Fechar Notificações

Não perca mais nada!

Ative as notificações do blog para ser avisado sempre que tiver conteúdo novo!

Fechar Newsletter

JUNTE-SE A MILHARES DE EMPREENDEDORES DIGITAIS!

Receba os melhores conteúdos para crescer seu negócio online.

Fechar Black Week Hotmart

Quer fazer mais vendas? Participe da Black Week Hotmart. Nos últimos anos, os números foram impressionantes: aumento de 200% em vendas em um único dia!

Quero participar

O que é Big Data e como levá-lo para o dia a dia do seu negócio?

O que é Big Data e como levá-lo para o dia a dia do seu negócio?

Entenda, de uma vez por todas, o que é e para que serve o conceito do momento!

Em um mundo cada vez mais repleto de informações e dados, saem na frente aquelas organizações que sabem aproveitar esse potencial e analisá-los de maneira produtiva e útil.

Com um fluxo de dados tão grande, você provavelmente já ouviu falar no termo Big Data. Seja no seu ambiente de trabalho ou mesmo nos noticiários, esse assunto nunca esteve tão em alta como nos últimos anos.

Saber analisar a grande quantidade de informações disponíveis no mercado hoje em dia dá ao negócio a possibilidade de conhecer a fundo o seu público e personalizar, cada vez mais, seus produtos e serviços.

Quer saber o que é e como funciona a análise de Big Data? Então continue lendo este artigo sobre o assunto para descobrir isso e muito mais!

Índice
O que é Big Data? O que define o Big Data? Quais são os tipos de Big Data? Como realizar o monitoramento de dados não-estruturados? Quais são as categorias de Big Data? Como utilizar o Big Data em seu negócio? Quais as principais ferramentas para análise de Big Data disponíveis hoje? Então o Big Data é realmente importante?

O que é Big Data?

O termo Big Data nasceu no início dos anos 1990 na NASA, com o objetivo de descrever grandes aglomerados de dados complexos e que desafiam os limites dos computadores tradicionais para serem capturados, processados, analisados e armazenados de maneira organizada.

No contexto atual da Tecnologia da Informação, o termo Big Data se refere a todos aqueles dados (estruturados ou não) que são gerados a cada segundo. Sua análise consiste em uma poderosa ferramenta que permite um maior potencial na tomada de decisões.

Disponibilização de informações de trânsito em tempo real, cruzamento de informações para descobrir ocorrências locais de doenças, análises de gastos de combustível nos maiores aeroportos do mundo…

São várias as aplicações do Big Data, quando analisado corretamente.

Segundo uma pesquisa da BSA | The Software Alliance, em 2015 eram gerados, todos os dias, 2,5 quintilhões de bytes em informação. E a expectativa da gigante Seagate é que o volume de informações disponíveis ultrapasse os 175 zettabytes, quintuplicando a quantidade de dados existentes em 2018 (33 zettabytes).

Já de acordo com alguns outros estudos, a previsão é que até 2024 os servidores serão responsáveis pelo processamento de um total de dados que corresponda a uma pilha de livros que alcance a inimaginável distância de 4,5 anos-luz. Essa hipotética distância é o suficiente para ultrapassar a própria Via Láctea!

A análise de Big Data

Com as comparações e previsões listadas acima, não precisamos dizer que o contexto do Big Data é impossível de ser catalogado e interpretado por um humano, certo? E é aqui que entra a análise do Big Data.

A partir de uma análise dessas, basta existir um registro de blog, chamadas de call center, serviços de streaming, textos publicados em redes sociais ou quaisquer outras fontes de informação e dados para que um negócio comece a extrair interpretações úteis desse universo.

Assim, podemos dizer que o termo Big Data é, na verdade, um conceito bastante relativo, uma vez que seu próprio tamanho depende de quem está utilizando os dados. Pode ser dito que, por exemplo, John Graunt analisou uma grande base de informações em 1663 para estudar a epidemia da peste negra na Europa.

Os censos demográficos do século XIX, nos Estados Unidos, começaram a ser processados mecanicamente pela máquina de tabulação, consistindo em outro uso prévio do Big Data.

Atualmente, em um cenário constante de transformação digital, a quantidade de dados que pode ser usada para uma análise é muito maior, como você pôde ver. E, por isso, a sua análise exige as ferramentas certas.

O que define o Big Data?

Ser apenas um grande apanhado de informações não faz um grande banco de dados ser considerado Big Data. Para isso, é preciso que ele apresente uma série de características que o definam.

Assim, para considerar que os dados sejam significativos o suficiente para serem chamados de Big Data, é preciso analisar 5 características fundamentais, conhecidas como os 5 Vs.

Volume

Quando falamos de Big Data, estamos falando, invariavelmente, de grandes volumes de informação. É, portanto, um enorme fluxo de dados gerados a cada segundo. Mais do que terabytes, o Big Data trabalha na escala de zettabytes e brontobytes.

A título de comparação, o Facebook apresenta um fluxo de 10 bilhões de mensagens, 4,5 bilhões de likes e 350 milhões de fotos compartilhadas todos os dias.

Assim, a análise do Big Data é voltada justamente para lidar com esse enorme volume de informação, categorizando-a e alocando-a por meio de softwares específicos.

Velocidade

Um conjunto de dados só pode ser considerado como Big Data se os dados forem criados em uma frequência e em uma velocidade muito grande. Assim, não basta que a quantidade de informações seja enorme, mas também que ela seja incrementada em um fluxo contínuo e muito rápido.

Imagine o processo de viralização de mensagens em redes sociais, as verificações de transações nas companhias de cartão de crédito ou mesmo os instantes fundamentais para se calcular os valores de negociação de ações na bolsa, variando a cada segundo.

Nesse sentido, o Big Data faz referência a um grande fluxo de dados criados quase que instantaneamente, o que altera a maneira como devem ser analisados.

Variedade

Antigamente, a grande parte dos dados gerados pelas organizações era considerada estruturada. Tais dados podiam ser tabelados e relacionados mais facilmente.

Hoje em dia, mais de 80% dos dados gerados são considerados como não estruturados, sendo compostos por fotos, vídeos, áudios e mensagens.

Tal variedade na composição dos dados faz com que a análise de Big Data seja necessária para administrar esse universo heterogêneo de informações, possibilitando a alocação lado a lado com os dados mais tradicionalmente gerados.

Veracidade

Em qualquer tipo de análise de dados é fundamental que as informações trabalhadas sejam verdadeiras. Em tempos de fake news (notícias falsas) na internet, tratar dados falsos pode levar a resultados errôneos e tomadas de decisões igualmente desastrosas.

No Big Data, é impossível controlar cada pedaço de informação falsa disponibilizada na rede, mas podemos partir de análises estatísticas de grandes volumes de informação para compensar aqueles dados incorretos.

Ou seja, partindo de uma comparação, é possível alcançar um nível satisfatório de veracidade, possibilitando assim um embasamento mais próximo da realidade e que auxilie no planejamento futuro.

Valor

Por fim, o último V é o que faz com que o Big Data seja relevante. Não adianta ter em mãos uma infinidade de informações geradas a cada segundo se não é possível fazer com que elas tenham valor.

Agregar valor e dar significado aos grandes volumes de dados é o que faz com que seja possível utilizar o Big Data como uma ferramenta importante para o seu negócio.

Por isso, leve sempre em consideração que não há apenas o custo envolvido na captação e análise das informações, mas também o custo necessário para que essas sejam valorosas.

Quais são os tipos de Big Data?

Quando falamos de Big Data, podemos categorizar os dados existentes em basicamente dois tipos, de acordo com sua estrutura: estruturados e não-estruturados.

Dados estruturados

Os dados considerados como estruturados são aqueles que apresentam uma estrutura definida, incluindo assim categorias, definições, localização, vendas, informações relevantes sobre clientes, como perfil, contatos, entre outros.

Muito encontrados em bancos de dados tradicionais, se baseiam na necessidade desses para armazenar a informação. Assim, é possível localizar facilmente onde cada tipo de informação se encontra, de modo que é simples visualizar padrões na distribuição desses dados.

Praticamente todo negócio utiliza um software de armazenamento de dados estruturados, como ERP, CRM, sistemas voltados para o setor financeiro, sistemas de Recursos Humanos entre vários outros.

Dados não-estruturados

Por sua vez os dados não-estruturados são aqueles que apresentam uma alta complexidade para se trabalhar. Isso porque não é possível encontrar neles qualquer tipo de estruturação, sendo necessária uma preparação prévia à análise.

Basicamente, boa parte dos dados gerados hoje em dia não são estruturados, incluindo neste universo todos aqueles presentes nas redes sociais, portais de notícias e outros.

Imagens, vídeos, comentários, áudios e textos são informações extremamente complexas de serem analisadas, mas, ao mesmo tempo, completamente relevantes para entender o público de um negócio, por exemplo.

Como realizar o monitoramento de dados não-estruturados?

Hoje já é possível analisar e monitorar as redes sociais para extrair informações relevantes e de valor que digam respeito a uma determinada palavra-chave, por exemplo.

Nesse sentido, é fácil descobrir o que as pessoas estão comentando sobre o seu negócio ou, até mesmo, realizar uma pesquisa mercadológica acerca do seu nicho de atuação.

Dada a complexidade desse tipo de informação, é preciso haver um tratamento prévio desses dados, uma vez que os softwares de análise não conseguem distinguir, por exemplo, comentários positivos daqueles compostos por sarcasmo e ironia.

Além disso, os dados não estruturados demandam a criação de tags, capazes de categorizar determinadas informações de acordo com o contexto analisado.

Esse tipo de trabalho, por enquanto, precisa ser realizado por uma pessoa, o que faz com que o tratamento de dados dessa natureza seja extremamente trabalhoso e complexo se comparado àqueles que apresentam uma estrutura bem-definida.

Quais são as categorias de Big Data?

Agora que você já sabe quais são os tipos de Big Data – estruturado e não estruturado -, é hora de entender como os dados são categorizados para a análise.

Aqui, misturamos os dados independentemente da sua estrutura, o que faz com que os tipos apresentados anteriormente possam aparecer em cada uma dessas categorias.

Social data

Nesta categoria estão os dados provenientes dos indivíduos e as informações capazes de traduzir comportamentos. Ou seja, por meio do social data é possível identificar padrões e reconhecer perfis para trabalhar estratégias empresariais de maneira mais direcionada.

Quando entramos em contato com, por exemplo, o padrão de buscas realizadas no Google, é possível perceber o quanto as pessoas tendem a ser previsíveis. Isso faz com que encontrar padrões de comportamento seja uma tarefa possível.

Enterprise data

Aqui reunimos os dados gerados pelas organizações a cada segundo. Essa categoria inclui as informações de setores financeiros, dos recursos humanos, do operacional e de várias outras áreas existentes em um negócio.

Apesar de algumas pessoas negligenciarem a geração e a própria existência dessas informações como dados válidos, o fato é que elas podem ser essenciais para se medir ciclos de produtividade das equipes de colaboradores e, até mesmo, identificar gargalos na produção.

Personal data (ou data of things)

Conceito relativamente novo em todo o mundo e, principalmente, no Brasil, esse tipo de dado diz respeito àqueles gerados pelos objetos “smart”, como geladeiras, televisores, carros, celulares e outros que se encontram conectados na mesma rede e “conversam” entre si.

00

Mais conhecida como Internet das Coisas (ou IoT), é uma grande tendência para os próximos anos. E sua aplicação é facilmente vista em aplicativos como o Waze, por exemplo.

As informações geradas automaticamente por cada smartphone com o aplicativo ativo em uma cidade — distância percorrida e velocidade, por exemplo — é capaz de fornecer uma complexa rede de informações das condições de trânsito em tempo real, podendo ser divulgada em painéis nos principais pontos dos centros urbanos.

Cruzando dados

O cruzamento dessas três categorias de Big Data é o que faz com que as informações essenciais para a análise se tornem úteis para um negócio, por exemplo. Entretanto, é preciso tomar muito cuidado para não se perder na infinidade de dados existentes nesse universo.

Como utilizar o Big Data em seu negócio?

Como você já deve ter percebido, mais útil que o Big Data em si é a análise e o uso que fazemos das informações disponíveis. E esse trabalho de cruzamento e interpretação de dados é o que chamamos de Big Data Analytics.

Nesse sentido, a aplicação da análise de Big Data vai depender bastante da realidade do seu negócio. É essencial, obviamente, contar com o auxílio de ferramentas tecnológicas para a coleta e filtragem dos dados, principalmente quando o uso que será feito desses é mais direcionado.

Marketing

Notoriamente, o marketing é uma das áreas que mais encontra potencial no uso das informações provenientes da análise de Big Data. Em um mundo onde a necessidade de atendimentos, serviços e produtos personalizados cresce cada vez mais, conhecer o seu público é fundamental para o sucesso.

Assim, analisar o Big Data permite encontrar padrões de comportamento no consumo do seu público, além de identificar os efeitos das ações de marketing de acordo com o canal de divulgação, a época do ano, o tipo de abordagem, o produto divulgado, entre outros.

Um ótimo exemplo é o McDonald’s, maior rede de fast-food do planeta. São mais de 37 mil pontos de venda espalhados em todo o mundo, gerando dados de consumo em uma frequência cavalar, 24 horas por dia, 7 dias por semana.

E é claro que o negócio se aproveita dessa fonte de dados para analisar e combinar informações e, assim, entender os padrões de consumo de seu público. Por esse meio, já foram criados até mesmo opções de lanches baseadas nas reações das redes sociais, por exemplo.

Controle de Qualidade

Evitar falhas de produção é um dos principais objetivos de qualquer negócio. E, com o Big Data, é possível analisar os dados gerados na cadeia produtiva sobre defeitos por unidade, rendimento, taxa de preenchimento, entre outros.

Dessa forma, é possível encontrar gargalos na produção e verificar quais são os fatores responsáveis pela lentidão dos processos, aumentando, assim, a produtividade e a qualidade dos produtos.

Setor Financeiro

Sem dúvidas, um dos setores que mais recebe dados nas grandes organizações é o financeiro, pois se relaciona com praticamente todas as outras áreas do negócio.

E essa integração costuma ser extremamente negligenciada por boa parte delas, com vendedores que não conhecem os custos de produção ou profissionais de marketing que desconhecem as margens de lucro dos produtos, por exemplo.

Um dos maiores bancos dos Estados Unidos, o JP Morgan, busca evitar esse tipo de problema aplicando a análise do Big Data para, por meio de algoritmos densos e complexos, realizar previsões de tendências e, assim, indicar aos investidores os melhores momentos para a negociação de ações.

Internamente, é possível aplicar a mesma lógica em negócios de qualquer porte, integrando a análise financeira com outros setores por meio da comparação de índices específicos.

Quais as principais ferramentas para análise de Big Data disponíveis hoje?

Em um cenário de aplicação constante da análise de Big Data, é natural que existam diversas ferramentas voltadas para esse tipo de trabalho. São softwares e plataformas essenciais para a realização de uma análise de dados eficiente e produtiva, capaz de fundamentar o processo de tomada de decisões.

Separamos, abaixo, as principais ferramentas para análise de Big Data disponíveis hoje no mercado. Veja!

1. Import.io

O Import.io é uma plataforma voltada para a extração de dados open source sem que seja necessário inserir códigos de acesso. Na prática, todo o ambiente da web é visto como um enorme banco de dados.

Essa ferramenta funciona de maneira simples: o usuário insere um endereço da internet e o Import.io automaticamente extrai do website todos os dados que são considerados relevantes, possibilitando a exportação em diversos formatos.

2. Apache Hadoop

A extração dos dados é importante, mas tão importante quanto ela é o armazenamento dessas informações. E, em se tratando de um volume grande como é o Big Data, é fundamental conseguir economizar em espaço ocupado.

O Apache Hadoop nada mais é do que um software poderoso, capaz de manipular o tamanho de qualquer arquivo de maneira fácil e rápida.

3. Oracle Data Mining

O processo de “mineração” e filtragem dos dados é uma das etapas mais massivas da análise de Big Data. Por isso, para auxiliar nessa tarefa, nada melhor que contar com o Oracle Data Mining, uma ferramenta poderosa que oferece algoritmos de mineração capazes de fornecer insights e previsões sobre as informações à disposição.

Também é possível criar modelos preditivos e realizar projeções de comportamento do público, além de traçar perfis e identificar oportunidades, anomalias e possibilidades de fraude.

4. Statwing

Quando falamos de Big Data, precisamos, invariavelmente, tocar no assunto da análise estatística. E o Statwing é uma das ferramentas mais úteis para esse tipo de tarefa.

O software permite a importação de uma planilha para sua plataforma, realizando a verificação dos dados automaticamente. Assim, é possível fazer uma análise detalhada das informações disponíveis, comparar, tabelar e gerar gráficos facilmente.

5. Tableau

Conseguir visualizar facilmente as informações é fundamental para qualquer análise. Para suprir essa necessidade, o software Tableau é uma das melhores opções do mercado.

Com ele, é possível criar facilmente mapas, gráficos e tabelas, além de outros recursos gráficos variados, para esclarecer e facilitar o entendimento das informações projetadas.

O grande diferencial do Tableau é a agilidade na hora de criar seu gráfico e a possibilidade de atualização em tempo real. Dessa forma, a análise de Big Data fica muito mais visível e fácil de ser interpretada.

6. Chartio

Uma opção para a criação e geração de relatórios totalmente disponível via navegador é o Chartio. Com ele, é possível combinar diferentes bases de dados e finalizar o trabalho exportando os relatórios diretamente via PDF.

Os recursos do Chartio variam de acordo com o plano escolhido. Ele oferece opções pagas e gratuitas.

Então o Big Data é realmente importante?

O processo de análise do Big Data é, hoje, um dos mais importantes para a compreensão da enxurrada de informações disponíveis para qualquer negócio no mercado atualmente.

Entretanto, é fundamental entender o que é possível fazer com esse tipo de tecnologia e, é claro, delimitar exatamente qual é a utilidade do Big Data para o seu negócio.

Fato é que, com a evolução da tecnologia da informação, várias possibilidades se abriram, fazendo com que negócios se transformem radicalmente quando utilizam as ferramentas certas para os objetivos certos.

O Big Data é apenas um dos elementos que compõem o motor das transformações digitais que acontecem hoje em dia, bem diante dos nossos olhos. Seu impacto é tão grande na maneira com que as organizações atuam no mercado que, dificilmente, uma tomada de decisões não é baseada na análise do Big Data.

Gostou do nosso artigo? Quer saber um pouco mais sobre Big Data e análise de dados? Então confira agora mesmo o nosso post sobre o que é Data Science e como utilizar em seu negócio!

Nosso site utiliza cookies para melhorar sua experiência de navegação.