O Big Data é capaz de adivinhar os comportamentos dos consumidores através de dados com mais variedade, volumes crescentes e com maior velocidade. Essa é uma legítima revolução tecnológica, apta para a qualificação dos resultados das empresas.
De maneira mais simples, big data é um conjunto de dados mais complexo e volumoso, que um software de processamento de dados comum não é capaz de gerenciar. Porém, esses dados são capazes de resolver outros problemas empresariais.
Sua tecnologia possibilita influenciar diretamente nas decisões de negócio através do comportamento social e perspectiva sobre o mercado, a fim de adquirir melhores resultados.
Não é mais novidade que a internet, redes sociais, o uso de aparelhos eletrônicos, compras online e até mesmo de copos personalizados para formatura e streaming, influenciam a produção e absorção de informações.
E o big data ajuda na análise de dados para obter respostas concretas, não apenas sobre consumo, mas sobre a gestão de empresa ou análise preditiva também. Desta forma, é preciso entender como funciona para contribuir com os resultados esperados.
O que é Big Data?
Big Data pode ser definido como um processo de análise e interpretação do grande volume de dados que envolvem o dia a dia de uma empresa.
Desta forma, sua análise pode colaborar na busca de insights para melhores tomadas de decisões e movimentos estratégicos dos negócios. Essa técnica, que atualmente é acessível, influencia muitas operações e setores, inclusive o marketing.
Embora seu conceito não seja tão antigo, suas origens começaram aparecer entre os anos de 1960 e 1970, quando os primeiros bancos de dados surgiram em alguns países, como nos Estados Unidos, por exemplo.
No entanto, foi em 2001 que Gartner criou a definição dos 3 V ‘s: volume, velocidade e variedade, que é muito aceita mesmo após duas décadas.
Apesar disso, foi em 2005 que o big data começou a ser mais levado em conta, como uma persiana de alumínio para cozinha, quando gestores e profissionais ligados a projetos de tecnologia se deram conta da quantidade e peculiaridade dos dados gerados.
Anos mais tarde, Inderpal Bhandar, argumentou outros três Vs. Porém, atualmente o modelo completo é composto por 7 Vs, que são eles:
- Volume;
- Velocidade;
- Vínculo;
- Variabilidade;
- Veracidade;
- Veracidade;
- Visualização.
Por conta de sua capacidade, as organizações perceberam o poder ao utilizar big data. Com o uso de ferramentas apropriadas de tecnologia da informação, tudo pode ser realizado em grande velocidade, como em uma lavagem de persianas.
Como funciona o Big Data?
Uma boa estratégia do big data é capaz de disponibilizar informações que ajudam no sucesso dos negócios. Sem os devidos cuidados esses materiais ficam desalinhados.
Ao iniciar a utilização desses dados, é preciso entender como a estrutura deve fluir no interior de uma empresa, considerando os ambientes de fontes, sistemas e usuários. Entre as etapas necessárias, estão:
- Definição de uma estratégia de big data;
- Identificação de fontes de big data;
- Acesso, gerenciamento e armazenamento dos dados;
- Análise dos dados;
- Decisões fundamentadas por dados.
As etapas citadas acima podem ser solidificadas em três ações principais. Sendo elas, capazes de elevar o nível do big data e outras tecnologias:
Integrar
Uma estratégia de big data é capaz de reunir várias fontes e aplicativos, que ajudam uma empresa a supervisionar e melhorar a forma de armazenar, gerenciar, compartilhar e usar os dados dentro e fora dela.
Mecanismos tradicionais de integração de dados, como extração, transformação e carregamento, normalmente não são capazes de executar essa tarefa.
Para isso, é preciso novas estratégias e tecnologia que analise conjuntos de big data em terabytes ou em escala de petabytes. Só assim é capaz de dar o primeiro passo pratico na estratégia, que é a sua integração.
Gerenciar
É necessário armazenar as informações para preparar os dados para análise. A armazenagem pode ser feita em nuvem, no local, ou em ambos, sendo que a nuvem é a mais popular por ser compatível com as necessidades de computação e econômica.
Os sistemas de gestão fazem a ponte entre os setores, dispositivos e equipamentos, a fim de reunir todos os dados do empreendimento.
Analisar
O investimento em big data tem bons resultados quando os dados são analisados e é tomada a decisão certa. Com as tecnologias avançadas atualmente, dá para tornar isso possível.
A análise trata-se da fase mais importante dessa estratégia, como se fosse um crachá de identificação funcionário que permite o seu acesso a empresa, pois é a partir do mesmo que os dados começam a agregar valor e transformar em informações.
Desta maneira, a análise do big data faz com que as empresas tenham percepção dos dados coletados, ao aproveitar todos os valores e operar da forma certa, a empresa é capaz de se manter competitiva no mercado de locação de compressor elétrico.
Para ser mais eficiente essa análise, é preciso que a empresa tenha profissionais qualificados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, transformando o trabalho mais assertivo e rápido.
Como aplicá-lo em uma empresa
Ao incluir o big data em uma empresa aliado às suas tecnologias no dia a dia, há muito a agregar. Mas é preciso saber como aplicar de maneira que se obtenha sucesso, com os passos citados abaixo:
1. Definir os objetivos
Para que a empresa consiga as respostas que precisa, é necessário estabelecer sua finalidade, ou seja, suas metas. Após estabelecer esse objetivo, é preciso saber de onde os dados serão retirados para efetuar a análise.
2. Utilização de métricas para a definição
É preciso que o gestor da empresa foque no que será analisado. Se a solução deve ser voltada para os clientes, time comercial ou algo relacionado internamente.
Porém, é necessário que os objetivos que foram definidos tenham métricas capazes de mostrar se estão ou não sendo afetados, de acordo com os dados processados.
3. Preparação de dados
O big data não proporciona as respostas dos problemas instantaneamente e com a mesma facilidade de um bombeamento de concreto usinado para laje.
Esse preparo é um dos mais trabalhosos antes do processamento, mas não é qualquer dado que serve.
Para isso, existem ferramentas disponíveis especialmente para auxiliar na aplicação dessa estratégia, como o Big Query, MySQL, Oracle Database, entre outras.
4. Analisar com cautela
Após os dados serem filtrados, é possível analisá-los com as ferramentas adequadas. Essa análise pode ser feita considerando os modelos preditivo, prescritivo, descritivo e diagnóstico.
5. Visualização mais bem-feita dos dados
O analista precisa apresentar os resultados das análises de maneira simplificada, para todas as partes interessadas conseguirem entender.
Sendo assim, gráficos como os de pizza, em histogramas, em barras e organogramas podem ser usados para facilitar e melhorar a visualização e entendimento do mesmo.
Os 6 desafios da big data
Embora o big data ofereça um monte de benefícios e exista métodos de aplicação para facilitar, ainda assim é possível encontrar alguns desafios, e entre eles estão:
1. Segurança dos dados
A segurança de dados é um dos maiores problemas para as empresas, pois não são confiáveis como armário porta epi. Esses dados geralmente são disponibilizados por uma grande variedade de fontes e algumas não são seguras o suficiente.
Ao terem dados disponibilizados por várias fontes e, encontrarem problemas de segurança, para corrigir é necessário inserir as práticas recomendadas de segurança de dados para coleta, armazenamento e recuperação dos dados seguros.
2. Ausência de profissionais qualificados
A ausência de profissionais qualificados disponíveis no mercado para executar o big data, é um dos desafios encontrados pelas empresas para criar sistemas de análise de dados mais eficientes.
3. Entendimento insuficiente do big data
Além da ausência de profissionais qualificados, existe a falta de entendimento claro do que é e para que serve o investimento em big data.
A aplicação dessa técnica sem o entendimento necessário corre o risco de fracassar, fazendo com que a empresa perca tempo e recursos.
Para implementar essa estratégia, é preciso profissionais qualificados ou especialistas em tecnologia bem treinados, para ser útil como um armário em fibra de vidro para brigada de incêndio.
4. Produzir insights em tempo hábil
Tendo os insights como aliados para solucionar problemas, os dados devem ser usados para atingir as metas estabelecidas a fim de tornar as organizações mais competitivas.
Porém, para isso ser possível, precisa ser produzida em tempo hábil, para só em seguida agir de acordo com o que foi extraído rapidamente.
Para que essa velocidade seja alcançada com sucesso, é preciso investir em softwares com recursos de análise em tempo real, que são capazes de responder aos desenvolvimentos no mercado de imediato.
5. integração de fontes de dados
Apesar de ser um tópico importante para funcionar, é também um desafio. Pois o big data vem de lugares distintos, como aplicativos corporativos, fluxo de redes sociais, e-mails, entre outros.
Para integrar os dados de todos esses meios na utilização de criação de relatórios pode ser muito complicado.
6. Validação dos dados
Ligado a integração dos dados, está também a validação dos dados. As organizações enfrentam problemas na validação, pois frequentemente os dados de sistemas diferentes são semelhantes, porém os dados nem sempre coincidem.
Considerações finais
A aplicação da solução big data é importante, pois gera um impacto muito amplo, que vai do atendimento ao pós-venda, de tal modo que serve, também, para uma revolução de processos dentro das empresas.
Já para o marketing, ele é capaz de ajudar a entender melhor o desempenho, com os dados das redes sociais, o histórico de vendas e campanhas de publicidade, cadastro dos clientes e outras fontes de dados para estratégias de marketing.
Todas as informações tornam possível o aperfeiçoamento da estratégia de marketing gradativamente para melhorar sua eficiência e diminuir os seus custos.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
