Big Data: o que é e qual sua importância na era digital

Você já ouviu falar sobre Big Data?

Nos últimos anos, o conceito ganhou força por se tratar de uma nova tendência que prometia impactar a tecnologia e além disso, a forma como ela seria utilizada.

E foi o que realmente aconteceu.

O sistema de combinação de dados coletados, extraídos para obter informações e simplificar processos, tem facilitado o dia a dia de empresas que procuram aperfeiçoar os serviços entregues aos seus clientes.

De acordo com uma pesquisa da Infobase, o mercado do Big Data prevê um crescimento anual de 19% até 2026 e 97% das empresas já estão investindo em projetos relacionados à ferramenta, sendo que 73% delas já alcançaram resultados expressivos com o investimento.

Neste artigo, você aprenderá mais sobre essa tecnologia que tem movimentado o setor de inovação, assim como a sua importância na era digital e como o Big Data tem mudado a tomada de decisões nos negócios.

O que é Big Data?

Big Data é o termo que refere ao grande volume de dados, sejam eles estruturados, semiestruturados ou não estruturados, produzidos por diferentes fontes, como por exemplo plataformas de mídia social, logs da web, sensores, entre outros.

Esses dados possuem tamanho e complexidade tão grandes que nenhuma das ferramentas tradicionais de gerenciamento pode armazená-los ou processá-los com eficiência.

Embora o Big Data não possua um volume específico de dados, suas implantações podem envolver terabytes, petabytes e até exabytes de dados capturados ao longo do tempo.

Tipos de Big Data

São inúmeras as fontes que geralmente processam e coletam dados em um processo contínuo a partir de sistemas internos e externos.

Dessa forma, podemos considerar que existem 3 tipos de Big Data:

1. Dados estruturados

Quaisquer dados que possam ser armazenados, acessados e processados na forma de formato fixo são denominados dados estruturados.

Geralmente são altamente organizados, quantitativos, tangíveis e que possuem algoritmos simples de mecanismos de pesquisas. Alguns exemplos são registros financeiros, transações e planilhas eletrônicas.

Uma das principais vantagens de usar dados estruturados é o processo simplificado de mesclar dados corporativos com relacionais.

Como as dimensões de dados pertinentes geralmente são definidas e os elementos específicos estão em um formato uniforme, é necessária pouca preparação para tornar todas as fontes compatíveis.

2. Dados não-estruturados

Quaisquer dados com forma ou estrutura desconhecidas são classificados como dados não estruturados. Podemos dizer que quase tudo que é feito em um computador gere dados desse tipo.

Além do grande tamanho, esses dados apresentam vários desafios no que se diz respeito aos métodos de processamento para extrair algum tipo de valor deles.

Um exemplo comum de dados não estruturados é uma fonte heterogênea contendo uma combinação de arquivos de texto simples, imagens, vídeos, etc.

Por isso, a complexidade da análise está na dificuldade de traduzir as informações extraídas e fazer com que softwares e aplicativos possam utiliza-las de alguma forma.

3. Dados semiestruturados

Os dados semiestruturados podem conter ambas as formas de dados semiestruturados como estruturados, traduzindo metadados anexados a eles.

Esses dados não possuem um esquema definido, o que pode ser tanto uma vantagem quanto um desafio. Pode ser mais difícil trabalhar com eles porque o esforço deve ser feito para informar ao aplicativo o que cada ponto de dados significa.

Um exemplo desse tipo de dado são as linguagens de XML que permitem que os dados de texto sejam definidos por seu próprio conteúdo, em vez de obedecer a um esquema.

5 V’s do Big Data

O conceito de Big Data ganhou força no início dos anos 2000, quando o analista do setor Doug Laney articulou sua definição a partir de características denominadas como os 3V’s, o que mais tarde evoluiu para os 5V’s.

1. Volume

Um dos aspectos mais relevantes do Big Data se dá pelo grande volume que o mesmo possui. A quantidade e o tamanho de dados gerados desempenham um papel muito importante na determinação dos valores coletados.

2. Variedade

A variedade refere à natureza dos dados estruturados, não-estruturados e semiestruturados coletados de várias fontes.

Atualmente, esses dados podem ser extraídos de e-mails, PDFs, fotos, vídeos, áudios, postagens de redes sociais, entre outros, enquanto antes só era possível por meio de planilhas e bancos de dados.

3. Velocidade

Como já diz o nome, a velocidade diz respeito à rapidez com que esses dados são gerados e processados em tempo real para atender demandas específicas.

O Big Data lida com a velocidade a partir do momento que os dados fluem das fontes em um processo contínuo e variado.

4. Veracidade

A qualidade dos dados é essencial para garantir confiança aos processos e é sobre isso a veracidade.

Como os dados são provenientes de diversas fontes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas.

As empresas precisam conectar e correlacionar relacionamentos, hierarquias e várias ligações de dados. Caso contrário, seus dados podem sair rapidamente do controle.

5. Variabilidade

Além da velocidade e variedade crescente de dados, os fluxos são imprevisíveis – mudando com frequência e variando muito.

Nesse caso, os dados podem apresentar inconsistência em alguns momentos, dificultando os processos de manipulação e gerenciamento de forma eficaz.

Como funciona o Big Data?

Primeiramente, para compreender como o Big Data funciona, é preciso entender que o mesmo se dá a partir de 4 etapas que ajudam na operação de todo o processo.

1. Coleta de dados

A coleta é um processo diferente para cada empresa que utiliza o Big Data. Isso porque os dados estruturados e não-estruturados podem vir de várias fontes, desde armazenamento em nuvem até aplicativos móveis.

Após a coleta, os dados são armazenados em bancos de dados para que ferramentas e soluções de BI possam acessar as informações com facilidade, para então começar o processamento.

2. Processamento de dados

No processamento, os dados são organizados de maneira a obter resultados mais precisos em consultas analíticas.

Um exemplo dessa etapa é o processamento em lote, que analisa grandes volumes de dados ao mesmo tempo e é usado quando há uma espera de resposta mais longa entre a coleta e a análise.

Outra etapa é o processamento de fluxo, que analisa pequenos lotes de uma só vez e reduz o tempo de atraso para uma tomada de decisão mais rápida e precisa.

3. Limpeza de dados

A limpeza é basicamente um controle de qualidade dos dados, onde ocorre o processo de formatação e exclusão de duplicatas ou informações irrelevantes.

Essa etapa é muito importante para que não ocorra nenhuma falha no processamento e gerenciamento dos dados.

4. Análise de dados

Depois que os dados são coletados e preparados para análise, várias ferramentas poderão ser utilizadas para validar as informações e transforma-las em recursos que beneficiem uma empresa.

Essa análise é como as empresas obtêm valor e insights dos dados. Cada vez mais, o Big Data alimenta os esforços de análise avançada de hoje, como inteligência artificial (IA) e Machine Learning.

Qual a importância e benefícios do Big Data?

Antes de mais nada, é preciso levar em consideração que a importância do Big Data não está apenas no grande volume de dados coletados, mas sim em como isso será usado e qual valor gerará.

Nesse sentido, além de facilitar a tomada de decisões, os dados abrem uma grande janela de novas oportunidades para as empresas que os utilizam corretamente.

Com isso, alguns dos benefícios de adotar a tecnologia de Big Data são:

Maior retenção de clientes

Construir uma base sólida de clientes é o objetivo de toda empresa que deseja aumentar os lucros e melhorar os resultados. Porém um grande obstáculo em meio a isso são os concorrentes.

A análise de Big Data auxilia empresas a identificar tendências, comportamentos e padrões de clientes para que assim, possa se adaptar e oferecer produtos e serviços focados em uma estratégia especifica de atração.

Com base nesse monitoramento, há uma maior facilidade na segmentação de clientes e, consequentemente uma maior atuação de mercado.

Escuta social

As empresas podem usar o Big Data como uma fonte de coleta de informações, através de históricos de mensagens e interações, sobre a satisfação de clientes em relação a produtos e serviços.

O método pode ser aplicado em redes sociais e e-commerces para colher feedbacks e aumentar a presença online da marca.

Insights de marketing

As análises de Big Data moldam todas as operações de negócios e permite que empresas atendam às expectativas dos clientes.

A partir disso e com a ajuda de feedbacks, o planejamento de campanhas de marketing e lançamento de novos produtos, baseados no comportamento de clientes, terão uma melhor taxa de conversão.

O Big Data veio para ficar!

O Big Data veio para simplificar muitos processos que até então possuíam uma grande complexidade para serem resolvidos.

Por meio dele, empresas mundialmente conhecidas como a Netflix, Amazon, Uber e outras, estão facilitando tomadas de decisões, aumentando a eficiência operacional e melhorando o atendimento ao cliente para ganhar vantagem em relação à concorrência.

Portanto, com alcance da ferramenta aos dados e todos os recursos proporcionados, não resta dúvida que o crescimento desta tecnologia só tende a ser contínuo e evolutivo.

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Publicado por:
Gerente de produtos AgriManager e AgriBusiness na Aliare, com mais de 12 anos de experiência em ERPs. Especialista em Gestão de Tecnologia da Informação e em Liderança e Gestão Empresarial.