Big Data: o que é, quais suas vantagens e como usar na sua empresa?

Cada dia mais importante para a gestão de negócios, o Big Data evoluiu muito nos últimos anos e está tendo um papel fundamental nas maiores organizações. Essa metodologia é a ideal para gerar insights que geram muito valor ao negócio e os mais diversos benefícios para o crescimento da sua empresa.

Neste artigo, definiremos o conceito de Big Data, quais são suas características e o início da história, na NASA, até seu pleno desenvolvimento nos dias de hoje, sendo muito solicitado na gestão de inovação.

Detalharemos também seu potencial em otimizar custos e melhorar o lucro dos negócios, além de dicas de como sua empresa pode aplicar as técnicas. Acompanhe aqui!

O que é Big Data?

Não existe uma definição exata do que é Big Data, já que ele pode ter objetivos e usos muito diferentes entre os profissionais de negócios, a área de marketing e projetos e os especialistas em TI. Afinal, eles usam essa ferramenta de forma bastante diferente.

Mas existe um consenso no qual podemos entender que é um termo geral para definir um conjunto de estratégias e tecnologias necessárias para reunir, organizar, processar e extrair informações sobre um grande conjunto de dados.

Esses dados fornecem embasamento para a extração de insights, que auxiliam na tomada de decisão e alavancam diversas vantagens nas quais vamos detalhar em outro tópico.

Levantando o histórico do Big Data, sua ideia inicial foi criada nos anos 90, pela NASA, que pretendia realizar o cruzamento de todo tipo de informação em todas as bases existentes do órgão. Embora não houvesse tecnologia para sua implementação efetiva, a metodologia começou a ser discutida e ensinada nos meios acadêmicos.

As modelagens de dados focadas em negócios, como os DataWarehouse e métodos como CRM e BI começaram a ser desenvolvidos, mas ainda não havia capacidade de processamento viável para a manipulação de uma massa de dados muito grande.

Nos anos 2000, o Yahoo lançou o Hadoop, um open source (código aberto) para servidores Apache (Linux) que conseguiu utilizar o conceito, realizando a condensação e importação de dados de diversas estruturas e fontes, por meio de APIs.

E por volta de 2005, a utilização do Big Data, finalmente, tornou-se viável com o avanço da velocidade de processamento, imensas capacidades de armazenamento e a inovação da Cloud Computing (tecnologia de dados armazenados na nuvem).

Seu desenvolvimento e recursos foi ainda mais aprimorado e, atualmente, temos várias soluções criadas e suportadas por grandes empresas, como Microsoft, Oracle, Amazon, IBM e Google, além de excelentes empresas e consultorias especialistas nessas ferramentas.

Os requisitos básicos para trabalhar com Big Data são os mesmos para trabalhar com conjuntos de dados de qualquer tamanho. No entanto, a escala maciça, a velocidade de importar e processar os dados e suas características, fazem com que necessitem ser tratados, em cada etapa do processo, de forma bem específica e projeta soluções a cada projeto.

O objetivo técnico da maioria dos grandes sistemas de dados é explorar informações e conexões a partir de um grande volume de dados com as mais diversas origens, o que não seria possível usando os métodos convencionais.

Nesse contexto, Big Data significa um conjunto de dados muito grande para processar ou armazenar com ferramentas tradicionais ou em um único computador.

Isso significa que a escala comum de grandes conjuntos de dados está em constante mudança, e seu conteúdo pode variar significativamente de organização para organização.

V de Big Data

Em 2001, Doug Laney, da Gartner, apresentou pela primeira vez o que se tornou conhecido como 3 Vs de Big Data — Volume, Velocidade e Variedade — para descrever as características que fazem o Big Data diferente de outros sistemas de dados.

As áreas de negócios atribuíram outros Vs, logo depois. E nós vamos descrever todos eles aqui:

Volume

A grande escala da informação processada ajuda a definir grandes sistemas de dados. Esses conjuntos de dados podem ser ordens de grandeza maiores do que os conjuntos de dados tradicionais, o que exige mais capacidade em cada etapa do ciclo de processamento e armazenamento.

Para entender a grandeza, estamos falando aqui de manipulação diária de vários petabytes!

Muitas vezes, o processamento excede a capacidade de um único computador, e isso se torna um desafio para utilizar um pool de computadores e fazer a correta alocação e coordenação de recursos.

O gerenciamento de cluster e os algoritmos capazes de quebrar tarefas em blocos menores, tornam-se cada vez mais importantes.

Velocidade

Outra maneira pela qual Big Data difere, significativamente, de outros sistemas de dados, é a velocidade que a informação se move por meio do sistema

Os dados a serem importados frequentemente possuem origem de várias fontes e, muitas vezes, o negócio pede que ele seja processado em tempo real, para a realização do outro processamento de extração das informações e atualização dos sistemas.

Esse foco no feedback quase instantâneo, tem levado muitos especialistas em ciências de dados para longe de uma abordagem orientada em soluções em batch e mais perto de sistemas de transmissão em tempo real.

Os dados são constantemente adicionados, processados ​​e analisados ​​para acompanhar o influxo de novas informações e divulgar informações valiosas com antecedência. Essa premissa exige sistemas de infraestrutura robustos e alta disponibilidade para evitar falhas.

Variedade

Um dos desafios é conseguir ingerir, de maneira eficaz, a ampla gama de fontes processadas e sua qualidade relativamente baixa, muitas vezes.

Um bom Big Data deve ser capaz de receber dados estruturados (SQL) e não estruturados (NoSQL), que podem vir de:

  • sistemas internos, como registros de aplicativos, servidores, feeds de mídia social;
  • sistemas externos, por meio de APIs externas, logs estruturados, comentários e dados de mídias sociais, imagens de câmeras, gravações de áudio, dados de sensores de IoT e registros de demais provedores.

Idealmente, quaisquer transformações ou alterações nesses dados brutos acontecerão na memória no momento do processamento, e todos esses dados precisam ser processados, diferenciados e consolidados em um único sistema de banco de dados.

Outros Vs

Diversos especialistas e organizações sugeriram expandir os três Vs originais, mas essa definição tem a ver com os desafios desse sistema de dados e não com suas características. As adições mais comuns são:

Veracidade

A variedade de fontes e a complexidade do processamento podem levar a desafios na avaliação dos dados e, consequentemente, na qualidade da análise resultante. É imprescindível ter certeza de que os dados são autênticos e fazem sentido para a organização.

Variabilidade

A variação nos dados leva a uma ampla variação de características. É necessário avaliar sempre quais fontes são necessárias, quais deixaram de ser e quais voltaram a ser necessárias, periodicamente. Podem ser necessários recursos adicionais para identificar, processar ou filtrar o volume de dados.

Alguns pontos que podem ajudar nessa avaliação é verificar sazonalidade, horários de pico, eventos ou campanhas específicas.

Valor

O objetivo final do Big Data é fornecer valor às empresas. Não adianta um imenso banco de dados com informações inúteis. É extremamente necessário questionar com as áreas o que está sendo feito com os dados fornecidos e validar sempre se os dados extraídos estão gerando valor à empresa.

Qual potencial do Big Data?

Em termos de tecnologia, o potencial está na sua capacidade de interpretar e aplicar dados externos e não estruturados. Em termos de organização, estamos lidando com uma grande transformação e sem essa evolução não é possível atingir a eficiência.

A capacidade de cada organização precisa ser desenvolvida ao longo desses dois eixos — a capacidade de processar dados não estruturados de uma forma cada vez mais inteligente, e a capacidade de transformar sua organização por meio das informações coletadas.

Esse é o desafio para os negócios: desenvolver a nova forma de Business Intelligence (BI). Os dados precisam trazer informações inteligentes e em larga escala, pois não se chega aos mesmos resultados com escalas menores. E devem representar uma nova geração de abordagens, extração dos mais diversos insights, almejando ser mais rápido, melhor e muito mais eficiente.

O aproveitamento de todo o potencial do Big Data anda de mãos dadas com o investimento destinado a obter dados não estruturados e externos: comece em pequena escala e, posteriormente, aumente a capacidade de colher essas informações.

Existem diversas vantagens ao se utilizar toda a capacidade das informações, todas visando a otimização dos custos e um aumento significativo nos lucros da empresa. Segue abaixo alguns exemplos:

  • tomada de decisão muito mais rápida e acertada;
  • performance superior no acesso às informações;
  • interpretação de tendências a partir da análise dos eventos. É possível visualizar situações futuras e realizar a tomada de decisões a partir delas;
  • taxa de churn: monitorar a taxa, identificar rapidamente um aumento e a origem do problema e descobrir ações que possam diminuir a taxa;
  • monitorar o lançamento de novos produtos ou serviços e tomar decisões de possível correção rapidamente e de forma eficaz;
  • logística: melhorar a precisão das previsões de demanda dos produtos;
  • monitorar as rotas das frotas e identificar problemas em tempo real, como excesso de velocidade e caminhos obstruídos;
  • analisar o comportamento dos clientes e identificar lacunas e oportunidade de vendas contínuas;
  • descobrir novas oportunidades de demanda, produtos e serviços;
  • analisar detalhadamente os prospects, e gerar rapidamente novos perfis adequados para cada produto, para uma melhor taxa de abordagem e conversão;
  • monitorar a experiência do cliente quando à fidelização, nível de satisfação, canais utilizados e tomar ações efetivas;
  • detectar fraudes, clonagem de cartão e crimes de lavagem de dinheiro e atuar rapidamente;
  • acompanhar cada ação de marketing em tempo real;
  • realizar um planejamento de campanhas em tempo real, usando recursos e dados de sensores de produção e de IoT (Internet das Coisas).

Todas as iniciativas visam olhar além de seus próprios limites, buscar combinações interessantes e que sejam internas e externas, com os dados estruturados e não estruturados.

Embora esse tema seja bastante complexo, as soluções costumam e devem ser simples. Por exemplo, ao combinar a localização atual do telefone de alguém com as transações executadas de seu cartão de crédito, já conseguimos identificar uma possível fraude, se houver uma distância incoerente.

Como o Big Data impacta os negócios de hoje?

Os cientistas de dados estão agora armados com o poder da supercomputação, e em condições de fornecer informações comerciais à velocidade da luz.

Estão sendo criados algoritmos cada vez mais sofisticados que podem examinar instantaneamente os dados, para encontrar padrões e revelar insights. O resultado de toda essa inovação é que as decisões não precisam mais ser baseadas no instinto, ou sujeitas a erros humanos.

À medida que a tomada de decisão habilitada para dados promete clareza e transparência, os executivos de negócios, em todos os níveis, devem ser inseridos no paradigma de tomada de decisão orientado por dados.

Durante anos, as tecnologias de dados não significavam muito aos usuários de negócios, além de especificidades técnicas, infraestrutura básica ou armazenamento de documentação legal.

Com o surgimento do Big Data e a transformação digital, tudo mudou para melhor, mas é necessário mudar também os processos operacionais e entender seus impactos.

Mesmo com tantos benefícios atrelados ao Big Data, algumas empresas ainda não estão dispostas a investir em qualidade de dados ou governança. Porém, as empresas modernas não podem se dar ao luxo de ficar presas em relatórios padrão feitos pela TI. Elas precisam de informações just-in-time, rápidas e precisas para ajudar a tomar decisões diariamente.

Talvez, o motivo da lentidão com que as empresas estão aproveitando os grandes dados, seja porque isso exige muito mais do que superar desafios técnicos maciços.

Essa tarefa vai além da integração de dados internos e externos em análises utilizáveis: as corporações também precisam se reestruturar internamente ou, até mesmo, reformular a cultura corporativa para usar essas informações de forma eficaz.

As equipes devem estar capacitadas para a ciência de dados, contar com um perfil que tenha capacidade criativa, e se encaixar em uma estrutura organizacional que pode responder às análises de forma ágil.

Veja agora o que já está sendo realizado nas companhias mundiais e brasileiras:

  • as indústrias estão coletando, interpretando e capitalizando grandes quantidades de novos dados. O Big Data está sendo aproveitado para entender os consumidores, melhorar os processos e até reduzir as contas de energia;
  • os smartphones dão aos profissionais de marketing uma janela sem precedentes no comportamento do consumidor, com a capacidade de rastrear pesquisa, navegação e compras;
  • os comerciantes estão sendo capazes de entregar sua mensagem para o tipo certo de segmentação, com o tipo certo de oferta, no local exato e na melhor hora;
  • empresas farmacêuticas usam Big Data para realizar ensaios clínicos e bibliotecas de triagem de alto rendimento (HTS);
  • a área de cuidados da medicina está desenvolvendo novos produtos e serviços que dão aos médicos, farmácias, pessoal de enfermagem e, até mesmo, os pacientes, a oportunidade de organizar os cuidados de saúde de uma maneira diferente, com tecnologia de dados e técnicas de visualização de dados,
  • indústrias alimentícias estão usando dados obtidos da Internet de Coisas para tornar seus equipamentos, plantas e cadeias de suprimentos mais eficientes.

As capacidades de análise são agora a base da concorrência corporativa. Em muitas corporações, um pequeno grupo de líderes de tecnologia está consolidando grandes vantagens. Incomodadas pela velocidade das mudanças tecnológicas, muitas empresas hesitam.

Entretanto, outras investiram em sistemas de dados, mas estão lutando para perceber os retornos que eles esperavam, pois, provavelmente não estão utilizando da forma correta.

O gerenciamento de informações dessa forma abrangente e altamente rentável em todos os aspectos, só será possível se as fontes de dados forem confiáveis, a qualidade dos dados for assegurada, os silos de dados estiverem interconectados, o gerenciamento do fluxo de trabalho estiver fluido e se o acesso aos dados for fornecido somente por meio de permissões baseadas em função.

Como usar o Big Data em sua empresa?

Até as pequenas empresas já estão tentando se adaptar, pois já sabem do poder da informação e divulgação, e utilizam largamente o Facebook e o Google para alavancar suas vendas. Imagine o que as médias e grandes empresas não podem ser capazes?

Falamos até aqui sobre o que está acontecendo e o que pode ser realizado com os produtos, serviços e negócios, ao adotar esse sistema de dados. Mas você também pode utilizar essa grande tendência de TI para a sua gestão empresarial. Veja algumas formas abaixo.

Concorrência

Atualmente, não é preciso deixar a mesa para descobrir o que a concorrência está fazendo. Com os dados de todas as mídias sociais, como Facebook, Instagram e Twitter, é possível, por exemplo, buscar a frequência que uma empresa é mencionada e analisar a popularidade de uma marca ou produto.

Todas as informações que você reunir também podem ser comparadas com sua própria marca. Por exemplo, o seu concorrente obtém mais menções no Twitter? Como suas conversas no Twitter com clientes se comparam com as suas?

Só não se esqueça: também é fácil para seus concorrentes coletar mais informações sobre o seu negócio. Não há como evitar isso, mas você pode ficar um passo à frente, mantendo-se na vanguarda e chegando sempre primeiro se estiver atualizado sobre as mais recentes tecnologias e usos de dados.

Operações

Os dados importantes também são cada vez mais utilizados para otimizar processos de negócios e operações diárias.

Com qualquer processo de negócios que gere dados (por exemplo, máquinas em uma linha de produção, sensores em veículos de entrega, sistemas de pedidos de clientes), você pode usar esses dados para melhorar e gerar eficiência.

Para empresas industriais, as máquinas, veículos e ferramentas podem ser “inteligentes”, o que significa que eles podem ser conectados, habilitados para dados e constantemente reportando seu status um ao outro.

Ao analisar esses dados, as organizações podem ganhar visibilidade em tempo real em suas operações e procurar maneiras de aumentar a eficiência.

A cadeia de suprimentos ou a otimização da rota de entrega é outro processo de negócios que está se beneficiando muito da grande análise de dados. Aqui, GPS e sensores são usados ​​para rastrear mercadorias ou veículos de entrega e otimizar rotas, integrando dados de tráfego ao vivo e assim por diante.

As empresas de varejo são capazes de otimizar a manutenção de estoque com base em previsões geradas a partir de dados de redes sociais, tendências de busca na web e previsões meteorológicas.

Isso permite que as lojas se abasteçam dos itens mais populares, garantindo que não percam as vendas e reduzam a quantidade de estoque indesejável.

Recursos Humanos

Use dados para conhecer melhor seus funcionários: determinar o que inspira os funcionários, o que os prejudica e com o que eles não se importam, permite que os empregadores motivem suas equipes para níveis de desempenho maiores.

Com as enormes reservas de dados de RH à sua disposição, as empresas podem ir além de suas intuições e tomar melhores decisões para seus funcionários.

Eles podem reunir as métricas mais relevantes em seus trabalhadores, compreender, analisar e agir. Isso garante que sua estratégia de envolvimento dos funcionários seja efetiva.

Tenha em mente perguntas simples para conseguir os melhores resultados. Por exemplo, faça questionamentos básicos, como “seus funcionários se sentem orgulhosos de fazer parte da organização?” “Você gasta tempo o suficiente para ouvir e resolver as queixas de sua equipe? “. Observe os insights e tome as melhores decisões.

Big Data é um assunto muito amplo e está em rápida evolução, lembrando que a TI tende a dobrar a sua capacidade tecnológica a cada 18 meses, e muitas organizações estão com os olhos voltados para essa ferramenta.

Ele teve sucesso de utilização para os mais diversos fins, desde processos operacionais e de gestão até ao complemento ou total substituição de suas ferramentas de análise de negócios.

Os grandes sistemas de dados são perfeitamente adequados para analisar padrões difíceis de detectar, e fornecer informações sobre comportamentos que são impossíveis de encontrar por meio das vias convencionais.

Ao implementar corretamente sistemas que lidam com Big Data, as organizações podem obter um valor incrível com os dados que já estão disponíveis internamente, e possuirá ainda mais retornos adquirindo e implementando informações externas.

Neste post você descobriu o que é Big Data e esperamos que tenha gostado das melhores formas e exemplos de como aplicar na sua empresa, alcançando lucros imensos! Fique sempre por dentro das inovações e se aprofunde ainda mais descobrindo quais são os tipos de análises de dados existentes no Big Data Analytics.

Under

Com mais de 15 anos de mercado, a Under é referência em serviços de nuvem e data center. Com escritórios em São Paulo, Porto Alegre e dois data centers tier 3 no Brasil, a companhia tem atualmente mil clientes corporativos em todo o país. Para mais informações sobre os serviços e vantagens que a Under pode trazer para a infraestrutura de TI do seu negócio, acesse www.under.com.br

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