseguiu reduzir o período de espera dos pacientes do pronto-socorro em mais de 50%, graças a esse tipo de solução.

A ferramenta utilizada faz o processamento de até 80 solicitações de leitos, além de acompanhar a utilização de 1.200 deles.

Isso é feito por meio de equipamentos de reconhecimento de local em tempo real, como infravermelho, etiquetas de identificação por radiofrequência e visão computacional.

Quinze fatores referentes às necessidades de pacientes são analisados, como ser posto perto de uma área de enfermagem, para auxiliar no preenchimento das vagas de forma adequada.

Serviços financeiros

Já vimos que é possível otimizar avaliações de crédito e processos de prevenção a fraudes.

Um sistema big data é capaz de analisar um grande volume de dados em busca de padrões que denotem possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos.

Construção

O setor de construção também pode se beneficiar do big data.

Um exemplo está na construção das cidades inteligentes, que integra também IoT. Nelas, essas tecnologias podem ser usadas para:

• aprimorar a infraestrutura e os serviços usados pelos habitantes;
• integração de metrô, ônibus, trem e outros transportes;
• automatizar e monitorar redes de distribuição de energia em tempo real, podendo detectar ocorrências no fornecimento;
• fornecer acesso a centenas de serviços de diversos órgãos governamentais em apenas um ambiente virtual (site);
• provisionar a demanda no sistema e prevenir eventuais interrupções no abastecimento etc.

O que é Big Data Analytics?

Enquanto, o big data diz respeito às informações agregadas, o analytics trata do processo de extrair, organizar, processar e analisá-los de forma adequada

Basicamente, a parte prática que segue a teórica.

Logo, podemos perceber que esse conceito é o próximo passo dentro do estudo do grande volume de dados.

Mas, afinal, como se comporta um sistema com esse tipo de recurso?

A coleta de dados segue algumas etapas que, normalmente, são divididas em quatro partes. 

A seguir, confira mais detalhes sobre esse assunto!

Coleta

A primeira etapa envolve a coleta propriamente dita.

É quando a ferramenta busca dados e é alimentada com eles. É feito um trabalho analítico e inteligente de um volume de dados, estejam eles estruturados ou não.

Além disso, há a combinação de conteúdos internos e externos, tudo isso em um curto período. As fontes internas usadas podem envolver:

• relatórios e históricos do empreendimento;
• indicadores de desempenho dos setores da empresa;
• documentos gerenciais, contábeis e financeiros;
• pesquisas de satisfação;
• estatísticas de processos, atividades e colaboradores;
• e-mails corporativos;
• sistemas empresariais, como de business intelligence;
• cadastros de clientes;
• programas de benefícios e cartões.

As fontes externas à empresa podem englobar:

• conteúdos de redes sociais;
• conteúdos em data warehouses;
• informativos e periódicos do setor que apontem tendências e informações relevantes;
• bancos de dados compartilhados por terceiros, como fornecedores e distribuidores;
• serviços de proteção ao crédito, entre outros tipos de parceiros.

Armazenamento

O armazenamento consiste na distribuição dos dados em servidores, dispositivos e sistemas distintos, tanto físicos quanto na nuvem (cloud computing).

Isso assegura os backups para as informações armazenadas, especialmente as geradas após processamentos de dados refinados.

Lembrando que o big data pode analisar dados em tempo real.

Organização

Essa etapa engloba o arranjo e a classificação dos dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

Isso para que possam ser mais facilmente acessados e analisados pelos gestores.

Análise

É a fase em que se avaliam os dados.

A avaliação pode ser em tempo real ou em cima dos dados armazenados nas etapas acima.

Ela envolve o processamento dos conteúdos reunidos, para a extração de informações úteis, relevantes e estratégicas.

Os principais tipos de análises são:

• Descritiva: procura fazer uma “fotografia do presente”. Ela trabalha com histórico de dados e é útil em análises de crédito, por exemplo, pois cruza diferentes informações para gerar um panorama mais claro sobre as possibilidades e potencialidades dos clientes;
• Diagnóstica: é centrada nas causas e consequências de um determinado assunto ao longo do tempo. Por exemplo, para solucionar um alto volume de quebras nas entregas, é preciso diagnosticar suas prováveis causas;
• Preditiva: avalia possibilidades futuras graças à identificação de padrões anteriores. Ela permite identificar demandas, tendências e novas oportunidades;
• Prescritiva: tenta traçar previamente as possíveis consequências de determinadas ações. É parecida com a preditiva, porém serve para se escolher qual opção é melhor em uma situação.

Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

O Big Data trata do volume de dados, sua organização e coleta. O Business Intelligence, por outro lado, cuida do processamento desses dados.

Trata-se da estratégia utilizada, dos softwares que vão processar os dados e das informações que serão geradas.

Uma forma lúdica de entender essa diferença é visualizá-la como um bolo. Dessa forma, enquanto o big data é o recheio de um bolo, a Inteligência de Negócios é o bolo todo, com recheio, camadas, cobertura e até enfeites.

Big Data e Internet das Coisas: a relação entre os conceitos

Mesmo que sejam aplicações técnicas distintas, complementam-se.

Isso porque, a Internet das Coisas (IoT) é responsável por descrever a rede de dispositivos que não estão centralizados.

Essas redes, por sua vez, fazem a coleta de dados e as direcionam para um determinado ponto na rede (internet).

Vale ressaltar que as informações coletadas durante esse processo possibilitam a criação de análises mais aprofundadas, as quais podem ser utilizadas posteriormente.

Além disso, uma não surgiu para reduzir a outra. Por isso, inclusive, existe essa ideia de complementaridade entre ambas tecnologias.

Importante também mencionar que a apresentação de dados em tempo real, de forma inteligível, faz com que estratégias mais adequadas à realidade da empresa sejam desenvolvidas.

Assim, elas podem ser aplicadas para que a empresa cresça de forma coerente e, inclusive, facilitar a experiência com o consumidor.

Benefícios do Big Data para os negócios

Agora, qual o tipo de retorno do big data para a sua empresa? Ou seja, em quais pontos vale a pena se atentar na hora de investir em processamento de dados.

Mostramos alguns dos principais benefícios do big data. Confira!

• Melhora no relacionamento com o cliente: Ao analisar os dados de relação do cliente com a marca, como seu histórico de compras ou de conversas, é possível traçar melhores estratégias para aproximá-lo.

Conhecer o seu perfil é ideal para que você possa criar campanhas personalizadas e segmentadas, que o estimulem a aumentar seu ticket médio ou mesmo a se fidelizar à marca.

• Maior vantagem competitiva: Com o big data, sua empresa se torna consciente de vários aspectos do seu negócio — mas também do mercado.

As tendências, o que funciona e o que não funciona — ou o que falta para funcionar.

São detalhes que podem fazer toda diferença em alguns setores, como logística, marketing e atendimento. Sendo assim, configuram em uma ótima vantagem competitiva.

• Tomada de decisões assertivas:  Ao ter insights valiosos em mãos, é possível aprimorar todo processo de tomada de decisões.

Não apenas se torna mais rápido, como mais assertivo e eficiente, pois são baseadas em dados reais do negócio.

• Identificação de padrões: Por fim, ao analisar o grande volume de dados, é possível traçar padrões de consumo que, a olhos nus, seriam impossíveis de ver.

Essa profundidade de visão pode fazer toda diferença na hora de reavaliar estratégias, bem como segmentar clientes ou leads, criando campanhas que atinjam realmente sua dor e se tornem mais efetivas por isso.

O que faz um profissional de Big Data?

Agora que você já compreendeu tudo sobre esse universo, chegou o momento de conhecer mais sobre o que faz um profissional de Big Data.

O analista de Big Data, como também é conhecido, é aquele profissional capaz de gerenciar uma quantidade grande de dados. 

Para isso, ele precisará considerar vários aspectos, como velocidade, privacidade e segurança.

Para atuar na área, geralmente, é solicitado o diploma de conclusão de curso superior em alguma área correlata à big data. 

A maioria dos profissionais que hoje atuam no mercado são egressos de alguns dos cursos da área de tecnologia, os quais estão listados abaixo:

• ciência da computação;
• engenharia de computação;
• engenharia de software;
• análise e desenvolvimento de sistema;
• sistemas de informação.

No entanto, em alguns locais, não é exigido diploma de nível superior. 

Porém, normalmente, uma prova de conhecimento técnico é aplicada, justamente para verificar o quão profundo é o conhecimento do candidato sobre a área e se ele possui as habilidades inerentes ao cargo.

Além disso, o curso tem o objetivo de formar profissionais que estejam aptos a empregar inteligência analítica ao processar e, assim, contribuir para tomadas de decisões mais assertivas.

Desafios do Big Data e como é possível superá-los

Atualmente, o mercado de trabalho para um profissional especializado em big data é bastante competitivo, principalmente depois do boom da tecnologia.

No entanto, existem certos diferenciais que fazem com que o profissional se destaque no mercado de trabalho e, assim, encontre espaço em diferentes ambientes corporativos.

Porém, outros desafios ainda se fazem presentes, o que contribui para que o trabalho do analista de big data fique comprometido e dificultado. 

A seguir, veja alguns exemplos de desafios encontrados durante o dia a dia de um profissional que atua com big data.

• Utilização de dados de forma equivocada: é bastante frequente ter esse desafio instalado, principalmente quando a comunicação na empresa também é defeituosa. Por mais que o profissional precisa ter facilidade com números e um pensamento lógico, quando as metas e objetivos não são esclarecidos de forma devida, o projeto todo pode ficar comprometido;
• Conhecimento escasso na área de inteligência de dados: importante comentar que, por mais robótico que seja seu processo, ou seja, por mais automático que ele seja, é fundamental criar relações duradouras e confiáveis entre a inteligência artificial e a humana;
• Comunicação interpessoal de qualidade: acredite, conhecimento técnico não é o suficiente para que um ótimo cargo no mercado de trabalho seja conquistado. Logo, ter uma comunicação interpessoal eficiente é o primeiro passo para conseguir uma oportunidade nessa área. Isso porque, as análises de big data são realizadas em equipe. 

Sobre este último tópico, vale mencionar que, se os profissionais que trabalham contigo encontrarem alguma dificuldade para se comunicar com outros colegas, alguns cursos de desenvolvimento pessoal podem ser indicados.

Durante esses encontros, por sinal, alguns temas são bastante difundidos, tais como:

• dicas de liderança;
• marketing pessoal;
• dinâmicas em grupo.

Big Data: Quais são as tendências para os próximos anos?

No campo dos dados, uma das grandes tendências é a evolução e a emancipação da Internet das Coisas, bem como do Edge Computing.

O IoT se trata de toda uma rede de dispositivos inteligentes que podem ser conectados à internet, emitindo dados relevantes para as empresas.

É o caso dos wearables, dos sensores inteligentes em fábricas e mesmo dos assistentes residenciais, como a Alexa.

Já o Edge Computing acompanha o IoT, sendo uma tecnologia possibilitadora da internet das coisas e que potencializa a aplicação do big data.

Sendo assim, com o Edge Computing, dispositivos não apenas geram dados valiosos para as empresas, mas também processam eles automaticamente (ou em clouds próximas).

Ou seja, em vez de enviar os dados para um data center, consumindo banda e/ou 4G/5G, esse processo seria encurtado.

Assim, a exigência sobre os data centers diminuiria, e a qualidade e rapidez do processamento só aumentaria!

As principais ferramentas de Big Data

Hoje em dia, existem diversas ferramentas disponíveis para aplicação de big data. Basta, porém, escolher aquela que melhor atende às necessidades da sua empresa.

Abaixo, elencamos as 10 melhores ferramentas de big data que podem ser aplicadas nos mais diversos tipos de negócio. Veja!

1. Pentaho: permite que informações de fontes diversas sejam integradas;
2. Import.io: possibilita a extração de dados open source;
3. Tableau: importante ferramenta que permite a visualização de dados, criação de tabelas, mapas e diversos gráficos;
4. Apache Hadoop: faz com que arquivos possam ser diminuídos ou aumentados;
5. Oracle Data Mining: responsável por realizar a separação (peneiração) dos dados considerados mais relevantes;
6. Statwing: possibilita analisar as estatísticas;
7. Chartio: faz com que relatórios sejam criados a partir dos dados que foram coletados;
8. Watson Analytics: importante ferramenta que permite que insights dos dados sejam encontrados de forma adequada;
9. Stratws One: promove uma melhor gestão de performance;
10. MindMiners: possibilita a realização de buscas automatizadas.

Como aplicar o Big Data na sua empresa?

Qualquer empresa pode aplicar o big data em seu dia a dia. Afinal, a grande maioria dos negócios já gera dados e possui oportunidades incríveis de gerar ainda mais.

Mas o principal é saber como organizar e gerenciar os dados! 

Para ter mais eficiência, é importante apostar em sistemas robustos, que integrem todas as áreas do negócios e facilitem os processos, resultando em dados qualificados de toda operação.

BI da TOTVS

Agora, e como processar tudo isso?

É aqui que entra a importância da Inteligência de Negócios e uma plataforma dedicada, como o BI da TOTVS, pode ser a solução perfeita.

A tecnologia poderosa para análise de dados permite que você transforme informações em insights que vão trazer resultados.

O TOTVS Fast Analytics é integrável com vários ERPs do mercado, inclusive com toda suíte TOTVS de soluções, bem como opera 100% na nuvem para maior flexibilidade do negócio.

Que tal conhecer mais sobre as possibilidades e benefícios do BI da TOTVS e como implementar no big data do seu negócio?

Conclusão

Como vimos, um sistema big data envolve desde as mais simples aplicações até os mais avançados e modernos sistemas.

Por isso, é essencial investir em uma ferramenta de big data analytics.

Dessa forma, você vai poder aproveitar os diferenciais poderosos dessa ferramenta e, consequentemente, obter vantagens competitivas, saindo na frente da concorrência.

Quer ficar por dentro de mais conteúdos como esse?

Continue acompanhando nosso blog e assine a newsletter para receber avisos de nossos próximos artigos em seu e-mail!

O que é big data?

O Big Data é um conjunto de dados gerados pelo rastreio de informações do usuário no ambiente digital. A partir dele, é possível conseguir insights importantes para o melhor desempenho do negócio e na tomada de decisões.

Para que serve o big data?

O big data é uma das tecnologias mais bem estruturadas que empresas buscam investir para engajar sua Inteligência de Negócios. Trata-se de um verdadeiro combustível para reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão.

Como o big data pode ajudar empresas?

Qualquer empresa de qualquer segmento é capaz de usar o big data em seu dia a dia, desde que sua operação esteja no ambiente online. A grande parte dos negócios tem dados sendo gerados, mas não sabem como utilizar para gerar oportunidades. Para isso, é importante utilizar sistemas que integrem todos os dados da empresa para uma análise mais assertiva.