Segundo pesquisa da KPMG Capital, 99% dos entrevistados acreditam que o big data é parte essencial da tomada de decisão. Você conhece o termo?
Big data é sobre o grande volume de dados que impactam as empresas diariamente. Essas informações devem ser constantemente analisadas, monitoradas e interpretadas para gerar insights que indicam decisões e estratégias.
Em um mundo cada vez mais digitalizado, é natural que um termo como o big data esteja tão popular. Os dados são gerados em escala sem precedentes, influenciando indústrias, o setor financeiro, o marketing, o varejo e muito mais. Por isso, utilizar o Big Data a seu favor entrega uma vantagem competitiva que já é necessária para negócios de sucesso.
Então, se você quer começar a jornada através dos dados, confira dicas essenciais neste post. Entenda mais sobre o que é big data, como o conceito revoluciona o mercado, as vantagens, usos e formas de implementação. Boa leitura!
O que é big data?
O big data é a área que estuda, coleta, filtra, trata e analisa grandes volumes de dados, gerando informações. São, também, dados complexos de serem processados por sistemas tradicionais, anteriores aos métodos de big data.
O conceito está conectado à quantidade de dados gerados diariamente por fontes como as redes sociais, transações, pesquisas e mais. São dados ágeis, diversos e que podem, com o devido tratamento, entregar insights para que as empresas tomem decisões embasadas.
Como você viu, o termo big data é novo, mas a premissa de reunir e armazenar dados ou informações é antiga. Os seres humanos já guardavam os seus conhecimentos em bibliotecas há tempos, e, entre as décadas de 1960 e 1970, começaram a surgir os primeiros data centers.
Mas a grande abordagem focada em dados só foi acelerada nos anos 2000, quando Doug Laney, um especialista de dados internacionalmente conhecido, escreveu um artigo que hoje é a fonte mais famosa para definir big data.
Ele percebeu a importância da coleta de dados quando o YouTube e o antigo Orkut passaram inúmeras informações diariamente. Depois, por volta de 2005, foram desenvolvidas as estruturas de código aberto, tornando o conceito mais presente nas empresas.
A ideia de big data é separada em 5 Vs que você vai conhecer a seguir:
● Volume: a quantidade de dados de fontes variadas captados pelas empresas.
● Velocidade: os dados são transmitidos a uma grande velocidade e até coletados em tempo real.
● Variedade: os dados são gerados em diversos formatos, estruturados ou não, a partir de transações, vídeos, áudios, imagens e mais.
● Valor: os dados possuem um valor. Eles precisam ser relevantes para o negócio, úteis para otimizações futuras.
● Veracidade: a confiabilidade e a qualidade das informações são prioridade. Por isso, o big data busca filtrar e limpar esses dados.
Como você viu, a ideia de big data existe há algum tempo. Mas, nos dias de hoje, os dados gerados alcançaram uma velocidade e quantidade nunca antes vista.
Afinal, pessoas usam smartphones a todo momento, assistem a televisão, postam em redes sociais e diversos outros canais extremamente acessíveis. A quantidade de dados que dispositivos conectados à internet geram é gigante.
Além disso, por causa de tecnologias como machine learning, inteligência artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), o volume de dados mostra a tendência de crescer ainda mais.
Mas, no big data, o importante não é a quantidade de dados, mas o que as empresas fazem com eles. No mercado atual, é indispensável a análise em tempo real de grandes quantidades de dados, resultando em insights significativos.
Como o big data está revolucionando o mercado?
Os dados entregam insights acionáveis sobre a saúde da empresa, do mercado e o comportamento dos clientes.
Ao interpretar dados, é comum que os gestores e colaboradores, diariamente, mudem rotas a depender das informações observadas e até antecipem demandas futuras. Por isso, o big data tem revolucionado a forma como as empresas operam e tomam decisões. A tecnologia passa a remodelar a paisagem do mercado com profundidade.
A tomada de decisões se torna mais embasada, a partir de dados concretos ao invés de intuições, achismos ou suposições. Com os dados, as oportunidades de crescimento e inovação podem ser encontradas com mais facilidade.
Por exemplo, ao analisar os dados de vendas, é possível identificar nichos de mercado inexplorados, um novo público-alvo ou tendências inovadoras de marketing.
A empresa passa a conhecer melhor o cliente, rastreando os seus comportamentos, preferências, feedbacks e necessidades. As tecnologias atuais também tornam ainda mais possível a criação de experiências totalmente personalizadas e mais satisfatórias para os consumidores.
Os dados também indicam a saúde interna da empresa, indicando, por exemplo, como otimizar operações, reduzir custos, atribuir demandas, lidar com o estoque, gerenciar o inventário, fazer manutenções, precificar, melhorar as rotas de entrega, reduzir desperdícios e mais.
O mercado se torna mais competitivo e as empresas se tornam mais ágeis e adaptáveis. Elas passam a oferecer melhores produtos e serviços, tomando decisões com precisão, analisando os concorrentes, monitorando o mercado em tempo real e observando as tendências, atualizações e oportunidades de inovação.
Além disso, o big data abre oportunidades para novos modelos de negócio, como a monetização de dados e serviços de análise.
Para lidar com o big data, as empresas precisam de outras tecnologias específicas, como sistemas de gerenciamento de bancos de dados não relacionais, armazenamento em nuvem, plataformas de processamento de dados e inteligência artificial.
O mercado também passa a se preocupar mais com a proteção desses dados, impulsionando as soluções de segurança cibernética e as regulamentações ligadas aos dados. O uso dos dados tende a crescer mais a cada dia, e é presente diariamente em empresas extremamente famosas, como a Amazon.
A Amazon é um dos principais exemplos de uso do big data. A multinacional norte- americana usa análises avançadas de dados para entender o comportamento dos seus clientes, o histórico, interações, avaliações e mais.
A partir de algoritmos de previsão, a companhia passa a otimizar a gestão, a logística e outras operações para que os produtos populares passem a seguir um fluxo certo, disponíveis quando os clientes desejam. Depois, a Amazon passa a personalizar as recomendações de produtos, melhorar aexperiência e a satisfação do cliente.
Benefícios de explorar o big data
Como você viu, o papel do big data vai muito além de armazenar uma quantidade dedados.
Com o big data, é possível obter insights valiosos que podem influenciar positivamente nas decisões de negócio. Assim, a partir de uma cultura organizacional voltada para os dados, a empresa passa a ser gerida com precisão. Os dados falam sobre vendas, clima, tendências, padrões, correlações, comportamento de clientes, concorrência, preços e mais.
É possível fazer o cruzamento de diferentes tipos e fontes de dados, monitorar dados em tempo real, traçar um perfil dos seus clientes e fazer uma verdadeira escuta social.
Além disso, o big data também ajuda as empresas a reforçar a segurança. É possível usar dados para monitorar possíveis ameaças, conter vulnerabilidades e implementar medidas preventivas.
O big data é um aspecto fundamental para a personalização da experiência do cliente, já que mostra para a empresa as preferências e comportamentos do seu público. A tecnologia também é essencial para evitar riscos, falhas, gargalos, desperdícios, retrabalhos, atividades desnecessárias e prejuízos. Assim, o big data passa a aumentar a eficiência operacional e a qualidade dos produtos ou serviços.
4. Principais usos do big data
Os conceitos de Business Intelligence e big data podem ser confundidos, já que ambos são relacionados às empresas, gestão de negócios, estratégia e dados.
Mas, na realidade, Business Intelligence (inteligência de negócio ou BI) está mais relacionado à ação, análise de dados brutos e a transformação deles em insights. O BI busca encontrar respostas com sistemas de Enterprise Resource Planning e Customer
Relationship Management. Enquanto as soluções de big data servem para minerar dados, as ferramentas de BI condensam informações para embasar as tomadas de decisões. O BI trabalha com um objetivo, enquanto o big data é sistematizado. As estratégias, dessa forma, são complementares.
Então, como o big data pode ser usado na prática?
O cruzamento e análise dos dados é chamado Big Data Analytics. Com base nos dados coletados por robôs, os seres humanos podem tirar insights inteligentes.
● Na indústria, empresas já enxergam a importância do controle de dados. O big data permite configurar alertas para descobrir falhas em máquinas em tempo real, coletando informações sobre a necessidade de reparo.
● O big data, na educação, pode ser usado para avaliar a performance dos alunos, identificar dificuldades e personalizar o ensino.
● Nas redes sociais, a análise de dados monitora o comportamento dos usuários, as menções, pesquisas, compras, temas mais falados e outros.
● No marketing, as estratégias são otimizadas e personalizadas a partir de informações geradas sobre os clientes. É possível prever vendas futuras, aprimorar a experiência do cliente, analisar hábitos de compra em sites ou e-commerces, localização da interação, conteúdos mais visualizados, páginas mais clicadas e segmentação de públicos, por exemplo.
● A área de Recursos Humanos também se beneficia, analisando dados sobre colaboradores, como a produtividade e pontualidade, desenvolvendo planos de carreira com base nos dados e mais.
● Na área financeira, o big data minimiza riscos, detecta fraudes, torna as operações mais precisas, negocia a partir de algoritmos e monitora investimentos.
● Em um hospital, os registros de pacientes geram insights para melhorar o atendimento e o diagnóstico. É possível prever epidemias, fazer análise genômica, otimizar os cuidados, identificar padrões de saúde, desenvolver tratamentos personalizados e analisar informações sobre o paciente.
● As empresas passam a analisar as suas operações internas. E, externamente, analisam o mercado, encontrando tendências e oportunidades de crescimento.
● A segurança cibernética, quando impulsionada pela inteligência artificial, permite detectar ameaças em tempo real.
● No transporte, o big data pode gerar rotas de tráfego, ajudar a gerenciar frotas, oferecer serviços de mobilidade otimizados e muito mais, já que o potencial do big data é ilimitado!
Como implementar um projeto de big data?
Finalmente, aqui estão algumas etapas para implementar um projeto de big data na sua empresa:
1. Defina o escopo, o plano e os objetivos
Antes de implementar a tecnologia, construa um planejamento, gerando clareza quanto aos objetivos, práticas e outros detalhes. Defina as áreas que irão usar o big data, e, de preferência, conte com especialistas em dados para te ajudar. Defina o que você espera alcançar com seu projeto. Use metas SMART: específicas, mensuráveis, alcançáveis, realistas e com prazo.
2. Avalie os critérios, métricas e recursos
Avalie os requisitos de hardware, software e infraestrutura necessários para a implementação do projeto na sua empresa, incluindo os recursos humanos. Estabeleça um orçamento claro e defina métricas para avaliar a performance do seu projeto.
3. Escolha a tecnologia e a fonte
Inclua as fontes de dados a serem utilizadas (redes sociais, dados terceirizados, internos e mais) e as tecnologias a serem implementadas para que o big data aconteça. Você pode incluir sistemas de gestão de banco de dados, servidores, redes, ferramentas para análise de dados, softwares e mais.
4. Colete, prepare e analise os dados
Extraia insights úteis com machine learning, análise descritiva, análise preditiva, análise prescritiva e outras tecnologias. Realize a limpeza, filtragem, preparação e transformação dos dados para garantir qualidade.
Remova dados duplicados, corrija erros, padronize e mais. Afinal, não é qualquer dado que serve. Para facilitar a visualização, podem ser usados diferentes tipos de gráficos, como os de pizza ou em barras.
5. Desenvolva e implemente
Crie uma estratégia de governança de dados na empresa. Assim, os colaboradores podem garantir que os dados estão sendo manuseados com eficiência. Inclua políticas de segurança, conformidade e qualidade.
Escolha os seus próprios modelos de análise, algoritmos e pipelines para processar os dados. Implemente e integre as soluções necessárias para os seus processos.
6. Teste e valide
Faça a implementação de diversos testes para entender o que está funcionando e o que precisa ser melhorado. Aplique análises de desempenho com a ajuda de sistemas para validar a eficiência, o desempenho e os resultados obtidos. Se preciso, implemente ajustes.
7. Comunique e capacite a equipe
É preciso gerar as condições para que a sua equipe possa manusear os dados. Então, é hora de capacitar os colaboradores, oferecer oportunidades de treinamento em big data, além de implementar uma verdadeira cultura organizacional baseada em dados.
Antes da tomada de decisão, a sua equipe deve saber analisar dados. O big data deve orientar a organização com relatórios, painéis de controle, estudos e mais. Todo o processo de análise de dados deve ser comunicado a equipe.
8. Monitore, otimize e documente
Finalmente, avalie o sucesso do seu projeto segundo os objetivos. É normal seguir implementando melhorias e atualizando o projeto, já que as tecnologias evoluem e dados são complexos.
Então, estabeleça o monitoramento contínuo, documente todo o projeto, incluindo os testes. Avalie o desempenho segundo as políticas de governança de dados da empresa e siga otimizando. Ao seguir estas etapas, você ainda precisará contar com a ferramenta certa, com técnicas avançadas em análise de dados, evitando inconsistências.
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