5 v's do big data

Quais os 5 Vs do Big Data e como colocá-los em prática?

O Big Data é um termo utilizado para explicar tanto a quantidade de dados disponíveis na internet como para se referir às soluções que transformam essa massa em informações úteis para as empresas, de maneira rápida e eficiente.

As ferramentas que fazem o trabalho com dados se baseiam em alguns princípios, conhecidos como os 5 Vs do Big Data, que definem bem a operação que é realizada para transformar elementos brutos extraídos da internet em informação poderosa.

Neste post, mostraremos quais são os 5 Vs do Big Data, como eles são representados na análise de dados e como eles são aplicados na prática. Boa leitura!

Quais são os 5 Vs do Big Data?

Primeiro, nada melhor do que definir cada um dos Vs para mostrar como eles se complementam para a transformação de uma massa de dados em insights estratégicos para uma empresa.

Volume

Só em 2020, o a atividade digital gerou cerca de 40 trilhões de gigabytes. Assim, o primeiro grande desafio do Big Data é transformar essa ampla quantidade em informações relevantes e conhecimento estratégico para a empresa que utiliza a solução.

Além disso, com tecnologias como o 5G, que melhoram a navegação, e a entrada progressiva de novos usuários na rede, esses números crescerão ainda mais. O volume hoje já é imenso, mas não tende a diminuir: por isso, esse V diz respeito às ferramentas para tratar esses dados.

Velocidade

Se o volume de dados já é gigantesco, a velocidade com que eles são produzidos explica o crescimento. Por isso, outro desafio das ferramentas de Big Data é acertar no processamento dessas informações, já que o tempo acaba deixando muitas delas obsoletas.

Assim, para que os dados tenham aplicabilidade no mercado, será utilizá-los antes que eles se tornem desatualizados. O V de velocidade tem a ver com as formas que as empresas e os profissionais utilizam para processar essas informações em tempo real.

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Variedade

De onde vêm os dados? De diversas fontes, como redes sociais, cookies, aplicativos, e-mails e dispositivos conectados à Internet das Coisas. Desse modo, há uma variedade impressionante, o que também significa que esses dados não são padronizados e nem proporcionam o mesmo tipo de informação.

Essa variedade também explica o porquê de compilar e processar esses dados em um banco de dados tradicional é complicado. Afinal, é preciso contar com tecnologias modernas e potentes, que consigam interpretar a heterogeneidade dos elementos e transformá-los em conhecimento relevante.

Veracidade

Embora o número de dados presentes na rede seja imenso, nem todos serão aproveitáveis. Por isso, é crucial determinar quais deles são verídicos e quais são capazes de fornecer conhecimento relevante no momento atual de uma empresa.

Os dados inverídicos são desatualizados, uma vez que não correspondem à dinâmica atual do mercado e podem conduzir as empresas a descobertas e decisões equivocadas. O V de veracidade busca determinar a relevância daquilo que está disponível na rede e mostrar o que realmente pode ser aproveitado pelo planejamento da companhia.

Valor

Por último, os dados devem ser capazes de gerar valor para as empresas que estão utilizando o Big Data para interpretá-los. Para isso, é preciso definir a abordagem para transformar parte daquela massa em informação útil.

É por isso que os profissionais designados para esse trabalho de análise devem ser experientes, uma vez que será o olhar deles que conseguirá orientar o trabalho aos objetivos específicos da empresa. Afinal, nem toda informação que está circulando na rede é necessariamente útil.

Assim, a extração de valor dos dados é o que agregará insights relevantes para a empresa e a colocará à frente dos concorrentes que não entendem como lidar com esse último V.

Como colocar os 5Vs em prática?

De modo geral, a aplicação dos 5 Vs do Big Data dentro de uma empresa ocorre por meio das tecnologias e ferramentas capazes de extrair informações úteis. Afinal, o Big Data e o Business Intelligence, por exemplo, não são softwares — mas abordagens destinadas a cumprir os objetivos da empresa com a análise de dados.

Por isso, qualquer empresa que queira aproveitar a grande massa de informações presentes na internet deve estabelecer uma gestão baseada em dados. Ela pode fazer isso pela contratação de profissionais especialistas, mas também treinando colaboradores para realizar essa análise.

Com uma gestão baseada em dados, a empresa utiliza o conhecimento presente no seu próprio histórico digital de compras para traçar padrões, estabelecer tendências e desenvolver soluções cada vez mais personalizadas para os seus clientes.

Ela poderá utilizar uma ferramenta de Big Data para entender quando um determinado vende mais — e centrar suas estratégias futuras nessa descoberta. Além disso, o Big Data também permite que ela antecipe mudanças, compreenda o comportamento dos consumidores e avalie a percepção que eles têm da marca.

Além disso, também é possível contratar softwares que realizam a automação de processos manuais, para retirar colaboradores talentosos de tarefas meramente repetitivas. Com a aplicação da tecnologia, a empresa também consegue otimizar a sua cadeia de suprimentos e cortar desperdícios nos processos.

Também podemos utilizar o uso que já é feito do Big Data em diversas outras áreas profissionais, cada uma com seus objetivos e processos.

Instituições financeiras

Nas instituições financeiras, o Big Data fornece o estudo de grandes bancos de dados para realizar o cálculo e a gestão de riscos em determinados investimentos, por exemplo. Desse modo, elas podem conceder créditos de maneira mais precisa.

Supermercados e varejo

Gestores de supermercados e de comércios varejistas em geral já estão utilizando soluções de Big Data e inteligência artificial para conseguir precificar produtos e controlar estoques de maneira eficiente.

Seguradoras

O setor de securitização também aposta na análise maciça de dados para identificar incidências de acidentes e mapas criminais. Com isso, elas conseguem estabelecer as melhores relações de risco e retorno para precificar suas apólices.

Saúde

Na saúde, a consulta de dados biométricos, como aqueles coletados por smartwatches e dispositivos vestíveis similares, também já é feita para diagnosticar e acompanhar quadros clínicos. Isso é feito em países com tradição em tecnologia, como os Estados Unidos, mas também tende a ganhar espaço no Brasil.

Como vimos neste artigo, os 5 Vs do Big Data simbolizam toda a estratégia de coleta, análise e processamento de dados — e a futura transformação em conhecimento relevante. Desse modo, a empresa consegue se planejar estrategicamente com decisões baseadas em informações úteis.

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