O estudo “A universe of opportunities and challenges”, feito pela EMC, estima que, até 2020, o universo virtual alcance 40 trilhões de gigabytes.

É um volume gigantesco de informação que circulará na Internet, gerando um novo desafio para as empresas: como processar a quantidade crescente de conteúdos produzidos pelos clientespara mapear comportamentos, tendências e oportunidades de negócios?

A solução envolve Big Data.

Uma ferramenta de Big Data Analytics é capaz de armazenar e trabalhar um grande montante de dados, gerando insights preciosos e cada vez mais acertados para as organizações.

Sua importância é tão grande, que o mercado em volta desse conceito poderá atingir US$ 72 bilhões até 2020.

Para você não perder as possibilidades dessa tecnologia, tampouco ficar para trás dos concorrentes na hora de obter análises mais precisas, separamos um pequeno guia sobre essa solução. Não deixe de conferir!

O que é Big Data

Para entender o que é Big Data, primeiro é preciso saber o que motivou o surgimento desse conceito.

O principal fator foi o crescimento da produção de dados, em especial por causa da expansão da Internet.

A maior adoção de sistemas empresariais por parte das companhias e a ampliação dos dispositivos tecnológicos também contribuíram para a elevação das informações produzidas pela humanidade.

Nesse contexto, um grande volume de dados, que ferramentas de processamento comuns não conseguem lidar, recebe o nome de Big Data.

Esses dados podem ser categorizados como não-estruturados, ou seja, que estão “soltos” em diferentes meios na web.

Há também os estruturados, que normalmente se encontram organizados em bancos de dados, planilhas, relatórios etc. dentro ou fora do ambiente empresarial.

Portanto, o termo trata de uma conceituação e não de uma tecnologia propriamente dita.

Porém, existe uma ferramenta que trabalha com esse montante de informações: o Big Data Analytics, que é capaz de processar conteúdos de várias áreas para gerar análises qualitativas e quantitativas.

Esse tipo de sistema coleta, une e compara conteúdo de fontes distintas para produzir informações úteis e estratégicas, que serão empregadas pelos líderes empresariais (gerentes, diretores, CEOs etc.) para a tomada de decisões.

O mais interessante é que essa ferramenta também é capaz de refinar dados de uma grande quantidade de dispositivos e mídias diferentes, como notebooks, smartphones, wearables, entre outros.

Atualmente, essa capacidade se tornou essencial por causa do crescimento da Internet of Things (IoT), ou Internet das Coisas.

Ela envolve a troca de dados, via web, por diferentes equipamentos, máquinas, dispositivos etc.

Dessa forma, podemos ter geladeiras, veículos, ares-condicionados, entre outros aparelhos, enviando e recebendo informações, enquanto compartilham instruções entre si. Isso por meio de sensores, câmeras e outros mecanismos.

Na indústria, por exemplo, as próprias máquinas usadas na produção conseguem “conversar” entre elas para otimizar os processos fabris.

Aliás, esse nível de automação e de integração está gerando a chamada Indústria 4.0, que veremos melhor adiante.

A consequência desses fatores é que a produção de dados se amplia bastante, gerando desafios novos para as empresas.

Segundo previsões da Cisco, até 2021, o tráfego IP entre módulos Máquina a Máquina (M2M) aumentará 49%.

Nesse cenário, o uso de tecnologias ligadas a Big Data contribui para a correta análise dos conteúdos gerados, uma vez que identificam padrões, desenvolvem estatísticas e permitem medir, com maior eficácia, as ações adotadas pelo negócio.

Isso pode levar à melhora dos processos, a partir da interpretação de tendências de mercado, comportamentos de consumo e de oportunidades.

Também é possível avaliar riscos com maior precisão, bem como realizar estimativas de consumo por meio de análises preditivas. Esses fatores contribuem para uma gestão mais eficiente do negócio.

Os 5 Vs do Big Data

O conceito de Big Data envolve os chamados 5 Vs. São eles:

Volume

Como vimos até agora, Big Data significa um gigantesco volume de dados.

Portanto, a grande quantidade de informações geradas a todo momento está intrinsecamente relacionada a ele.

Ao adotar uma solução Big Data Analytics, é possível processar e gerenciar o grande montante de dados que envolve uma empresa.

Só para reforçar a importância disso, apenas o WhatsApp, em 31 de dezembro de 2017 (véspera de ano novo), registrou mais de 75 bilhões de mensagens trocadas.

Isso só em um dia. Se considerarmos que há outras mídias e redes sociais, como Facebook, Twitter, Snapchat etc. que permitem compartilhamento de informações, poderemos ter a noção do quão grande é a produção de dados apenas nos aplicativos sociais e de comunicação.

Variedade

Big Data envolve uma grande variedade de informações.

Não estamos falando apenas de textos e dados convencionais, como os organizados em tabelas e bancos de dados.

É mais amplo que isso, pois engloba:

• imagens, como fotos, ilustrações, prints de telas etc.;
• dados de reconhecimentos faciais;
• áudios;
• vídeos;
• dados produzidos por dispositivos via IoT etc.

Velocidade

Esse item tem a ver com a grande velocidade em que os dados são produzidos hoje em dia.

Além das mídias sociais, temos milhões de operações sendo realizadas constantemente.

Por exemplo, compras por cartões de crédito que requerem aprovações, vendas e aquisições de ações, análises de flutuações de câmbio de moedas internacionais etc.

Cada processo desses gera dados importantes, que podem ser trabalhados instantaneamente pelas soluções de Big Data, sem que seja preciso armazená-los.

Veracidade

Com processos de validação e conferência de dados, uma ferramenta de Big Data pode entregar dados mais confiáveis e verídicos, por meio de relatórios, estatísticas, análises etc. com base em grandes volumes de informações.

Valor

Além de tudo, as informações produzidas precisam ser relevantes para o negócio. Esse é um dos objetivos do Big Data: gerar conteúdos que agreguem valor.

É por meio deles que os gestores poderão melhorar as suas decisões.

Importância do Big Data

Até o momento, a importância do Big Data talvez não tenha ficado clara.

Para mostrar quais são os potenciais de uma solução desse tipo, separamos alguns de seus principais usos nas empresas. Confira!

Possibilidade de fazer uma escuta social

Ferramentas de Big Data têm a capacidade de cruzar informações de diferentes fontes, como bancos de dados, cadastros de consumidores, históricos de mensagens e de interações com os clientes, entre outras.

A partir disso, processam esses dados por intermédio de comparações, mapeamento de padrões, busca de correlações de diversas espécies etc.

Sistemas de Big Data podem monitorar, por exemplo, conversas em mídias sociais e os percursos realizados por internautas em comércios eletrônicos.

Também podem analisar os Trending Topics do Twitter e as interações de clientes com os perfis da empresa no Facebook, no Snapchat, no Instagram etc.

Graças a isso, dá para executar uma espécie de “escuta social” sobre como a marca é vista e compreendida em diferentes mídias e redes de usuários.

Com base nas informações geradas, é possível saber se ela está com a reputação positiva ou se precisa trabalhar melhor como é percebida pelo público online.

Vale destacar que as informações geradas costumam ser qualificadas e facilmente compreensíveis, o que ajuda também no entendimento.

Afinal, não adianta produzir dados úteis se eles forem difíceis de serem interpretados. Para tanto, ela é capaz de gerar gráficos, estatísticas, tabelas, entre outros recursos visuais.

Maior facilidade para segmentação de público e mercado

Com base nos resultados do monitoramento do público e das avaliações geradas, dá para se compreender melhor o comportamento de clientes e potenciais clientes.

Isso, por sua vez, permite descobrir exigências, desejos e outras demandas dos compradores, o que também possibilita encontrar tendências de consumo.

O resultado é que se torna mais fácil definir estratégias para satisfazer esses indivíduos.

Inclusive, com uma boa observação, dá para descobrir nichos e necessidades não atendidas, o que gera oportunidades de negócios.

Afinal, será possível segmentar o público com maior eficiência ao saber o que os seus integrantes procuram.

As oportunidades também envolvem a identificação de novos segmentos de negócios, o que permite atender a nichos do mercado que não são cobertos pela concorrência.

Realizar análises comparativas para precificação inteligente

Dificuldades de comunicação entre os departamentos de vendas e de compras podem gerar problemas de precificação de produtos.

Por exemplo, caso uma matéria-prima fique mais cara, o preço da mercadoria final normalmente deve ser reajustada para a empresa continuar adquirindo mais insumo para a fabricação sem ter os seus lucros futuros prejudicados.

Se isso não ocorrer, ela poderá perder dinheiro.

Um sistema de Big Data une esses dados e permite aos departamentos acessarem relatórios e informações em tempo real, melhorando a comunicação.

Ele também pode precificar de forma adequada produtos e serviços ao considerar os valores praticados pela concorrência, potenciais demandas, cenários micro/macroeconômicos, entre outros fatores.

Tudo para conseguir preços mais atrativos para o público e para a própria organização.

Efetuar análises de marketing

Além dos dados gerados em redes sociais, uma solução de Big Data pode avaliar históricos de vendas e de campanhas publicitárias, períodos de sazonalidade, cadastros de clientes, entre outras fontes de dados para estratégias de marketing.

As informações extraídas podem ser usadas, por exemplo, para conhecer comportamentos dos consumidores em tempo real.

Também contribuem para detectar indicadores, como o Churn Rate (Taxa de Cancelamento) e a Taxa de Conversão.

Com essas métricas em mãos, pode-se avaliar o que deu certo no passado para buscar inovações, repetir as ações que tiveram êxito e definir estratégias de marketing mais eficazes.

Mensurar a satisfação do cliente

Uma das grandes vantagens do Big Data Analytics é unir diferentes mídias e meios para entregar análises mais acuradas. Isso ajuda, por exemplo, a mensurar os níveis de satisfação dos clientes de uma forma mais acertada.

Por mais que um cliente possa responder positivamente a uma pesquisa de satisfação, talvez ele não esteja realmente satisfeito.

Tal fato pode ser vislumbrado em comentários negativos sobre a empresa na web, abandono dos acessos ao site (que antes eram frequentes), interrupção de idas ao estabelecimento etc.

Uma ferramenta tecnológica que considere o que o cliente diz e, mais do que isso, o que não diz e como se comporta em relação ao negócio, pode gerar um panorama mais claro sobre o que fazer para potencializar a relação com o público.

Coleta e processamento de dados em Big Data

A coleta de dados em Big Data segue algumas etapas. Normalmente, ela é dividida em quatro partes:

Coleta

A primeira etapa envolve a coleta propriamente dita. É quando a ferramenta busca dados e é alimentada com eles.

Para tanto, efetua um trabalho analítico e inteligente de um volume grande de dados, estejam eles estruturados ou não.

Além do mais, há a combinação de conteúdos internos, da própria empresa, e externos, ou seja, alheio a ela. Tudo isso em um curto período. As fontes internas usadas podem envolver:

• relatórios e históricos do empreendimento;
• indicadores de desempenho da empresa dos vários setores que a compõem;
• documentos gerenciais, contábeis, financeiros etc.;
• pesquisas de satisfação realizadas com os clientes;
• estatísticas de processos, atividades e colaboradores;
• e-mails corporativos enviados e recebidos;
• sistemas empresariais, como de Business Intelligence (BI);
• cadastros de clientes;
• programas de benefícios e de cartões etc.

As fontes externas à empresa podem englobar:

• conteúdos de redes sociais;
• conteúdos em datawarehouses;
• informativos e periódicos do setor que apontem tendências e informações relevantes;
• bancos de dados compartilhados por terceiros, como fornecedores, distribuidores, serviços de proteção ao crédito, entre outros tipos de parceiros etc.

Armazenamento

O armazenamento consiste na distribuição dos dados em servidores, dispositivos e sistemas distintos, tanto físicos quanto na nuvem (cloud computing).

Isso assegura que existam backups de segurança para as informações armazenadas, especialmente as geradas após processamentos de grandes volumes de conteúdos, ou seja, as refinadas.

Lembrando que o Big Data pode analisar dados em tempo real.

Organização

Essa etapa engloba o arranjo e a categorização, ou classificação, dos dados que estão estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

Isso para que possam ser mais facilmente acessados e analisados pelos gestores.

Análise

É a fase em que se avaliam os dados.

Pode ser em tempo real ou em cima dos dados armazenados e organizados nas etapas acima.

Ela envolve o processamento dos conteúdos reunidos para a extração de informações úteis, relevantes e estratégicas. Existem diferentes tipos de análises.

Veja as principais:

• descritiva: procura fazer uma “fotografia do presente”, ou seja, descrever a situação de algo. Ela trabalha, por exemplo, com histórico de dados. É útil em análises de crédito, pois cruza diferentes informações para gerar um panorama mais claro sobre as possibilidades e potencialidades dos clientes;
• diagnóstica: é centrada nas causas e consequências sentidas ao longo do tempo, em um assunto. Por exemplo, para solucionar um alto volume de quebras nas entregas, é preciso diagnosticar suas prováveis causas;
• preditiva: avalia possibilidades futuras com base na identificação de padrões passados. Ela permite identificar demandas, tendências, novas oportunidades etc.;
• prescritiva: enquanto a análise diagnóstica busca entender as causas de algo, a prescritiva tenta traçar as possíveis consequências de determinadas ações. Ela é parecida com a preditiva, porém serve para se escolher qual opção é melhor em uma situação.

Como funciona Big Data nas empresas

Manufatura

Na indústria, uma solução de Big Data contribui para aumentar a qualidade e a produção enquanto minimiza o desperdício.

Além disso, esse tipo de solução é uma das bases para o surgimento da Indústria 4.0, em que a automação é total.

Os programas e recursos também são integrados, há maior descentralização de processos e a planta fabril conta com alta modularidade de sistemas.

Nesse caso, cada módulo consegue atuar na produção de acordo com as demandas existentes.

Uma pesquisa da Pricewaterhouse Coopers (PwC), feita com aproximadamente duas mil empresas, em 26 países, trouxe um dado interessante sobre a indústria 4.0.

Segundo ela, 72% das organizações industriais acreditam que a utilização de Big Data e análise de dados otimizarão a relação com consumidores e a inteligência na gestão de clientes ao longo do ciclo de vida do produto.

Varejo

Uma solução de Big Data Analytics é muito útil no varejo para a construção de relacionamento com os clientes por meio dos dados.

Afinal, ela pode processar informações oriundas de pesquisas de mercado, de relatórios após interações com os clientes, de programas de fidelidade etc.

Com base nessas informações, dá para descobrir quais são as maiores necessidades dos consumidores e o que pode ser realizado para melhorar o atendimento fornecido pela companhia.

Para uma varejista, isso pode ser mais simples do que parece. Afinal, ela costuma atender um grande volume de clientes diariamente.

Devido a esse fator, a quantidade de informações resultantes de negociações e demais interações com o público geralmente é alta.

Logo, há bastante material para se detectar padrões e pontos que contribuem para estreitar laços com múltiplos perfis distintos.

Os dados gerados por uma ferramenta de Big Data podem ajudar a melhorar:

• os níveis de satisfação dos clientes;
• os programas de fidelidade, tornando-os mais condizentes com as expectativas dos consumidores;
• as estratégias de ofertas, promoções e descontos;
• a escolha de prêmios para clientes fiéis;
• a localização de menus e botões nos comércios eletrônicos, uma vez que, como mencionado, é possível mapear o percurso dos usuários nas lojas virtuais, entre outros processos.

A avaliação de uma grande quantidade de informações pode gerar insights importantes para varejistas. Um exemplo ocorreu com o Walmart norte-americano.

Ele identificou que, nos EUA, depois de furacões, um produto tinha maior demanda, a qual aumentava cerca de sete vezes mais do que em épocas normais: o Pop Tarts de morango.

Essa espécie de tortinha em miniatura não precisa de aquecimento e pode ser consumida facilmente, o que explica a procura nesses períodos.

Tendo por base essa informação, amparada em análises preditivas, a cadeia de supermercados pôde-se planejar para abastecer os seus estoques com maior precisão e eficiência quando havia avisos de novos furacões.

Saúde

Soluções de monitoramento aliadas a tecnologias que executam análises eficientes podem ser empregadas na saúde.

Um exemplo ocorreu com o hospital Mt. Sinai Medical Center, de Nova Iorque. Ele conseguiu reduzir o período de espera para mais de 50% dos pacientes do seu pronto-socorro, em uma hora, graças a esses tipos de soluções.

A ferramenta utilizada faz o processamento de até 80 solicitações de leitos, além de acompanhar a utilização de 1.200 deles.

Ela ainda identifica quais estão disponíveis para encontrar a melhor correspondência entre eles e os pacientes.

Isso é feito por meio de equipamentos de reconhecimento de local em tempo real, como infravermelho, etiquetas de identificação por radiofrequência e visão computacional.

Também analisa 15 fatores referentes às necessidades de pacientes, como ser posto perto de uma área de enfermagem, para auxiliar no preenchimento das vagas de forma adequada.

Serviços financeiros

Como visto na análise descritiva, o uso de Big Data é importante nos serviços financeiros.

Por meio dele, é possível otimizar avaliações de crédito e processos de prevenção a fraudes.

Afinal, um sistema assim é capaz de analisar um grande volume de dados em busca de padrões que denotem possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos.

Construção

O setor de construção também pode se beneficiar do Big Data.

Um exemplo está na construção das smart cities (cidades inteligentes), que integra também IoT. Nelas, essas tecnologias podem ser usadas para:

• aprimorar a infraestrutura e os serviços usados pelos habitantes;
• integrar metrô, ônibus, trem e outros modais;
• automatizar e monitorar redes de distribuição de energia automatizadas em tempo real, podendo detectar ocorrências no fornecimento;
• fornecer acesso a centenas de serviços de diversos órgãos governamentais em apenas um ambiente virtual (site);
• agilizar a troca de informações climáticas, permitindo a provedores de energia provisionar a demanda no sistema e prevenir eventuais interrupções no abastecimento etc.

Cursos de Big Data

Existem diversos cursos de Big Data no mercado, tanto presenciais quanto à distância.

As metodologias empregadas variam também, de modo que fica a seu critério a escolha do que melhor atende às suas necessidades.

Veja alguns exemplos:

• Fundamentos do Big Data: ministrado pela Big Data University, esse é um curso curto e básico, ou seja, para iniciantes na área. Ele aborda os principais temas de Big Data, como seu conceito e sua importância, além de pincelar sobre como desenvolver uma plataforma do tipo;
• Data Science: do Dado à Tomada de Decisão: feito pela Hekima Big Data Analytics e disponibilizado via Udemy (plataforma de aprendizado online), esse já tem nível intermediário. É bastante detalhado, trazendo dicas de ferramentas e conceitos técnicos da área. É indicado para desenvolvedores que desejam atuar em ciência de dados;
• Ciência de Dados (Big Data): é um MBA online, feito pela IGTI. Dura 13 meses, tendo 396 horas de aulas e conteúdos. É preciso ir até a instituição física em alguns momentos, como na apresentação do trabalho final de conclusão de curso;
• Big Data (Senac SP): essa pós-graduação é oferecida pelo Senac SP, contando com carga horária de 366 horas. Seu propósito é formar profissionais capazes de efetuar o gerenciamento de Big Data. Inclui sistemas analíticos, tecnologias, metodologias e processos da área. Graças a isso, possibilita a compreensão e a estruturação conceitual desse conjunto de dado (Governança de Dados).

Como vimos, os exemplos de Big Data envolvem as mais simples aplicações até as mais avançadas e modernas.

Por isso, é essencial investir em uma ferramenta de Big Data Analytics.

Dessa forma, você poderá aproveitar os potenciais dessa ferramenta e, consequentemente, obter vantagens competitivas frente a concorrência.

Fonte do Artigo: https://www.totvs.com/blog/big-data/