O que é Big Data e como aplicar na sua estratégia de negócio!

Dados, dados, dados… Eles estão por todos os lados! A cada clique que você dá, a cada site que acessa, a cada formulário que preenche, dezenas de dados são coletados e formam o que chamamos de Big Data.

Big Data é o enorme volume de dados que a economia digital gera. Eles poderiam ser apenas uns bilhões de bits pela Internet, mas o poder deles vai muito além.

De gigantes como a NASA e a Nike até pequenos negócios, as empresas podem potencializar suas estratégias e tomar melhores decisões quando sabem transformar os dados em inteligência.

Quer saber mais sobre isso? Acompanhe agora tudo sobre o que é Big Data e para que serve!

Big Data é o conjunto enorme de dados estruturados e não estruturados, com os quais as empresas e organizações podem trabalhar para gerar inteligência e embasar decisões.

O Big Data vem se tornando um assunto cada vez mais importante para as empresas. Com a Internet e o uso recorrente de dispositivos conectados, as pessoas geram uma infinidade de dados ao longo de um dia — desde o acesso às redes sociais até o uso de assistentes de voz e geladeiras conectadas.

Para as empresas, esses dados são valiosos. Quem sabe coletar, processar e analisar os dados consegue transformá-los em informação para melhorar suas estratégias e ter mais resultados.

Mas, o Big Data precisa da ajuda de ferramentas e da inteligência humana para ser útil. Caso contrário, não passa de dados brutos que o ser humano não consegue nem entender.

Reunir conjuntos de informações já é uma prática bastante antiga. Pense em bibliotecas e arquivos, que já existem há milhares de anos. O termo “big data”, aliás, já existe provavelmente desde os anos 1990.

Porém, ele ganhou novo patamar quando a computação e a Internet multiplicaram a quantidade de dados no mundo e as ferramentas tradicionais não deram mais conta de processá-los.

Em 2001, Doug Laney publicou um artigo em que definia o que ficou conhecido como as três dimensões do Big Data — volume, velocidade e variedade. Compreender essas dimensões seria essencial para gerenciar os inúmeros dados nas organizações.

Com a expansão do tráfego da web e o surgimento das redes sociais, os dados se tornaram ainda mais volumosos e passaram a ser usados pelas organizações. Mais adiante, o mobile também daria um grande impulso ao Big Data.

Atualmente, o Big Data se junta à Inteligência Artificial e à Internet das Coisas para trazer mais eficiência ao dia a dia das pessoas e das organizações.

Com o processamento de milhões de dados, máquinas já aprendem e agem quase como humanos. Portanto, podemos afirmar que o futuro da tecnologia está diretamente ligado aos dados.

O Big Data não serve para as empresas se não passar pelos processos do Data Science. Elas precisam saber coletar, processar, visualizar e analisar os dados para transformar em inteligência de negócio.

Portanto, o Big Data serve como base para o trabalho da ciência de dados, que é responsável por extrair conhecimento do enorme volume de informações que as empresas podem ter. Dessa maneira, o Big Data permite:

• entender o perfil e comportamento do consumidor;
• monitorar concorrentes;
• identificar tendências de mercado;
• prever cenários futuros e planejar a atuação da marca;
• gerar Insights para estratégias;
• aumentar a competitividade no mercado;
• otimizar processos e reduzir custos;
• tomar melhores decisões de negócio.

A Nike, por exemplo, que citamos lá no início, trabalha o Big Data com maestria. Com base nos dados de mercado e de uso dos seus aplicativos, a marca conhece melhor os consumidores e segmenta os públicos para direcionar suas estratégias.

Por isso, sua atuação global não é dividida somente por países ou regiões, mas principalmente pelo comportamento das pessoas.

Os 5 Vs do Big Data são as dimensões que as organizações precisam compreender para fazer uma boa gestão de dados.

Doug Laney, que citamos na história do Big Data, foi quem cunhou os três primeiros Vs: volume, velocidade e variedade. Porém, a evolução da tecnologia fez surgir novas dimensões para compreender esse fenômeno. Há algumas variações, mas trouxemos aqui mais dois Vs: veracidade e valor.

O V de Volume se refere à enorme quantidade de dados que a era digital produz. Compreender essa explosão de dados a partir do surgimento da Internet é importante para definir formas de gerenciamento dentro das empresas.

Milhões de dados surgem a cada segundo. À medida que novos dispositivos fazem parte das nossas vidas, mais e mais dados tendem a surgir, em uma velocidade incrível. Portanto, a gestão dos dados precisa considerar também o ritmo acelerado da era digital e a importância do real time big data.

Há também uma grande diversidade de dados surgindo, por isso existe o V de Variedade. Eles vêm de fontes diferentes, com formatos diferentes, que geram maior complexidade para a compilação e análise desses dados, mas também contribuem para gerar informações mais completas.

O V de Veracidade chama atenção para a validade dos dados. Eles precisam ser verídicos e atualizados para gerar informações confiáveis e embasar decisões com precisão e segurança. Portanto, é preciso ter mecanismos para garantir essa veracidade.

Por fim, o V de Valor mostra que nem todos os dados têm valor para a análise. As organizações precisam analisá-los à luz dos seus objetivos — só assim eles adquirem relevância para as decisões da empresa.

Dados podem ser estruturados ou não estruturados. Mas o que isso significa?

Basicamente, uma estrutura de dados é a forma como eles se organizam na memória de um computador ou em um software, por exemplo, para que possam ser processados.

Veja a seguir, como funcionam esses dois tipos!

Dados estruturados são organizados em tags, categorias e tabelas, que permitem e facilitam seu reconhecimento. Um exemplo é a identificação de informações de produtos ou de contato em um site.

O uso de dados estruturados nessas páginas permite que o algoritmo do Google possa reconhecer e apresentar essas informações na página de resultados da busca.

Os dados não estruturados não têm um padrão ou uma organização pré-definida, o que impede ou dificulta seu reconhecimento e processamento.

Textos, imagens e vídeos publicados todos os dias nas redes sociais, por exemplo, são compostos por inúmeros dados sem uma estruturação. Por isso, precisam de uma intervenção para definir uma estrutura compreensível aos bancos de dados.

Os dados que formam o Big Data podem ser divididos em três tipos, veja cada um deles abaixo!

Social data são os dados sociais, ou seja, gerados pelas pessoas à medida que navegam na internet, acessam sites, usam redes sociais, preenchem formulários e fazem pesquisas no Google. Com esses dados, é possível decifrar perfis e comportamentos e descobrir padrões e tendências.

Enterprise data são os dados empresariais, ou seja, gerados por empresas e organizações em seus processos internos ou em sua atuação no mercado. Esses dados servem para avaliar estratégias, medir produtividade e eficiência e analisar concorrentes para otimizar os resultados do negócio.

Personal data são os dados pessoais, ou seja, gerados por pessoas enquanto usam dispositivos conectados. Com o surgimento de TVs, carros, geladeiras, relógios e outros dispositivos da Internet das Coisas, o personal data tende a se multiplicar ainda mais e gerar insights sobre os comportamentos humanos e a interação com as máquinas.

Big Data Analytics é a área responsável por fazer a análise dos dados e transformá-los em informações. É com o analytics que os dados se tornam úteis para as organizações.

Nessa etapa, as equipes filtram, agrupam, classificam e cruzam dados de diferentes fontes. É a hora de questionar os dados, tendo em mente os objetivos do negócio, para que eles revelem padrões e tendências e gerem insights para as estratégias.

Dessa forma, aquele grande volume de dados começa a se tornar inteligência de negócio (ou business intelligence).

Por melhor profissional que você seja, não tem jeito: só com a ajuda de ferramentas é possível lidar com o Big Data. Por isso, recomendamos algumas plataformas para ajudar você nessa tarefa:

• Apache Hadoop (processamento de dados em larga escala)
• Anaconda (ciência de dados)
• Splunk (IOT e real time data)
• Knime (manipulação e mineração de dados)
• Tableau (visualização de dados)
• Statwing (análises estatísticas)
• RapidMiner (ciência de dados e aprendizado de máquina)

O mercado de Big Data está cada vez mais aquecido. Não é por acaso: se os dados não param de surgir, em velocidade acelerada, as empresas precisam de mais profissionais capacitados para executar todos os processos do Data Science.

Uma equipe que trabalha com Big Data precisa ser multidisciplinar. Profissionais de tecnologia, desenvolvimento, administração, marketing, engenharia, estatística e matemática podem integrar o time.

De maneira geral, é importante que todos tenham visão de negócio, já que o trabalho com os dados precisa ser útil para a empresa e integrado a todos os departamentos.

Para se profissionalizar no mercado de Big Data, existem vários cursos, desde graduação e pós-graduação, até cursos livres, online ou presenciais, para se especializar em uma das áreas.

Aproveite: não faltam oportunidades em Big Data, especialmente para quem tem uma boa formação!

Tá em dúvida sobre como o Big Data funciona na prática? A seguir, vamos ver algumas dicas de como aplicar essa área no negócio para potencializar suas estratégias de marketing digital:

O mercado atual exige empresas data-driven, ou seja, orientadas por dados. As decisões, em qualquer área do negócio, precisam passar pela análise dos dados. Não há mais espaço para achismos, ok?

No marketing, especialmente, é essencial analisar o mercado, consumidores, concorrentes e o desempenho da própria empresa para traçar estratégias mais eficientes e correr menos riscos.

Os dados do mercado são valiosos para entender como o seu público se comporta, quais são seus gostos, dúvidas, dores e necessidades.

Essas informações servem para segmentar seu público-alvo, construir sua persona e criar estratégias de sucesso, desde a criação do produto até as campanhas de publicidade e social media.

Faça a análise de dados do seu site. Essa tarefa revela quais são as preferências da persona, os produtos mais vendidos, as páginas mais acessadas, mas também os gargalos do processo de compra e os pontos de fuga, que fazem o comprador desistir antes de pagar.

Combine esses dados com o perfil e os comportamentos do consumidor e entenda como melhorar a experiência de compra da sua loja. Assim, você vai ter muito mais conversões!

No marketing digital, é comum nos limitarmos a ferramentas de web analytics, como o Google Analytics e Social Analytics (ferramentas de análise nativas das redes socais ou a própria mLabs).

Porém, o marketing pode se servir de diversas outras fontes de dados, estruturados ou não estruturados. Portais de notícias, institutos de pesquisa, trabalhos acadêmicos e muitas outras fontes podem enriquecer a análise.

O importante é procurar fontes relevantes para os objetivos e a área de atuação do negócio.

O Big Data tem relação muito próxima com a automação. É por meio de grandes conjuntos de dados que as máquinas aprendem a agir como pessoas, na área de machine learning, por exemplo.

Então, aplique o conhecimento que os dados geram na automação do marketing da sua empresa. Isso pode ser útil na gestão automatizada de leads, na segmentação de campanhas de remarketing e no disparo automático de e-mails, por exemplo. Dessa maneira, o marketing se torna mais eficiente e permite escalar as estratégias.

Enfim, já deu para perceber que o Big Data é um grande aliado! Mas não dá para depender apenas dos dados, ok? Sozinhos, eles não fazem nada — é preciso ter ferramentas e mergulhar fundo no que eles têm a dizer!

Por isso, é importante também dominar a ciência dos dados, que abrange diversas áreas para gerar conhecimento a partir deles. Leia agora o nosso artigo sobre Data Science!