Cada vez mais vivemos em um mundo guiado por dados. Afinal, a tomada de decisão baseada em dados, ou “data driven”, permite que sejam feitas escolhas mais assertivas. Além disso, a análise de dados também possibilita a descoberta de insights interessantes.
É nesse contexto que o big data se torna uma ferramenta essencial para diversas empresas. No entanto, você talvez ainda se pergunte: o que é big data? Como funciona? Para que ele serve?
Neste texto, vamos responder todas essas dúvidas e explicar como o big data pode ser usado pelas empresas para alavancar diferentes modelos de negócio. Confira!
O que é e para que serve o big data?
Em tradução literal, o termo “Big Data” significa “grandes dados”. E é mais ou menos isso a que ele se refere – à grande quantidade de dados disponíveis para uma empresa e à sua capacidade de analisá-los de forma rápida.
Uma vez que todas as nossas ações — sobretudo online — geram diferentes dados, que são então adquiridos por empresas e organizações, é necessário contar com ferramentas e estratégias de análise e uso de todas essas informações.
O big data é, portanto, apenas o processo de sistematização desse fluxo de informações. Uma vez organizadas, elas podem ser usadas por empresas para ajudar na tomada de decisões sobre produtos e estratégias de negócio.
Pense, por exemplo, em todas as vezes que você comentou que gostaria de comprar uma coisa específica e, algumas horas depois, o Instagram ou o Facebook estava te mostrando anúncios sobre ela. Isso é efeito do big data, que reúne as informações que você disponibiliza online — através de pesquisas no Google — e então as organiza em diferentes perfis de consumidores.
Como funciona o big data?
Você já entendeu que o big data é um processo de recolhimento e organização de dados, certo? Mas talvez você ainda esteja se perguntando: como ele funciona? Como esses dados podem ser lidos e organizados? Nós vamos explicar.
Os dados processados pelo big data são divididos em três diferentes categorias:
- Dados estruturados: são as informações armazenadas em um banco de dados fixo, e que podem ser facilmente acessadas para uma análise. Pense, por exemplo, no número de cliques para comprar um determinado produto.
- Dados não estruturados: são as informações que não estão armazenadas em nenhum banco de dados, e que portanto não podem ser acessadas com facilidade. São a maior parte dos dados online. Um exemplo são os e-mails.
- Dados semi estruturados: são as informações que, embora não estejam armazenadas em um banco de dados, são facilmente acessíveis. Um exemplo são as fotos que tiramos com o nosso telefone, que em geral têm as mesmas informações (local, data, hora e identificação do dispositivo).
É com base nessa divisão de dados que o big data funciona. Cada uma dessas categorias armazena um tipo de informação, que pode então ser agrupada e organizada de modo a possibilitar uma tomada de decisão.
Leia também: Tutorial completo sobre modelagem de dados: conceito, dicas e passo a passo
Quais são os 5 Vs do big data?
Os chamados “5 Vs do big data” são diferentes conceitos que ajudam a explicar o que é e como funciona o processo de organização de dados. Abaixo, explicamos cada um deles mais detalhadamente. Confira!
1. Volume
O primeiro V diz respeito à enorme quantidade de dados que são gerados todos os dias. Atualmente, a maior parte da nossa vida se dá no ambiente online e, por isso, cada uma de nossas ações deixa uma espécie de rastro.
Ou seja: toda vez que vemos um vídeo, curtimos um post ou foto, compramos um produto ou mesmo denunciamos uma conta, nós criamos alguns dados que passam a integrar e ser lidos pelo big data de diversas empresas. Imagine, portanto, o volume de informações gerado em apenas um dia em todo o mundo.
E não é só isso: hoje, computadores e inteligências artificiais também geram dados. É isso que queremos dizer quando falamos que o big data lida com um alto volume de informações.
2. Velocidade
Quando pensamos no uso do big data por diferentes empresas, a velocidade é uma característica que ganha maior destaque. Quanto mais rápido o big data é capaz de ler dados, melhor para a empresa que os utiliza em tempo real.
Pense, por exemplo, em uma transação financeira realizada por um cliente em uma loja. Se o sistema da empresa leva muito tempo para reconhecer aquela venda, os riscos de cair em uma fraude aumentam consideravelmente.
Por isso, em alguns casos, mais vale um big data que consegue ler menos informações rapidamente do que um que consegue ler muitos dados em mais tempo. Hoje em dia, é a velocidade um dos maiores pontos competitivos entre empresas que trabalham com big data.
3. Variedade
Existem três tipos de dados: os estruturados, os semi estruturados e os não estruturados. Cada um deles é adquirido de um lugar diferente na rede, e, portanto, suas estruturas e informações são muito variadas.
O conceito de variedade do big data se liga, portanto, aos tipos de dados que determinada ferramenta consegue ler. Como eles serão compilados e organizados? Quais desses dados podem ser usados de forma estratégica?
Desse modo, quanto mais heterogênea for a sua ferramenta de big data, melhor, porque isso permite acesso a mais informações, que são, depois de lidas, organizadas de maneira coerente.
4. Veracidade
A veracidade dos dados de big data é um conceito que vem ganhando cada vez mais projeção, principalmente a partir dos casos de fake news. Afinal, como garantir que um dado é verdadeiro? A verdade é que, atualmente, é muito difícil ter esse controle.
Por isso, é essencial que as empresas de big data sejam comprometidas com as normas da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Também é importante que a fonte dos dados recolhidos seja confiável e de alta qualidade, garantindo dados limpos e mais fáceis de interpretar.
5. Valor
O valor é um dos conceitos mais importantes do big data, porque é ele que diz respeito à transformação de dados em informações realmente relevantes para uma empresa.
Mais do que recolher e organizar dados, o big data é responsável por auxiliar a tomada de uma série de decisões. Por isso, quanto mais análises puderem ser feitas a partir dos dados obtidos, mais valor para a empresa aqueles dados oferecem.
Leia também: Guia completo sobre ciência de dados: entenda o que é, qual sua importância e o que estuda
Como o big data pode ser usado pelas empresas?
O big data é usado para a análise e organização de um grande volume de dados, como já explicamos. Sua aplicabilidade nas empresas se expande para uma série de outras tecnologias. Veja, abaixo, alguns exemplos.
1. Big data e business intelligence
Os dados recolhidos pelo big data podem ser usados em estratégias de business intelligence, a chamada “inteligência de mercado”.
Com os dados coletados, as empresas podem compreender melhor as dores de seus clientes e, a partir delas, definir ações que impactam positivamente na vida dessas pessoas. Ou seja: o big data possibilita:
- encontrar oportunidades ainda não exploradas de negócios e produtos;
- identificar quais investimentos podem e devem ser feitos;
- a tomada de decisão mais assertiva quando se trata de organização do negócio.
2. Big data e a Internet das Coisas (IoT)
A chamada Internet das Coisas, ou “Internet of Things” (IoT) também pode ser usada em conjunto com o big data em algumas empresas. Enquanto ela é responsável por automatizar processos internos, o big data garante o cuidado na geração e proteção dos dados.
Ou seja: a cada momento que uma máquina automatizada gera uma informação, o big data sabe para onde enviá-la e como protegê-la. Isso torna os processos mais rápidos e mais seguros.
3. Big data e inteligência artificial
A inteligência artificial (IA) tem ganhado cada vez mais espaço no nosso dia a dia e no cotidiano empresarial. Ela é responsável pela automatização de processos simples, como os chats de atendimento ao cliente, por exemplo.
Ao ser usada em conjunto com o big data, a empresa garante que os dados obtidos de modo facilitado pela IA também serão armazenados de forma segura e eficiente, diminuindo a quantidade de erros e de vazamentos.
Esses dados podem ser usados tanto para ações internas da empresa quanto para a especialização de serviços com base nas necessidades específicas de cada cliente. Assim, as empresas garantem um atendimento de maior qualidade e têm um custo menor.
Onde é usado e como se aplica o big data?
O big data pode ser aplicado em diferentes setores de uma empresa e realizar diversas funções. Um dos usos mais comuns é para reduzir fraudes e outras atividades que põem em risco os dados coletados, através da identificação de padrões em dados fraudulentos enviados para uma máquina ou rede.
Há também empresas que utilizam a tecnologia para antecipar a demanda dos clientes, organizando os seus produtos de forma personalizada para cada usuário. É o caso dos serviços de streaming, que podem fazer recomendações assertivas, garantindo a satisfação dos clientes e mantendo-os conectados aos seus serviços.
Há ainda a possibilidade de usar o big data para prever falhas mecânicas em máquinas e equipamentos. Assim, a empresa pode realizar manutenções preventivas, economizando dinheiro e aumentando o tempo de vida desses aparelhos.
Para aplicar o big data de forma satisfatória em uma empresa, é preciso:
- Identificar os problemas do negócio, isto é, saber por que o big data será usado;
- Recorrer a fontes de dados seguras e que se alinhem aos seus objetivos;
- Selecionar boas ferramentas de big data, que sejam capazes de lidar com o volume de dados desejado e em uma velocidade adequada.
Quais são os desafios do big data?
Assim como acontece com outras tecnologias, o big data não está livre de desafios. Abaixo, separamos os principais deles. Confira!
1. Armazenamento de dados
O primeiro e mais comum desafio do big data é simplesmente a capacidade de recolher e armazenar dados, uma vez que, a cada dia, a quantidade de informações disponíveis aumenta.
Para lidar com a crescente demanda, é preciso que as empresas focadas em big data lidem com ferramentas e tecnologias cada vez mais novas. Assim, o tempo de coleta e organização dos dados fica reduzido, e a velocidade de resposta aumenta.
2. Criação de insights relevantes
Este é mais um desafio do big data: a capacidade de usar os dados para gerar insights e ações interessantes para a empresa.
Esse é um importante diferencial competitivo e, quanto mais oportunidades de negócio são extraídas dos bancos de dados, melhor uma empresa consegue se colocar no mercado.
3. Variedade de dados
Um terceiro desafio comum é lidar com dados muito diferentes. Como cada ação que realizamos online gera um tipo de dado, os softwares e ferramentas de big data precisam ser capazes de recolher diferentes formatos de informação.
Por isso, é necessário usar ferramentas cada vez mais novas e completas. Com isso, os dados recolhidos pelo big data poderão oferecer resultados mais assertivos para as empresas.
4. Segurança
Por fim, uma dificuldade recorrente é a de proteção dos programas especializados em big data. Os dados recolhidos, estruturados ou não, são sensíveis e devem ser mantidos em segurança pela empresa que os adquiriu.
Soma-se a isso a importância de respeitar a LGPD e garantir a segurança dos clientes que divulgaram seus dados. Desse modo, a criação de formas de proteção das ferramentas é essencial.
Como trabalhar com big data?
Para atuar com big data, é muito comum que os profissionais escolham dois caminhos: ou a ciência de dados, ou a programação web. De modo geral, o perfil de quem trabalha com big data envolve:
- conhecimento técnico em programação;
- entendimento intermediário em negócios;
- boa noção de matemática, estatística e ciência de dados.
Ou seja: para trabalhar com big data, é preciso ter um bom raciocínio lógico, uma boa visão de mercado e a capacidade de construir softwares inteligentes para um negócio.
O mercado da área está aquecido e a tendência é que profissionais de big data se tornem cada vez mais procurados por empresas.
Esperamos que este artigo tenha tirado todas as suas dúvidas sobre big data. Agora, que tal ler sobre o que é, onde estudar e como aprender Data Science do zero?
