O que é Big Data e para que serve na evolução de negócios

A transformação digital tem ganhado cada vez mais consistência e, com a multiplicação de dados, empresas públicas e privadas podem armazenar, processar e extrair valor de todos os tipos e tamanhos de dados. Tudo isso volta cada vez mais olhares para o que é Big Data e para que serve na evolução de negócios. 

Em relatório recente, o Gartner estima que, até o final de 2024, 75% das organizações devem passar do teste piloto para a inteligência artificial operacional (AI). Esse movimento irá gerar um aumento de 5 vezes nas infraestruturas de dados e análises de streaming.

Como os dados têm alto valor, a pesquisa também prevê que, até 2022, 35% das grandes organizações serão vendedores ou compradores de dados em mercados online formais.

Neste contexto, o Big Data é o grande facilitador do uso inteligente dessas informações. Afinal, muito mais do que armazenar, o desafio consiste em aprender a gerenciá-las, explorando-as em uma estratégia de gestão e mercadológica eficaz. 

Na prática, o Big Data permite que as empresas consigam administrar o grande volume de dados, operando de forma integrada e segura. Seja para prevenir fraudes, seja para otimizar processos ou fazer análises preditivas, o Big Data é uma ferramenta indispensável para empresas que desejam manter a competitividade.

Neste artigo, você conhecerá o conceito em detalhes e entenderá o que é Big Data e para que serve na estratégia de gestão de negócios.

O que é Big Data e para que serve: conceito 

O que é Big Data? O Big Data consiste na análise e na interpretação de grandes volumes de dados com ampla variedade. Para viabilizar esse tipo de processamento, são usadas soluções específicas. Assim, os profissionais de TI conseguem trabalhar com os dados em uma velocidade acelerada.

Ao explorar esse tipo de ferramenta, empresas de diferentes segmentos obtêm um conjunto de vantagens, como ganho de produtividade, redução de custos e tomadas de decisões mais inteligentes.

Em outras palavras, para simplificar, é possível conceituar Big Data como a tecnologia de análise e armazenamento de uma imensa quantidade de dados, capazes de gerar valor por meio de um processamento rápido.

Premissas do Big Data: os 5V’s

Com a leitura atenta ao conceito, você pode identificar algumas das premissas do Big Data. Inicialmente, Doug Laney propôs três: volume, variedade e velocidade. Mais tarde, outras duas foram incorporadas: veracidade e valor.

Veja, a seguir, a contribuição de cada uma delas para o Big Data.

Volume

Essa é a premissa mais óbvia. Afinal, o Big Data tem como base o grande volume de dados gerado diariamente.

Variedade

Os dados são extraídos de uma série de fontes diferentes, como mídias sociais, sensores e dispositivos IoT. Ou seja, há uma variedade de canais que geram dados  para o Big Data. 

Velocidade 

As informações são tratadas e analisadas em tempo real, assim que são geradas. Ou seja, o Big Data entrega um resultado rápido sem exigir, necessariamente, o armazenamento. 

Veracidade

O Big Data tem como premissa usar dados de fontes confiáveis para que as análises sejam precisas e fiéis à realidade. 

Valor 

Está relacionado ao retorno que o Big Data pode trazer para as organizações.Isso porque os dados geram análises de valor, com potencial de impactar no aumento de receita e de satisfação dos clientes.

Informações estruturadas e não estruturadas

Para saber o que é Big Data e para que serve, além de conhecer suas premissas, vale entender de que maneira essas informações são exploradas pela ferramenta.

Na prática, o Big Data processa três tipos diferentes de dados. Veja a categorização:

Informações estruturadas

Têm algum padrão ou formato que facilita a leitura e extração dos dados. São exemplos valores numéricos ou caracteres em tabelas, informações e arquivos de texto nos formatos .csv, .txt ou .XML.

Informações semi-estruturadas

São dados web que têm uma organização heterogênea. É difícil identificar a estrutura e valor dessas informações. Por isso, nem sempre são classificadas.

Informações não estruturadas

Estas não têm um formato padrão que permite a leitura automatizada. Quando não há uma organização clara dos dados, eles se encaixam-se neste conceito. Notícias, e-mails, áudios, vídeos, tweets e fotos são alguns exemplos.

Vale destacar que, atualmente, a maioria dos dados globais gerados são classificados como não estruturados. Com esse formato, o armazenamento é menos simples e análise fica mais limitada. 

De acordo com a previsão do IDC, 80% dos dados mundiais serão não-estruturados até 2025. 

Na prática, muitas ferramentas desenvolvidas para analisar dados estruturados —  como os preços, por exemplo — não têm estrutura para processar dados não-estruturados. 

Ou seja, as ferramentas de Big Data são fundamentais para que seja possível extrair valor de qualquer tipo de informação. 

E o que é Big Data na aplicação de setores do mercado?

No cenário de transformação digital, o Big Data é indispensável para que as empresas consigam incorporar com sucesso outras tecnologias disruptivas. 

O funcionamento perfeito da Inteligência artificial e da Internet das Coisas (IoT), por exemplo, depende, essencialmente, de dados qualificados, organizados e estruturados. Sem eles não é possível seguir com a estratégia de digitalização dos negócios.

Afinal, como um chatbot de atendimento poderia aprender continuamente (machine learning), se não tivesse acesso ao histórico de dados? O Big Data é a camada de base da transformação digital.

A aplicação do Big Data em diferentes ambientes

O Big Data está transformando a maneira como as empresas conduzem seus negócios e a forma com que os governos definem e executam as políticas públicas. Muitas são as aplicações possíveis dessa ferramenta. 

Na educação, setor que gera um volume imenso de dados, o estudo e a análise dessas informações vêm sendo explorado. Seja para melhorar a experiência do aluno, seja para otimizar a eficácia operacional das instituições de ensino, o Big Data pode beneficiar o setor. 

Com os programas de aprendizagem dinâmicos, por exemplo, a ferramenta permite a criação de trilhas de conhecimento personalizadas. 

Na saúde, o Big Data aliado à IoT vem fazendo a diferença na vida das pessoas. Os dispositivos vestíveis e sensores fornecem dados em tempo real sobre a saúde de um paciente. 

Nos Estados Unidos, os produtos Apple HealthKit, CareKit e ResearchKit capacitam os usuários do iPhone a armazenar e acessar seus registros de saúde em tempo real em seus telefones.

No caso dos governos, a quantidade de dados se refere às informações sobre seus cidadãos, seu crescimento, recursos energéticos, pesquisas geográficas e muito mais. Essa base cresce constantemente e contribui para o que é Big Data atualmente.

Com isso, diferentes órgãos públicos podem explorar os dados. Nos Estados Unidos, a autoridade de saúde federal, Food and Drug Administration (FDA), usa a análise de Big Data para mapear padrões e associações. O objetivo é identificar e examinar as ocorrências esperadas ou inesperadas de infecções baseadas em alimentos.

Além disso, o Big Data também é usado na meteorologia. O IBM Deep Thunder é um projeto que fornece previsão do tempo por meio de computação de Big Data de alto desempenho. A IBM também está ajudando Tóquio com a previsão do tempo aprimorada para desastres naturais.

Big Data na estratégia de crescimento dos negócios

Como você viu até aqui, o potencial do Big Data é ilimitado. Diariamente, a base de dados das empresas registra um aumento exponencial de informações. Contudo, é preciso saber o que fazer com elas.

Afinal, como incorporar o Big Data na estratégia corporativa para ganhar vantagem competitiva? De que maneira a tecnologia pode otimizar processos e resultados?

Confira, a seguir, 4 exemplos de uso do Big Data e entenda o papel dele na evolução dos negócios.

 1. O que é Big Data na inovação de empresas?

O Big Data é a fonte perfeita para as empresas que buscam fortalecer o movimento de inovação e desenvolvimento de novos produtos e serviços.

Além de fornecer informações sobre a realidade da empresa, a tecnologia permite a análise de dados relacionados aos seus produtos, concorrentes e clientes.

Ao coletar e aproveitar Big Data, as empresas podem melhorar facilmente seu portfólio, orientando o lançamento de produtos inovadores.

A Amazon, por exemplo, usou a tecnologia para entrar em um grande mercado nos Estados Unidos. Com foco em análises de Big Data, a Amazon Whole Foods é capaz de entender como os clientes compram mantimentos e como os fornecedores interagem com o dono da mercearia. Tais dados fornecem insights para a gestão dos processos e de mudanças.

2. Precisão e controle na cadeia de suprimentos

Com o Big Data, as redes de fornecedores ganham maior precisão, clareza e percepções. Ou seja, eles obtêm inteligência contextual nas cadeias de suprimentos. 

Basicamente, as análises de Big Data otimizam o fluxo de entregas dos fornecedores. Além disso, permite que eles escapem de restrições enfrentadas antes. 

A PepsiCo usa o grande volume de dados para ter uma gestão eficiente da cadeia de suprimentos. Os clientes varejistas da empresa fornecem relatórios que incluem seu estoque de armazém e o estoque de PDV. 

A PepsiCo é quem faz a análise e conciliação desses dados para prever as necessidades de produção e envio. Dessa forma, a companhia garante que os varejistas tenham os produtos certos, nos volumes certos e na hora certa.

3. Gerenciamento de risco

Um gerenciamento de risco adequado é imprescindível para qualquer negócio, independentemente do setor. Quando a companhia é capaz de prever um risco potencial e mitigá-lo antes que ele ocorra, ela garante a sustentabilidade do negócio. 

A boa notícia é que a análise de Big Data tem contribuído muito para o desenvolvimento de soluções de gerenciamento de risco. Com as ferramentas, as empresas conseguem quantificar e modelar os riscos que enfrentam todos os dias. Dessa maneira, a tomada de decisão também se torna mais segura e estratégica.

O banco UOB, de Cingapura, usa Big Data neste sentido. Com o novo sistema, o banco conseguiu reduzir o tempo de cálculo do valor em risco. Inicialmente, o processo demorava cerca de 18 horas, enquanto agora leva apenas alguns minutos.

4. Aquisição e Retenção de Clientes

Sabendo o que é Big Data, é possível que a empresa identifique padrões, tendências e comportamentos relacionados ao cliente. Para fortalecer a estratégia de marketing, focada na aquisição e retenção de clientes, a análise de Big Data é fundamental. 

Uma ferramenta como essa oferece as percepções comportamentais críticas que a companhia precisa para agir e reter a base de clientes.

Ainda em 2015, a Coca-Cola lançou um programa de fidelidade digital para fortalecer sua estratégia de dados. Na companhia, eles são usados no desenho de novos produtos, na criação de campanhas e, claro, na fidelização do consumidor.

Big Data como ferramenta de digitalização dos negócios

A análise de Big Data é indispensável no contexto da transformação digital. Na prática, os dados qualificados são a base para outras tecnologias disruptivas, como inteligência artificial e Internet das Coisas (IoT). De fato, a jornada da digitalização exige investimento nesta ferramenta.

Por isso, é importante que você conte com o melhor parceiro em tecnologia para o seu projeto. A Ingram Micro Brasil possui um amplo portfólio de sistemas Big Data Analytics. 

Para aumentar vendas, evitar perdas e otimizar eficiência operacional, empresas de todos os tamanhos e indústrias devem buscar a solução ideal de análise de dados. 

Além disso, é importante investir em ferramentas que oferecem suporte para o Big Data. Contratar uma boa solução de cibersegurança e de cloud computing é garantir uma base de tecnologia para explorar o potencial dos dados. 

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