Entenda o que é Big Data, qual a sua origem e aplicação
Aprenda o que é Big Data e como essa metodologia pode ser aplicada dentro da sua empresa para melhorar suas decisões.
Atualmente, em um mundo fortemente impactado pela tecnologia, entender o que é big data é fundamental para lidar com diversas necessidades da empresa.Isso porque, com a evolução tecnológica e o “boom” da internet, uma grande quantidade de dados podem não somente serem coletados e armazenados, mas, também, analisados de forma rápida, transformando-se em informação organizada e útil.Mesmo com tantas possibilidades, uma pesquisa encomendada pela Dell em 2021, realizada pela consultoria Forrester, revelou que cerca de 73% das empresas no Brasil dizem ter negócios data driven, mas somente 28% consideram o tratamento de dados uma prioridade.Podemos perceber que poucas empresas conseguem tratar dados de forma adequada e extrair insights para elaborar ações e estratégias relevantes para gestão dos negócios.
O que é Big Data?
O big data nada mais é que um conjunto de dados variados, volumosos e que tem crescimento constante. Isso acontece pelo fato do mundo produzir tantos dados com o avanço da digitalização que ficou humanamente impossível analisá-los em sistemas tradicionais. Logo, por meio de softwares específicos, principalmente de coleta e leitura de dados e inteligência artificial, torna-se possível, analisar e transformar essas informações em ações e estratégias para inovar e diferenciar seu negócio dos concorrentes.
Qual a origem do Big Data?
Pode parecer novidade, mas o conceito de big data é antigo. Há 7.000 anos, os dados já eram coletados na Mesopotâmia para registrar o crescimento de colheitas e rebanhos.Com o passar dos anos, os dados eram armazenados em bibliotecas, fichários, ou seja, pilhas e pilhas de papel.A era do big data se consolidou mesmo no século 21, mais especificamente em 2005, que o termo ganhou visibilidade em um artigo sobre o assunto, escrito por Roger Magoulas, da companhia de mídia americana, O'Reilly Media. Magoulas também foi um dos criadores do conceito de Web 2.0.
O que são os 5 V's do Big Data?
Para entender melhor o que é o big data, existem 5 principais aspectos também conhecidos por 5V´s: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Volume
Como o próprio termo se refere, o volume é a quantidade de dados: Gigabytes, Terabytes e até mesmo Petabytes.Para se ter uma base desse volume de dados, um estudo da International Data Corporation (IDC) estima que em 2025 a quantidade de novas informações geradas por ano deve ultrapassar a marca de 175 trilhões de gigabytes.
Velocidade
Como já citamos, os dados do big data são massivos e possuem um crescimento constante.E nesse momento entra a velocidade da coleta, organização e análise dessas informações, que para se tornar em dados sólidos, precisa ser proporcional ao volume.
Variedade
Os dados coletados com o auxílio da tecnologia podem surgir de vários locais, podendo ser estruturados ou não estruturados. Ou seja, informações organizadas ou não.Eles podem surgir da quantidade de acessos ao site, produtos mais vendidos, engajamento nas mídias sociais, ou qualquer outro produto eletrônico que possui uma programação básica de dados, dentre outras formas.
Variabilidade
Também conhecida como volatilidade, a variabilidade se refere à respeito de inconsistências nos dados ou à mudança de dimensões e volume entre eles.Algo que ocorre já que as informações vêm de vários tipos e locais.
Vínculo
O vínculo é fundamental, pois é ele que conecta as informações coletadas para que o cruzamento dos dados, proporciona insights, transformando-os em ações e estratégias para uma melhor gestão.
Como o Big Data funciona na prática?
Para transformar o big data em soluções para os processos dentro da empresa, existe um ciclo para que ele funcione no dia-a-dia do ambiente organizacional. Conheça agora as 3 principais:
Na integração
Esse é o primeiro passo, pois consiste na integração das origens dos dados e na extração do volume.Por se tratar da primeira fase do ciclo, os dados ainda não estão separados, ou seja, não foram refinados.
No gerenciamento
Aqui começa a fase de refinamento, para que os dados sejam separados e tratados.Assim, eles podem passar pela próxima etapa, que será a análise.
Na análise
É nesse momento que os dados tornam-se informações úteis e confiáveis.Com o auxílio de softwares de inteligência artificial, é possível que esses dados sejam analisados minuciosamente para prever riscos, identificar oportunidades e soluções.
Quais os desafios do Big Data?
A transformação digital envolve não só saber o que é big data, mas, sim, também possuir uma estrutura material e organizacional para transformar dados em soluções.E isso engloba muita coisa, desde contar com bons sistemas que suportem o volume, variedade e complexidade, além de contratar profissionais qualificados para saber separá-los e analisá-los.Como se trata de um ramo relativamente novo, não tem sido fácil encontrar profissionais com essas habilidades no mercado.Ainda com a pandemia da Covid-19, que iniciou em 2020, migrando grande parte dos trabalhadores e consumidores para o on-line, fez com que o volume de dados gerados crescesse consideravelmente. E mesmo não estando totalmente preparadas para a grande produção de dados e o que saber fazer com eles, números da Dell Technologies mostram que quase 90% das companhias brasileiras implementaram mudanças tecnológicas após a chegada do coronavírus.E é nesse momento que entra um novo desafio, como garantir a proteção desses dados?Com o surgimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), ainda em setembro de 2020, foram estabelecidas normas para proteger as informações pessoais.Logo, é fundamental que esses rastros de informações deixadas no ambiente digital sejam não somente tratadas, mas que sejam armazenadas de forma transparente e com segurança.
Quais os benefícios de usar o Big Data?
As vantagens de utilizar o big data na gestão dos negócios são inúmeras e beneficiam diversos setores da empresa.Um dos principais benefícios, conhecido também como análise de talentos, o people analytics é uma metodologia que permite gestores e líderes a tomarem decisões mais estratégicas com relação aos seus colaboradores. O People Analytics e o big data possuem o mesmo conceito, porém, com aplicação na gestão de pessoas. Isso porque, ele coleta os dados que estão no big data e, depois de cruzá-los e analisá-los, ele os transforma em informação organizada e útil para melhorar a qualidade na decisão sobre o time.Assim, gestores conseguem acompanhar de forma mais estratégica fatores como o engajamento, produtividade e a satisfação dos colaboradores.Outro setor onde o big data pode melhorar os processos é no marketing. Por meio de dados do NPS ou extraído nas redes sociais da empresa e em outros sites de avaliações como Google e Reclame aqui, é possível entender como o consumidor está enxergando sua marca, suas dores e necessidades.Assim, é possível trabalhar em ações de publicidade que irão atingir de forma efetiva no que sua persona quer encontrar ao adquirir seu produto ou serviço.Ainda, o big data pode auxiliar na área da saúde, pois, os algoritmos são capazes de comparar imagens e informações rapidamente, em uma base de dados compartilhada, facilitando as intervenções médicas.Esses são somente alguns dos setores onde o big data faz toda a diferença na gestão dos negócios. Ele ainda pode ser útil na área financeira, governamental, dentre muitas outras. Saber o que é big data, atualmente, é uma questão de sobrevivência para o mundo dos negócios, atualmente.Os dados substituem toneladas de papéis e planilhas pouco intuitivas pela utilização de softwares e ferramentas tecnológicas, agilizando os processos massivos, possibilitando a uma atuação mais estratégica dos mais diversos setores dentro da organização. Assim, sua marca ainda conquista uma vantagem competitiva diante dos concorrentes, por não realizar uma gestão baseada em achismos, mas, sim, em dados sólidos para atrair os melhores profissionais e clientes para o seu negócio.Não deixe também de ler sobre “Big data para empresas” e ficar ainda mais por dentro do assunto.