O que é Big Data e para que serve?

Você já deve ter ouvido falar que “os dados são o novo petróleo”, certo? Pois saiba que essa riqueza monumental de informação que é explorada diariamente pelas empresas recebe o nome de Big Data.

Esse termo diz respeito à enorme quantidade de dados digitais que temos disponíveis atualmente na internet e em servidores locais. Mas, para que toda essa informação seja transformada em conhecimento e utilizada pelas empresas, é preciso que ela passe por um processo de coleta, armazenamento e análise.

Neste artigo, vamos explicar o que é Big Data, para que serve, quais são as vantagens e como você pode utilizar esse conceito a favor da sua empresa. Continue a leitura e fique por dentro de uma das tecnologias mais importantes da nossa era! 💻

O que é Big Data?

Big Data é um conceito de Tecnologia da Informação que representa grandes volumes de dados coletados, tratados e analisados para obter informações. O termo pode ser traduzido como “macrodados”, indicando a dimensão dos arquivos envolvidos.

Para você ter uma ideia, atualmente, são criados 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias, segundo um levantamento da Seed Scientific. Desde a popularização da internet, por volta dos anos 2000, a produção de informação digital vem aumentando exponencialmente e formando uma base de dados impressionante.

Outro ponto importante é que boa parte dessa informação é classificada como não estruturada, ou seja, não está organizada de modo a ser facilmente interpretada por sistemas de análise. É o caso de metadados de blogs, imagens, vídeos e publicações em redes sociais, que se multiplicam a todo momento.

Já os dados estruturados são arquivos direcionados para a leitura de sistemas, como informações organizadas em planilhas, arquivos do tipo “log” (registros de eventos ocorridos em um software) e arquivos do tipo “XML” (extensão de padronização de documentos).

No caso, o Big Data é o conjunto que inclui ambos os tipos de dados e que serve como base para as estratégias de analytics (analítica, em português). Vamos entender melhor o que isso significa nos próximos tópicos.

Qual é a origem do Big Data?

O termo Big Data foi criado em 1997 pelos pesquisadores da NASA Michael Cox e David Ellsworth. Eles usaram essa expressão em um artigo sobre visualização de grandes volumes de dados, que não podiam ser armazenados e processados pelos sistemas da época.

No entanto, bem antes disso, o governo dos EUA já havia utilizado equipamentos para processar grandes quantidades de informação em seu censo de 1890. Eram as chamadas máquinas de tabulação, que conseguiram acelerar a compilação de dados sobre cidadãos estadunidenses.

Além disso, os britânicos desenvolveram uma máquina digital de processamento de dados para decifrar códigos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial. Já o primeiro centro de dados foi criado em 1965 nos EUA, com o intuito de controlar o pagamento de impostos e as impressões digitais da população.

No entanto, a capacidade de processamento desses equipamentos era mínima, se comparada ao desempenho dos algoritmos e processadores modernos. O grande avanço no Big Data só ocorreu em 2005, quando o Yahoo criou o Hadoop — um sistema de distribuição de arquivos utilizado para processar grandes volumes de dados por meio de clusters, ou seja, aglomerados de computadores.

Até hoje, esse método é o mais usado por grandes empresas de tecnologia para trabalhar com Big Data e dar conta de muitos terabytes de informação.

Quais são os 5 Vs do Big Data?

O conceito de Big Data se apoia em cinco pilares que resumem suas principais características. Veja quais são eles:

1. Volume

O volume diz respeito à grande quantidade de dados de diversas fontes que compõem o Big Data. Antigamente, a maior parte da informação ainda estava registrada de forma impressa, em livros, documentos e outros tipos de armazenamento físico.

Com a transformação digital, os dados foram transferidos para as mídias digitais e para a internet, utilizando dispositivos físicos e também a nuvem. Conforme cresce a capacidade de armazenamento e processamento digital, aumenta também o volume de informação disponível no mundo.

2. Variedade

Os dados utilizados no Big Data são muito variados — o que torna as análises ainda mais complexas. Como vimos, existem dados estruturados e não estruturados que são produzidos diariamente por smartphones, redes sociais, contas de e-mail, radares, sensores, dispositivos inteligentes como smartwatches (relógios inteligentes) e fit bands (pulseiras inteligentes) e muito mais.

3. Velocidade

A velocidade é um requisito essencial do Big Data, pois é preciso que os grandes volumes de dados sejam processados rapidamente. Afinal, a informação se renova a cada instante e as ferramentas de análise precisam acompanhar o ritmo veloz da era digital.

4. Veracidade

Para que o Big Data forneça informação de qualidade, é preciso que os dados sejam verídicos. Logo, é parte do processo garantir que os dados coletados sejam autênticos e que não haja erros em seu processamento.

5. Valor

O valor no Big Data é a informação útil e confiável obtida a partir do processamento dos dados. Afinal, o objetivo máximo das análises de dados é construir um conhecimento valioso, que possa direcionar a empresa para o crescimento e para a prosperidade.

💡 Saiba mais: O que é growth marketing e como utilizá-lo para aumentar o crescimento da sua empresa?

Para que serve o Big Data?

O Big Data é basicamente o montante de informação digital sobre o qual são feitas análises de dados para a tomada de decisão em empresas. Hoje em dia, dizemos que “os dados são o novo petróleo” porque eles proporcionam um conhecimento essencial para criar vantagem competitiva.

💡 Saiba mais: O que é estratégia competitiva e como definir a da sua empresa?

Ou seja: as empresas que captam e interpretam o maior volume de informação possível conseguem entender melhor o mercado e sair na frente dos concorrentes. É por isso que o Big Data combinado ao analytics (o uso aplicado de dados) é tão importante para os negócios.

Com o Big Data analytics, é possível entender a fundo a jornada do cliente, prever tendências de mercado, fazer uma análise de concorrência, desenvolver um produto sob medida para um público-alvo e muito mais.

Tudo isso graças à infinidade de dados que são coletados, armazenados e processados diariamente pelas empresas por meio de seus softwares e bancos de dados.

💡 Saiba mais: Como aprimorar a experiência do cliente utilizando a análise de dados?

Quais são as vantagens do Big Data?

Você consegue imaginar quais são os benefícios proporcionados pelo Big Data para as empresas? Veja a seguir uma lista com as principais vantagens da tecnologia.

Melhora na tomada de decisão

Um dos pontos mais importantes do Big Data é a capacidade de tomar decisões mais certeiras nos negócios graças aos dados. Antes da análise de dados, os gestores tinham que fazer escolhas com base em intuição, experiência ou mero “achismo”.

Hoje, não faltam informações para embasar as decisões de negócios em dados reais e concretos.

Maior compreensão do consumidor

O Big Data permite que o comportamento do consumidor seja compreendido em um nível inédito pelas empresas. Pense na quantidade de dados produzidos sobre nossos hábitos de consumo, preferências e necessidades, que são coletados e processados pelas organizações todos os dias.

Dessa forma, o Big Data ajuda as marcas a entenderem a fundo seus clientes, criarem personas (personagens semifictícias que representam o cliente ideal) mais precisas e desenvolverem soluções sob medidas para seu público.

Estímulo à inovação

Empresas que usam o Big Data estão sempre inovando, seja em produtos e serviços, tecnologias ou processos internos. Isso porque os insights obtidos a partir de grandes volumes de dados revelam tendências e trazem ideias criativas para as organizações.

Aumento das vendas

Toda tecnologia com aplicação empresarial deve contribuir para aumentar as vendas. Nesse sentido, o Big Data é essencial para obter informações valiosas sobre o mercado e sobre os consumidores, permitindo que a empresa crie estratégias de vendas mais eficazes.

💡 Saiba mais: Saiba quais são as melhores estratégias de vendas para para o seu negócio

Maior eficiência operacional

O Big Data também pode ser usado para melhorar processos internos e aumentar a eficiência operacional da empresa. Isso é possível por meio de análises de custos, prazos, recursos utilizados e outras variáveis de desempenho que podem ser melhoradas, sempre com o objetivo de fazer mais com menos.

💡 Saiba mais: Como fazer uma redução de custos?

Quais tecnologias são associadas ao Big Data?

Frequentemente, você verá o Big Data associado a tecnologias que permitem o tratamento e análise dos dados coletados. Isso porque ele é a base de informação bruta que deve ser “lapidada” pelos softwares e algoritmos inteligentes.

Por exemplo, o Big Data é a fonte de dados usada para programar máquinas para utilizarem o raciocínio humano, na tecnologia que chamamos de inteligência artificial. Da mesma forma, o conjunto de dados é usado para implementar o machine learning (aprendizado de máquina) e desenvolver algoritmos capazes de “aprender” com padrões.

Outra tecnologia associada ao Big Data é o Business Intelligence, que consiste na análise de dados e criação de dashboards (painéis visuais) que permitem tomar decisões mais certeiras nas empresas.

Recentemente, o Big Data é alimentado pela Internet das Coisas, que trouxe toda uma nova gama de dispositivos conectados à internet que produzem dados — desde smartwatches até geladeiras inteligentes.

5 exemplos de Big Data aplicados ao mercado

Ficou pensando em como o Big Data pode ser utilizado na prática? Confira alguns exemplos e entenda melhor esse conceito:

1. Desenvolvimento de produtos

O Big Data é uma fonte de informação valiosa para o desenvolvimento de produtos e serviços. Com a análise de dados sobre dores, necessidades e preferências dos consumidores, é possível criar soluções sob medida para as demandas do público-alvo.

Atualmente, as empresas contam com ferramentas de análise que podem cruzar dados de diferentes fontes como pesquisas de mercado, relatórios de consultoria, dados internos de clientes, entre outras. Assim, fica mais fácil personalizar produtos e serviços para públicos específicos.

Um exemplo é a Netflix, que utiliza um grande volume de dados sobre as preferências de seus clientes para produzir séries e filmes atrativos. Não à toa, conteúdos originais da empresa têm taxas de sucesso na faixa dos 80%, enquanto outras produções do catálogo da plataforma mantêm uma média entre 30% e 40%.

2. Experiência do cliente

Nada melhor do que utilizar a análise de dados para entender cada passo da jornada de compra e criar uma experiência do cliente memorável. No e-commerce, por exemplo, é possível cruzar dados de comportamento de navegação, histórico de compras e perfil dos consumidores que acessam o site.

Isso permite entender se é preciso melhorar a usabilidade, mudar as categorias de produtos, reduzir o valor do frete, entre outras possíveis ações. Assim, a empresa consegue mapear os obstáculos que estão atrapalhando a compra e promover uma experiência mais fluida ao usuário.

O objetivo, claro, é fazer com que o cliente tome a decisão de compra o mais rápido possível e finalize o pedido.

💡 Saiba mais: Aprenda como fazer a personalização da experiência de compra do seu cliente

3. Segurança da informação

Na área de segurança da informação, o Big Data é utilizado para compilar as diferentes possibilidades de fraudes e golpes. Dessa forma, é possível identificar padrões e proteger a empresa de ataques cibernéticos e vazamentos de dados.

Um exemplo são os sistemas de verificação de vulnerabilidades que são utilizados pela equipe de TI para fazer uma varredura na rede da empresa. Eles são alimentados com uma grande quantidade de dados sobre ocorrências cibernéticas, de modo que qualquer falha de segurança é identificada rapidamente e corrigida a tempo.

4. Automação de marketing

A automação de marketing depende do Big Data para ter eficiência nas empresas. Por meio dessa estratégia, você consegue disparar e-mails marketing, publicar conteúdos em redes sociais, personalizar ofertas para leads (potenciais clientes que fornecem seu contato), entre outras ações importantes — tudo de forma automática.

Para isso, basta coletar e processar o grande volume de dados fornecidos pelos consumidores durante a navegação em sites e redes sociais. Se você tem uma loja virtual, precisa utilizar ferramentas de análise de dados para mensurar e acompanhar os KPIs de marketing. Em uma boa plataforma de e-commerce, você pode acompanhar métricas de marketing e vendas no próprio painel administrativo.

Na Nuvemshop, por exemplo, você tem um painel completo para acompanhar todos os pedidos da sua loja virtual, fazer a gestão de vendas e calcular seu faturamento. Mas, muito além disso, tem uma Loja de Aplicativos com diversas opções de apps de análise de dados para monitorar seus KPIs.

Uma das opções é o Prax Analytics, um aplicativo que oferece controle total sobre dados de vendas, marketing, financeiro e comportamento dos clientes. Com ele, você pode acompanhar o ROI da sua loja, monitorar métricas como LTV, CAC e recompra, e ainda mensurar sua lucratividade em qualquer período desejado.

Outro app interessante é o Insight, da SVM Consultorias e Sistemas, que traz uma plataforma completa e intuitiva que permite a visualização dos dados da sua loja de maneira simples e eficiente.  Com ele, você consegue visualizar o faturamento, cadastro de novos clientes, ticket médio, produtos mais vendidos, horários em que os clientes mais compram e muito mais.

5. Tráfego para e-commerce

Por fim, se você quer aumentar o tráfego do seu e-commerce, o Big Data é uma excelente ferramenta para isso. Para começar, é fundamental utilizar os dados do Google Analytics, que mostra informações como número de visitantes, tempo de sessão, taxas de conversão e muito mais.

A partir do perfil do cliente identificado e de seu comportamento online, você pode traçar estratégias mais eficientes para atrair novos visitantes. Por exemplo, é possível segmentar anúncios em redes sociais específicos para um público-alvo selecionado ou escolher as palavras-chave mais buscadas pelos seus potenciais clientes em uma ação de SEO (Search Engine Optimization ou Otimização para Mecanismos de Busca).

💡 Saiba mais: Conheça os 5 principais relatórios do Google Ads para acompanhar seus anúncios

Como implementar o Big Data na sua empresa

Agora que você conhece o conceito de Big Data, suas vantagens e aplicações, chegou a hora de aplicar essa estratégia na sua empresa. Veja o passo a passo para começar:

1. Defina os objetivos do Big Data

A implementação do Big Data no seu negócio deve partir de um problema real da empresa e ter um objetivo claro. Por exemplo, se você quer entender por que há muitos carrinhos abandonados na sua loja virtual, seus objetivos podem ser:

• Identificar os principais motivos para a desistência da compra;
• Entender o perfil dos clientes que abandonam o carrinho;
• Criar soluções para incentivar o checkout;
• Aumentar a taxa de conversão do e-commerce.

Essas metas são essenciais para ter clareza sobre o propósito do Big Data, pois é um investimento muito alto para ser feito apenas pelo “hype”.

2. Selecione as fontes de dados

O próximo passo é escolher quais fontes de dados serão usadas para compor o Big Data e fazer as análises necessárias. Veja alguns exemplos:

• Fontes internas: dados do ERP (Enterprise Resource Management, ou sistema de gestão empresarial), dados do CRM (Customer Relationship Management, ou sistema de gestão de relacionamento com o cliente), histórico de compras, dados pessoais de clientes, relatórios do Google Analytics etc.

• Fontes externas: pesquisas de mercado, relatórios de tendências, publicações de redes sociais, pesquisas acadêmicas, artigos, notícias etc.

A equipe de TI deverá estudar quais as melhores ferramentas e práticas para extrair, coletar e armazenar esses dados, dependendo do caminho escolhido. Isso porque, muitas vezes, as informações estão em formatos inválidos ou fora de padrão, dificultando a captação.

4. Priorize a qualidade da informação

Ao adotar o Big Data, é fundamental priorizar a qualidade e confiabilidade das informações coletadas, seguindo os princípios de veracidade e valor que vimos neste artigo.

Muitas empresas cometem o erro de analisar um grande volume de dados com diversos erros e inconsistências. Quando isso acontece, os resultados também são duvidosos e podem piorar a situação do negócio em vez de mostrar o caminho para solucionar seus problemas.

5. Escolha as ferramentas de análise

As ferramentas de análise são essenciais para transformar o Big Data em insights valiosos para a sua empresa. É por meio delas que será feita a coleta, tratamento e interpretação da informação armazenada nos servidores do negócio.

Alguns exemplos de softwares utilizados para esse fim são o Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau e IBM Watson.

Lembrando que, na Nuvemshop, os lojistas podem utilizar um painel de estatísticas para analisar os dados do negócio e ainda adotar aplicativos como o Naveg Analytics, o Prax Abalytics o PlanD para aproveitar o Big Data e tomar decisões certeiras.

6. Garanta uma visualização eficiente

Além de obter resultados inspiradores com as análises de Big Data, você também precisa garantir que eles sejam facilmente visualizados por todos os colaboradores. Afinal, de nada adianta ter os insights mais cirúrgicos se ninguém conseguir compreender o que as planilhas dizem.

Os softwares que mencionamos acima oferecem recursos de dashboards que apresentam as informações de forma organizada, intuitiva e agradável.

7. Compartilhe com toda a empresa

Por fim, o Big Data deve ser incorporado à cultura empresarial e compartilhado com todos os interessados. É assim que se constrói uma empresa verdadeiramente data-driven — orientada por dados —, onde todas as decisões são tomadas com base em uma realidade concreta.

Pronto para implementar o Big Data analytics?

A essa altura, já ficou claro o que é Big Data e quais oportunidades de melhoria ele traz para a sua empresa. Agora, tudo o que você precisa fazer é seguir nosso passo a passo para usar os dados a favor do seu negócio e começar a coletar insights poderosos.

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