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Guia completo sobre Big Data

Big Data

O que é Big Data?

Não podemos falar de transformação digital sem citar as tecnologias que fazem com que esse processo dentro da sua empresa seja eficiente. A transformação digital exige 4 tecnologias iniciais muito importantes: a mobilidade corporativa, a computação na nuvem (cloud computing), a internet das coisas (IoT) e o Big Data.

Quando falamos especificamente sobre Big Data estamos descrevendo um grande volume de dados que podem ou não estar estruturados e que são gerados o tempo todo. Dessa forma, o processo de análise e interpretação desse conjunto de dados mais complexos é Big Data.

Com os avanços tecnológicos dos últimos anos, tudo se tornou dado – e para que sua empresa passe por uma transformação digital completa, é essencial analisá-los a fim de descobrir tendências e diferenciar seu serviço ou produto da concorrência.

Como surgiu o Big Data?

Assim como muitas tecnologias, o termo Big Data não é tão recente, a NASA na década de 1990 utilizou este termo pela primeira vez para descrer os grandes conjuntos de dados e os limites computacionais da época.

Mas podemos dizer, de forma geral, que o temo ficou popularmente mais conhecido recentemente, com o uso desses dados por grandes empresas como a Google, Amazon e diversas outras.

Para que serve o Big Data atualmente?

Muitas organizações estão utilizando estes dados mais complexos com o intuito de dominar o mercado, elevar o padrão de serviço, superar a concorrência e aumentar o valor e a satisfação com a sua própria marca. Uma vez que todo esse dado é convertido em conhecimento sobre a marca e sobre o público-alvo, é possível coletar análises superimportantes para se destacar no mercado.

E como esses dados são coletados?

Uma pesquisa recente, de 2020, do Instituto Gartner mostrou que é possível que haja um total de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo. Ou seja, 2,2 milhões de terabytes de novos dados são gerados todos os dias. Outra pesquisa da IBM apontou que 90% dos dados do mundo foram criados nos últimos 3 anos.

Estes dados estão disponíveis no universo online, de modo não sigiloso, ao alcance do Big Data e sua coleta pode ser agrupada conforme o interesse da sua empresa. Pensando nisso, existe uma variedade enorme de dados vindo de diversas fontes em formatos estruturados e não-estruturados, aqueles que não seguem regra como um post no Facebook, por exemplo.

Portanto, pode-se dizer de modo geral que existem 3 locais de onde se garimpa estes dados:

  • As redes sociais
  • Fontes públicas
  • Rede de dispositivos conectados.

Como as empresas podem aproveitar o Big Data

Big Data para vendas e marketing

Existem pesquisas que apontam que 38% de todos os softwares de Big Data são destinados às áreas relacionadas aos clientes, como vendas e marketing. E mais, a maior parte desses dados se referem a vendas e a informações sobre clientes.

Com estes dados em mãos empresas da área de vendas garantem:

  • Auxílio na tomada de decisões: uma vez que uma grande massa de dados gera diversos insights
  • Criação de personas mais próximas da realidade: a definição de persona é feita pelo time de marketing para auxiliar o pessoal de vendas e pensar em estratégias sempre mais factuais ao negócio.
  • Criação de um mix de produtos: as informações coletadas pelo big data oferecem informações ricas sobre os produtos produzidos e sobre o ponto de venda.
  • Precificação correta: com os dados é possível fazer testes em diferentes praças sobre os preços a fim de chegar em um valor que gere mais lucratividade.
  • E muito mais.

Ao usar as abordagens de Big Data o setor de vendas consegue deixar o seu negócio em um crescimento exponencial!

Big Data para finanças

O mercado financeiro vê um desafio de desenvolver uma estratégia para se apropriar dos dados e criar projetos de transformação digital que garanta mais competitividade dentro das suas organizações.

No setor bancário, por exemplo, o uso de dados está sendo cada vez mais decisivo para orientar e viabilizar novas iniciativas e novos projetos, como o exemplo do surgimento de fintechs e bancos digitais.

Inclusive, são as fintechs que estão criando exemplo do uso inteligente de Big Data no mercado financeiro, uma vez que elas acessam e gerenciam os dados com o objetivo de entender sua capacidade, organizar e usar as informações coletadas para a construção de novos produtos e serviços da maneira mais criativa que este segmento já viu.

Então podemos elencar o que acreditamos que deva ser o foco das instituições financeiras na gestão de dados:

  • Criar um modelo de dados padronizado e multiuso (Unified Financial Services)
  • Ir além da coleta de dados e contar com fontes e testá-las
  • Privacidade de dados é prioridade máxima

Big Data para RH

É uma realidade que a ligação entre Big Data e RH não é tão distante de se imaginar, uma vez que a análise de dados e números corporativos juntamente com a análise do perfil dos funcionários eleva os índices de produtividade e lucro.

Para o setor de recursos humanos temos o exemplo do People Analytics, uma ferramenta que coleta informações sobre os funcionários para ajudar a empresa e suas equipes na formação de estratégias que aumentam a produtividade e os resultados. Esta ferramenta também pode ser usada para melhorar o processo de recrutamento e seleção, ajudando a empresa a diminuir o turnover.

Dessa forma encontramos algumas vantagens competitivas para o uso de Big Data no RH. São elas:

  • Identificação de talentos
  • Contratações mais alinhadas à empresa
  • Análises por departamentos mais completas
  • Identificação de falhas na contratação e no custo operacional
  • Retenção de talentos
  • Aprofundamento de conhecimento para treinamentos.

Big Data para medicina

Em 2017 o governo dos Estados Unidos anunciou que no ano anterior um investimento de mais de 210 bilhões de dólares para construir uma base de dados com informações genéticas, registros de médicos e outras informações de saúde de mais de 1 milhão de americanos – que foram voluntários em um projeto de medicina de precisão.

Dessa maneira pode-se dizer que o Big Data também trouxe uma revolução para esse segmento, pensando não só na medicina de precisão mas para a redução de custos e otimização de operações em centros médicos e hospitais de todo o mundo.

Conheça algumas possibilidades de aplicação dessa tecnologia na área de saúde:

  • Evidências científicas: uma vez que o big data e as ferramentas de analytics facilitam o processo de documentação, acessando às evidências científicas e auxiliando a obtenção de diagnósticos e tratamentos.
  • Eventos relacionados à saúde dos pacientes: por meio de algoritmos de análise de dados é possível automatizar a previsão de eventos relacionados à saúde do paciente.
  • Previsões gerais: os dados podem ajudar hospitais a entender a melhoria na destruição de funcionários, alocação de leitos etc.
  • Plano de manutenção preditiva: dados e algoritmos podem ser utilizados para criar um plano de manutenção preditiva dos equipamentos dos hospitais, por exemplo, o que reduz os custos com mão-de-obra.

Resumindo, estes são os principais benefícios do Big Data

Conforme discutimos a importância do Big Data se dá em diferentes setores do mercado, uma vez que os dados que são coletados de forma correta só trazem benefícios – tanto para a empresa quanto para seus clientes. Listamos aqui os 4 principais benefícios que foram abordados previamente nos setores em que o Big Data atua.

  • Otimização de processos internos;
  • Redução de custos;
  • Identificação de padrões;
  • Tomada de decisão.

Os 5 V’s do Big Data

Mais do que coleta de dados, o Big Data é formato pelo conceito dos 5 V’s. São eles:

1. Volume

Big Data é uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo no mundo todo. Portanto, a tecnologia do Big Data foi desenvolvida para lidar com esse volume de dados, guardando-os em diferentes locais e juntando-os ao utilizar um software.

2. Velocidade

Aqui tratamos da velocidade em que o dado é criado. Ou seja, uma mensagem no LinkedIn pode viralizar em segundos, as transações de cartões são verificadas rapidamente etc.
Aqui a força do Big Data e analisar os dados no instante em que eles surgem.

3. Variedade

Antigamente a maior parte dos dados era estruturada, o que facilitava sua utilização em formato de tabelas, por exemplo. Nos tempos atuais, a grande maioria desses dados chegam em forma não-estruturada (fotos, áudios, vídeos etc) e o Big Data já é capaz de administrar estes dados juntamente com os tradicionais estruturados.

4. Veracidade

Entender se você e sua empresa são capazes de confiar nos dados é um ponto fundamental para chegar a bons resultados. Não é possível, ainda, controlar se uma informação é falsa ou não quando ela surge na internet, mas por meio de análises de base estatística é possível ponderar a veracidade das informações.

5. Valor

Não faz sentindo investir em Big Data sem questionar se as análises estão agregando valor ao que se está fazendo e buscando. Com isso, é muito importante conhecer os dados e isso é entender o seu valor. Não basta acessar milhões de informações sem você e sua empresa não sabem o que fazer com elas.

Seguindo carreira em Big Data

Com base em tudo o que trocamos de conhecimento sobre Big Data nesse texto, fica evidente que a área não é apenas uma moda passageira. A humanidade nunca gerou tantos dados e nunca tivemos tanto acesso à armazenamento desses.

Com isso, a carreira nessa área oferece muitos desafios, mas também muitas possibilidades. É possível trabalhar em skills específicos para decidir em qual área dessa carreira se vai trabalhar. Uma pesquisa de 2018 conduzida por um grupo de estudo da área avaliou que na próxima década a área de Big Data e Analytics vai gerar 10 milhões de oportunidades de emprego.

Conheça as principais profissões em Big Data

Existem diversos skills que podem ser aperfeiçoados para se tornar um profissional qualificado para o trabalho com Big Data. Selecionamos algumas profissões que, independente de que momento, estão em destaque:

Engenheiros de Dados

Seu trabalho é diretamente relacionado à infraestrutura de TI, onde é o responsável por garantir que os dados coletados serão analisados de forma segura. Responsável também por construir os “reservatórios” de Big Data, além de desenvolver, testar e manter a arquitetura destes bancos.

Arquitetos de soluções Big Data

São os responsáveis por criar projetos para os sistemas de gestão de dados.
Seu trabalho, em resumo, é projetar um plano para integrar, centralizar, proteger e manter os dados.

Especialistas em Business Analytics

Também conhecido como Analista de Negócios, seu principal objetivo é ajudar as empresas a implementar as soluções de tecnologia da melhor forma, determinando os requisitos de um projeto e facilitar o processo de todos os envolvidos.

Conclusão

De modo geral, podemos dizer que o mercado atual demanda Big Data e Analytics. Segundo pesquisa feito pelo IDC (International Data Corporation) a projeção de receita mundial com análise de negócios em Big Data deve atingir 274.3 bilhões de dólares até 2022, isso mostra porque empresas de todos os portes e dos mais diversos segmentos estão em busca de melhorar seu relacionamento com seus dados.