Afinal, o que é Big Data e como pode ajudar uma empresa?
Gestão de Empresas

Afinal, o que é Big Data e como pode ajudar uma empresa?

Escrito por Leucotron

tecnologia digital tem oferecido possibilidades para que novos recursos sejam criados e outros sejam aperfeiçoados.

Assim, ferramentas que, até há alguns anos, pareciam viáveis somente em filmes de ficção científica, hoje, se tornaram verdadeiras soluções para diferentes tipos de necessidades das empresas. Um bom exemplo disso é o Big Data.

Em poucas palavras, o Big Data é o nome dado à imensa quantidade de dados (informações) disponíveis atualmente devido à popularização da internet.

Mas onde a aplicação desses dados entra na gestão e nos processos de um negócio? É exatamente nesse ponto que pretendemos chegar com o nosso post.

Ficou curioso sobre o que é Big Data? Então, não deixe de ler o texto até o final!

Como surgiu o Big Data?

O conceito de Big Data existe há anos. Mesmo nos anos 1950, décadas antes de alguém dizer o termo “Big Data”, as empresas já usavam análises básicas (essencialmente números em uma planilha que eram examinados manualmente) para descobrir insights e tendências.

Atualmente, a maioria das organizações entende que, se capturarem todos os dados que entram em seus negócios, poderão aplicar a análise e obter um valor significativo dela. Os novos benefícios que a análise de Big Data traz para a mesa, no entanto, são velocidade e eficiência.

Enquanto, há alguns anos, uma empresa reuniria dados, executaria análises e desenterraria informações que poderiam ser usadas em decisões futuras, hoje essas empresas podem identificar ideias para decisões imediatas. A capacidade de trabalhar mais rápido e permanecer ágil dá às organizações uma vantagem competitiva que elas não tinham antes.

O que é Big Data?

O Big Data, como falamos, se refere à vasta quantidade de dados disponíveis hoje para as empresas e à capacidade de analisá-los com muito mais velocidade e eficiência. Isso tudo graças à internet e às novas tecnologias.

Pense no tanto de dados que você envia online diariamente. Quando faz um pagamento pelo Internet Banking, está criando um dado. Quando acessa a página de uma empresa de móveis para escritório, é outro dado.

No final do dia, a quantidade de informação que somente você gerou é incontável. Imagina a quantidade gerada pelas pessoas em todo mundo!

A questão é que as empresas hoje entendem o valor de analisar esses dados. Mas como fazer isso quando o volume é tão grande e só tende a aumentar?

O conceito de Big Data surge ligado à técnica e ao conjunto de recursos capazes de agregar dados estruturados e não estruturados para permitir uma melhor tomada de decisão.

Em resumo, Big Data é nada mais do que um processo que baseia-se em programação, algoritmos, mecanismos de buscas e ferramentas de bancos de dados para realizar a coleta e o armazenamento de uma quantidade significativa de dados.

Quais são os benefícios do Big Data?

Mas em termos práticos, qual é o valor que o Big Data pode trazer para a empresa?

Dados têm valor intrínseco. Contudo, eles não servirão para nada até que esse valor seja descoberto. Outra questão igualmente importante: quão verdadeiros são os seus dados — e o quanto você pode confiar neles?

Hoje, o Big Data tornou-se capital para empresas.

Pense em algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo, como Apple, Microsoft e IBM. Uma grande parte do valor que elas oferecem vem dos seus dados, que analisam constantemente para produzir mais eficiência e desenvolver novos produtos cada vez mais moldados às necessidades de seus públicos.

A questão é que os recentes avanços tecnológicos reduziram exponencialmente o custo de armazenamento e computação de dados, tornando o armazenamento de quantidades passivas de informação acessível não só para esses gigantes, mas também para o pequeno ao médio empresário.

Com um volume maior de Big Data, agora mais barato e acessível, você, assim como a Microsoft, pode tomar decisões de negócios mais precisas e informadas.

Vamos a alguns exemplos práticos para entender melhor.

Como o Big Data é aplicado?

O Big Data pode ajudá-lo a lidar com diversas atividades comerciais, desde a produção de um produto até a experiência final do cliente.

Aqui estão apenas alguns casos de uso para que você possa ter uma ideia das possibilidades que essa nova ferramenta traz:

1. Desenvolvimento de produtos

Empresas como a Netflix e o Spotify usam Big Data para antecipar a demanda dos clientes.

Elas criam modelos preditivos que classificam os principais atributos de produtos ou serviços passados ​​e atuais e modelam a relação entre esses atributos e o sucesso comercial das ofertas.

Além disso, a Netflix usa dados e análises de grupos de foco, mídias sociais, mercados de teste e lançamentos antecipados para planejar, produzir e lançar novos conteúdos.

2. Manutenção preditiva

Fatores que preveem falhas mecânicas podem estar profundamente enterrados em dados estruturados, como o ano do equipamento, a marca e o modelo de uma máquina, bem como em dados não estruturados que abrangem milhões de registros, como dados de sensores, mensagens de erro, temperatura do motor etc.

Ao analisar essas indicações de possíveis problemas antes que eles aconteçam, as organizações podem implantar a manutenção de maneira mais econômica e maximizar o tempo de atividade de peças e equipamentos.

3. Experiência do cliente

A corrida para conquistar o cliente está mais acirrada do nunca e uma visão mais clara da experiência do consumidor se faz necessária.

O Big Data permite que você reúna dados de mídias sociais, visitas da web, registros de chamadas e outras fontes de dados para melhorar a experiência de interação e maximizar o valor fornecido. Comece a oferecer ofertas personalizadas, reduza a rotatividade de clientes e melhore o atendimento em geral.

4. Fraude e compliance

Quando se trata de segurança da informação, uma empresa não precisa lidar com apenas alguns números de criminosos desonestos; mas enfrenta equipes inteiras de especialistas que conhecem as técnicas de hackeamento mais modernas.

Paisagens de segurança e requisitos de conformidade estão em constante evolução. O Big Data ajuda você a identificar padrões em dados que indicam fraudes e agregam grandes volumes de informações para tornar os relatórios regulamentares muito mais rápidos.

5. Aprendizado de Máquina

O Aprendizado de Máquina é um tema quente no momento. E os dados — especialmente Big Data — são uma das razões para isso.

Agora somos capazes de ensinar máquinas em vez de programá-las. A disponibilidade de Big Data para treinar modelos de Aprendizado de Máquina faz com que isso aconteça.

6. Eficiência operacional

A eficiência operacional pode nem sempre ser notícia, mas é uma área na qual o Big Data está tendo o maior impacto.

Por exemplo: a Rolls Royce coleta dados de milhares de motores a jato em aviões em todo o mundo. Os sensores detectam automaticamente as velocidades, a temperatura, a pressão e retornam leituras até 20 vezes por segundo.

Com os motores Rolls Royce sendo usados para decolar e aterrissar a cada 2,5 segundos em todo o mundo, isso tudo representa um monte de dados.

Algumas análises e monitoramento de computadores muito inteligentes analisam esse grande volume de informações à procura de pequenas irregularidades, que eles usam para alertar as companhias aéreas sobre a necessidade de manutenção antes que se torne um grande problema.

Ao extrair essas informações vitais do ruído de seus grandes dados, a Rolls Royce encontrou uma maneira de melhorar os seus negócios, mantendo a segurança e a qualidade, e prolongando a vida de seus motores.

7. Inovação e avanços

O Big Data pode ajudá-lo a inovar, estudando as interdependências entre seres humanos, instituições, entidades e processos e, em seguida, determinando novas maneiras de usar essas percepções.

Use insights de dados para melhorar as decisões sobre considerações financeiras e de planejamento; examine as tendências e o que os clientes desejam para oferecer novos produtos e serviços; implemente preços dinâmicos. São infinitas as possibilidades.

Como implementar o Big Data na minha empresa?

Encontrar valor no Big Data é muito mais complexo do que apenas analisar dados. É um processo de descoberta completo que exige analistas perspicazes, usuários de negócios e executivos que fazem as perguntas certas, reconhecem padrões, fazem suposições informadas e preveem comportamentos.

Para colocar você no caminho certo dessa conquista, abaixo, mostramos os primeiros passos de uma implementação de Big Data de sucesso. Veja só:

1. Saiba o que são os “3 V’s”

Didaticamente, dividimos os dados nos chamados 3 V’s, referentes a volume, velocidade e variedade de informações.

A grande quantidade de dados disponíveis, não somente dentro da empresa, mas aqueles que ela consegue coletar fora do ambiente interno, diz respeito ao volume. O tempo para a criação de novos dados pertinentes para a organização é a velocidade. Por fim, as diferentes opções deles referem-se à variedade, pois dados podem ser de diferentes naturezas.

Uma vez mesclados esses três elementos, a empresa pode fazer uma análise adequada de tudo o que está disponível de maneira estruturada ou não estruturada. O resultado: parâmetros mais precisos sobre o cenário em que atua, dando a ela recursos para visualizar melhor as possibilidades que se apresentam.

2. Determine os objetivos da análise de dados

De maneira geral, o uso do Big Data depende de cada cenário em que ele é aplicado. Sendo assim, é preciso, primeiramente, determinar um objetivo para, então, aplicar as técnicas.

Com tantos dados que você pode coletar, é fácil se perder. Por isso, é importante saber como você vai usá-los e o que é realmente útil para você. Atenha-se a registrar as métricas mais importantes. Basicamente, antes de entrar no “como”, você precisa definir o “quê” deseja analisar.

3. Preocupe-se com a preparação dos dados

Um dos desafios comuns encontrados pela maioria das empresas hoje em dia é a falta de dados para análise.

Mesmo que possam acumular dados de associação ou transação por anos, esses dados estão em formato inconsistente, desatualizados, inválidos ou distribuídos em sistemas diferentes ou sob o controle de diferentes departamentos.

Geralmente consome muito tempo ou esforço entre departamentos para centralizar todos os dados, limpar as listas e transformá-los em um formato útil e compreensível para o computador antes que a análise aconteça. Existem algumas opções de plataformas prontas para o trabalho com o Big Data que solucionam essa questão.

Entre elas, podemos citar o Amazon Web Services, da Amazon, o Microsoft Azure, da Microsoft, e o Big Query, da Google. Além dessas, você também pode optar pelo Hadoop, uma ferramenta baseada no Linux, que roda no servidor Apache.

4. Parta para a análise de dados

Quando todos os dados estão centralizados, de boa qualidade e em um formato legível e consistente, chega-se à etapa de análise de dados. Normalmente, podemos definir a análise de dados em análise descritiva e análise preditiva.

A análise descritiva usa inteligência de negócios e mineração de dados para descobrir a resposta para “o que aconteceu no passado?”.

As descobertas da análise são geralmente apresentadas em uma visão de relatório ou painel, e detalham os dados para descobrir informações como custo de marketing, causa raiz das falhas, principais indicadores de desempenho etc.

Em contraste, a análise preditiva visa a responder à pergunta “o que poderia acontecer no futuro?”, fazendo uso de diferentes modelos estatísticos.

O resultado da previsão depende de descobrir o padrão oculto significativo ou correlações entre diferentes conjuntos de dados no histórico. Modelos estatísticos serão construídos com base nesses padrões e correlações no passado e tentarão adivinhar a probabilidade do mesmo resultado no futuro.

5. Visualização de dados

Após a análise, também é crucial exibir os resultados de uma maneira fácil de entender, especialmente se você precisar apresentá-los à gerência da empresa.

A visualização de dados, um novo termo que ficou quente nos últimos anos, significa a apresentação de dados em um formato gráfico que permite aos leitores apreender conceitos difíceis, identificar padrões, tendências e correlações rapidamente e entender qualquer percepção com facilidade.

Existem também algumas ferramentas que facilitam o desenvolvimento da inteligência tecnológica e a visualização de dados, como Tableau, QlikView ou Microsoft Power BI.

Elas permitem que mesmo pessoas que não dominam conceitos de TI possam criar facilmente gráficos e tabelas ajustando diferentes parâmetros em tempo real e alterando interativamente a combinação de dados que deseja ver e como eles são processados.

Quando primeiro se começou a falar sobre Big Data, muitos consideraram como uma moda passageira — o mais recente termo tecnológico da moda que seria discutido por um tempo e, em seguida, seria silenciosamente esquecido quando a próxima grande novidade surgisse.

Contudo, esse não foi o caso. Na verdade, enquanto termos e tecnologias mais recentes surgiram, o Big Data continuou como sendo a força motriz por trás de quase todos eles.

A quantidade de dados disponível para nós só vai aumentar, e a tecnologia analítica se tornará mais eficiente do que é hoje. Então, se o Big Data já é capaz de tudo isso atualmente, imagine só do que será capaz amanhã.

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Sobre o autor

Leucotron

Somos uma empresa de tecnologia em telecomunicações que atua no mercado brasileiro há mais de 30 anos, sendo reconhecida como uma das mais importantes na área de telefonia IP e convencional.

Atualmente, somos líder no segmento de hotelaria. São mais de 300 concessionárias parceiras, que oferecem centrais de PABX, softwares de telefonia e as mais inovadoras soluções em comunicação com foco no aumento da produtividade de pequenas, médias e grandes empresas de todas as regiões do Brasil.

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