Entenda quais são as principais etapas de Big Data

Se você se interessa pela influência das novidades tecnológicas no mundo corporativo, já deve ter ouvido falar em Big Data. Esse termo diz respeito ao volume quase incontável de dados que são gerados a todo momento em pequenas, médias e grandes empresas.

Não estamos exagerando. De acordo com uma recente pesquisa da BSA | The Software Alliance, são cerca de 2,5 quintilhões de bytes criados por dia. Não é difícil imaginar o efeito que tanta informação tem no planejamento e nas tomadas de decisão de um empreendimento.

Se bem utilizados, esses dados revelam insights valiosos que podem otimizar a comunicação, os processos internos, as vendas e o resultado geral da sua marca. Para tanto, porém, é preciso o básico: saber como colocar essa ideia em prática.

É o que abordaremos neste artigo. Você vai conhecer, uma a uma, as etapas de Big Data que devem ser seguidas para que colher os frutos do investimento. Confira!

Coleta e limpeza de dados

Naturalmente, o primeiro passo é desenvolver uma estratégia que possibilite a coleta das informações. Para isso, é interessante definir previamente o objetivo da ação.

Se a intenção é ganhar conhecimento sobre o comportamento do consumidor, a fim de alimentar a equipe de marketing, o projeto pode girar em torno da coleta de dados como:

• informações demográficas;
• histórico de buscas e compras;
• tipo de dispositivo e sistema operacional;
• endereço de e-mail.

Com esse conhecimento, sua empresa tem a oportunidade de se planejar para atingir o público-alvo de forma mais acertada. Vale lembrar, porém, que esse processo deve ser feito de modo transparente e que comprove o consentimento da pessoa cujos dados serão reunidos. Essa prática é importante para a reputação da marca e evita complicações legais, especialmente quando a LGPD entrar em vigor.

A etapa de pré-processamento

Popularmente conhecida como limpeza de dados, essa fase é uma das mais determinantes para o sucesso do uso de Big Data. O objetivo, aqui, é identificar e eliminar anomalias que possam comprometer a eficiência do processo.

A limpeza é realizada pela completa inspeção das informações coletadas. Utilizando métodos estatísticos, é possível reconhecer desvios e determinar sua relevância para a análise como um todo. Assim, valores nulos, duplicados ou contraditórios são removidos da equação.

O pré-processamento é crucial para garantir a legitimidade e eficácia da coleta, mas pode servir para outros fins. Nessa etapa, a avaliação do que foi coletado acaba gerando sugestões para aprimorar atividades futuras e enriquecer o banco de dados.

Mineração de dados

Tradução do termo inglês “data mining”, o nome dessa etapa é bastante intuitivo em relação ao que ela propõe. Posto de forma simples, é o ato de examinar uma enorme quantidade de dados a fim de extrair padrões consistentes. Lembra que falamos, no início do texto, sobre o número sobre-humano de informações geradas diariamente pelo Big Data?

Pois é, essa característica torna inviável que a mineração seja realizada sem o auxílio de programas específicos. Para tal, utilizamos algoritmos de aprendizagem que agregam conceitos de inteligência artificial e machine learning. Uma vez encontrados, os padrões passam por um processo de validação e podem, enfim, ser considerados informação útil.

A automatização desse processo também evita erros causados pela interferência humana. É que nossa busca por padrões de comportamento pode corromper a essência da etapa, que é olhar para os dados de forma geral. Assim, questões que passariam despercebidas por nós acabam sendo identificadas pela análise puramente estatística.

Análise de conteúdo

Essa é uma das etapas de Big Data que mais dependem de uma estratégia claramente definida. Analisar de forma eficiente o conteúdo das informações que foram coletadas, filtradas e validadas é o que vai realmente gerar insights benéficos para o empreendimento. Por isso, é importante frisar algo que falamos lá no primeiro tópico: saiba qual é o seu objetivo.

Se a ideia é clarificar o cenário econômico em que a empresa está inserida, faz-se necessária uma análise descritiva, que disponibiliza dados em tempo real sobre o seu desempenho. Se você quer antecipar tendências e possíveis cenários futuros, deverá empenhar-se em desenvolver uma análise preditiva.

Da mesma forma, é possível adotar uma abordagem prescritiva. Ela tem a finalidade de clarificar os resultados de ações já tomadas e, assim, providenciar insights que auxiliem a otimizar a estratégia. Por fim, temos a análise diagnóstica, que busca contextualizar possíveis falhas que tenham ocorrido no andamento de algum processo.

Visualização de informações

Garantir uma visualização intuitiva dos dados é essencial para o sucesso da empreitada. Afinal, as informações reunidas não foram criadas durante o processo. Elas já estavam lá, apenas não tinham sido garimpadas e expostas. Nessa etapa, o desafio é tornar o acesso ainda mais fácil a todas as pessoas envolvidas na operação.

Para isso, adaptações gráficas são empregadas com o fim de eliminar ruídos e fatores que possam desviar o foco do responsável pela análise. Gráficos, infográficos, planilhas e tabelas são recursos úteis para facilitar o entendimento. Como cada indivíduo pode contar com uma inclinação maior a um dos métodos, é imprescindível conhecer bem as características dos profissionais envolvidos.

Integração de dados

Hoje em dia, não faz sentido encarar uma empresa como uma gama de departamentos com funcionalidades distintas. É preciso entender a importância de contar com setores alinhados em seus objetivos e que, portanto, podem ter certas funções integradas. Sendo assim, as etapas de Big Data devem gerar a colaboração entre todas as partes.

Quer um exemplo? Pense nas suas equipes de marketing e vendas. Se a primeira identifica que o padrão de comportamento dos consumidores aponta para uma preferência por abordagens por telefone, a segunda pode adaptar sua metodologia para melhorar sua taxa de sucesso. Do mesmo modo, se o time comercial identifica os canais que mais geram conversões, os marqueteiros podem focar seus esforços neles.

Uma boa forma de promover essa integração é adotar um sistema de comunicação interna que facilite a troca de informações e a colaboração entre membros de diferentes departamentos.

As etapas de Big Data podem variar de acordo com as características do negócio e os objetivos que estão sendo perseguidos. Contudo, pontos como o estabelecimento de metas, o garimpo e validação das informações e a integração de dados são elementares em qualquer abordagem. Seguindo esses passos, você abre caminho para a geração de insights que possibilitam decisões mais efetivas.

Pronto para aplicar essas etapas de Big Data em seu negócio e potencializar os resultados? Então, continue aprendendo com este artigo sobre como otimizar a coleta de dados em atendimentos!