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Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios

15 de dezembro 2021, 19:00

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O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?

Se esse é um conceito ainda estranho para você, é bom se atualizar.

Quando falamos na definição de Big Data, nos referimos a uma verdadeira revolução tecnológica, capaz de qualificar os resultados das empresas.

Isso explica o grande interesse pelo recurso em todo o mundo.

E no Brasil isso não é diferente.

Por aqui, no entanto, a ciência de dados ainda dá os primeiros passos, o que representa uma oportunidade para quem correr na frente para aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.

E tem muita gente precisando de profissionais qualificados que, com uso de ferramentas Big Data, possam analisar e interpretar dados para conduzir negócios a decisões mais assertivas.

É por isso que construímos este artigo com tudo sobre Big Data.

A partir de agora, você vai ver:

  • O que é Big Data?
  • A história do Big Data
  • Para que serve o Big Data?
  • Como funciona o Big Data?
  • Informações estruturadas e não estruturadas
  • Exemplos de aplicações do Big Data
  • Por que o Big Data é importante?
  • Quais são os principais desafios do Big Data?
  • Entenda os 7 V’s
  • Como aplicar o Big Data com sucesso? [Passo a passo]
  • Quais as principais tendências de Big Data?
  • Big Data x Business Intelligence
  • Big Data e Inteligência Artificial
  • Big Data e Indústria 4.0
  • Quais os diferentes tipos de dados?
  • Relação entre a ciência de dados e o Big Data
  • Ferramentas Big Data: o que você precisa saber
  • Geração de critérios para a tomada de decisões
  • Quais principais empresas utilizam o Big Data?
  • Como me torno um analista ou cientista de dados em Big Data?
  • O que procurar em um curso de Big Data?
  • Pós-graduação em Big Data
  • MBA em Big Data.

Siga a leitura e domine esse conhecimento para avançar na carreira.

O que é Big Data?

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
O que é Big Data?

Big Data é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados remotamente.

Tudo que está disponível de forma online, de modo não sigiloso, por maior que seja a quantidade de informações, está ao alcance do Big Data, podendo ser agrupado conforme o interesse.

E isso inclui não apenas os bancos de dados públicos, como o YouTube é para os vídeos, ou o Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.

O Big Data pode integrar qualquer dado coletado sobre um assunto ou uma empresa, como os registros de compra e venda e mesmo os canais de interação não digital (telemarketing e call center).

Onde há um registro feito, a tecnologia o alcança.

Só ficam de fora as informações realmente inacessíveis, como as suas movimentações financeiras e informações privadas de algumas organizações, por exemplo.

Já o que vaga pela web pode ser acessado, coletado e agrupado.

O mais incrível é que isso é realizado em grande velocidade, com uso de ferramentas específicas de Tecnologia da Informação (TI).

E se pararmos para pensar, é necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia por dispositivos diversos.

Com o Big Data, portanto, é possível fazer a interpretação e a análise desses dados para variados usos.

Entre eles, definir as estratégias de marketing de uma empresa, reduzir custos, aumentar a produtividade e dar um rumo mais inteligente ao próprio negócio.

Recentemente, gestores têm utilizado muito a “filosofia” de Big Data como uma ferramenta de apoio estratégico.

O que acontece é que eles passaram a entender a sua importância para obter insights sobre as tendências de mercado e o comportamento dos consumidores, além de melhorar o próprio processo de trabalho.

Os indicativos são capazes de ajudar na tomada de decisões mais assertivas e, principalmente, mais adiantadas do que a concorrência.

Nem seria preciso dizer o quanto isso é fundamental para garantir o sucesso de qualquer negócio.

Sendo assim, todas essas informações, disponíveis online e também offline, são capazes de ajudar a empresa a crescer.

Mas isso ainda não é tudo a saber sobre a importância do Big Data.

Nos próximos tópicos, vamos aprofundar mais essa questão.

Aproveite para dar um play neste vídeo e conferir um conteúdo especial que preparamos para explicar o que é Big Data.

A história do Big Data

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
A história do Big Data

Apesar de seu uso ter se tornado mais frequente em tempos recentes, o termo Big Data nasceu ainda na década de 1990.

E veja só onde: na NASA (National Aeronautics and Space Administration), a agência espacial norte-americana.

Na época, o BD era utilizado na descrição de conjuntos de dados complexos que desafiavam os tradicionais limites computacionais de captura, de processamento, de análise e de armazenamento de informações.

Em 2001, o então vice-presidente e diretor de pesquisas do Enterprise Analytics Strategies (Estratégias Analíticas Empresariais), Doug Laney, articulou a definição de Big Data em três V’s:

  • Volume
  • Variedade
  • Velocidade.

Porém, 12 anos mais tarde, o chefe de dados da Express Scripts, Inderpal Bhandar, argumentou que existiam outros três V’s adicionais

  • Valor
  • Volatilidade
  • Veracidade.

Como veremos no próximo tópico, a história do Big Data ainda reservaria a proposição de um sétimo V:

  • Visualização.

O modelo, então, estava completo.

E devido à eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.

Segundo está reportagem (em inglês), publicada pelo site da Revista Forbes no ano de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD.

Para que serve o Big Data?

A quantidade de dados gerada no mundo inteiro é absurda, e a velocidade desse processo está aumentando de maneira exponencial.

De 2021 a 2024, a previsão é que se crie mais informações do que nos últimos 30 anos somados, segundo levantamento (em inglês) da IDC.

Só para se ter uma ideia, até 2020, foram gerados cerca de 40 trilhões de gigabytes, o que dá uma média de 2,2 milhões de terabytes por dia.

Esse oceano de conteúdo esconde informações que podem ser valiosas se forem corretamente coletadas, processadas e analisadas.

É justamente aí que entra o Big Data e suas tecnologias, para trabalhar com um grande volume de dados de forma rápida, por um custo acessível e de maneira efetiva.

Graças a essas soluções, é possível tomar decisões e desenvolver insights mais embasados e assertivos.

Como funciona o Big Data?

Para entender melhor como funciona o Big Data, fica mais fácil dividir esse processamento em etapas.

Então, vamos a elas:

Coleta de dados

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Coleta de dados

Também chamada de aquisição ou gravação de dados, é a fase de reunir todo aquele grande volume e diversidade de informações.

Enquanto são coletadas, é necessário que essas informações já passem por algum tipo de filtragem ou formatação, eliminando erros e dados incompletos.

Esse tipo de cuidado é fundamental para que não haja prejuízo nas etapas seguintes, como pode acontecer no processo de análise, caso existam dados corrompidos.

Integração dos dados

Passado esse primeiro momento, é hora de integrar esses dados.

Como eles são de fontes, formatos e características diferentes, devem receber tratamentos específicos.

É aqui, portanto, que devem ser definidos critérios de validação, aceitação, segurança e categorias dos dados, conforme as suas fontes.

Análise e modelagem dos dados

Trata-se de uma das fases mais importantes no Big Data, pois é onde os dados começam a ganhar valor e se transformar em informação.

Para isso, é necessário ter profissionais capacitados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial e machine learning, que vão tornar esse trabalho mais ágil e assertivo.

Além disso, é importante também pesquisar novos tipos de visualização de dados para que sejam feitas descobertas valiosas, que favoreçam uma melhor interpretação das informações.

Interpretação dos dados

A fase de interpretação dos dados é a última e também aquela que faz valer todo o investimento em big data.

Afinal, é aqui que você vai conseguir extrair insights que vão garantir ao seu negócio diferenciais competitivos e oferecer uma ótima experiência ao cliente.

Informações estruturadas e não estruturadas

Quando falamos de Big Data, é muito importante fazer uma distinção a respeito do que são informações estruturadas e não estruturadas, pois essa diferença impacta diretamente em todo o processo de coleta, integração, análise e interpretação de dados.

As informações estruturadas são aquelas possíveis de se categorizar com maior facilidade, pois possuem um padrão mais rígido.

Usando uma linguagem mais técnica, são aqueles tipos de dados que podem ser colocados em linhas e colunas, como os formulários, por exemplo.

Em uma landing page, quando o usuário vai preencher um cadastro, ele só precisa completar os campos, como nome, idade, e-mail, entre outros, e, eventualmente, responde uma pergunta de sim ou não.

Sendo assim, é muito mais fácil extrair informações desses dados, pois eles já estão estruturados.

É diferente, por exemplo, de um vídeo, uma imagem, um áudio, um e-mail ou qualquer outro tipo de texto em que não há uma estrutura padrão.

Todos esses exemplos são de dados não estruturados.

Estima-se que cerca de 80% do conteúdo disponível na Internet seja de dados não estruturados.

Exemplos de aplicações do Big Data

A aplicação do processo de Big Data pode trazer resultados bem práticos para a sua empresa.

Confira alguns exemplos de como esse conjunto de tecnologias pode colaborar para a sua alta performance corporativa:

Desenvolvimento de produtos

Um dos principais benefícios que o processamento de dados e sua consequente transformação em informações relevantes podem trazer para um negócio é o desenvolvimento de insights.

A partir de uma análise massiva de redes sociais, banco de dados de clientes e outros tipos de materiais, a empresa consegue desenvolver produtos que atendam a necessidade do seu público alvo com maior assertividade.

O Big Data ajuda a antecipar demandas e produzir tendências antes mesmo que elas estourem no mercado.

Eficiência operacional

Essa talvez seja a implicação prática que o Big Data e suas tecnologias mais agregam às empresas.

Até pouco tempo atrás, os processos eram muito mais burocráticos e manuais, o que, além de atrasar tomadas de decisões, também torna qualquer ação muito mais passível ao erro.

Com um processamento de dados mais automatizado, veloz e eficaz, é possível encontrar soluções, analisar cenários, entregar feedbacks aos clientes, desenvolver produtos, projetar e se preparar para momentos de crise de maneira muito mais organizada e proativa.

Experiência do cliente

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Experiência do cliente

Já faz um tempo que a experiência do cliente passou a ser um dos principais fatores que levam uma pessoa a consumir e continuar consumindo de determinada marca.

Com o Big Data, ficou muito mais fácil dar a atenção e o valor que o seu público-alvo espera.

Afinal, você consegue ter acesso a diversos dados dos clientes e, assim, manter uma interação mais próxima com ele, oferecendo conteúdos personalizados às suas demandas.

Manutenção preditiva

Poucas falhas são de fato imprevisíveis, que acontecem mesmo quando todos os cuidados necessários são tomados.

Para a esmagadora maioria dos problemas, é possível realizar uma manutenção preditiva e evitar transtornos futuros.

Com o Big Data, você consegue prevenir defeitos relacionados aos dados estruturados, como panes mecânicas que têm a ver com o ano de fabricação ou o modelo do maquinário em questão, por exemplo.

Além disso, ao processar dados não estruturados, é possível encontrar problemas em códigos de atualização de softwares e relatórios de sensores, por exemplo.

Tudo isso antes de essas falhas realmente acontecerem e atrasarem a produção.

O custo também é bem menor do que o de uma manutenção reparativa.

Fraude e conformidade

Com tanta geração de dados, é preciso ter alguns cuidados para manter essas informações (especialmente as relacionadas aos clientes) seguras dos criminosos virtuais.

Com as tecnologias de Big Data, é possível encontrar alguns padrões em dados que indicam algum tipo de fraude.

A partir daí, torna-se possível desenvolver ações preventivas e enviar relatórios regulamentares de maneira muito mais ágil.

Por que o Big Data é importante?

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Por que o Big Data é importante?

Engana-se quem pensa que a importância do Big Data está relacionada apenas ao volume de dados disponíveis.

O que deve ser levado em consideração é o que você faz com eles.

Sendo assim, podemos dizer que o Big Data é importante para ajudar as empresas a analisar os seus dados e utilizá-los na identificação de novas oportunidades.

Obviamente, isso varia de acordo com o seu modelo de negócio, a atividade exercida e as metas e objetivos traçados para a organização.

Mas há benefícios em comum ao alcance de todo o tipo de empresa.

Entre eles, economia de tempo, redução de custos, otimização de ofertas, fornecimento de novos produtos, maiores lucros, clientes mais satisfeitos e decisões mais eficientes.

Ainda é possível combinar o Big Data com o Analytics, que ajuda a entender o que esse volume de informações pode nos dizer.

Juntos, eles conseguem atender às necessidades de empresas de vários mercados.

Veja alguns exemplos:

  • Marketing: analisando o perfil do consumidor, o seu comportamento, estilo de vida e preferências, o que facilita a criação de novos produtos e uma comunicação mais direcionada
  • Financeiro: prevenindo fraudes e realizando previsões de flutuações econômicas e mercadológicas, o que torna o investimento mais seguro
  • Relacionamento e vendas: oferecendo produtos mais relevantes, com a fidelização dos clientes e a diminuição de taxas de churn (cancelamento de clientes).

Quais são os principais desafios do Big Data?

Ainda que o Big Data seja uma realidade, estamos falando de uma série de tecnologias que são relativamente novas e estão em constante evolução.

Portanto, um dos principais desafios do momento é capacitar profissionais para lidarem com a coleta, integração, análise e interpretação de dados e se manterem atualizados sobre as principais tendências do setor.

Além disso, o volume de dados fica maior a cada dia.

É preciso encontrar novas alternativas para armazenar essas informações e fazer a curadoria delas, pois de nada adianta ter o conteúdo e não saber extrair o que há de relevante nele.

Por fim, é importante haver cada vez mais políticas que regulamentem o acesso, o uso e a privacidade dos dados.

A Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD) é um ótimo começo, mas ainda há muito para evoluir.

Neste vídeo, você confere um conteúdo especial sobre os desafios trazidos pelo Big Data.

Entenda os 7 V’s

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Entenda os 7 V’s

Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V’s.

Eram três que viraram seis e, hoje, são sete.

Vamos compreender melhor o que cada um representa nesse gerenciamento de dados?

1. Volume

O Big Data agrupa uma enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.

É só imaginar todos os e-mails, vídeos, fotos e mensagens que circulam nas redes diariamente.

Assim, o BD atua de maneira a lidar com esse volume de dados com eficiência, tornando possível o seu agrupamento através de softwares.

2. Velocidade

É a agilidade com a qual os dados são produzidos e manipulados.

O Big Data vai analisar os dados no instante em que são criados sem precisar armazená-los.

Isso acontece com as transações de cartão de crédito, viralização de mensagens em redes sociais, publicações em sites e blogs, entre outras.

3. Variedade

Os dados podem ser gerados em vários formatos estruturados (numéricos) ou não estruturados.

Nessa última categoria, estão incluídos os arquivos de áudio, vídeo, e-mail, textos e cotações e transações financeiras.

4. Valor

De nada adianta ter acesso a uma grande quantidade de informação se ela não puder agregar valor, certo?

Pode-se dizer que o valor do Big Data está na análise precisa dos dados e nas informações e insights fornecidos para as empresas a partir do seu conteúdo.

5. Veracidade

Nem seria preciso lembrar quanto à importância de as informações reunidas serem verdadeiras.

Em tempos de fake news, contudo, parece impossível controlar a geração e disseminação desse tipo de conteúdo, que muitas vezes acaba sendo aproveitado como se fosse real.

O que o Big Data faz, contudo, é permitir a análise de grandes volumes de dados, o que compensa possíveis informações equivocadas.

Se várias fontes apontam para um entendimento contrário, aí está um indicativo de alerta de falsidade quanto à mensagem original.

6. Volatilidade

Esse é um dos grandes desafios atuais do Big Data.

Os fluxos de dados são crescentes em relação à velocidade e variedade, mas também possuem picos periódicos, que variam de acordo com as tendências.

Alguns deles podem ser muito difíceis de serem gerenciados, ainda mais os não estruturados.

Difícil, mas não impossível.

7. Visualização

No último dos V’s, o recado é curto e grosso: os dados precisam ser apresentados de forma acessível e legível.

Sem isso, afinal, como compreendê-los e tirar proveito deles?

Como aplicar o Big Data com sucesso? [Passo a Passo]

Qualquer empresa só tem a ganhar ao incluir o Big Data e suas tecnologias na sua rotina corporativa, mas é preciso tomar alguns cuidados para que essa aplicação seja bem-sucedida.

Com o intuito de evitar erros, montamos um passo a passo para aproveitar todos os benefícios que o Big Data tem a oferecer:

  1. Defina os objetivos para a análise de dados: quais informações você pretende extrair a partir desse processamento?
  2. Utilize métricas para ajudar nessa definição:antes de pensar em “como” essa verificação vai ser feita, foque no “que” será analisado
  3. Prepare bem os dados primeiro:filtre e formate os dados antes do processamento (ferramentas como o Big Query podem ser úteis)
  4. Mergulhe na análise:utilize critérios descritivos e preditivos para fazer um relatório mais completo
  5. Garanta uma melhor visualização dos dados: para favorecer uma interpretação mais assertiva das informações, é ideal que o conteúdo esteja facilmente compreensível, de preferência em formato gráfico
  6. Encontre os principais insights: é a sua hora de brilhar. Depois de todo o processamento pronto, é chegado o momento de extrair o que há de mais relevante na análise e fazer a diferença.

Quer mais dicas para implementar o Big Data? Confira neste vídeo.

Quais as principais tendências de Big Data?

As tecnologias de Big Data estão em constante evolução e já é possível apontar algumas tendências que estão sendo colocadas em prática e têm tudo para continuar em alta.

Confira:

Big Data x Business Intelligence

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Big Data x Business Intelligence

É relativamente comum haver certa confusão entre os conceitos de Big Data e Business Intelligence.

Muitos acham que o BD é o substituto do BI, o que de verdade não tem nada.

Para entender melhor, pense na grande quantidade de dados do Big Data.

Nesse volume estratosférico de informações, há muitas delas que são relevantes, enquanto outras não se traduzem em valor sem a análise adequada.

É aí então que entra o Business Intelligence.

Para esclarecer, vamos explicar o significado de cada um deles.

Big Data

É o ato de gerar, capturar e processar uma grande quantidade de dados.

As empresas investem em BD, pois as informações armazenadas são capazes de oferecer insights que podem favorecer o futuro do negócio.

Business Intelligence

É a forma genérica de se referir a sistemas e softwares que importam fluxos de dados e os utilizam para gerar informação que pode indicar uma decisão específica.

Ele serve para obter informações comerciais valiosas, que podem estar escondidas do BD.

Fazendo uso de uma metáfora, podemos dizer que o Big Data é a pedra bruta, enquanto o Business Intelligence oferece o diamante lapidado.

Big Data e Inteligência Artificial

Podemos definir a Inteligência Artificial como uma das principais tecnologias que se beneficia do Big Data ou o Big Data como a principal fonte da qual a IA bebe.

Como mostramos, o Big Data é um conjunto de dados que não para de crescer e exige ferramentas que vão além das tradicionais para dar conta de gerenciar e processar essas informações todas.

É aí que entra a Inteligência Artificial.

Dotada de um processo de machine learning constante, a IA consegue encontrar padrões em determinados códigos e, a partir deles, extrair informações relevantes dentro de um volume grande de dados.

Big Data e Indústria 4.0

O velho ditado “tempo é dinheiro” nunca fez tanto sentido quanto nos dias atuais.

A velocidade com que uma empresa responde a um feedback do cliente, atende a uma demanda pontual ou traz uma solução personalizada é um diferencial competitivo dentro da Indústria 4.0.

E se tempo é dinheiro, uma das maiores riquezas que um negócio pode ter é um gerenciamento assertivo de dados.

Afinal, quem consegue decifrar os sinais que o consumidor deixa e transformar essas pistas em informações relevantes sai na frente da concorrência.

Isso tem tudo a ver com Big Data.

Além do mais, quando você pensa em Indústria 4.0, a era do aperfeiçoamento das máquinas, quais são as palavras que vêm à mente?

Provavelmente inovação, tecnologia e modernização estão entre elas.

Pois o Big Data é basicamente um sinônimo para tudo isso, especialmente quando entram na equação os seguintes tópicos: Inteligência Artificial, Machine Learning, Internet das Coisas e Business Intelligence.

Quais os diferentes tipos de dados?

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Quais os diferentes tipos de dados?

Até aqui, já aprendemos bastante sobre o Big Data, sua história, importância e os principais componentes, todos representados pela letra inicial V.

Você deve ter percebido que a questão da variedade de dados é marcante.

Eles vêm de fontes diversas, mudando também de acordo com o formato, em estruturados e não estruturados.

Os dados estruturados são aqueles disponíveis em um formato rígido ou específico.

Dessa maneira, é possível prever o que será inserido em determinado campo de uma tabela, por exemplo.

Já os dados não estruturados, como o nome sugere, não seguem uma regra e são apresentados como aparecem.

Esse é o caso de imagens, vídeos, documentos de texto, e-mails e posts em redes sociais.

Todos esses dados são provenientes de três locais.

  • Dados das redes sociais: são normalmente capturados em forma não estruturada, porém, estão se tornando cada vez mais atraentes para marketing e vendas
  • Dados transmitidos ou streaming data: são aqueles que chegam aos sistemas de TI a partir de uma rede de dispositivos conectados
  • Fontes publicamente disponíveis: são os dados disponíveis através de canais
    públicos.

Após a identificação da fonte dos dados, é preciso começar a considerar as decisões a serem tomadas pela empresa com o uso dessas informações disponíveis.

Vamos avançar nessa questão mais à frente.

Antes, contudo, vale entender melhor a relação do Big Data com a ciência de dados.

Relação entre a ciência de dados e o Big Data

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Relação entre a ciência de dados e o Big Data

O Big Data não existe sem a ciência de dados. Isso é inegável.

Ela representa a importância de saber lidar de maneira científica com as informações coletadas, a fim de garantir resultados confiáveis e que auxiliem na tomada de decisões com maior precisão.

Podemos dizer que a ciência de dados permite se antecipar ao futuro, direcionando os usuários a escolher determinados caminhos com base em recomendações, por exemplo.

Ela pode ser aplicada em setores diversos, como:

  • E-commerce
  • Entretenimento
  • Marketing digital
  • Mídias sociais
  • Serviços financeiros
  • Energia
  • Saúde
  • Astronomia
  • Segurança da Informação.

Dessa maneira, podemos dizer que a ciência de dados equivale a hipóteses, modelos matemáticos e estatísticos aplicados à análise de informações para atestar a qualidade dos resultados atingidos.

É onde o Big Data se encaixa, fazendo uso de ferramentas como as que iremos destacar no próximo tópico.

Ferramentas Big Data: o que você precisa saber

Ferramentas Big Data: o que você precisa saber
Ferramentas Big Data: o que você precisa saber

Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.

Este artigo cita uma pesquisa não tão recente, de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra.

Na época, 1.144 gestores ouvidos em 95 países informaram que 53% das organizações já utilizavam Big Data com foco na maior compreensão e qualificação da experiência dos clientes.

Cinco anos depois, o interesse tinha se acentuado, como era de se esperar, mas ainda havia limitações no uso do BD.

O obstáculo central envolvia tecnologia e capital humano.

Ainda hoje, apesar de uma parcela das empresas já contar com especialistas na área, capazes de realizar a organização dessas informações, outra parte ainda enfrenta dificuldades para lidar com a análise e compreensão delas.

Como os projetos de Big Data possuem dados estruturados e não estruturados, provenientes dos mais diferentes locais, é necessário realizar uma análise criteriosa para que eles sejam utilizados da melhor forma possível.

E isso precisa ocorrer no ritmo dos 7 V’s, o que nem sempre está ao alcance de todas as organizações.

A boa notícia é que existem ferramentas de Big Data disponíveis no mercado capazes de melhor gerenciar os dados armazenados.

Neste link, por exemplo, você encontra informações sobre 20 delas (em inglês).

Quer saber o que há de mais importante a saber sobre essas ferramentas?

A preocupação aqui é com relação às características.

Podemos chamar de pré-requisitos para que elas possam efetivamente ajudar você nessa missão de encarar o Big Data e usá-lo a seu favor.

Na hora de escolher a ferramenta com a qual irá trabalhar, o ideal é saber:

  • Como é a sua interface?
  • Como os usuários irão filtrar os dados?
  • O que é oferecido em termos de atualizações?
  • Quais as restrições de segurança?
  • Como os relatórios são apresentados?

Big Data Analytics

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Big Data Analytics

Já ouviu falar no Big Data Analytics?

Ele é importante dentro de uma empresa para a realização de negócios mais atraentes e inteligentes, com operações mais eficientes, capazes de gerar mais lucro e deixar os clientes mais satisfeitos.

Quando o Big Data é combinado com o Analytics (análises de alta potência), é possível que a organização consiga realizar mais tarefas relacionadas a negócios.

Veja só algumas delas:

  • Identificar fraudes antes que afetem o andamento da empresa
  • Descobrir a causa de falhas, defeitos e problemas praticamente em tempo real
  • Recalcular os riscos em minutos
  • Criar cupons no ponto de venda baseados nos hábitos de compra do consumidor.

Sendo assim, é possível afirmar que o Big Data Analytics tem grande impacto sobre a redução de custos, criação de novos produtos ou serviços, tomada de decisões mais rápidas e assertivas e reduções de tempo.

É a forma mais efetiva de confirmar todos os benefícios já conhecidos sobre ele.

Análise da Concorrência e Big Data

Para conseguir entender os movimentos de consumo de um público-alvo ou até mesmo prever uma mudança, é imprescindível que a organização utilize o Big Data Analytics.

Ele é capaz de apontar caminhos diferentes daqueles já percorridos pela concorrência.

Isso passa, por exemplo, pela proposição de novos produtos e promoções específicas, assim como pelo aumento do estoque de uma mercadoria que será mais procurada pelos clientes futuramente.

Uma das maneiras mais inteligentes de usar o Big Data a seu favor é compreender os dados para análise dos movimentos da concorrência.

A partir daí, criar ações que despertem maior interesse do público do que o praticado por aqueles que disputam o mercado com você.

Para que isso seja feito da melhor forma possível, é necessário trabalhar com uma ferramenta com alta capacidade de armazenamento e processamento de dados, coletando informações do mercado e as manifestações dos consumidores.

Atrelado a isso, a empresa ainda deve lidar com algoritmos estatísticos, técnicas de aprendizagem de máquina e análise de sentimento.

É o que permite apresentar ao gestor, em tempo real, o que está acontecendo no mercado.

Data-driven Marketing

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Data-driven Marketing

O data-driven marketing nada mais é do que o marketing orientado a dados.

Como tal, diz respeito às decisões tomadas a partir da análise de informações coletadas sobre um cliente.

Esse tipo de ação tem o consumidor como o centro da estratégia.

Assim, acaba gerando um maior engajamento, justamente por entregar mensagens relevantes àquele público, resultando em mais vendas.

As ações de data-driven marketing são 100% mensuráveis e, dessa forma, as empresas conseguem saber o que deu certo e o que não, além de fazer ajustes na estratégia a tempo de evitar prejuízos maiores.

Através do ROI (return on investment ou retorno sobre o investimento) é possível saber quanto a organização ganhou ou perdeu com os investimentos feitos em treinamentos, ferramentas, mídia paga, entre outros.

Depois de analisar esses resultados, o gestor pode pensar no que deve ser feito para melhorar seus resultados e garantir o crescimento sustentável da empresa.

Geração de critérios para a tomada de decisões

Hoje em dia, qualquer organização precisa analisar dados antes de tomar decisões, sejam elas sobre os mais variados temas.

E quando se fala em dados, não existe nada parecido com o potencial do Big Data.

Mas é preciso ter condições de trabalhar suas informações, como já destacado.

Este artigo do CanalTech cita uma pesquisa realizada pela consultoria global de negócios, Bain & Company.

Veja só algumas conclusões muito interessantes do estudo:

  • As empresas com capacidades analíticas avançadas possuem duas vezes mais chances de estarem entre as de melhor desempenho financeiro
  • São cinco vezes mais propensas a tomar decisões mais rápidas
  • Têm três vezes mais chances de executar tarefas conforme programado.

Aí você se pergunta: como é possível transformar tamanha tecnologia em resultado financeiro?

Não há grandes segredos.

Imagine que uma rede de supermercados faça a análise do perfil do cliente.

Ela investiga os produtos mais comprados, os dias de maior circulação, a frequência de compras, a forma de pagamento preferida, entre outros dados.

Após coletar e entender tais informações, a empresa pode adotar medidas para vender mais e atrair o consumidor.

E isso pode ocorrer em diversas áreas da empresa, como no controle do orçamento, uma possível expansão, a capacidade de investimento, entre outras possibilidades.

A forma como o Big Data funciona varia de acordo com o objetivo final de cada empresa.

O que importa é que ele oferece valiosos elementos para a tomada de decisões.

Quais principais empresas utilizam o Big Data?

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Quais principais empresas utilizam o Big Data?

Big Data não se limita apenas a grandes empresas.

Sua importância é tamanha que negócios de todos os portes, dos mais variados segmentos, podem fazer uso de suas contribuições.

Para você ter uma ideia melhor, observe os itens abaixo.

Usamos como exemplos alguns setores da economia e possíveis benefícios gerados a partir de uma estratégia de Big Data.

  • Bancos: entender e aumentar a satisfação dos clientes; minimizar riscos e fraudes
  • Governo: lidar com congestionamentos; prevenir criminalidade e gestão de serviços públicos
  • Manufatura: aumentar a qualidade e a produção; minimizar o desperdício
  • Educação: assegurar que o aprendizado esteja ocorrendo de maneira correta; identificar os alunos com dificuldades e implementar melhores sistemas de avaliação
  • Saúde: saber como anda o atendimento ao paciente e melhorar a assistência
  • Varejo: aumentar o número de negócios repetidos; descobrir a melhor forma de abordar os clientes e saber a maneira correta de lidar com transações.

Exemplos de empresas que revolucionaram o mercado com o Big Data

Depois de compreender que o Big Data está em todo lugar, vamos falar de empresas que já usam o potencial da tecnologia para qualificar seus resultados.

Confira três exemplos que separamos para você:

Maplink

Com o uso de um software de rastreamento por satélite, a empresa conseguiu cruzar os dados dos mais de 400 mil automóveis de São Paulo e, então, fazer um diagnóstico do trânsito da cidade.

Dessa forma, é possível indicar os pontos de lentidão, a causa deles e as alternativas para aliviar o fluxo.

Nike

Através de uma parceria com uma empresa de tecnologia, ela conseguiu desenvolver um software usado durante corridas que informa a velocidade, a distância, os batimentos cardíacos e outros dados do atleta.

A grande sacada foi integrar o aplicativo com as redes sociais, estimulando outras pessoas a também compartilharem as suas conquistas.

Com esses dados postados na rede, a Nike ainda consegue compreender melhor o seu público e melhorar seus produtos.

UPS (United Parcel Service)

A empresa de logística começou a usar uma tecnologia para otimizar rotas de entrega.

Ao cruzar os dados dos sensores dos veículos, informações de mapa e requisitos das encomendas dos clientes, conseguiu reduzir incríveis 136 milhões de quilômetros percorridos por ano.

Como me torno um analista ou cientista de dados em Big Data?

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Como me torno um analista ou cientista de dados em Big Data?

Big Data indica oportunidades não apenas para empresas, mas também para executivos.

Se você busca uma carreira de gestor ou uma recolocação profissional, vale ficar ligado quanto ao espaço que o mercado oferece e o que ele exige para se tornar um analista na área.

Para trabalhar no cargo, é preciso ter conhecimento técnico em programação e também entender de negócios, é claro.

Além disso, o profissional precisa ter noção de matemática e estatística aplicada a dados.

O cientista ou analista de dados é responsável por atender às solicitações das áreas de planejamento de uma organização.

Veja um resumo das competências e habilidades desejadas para se tornar um analista de Big Data:

  • Habilidades analíticas para obter insights a partir da variedade de dados obtidos
  • Criatividade de produção de métodos novos para reunir, para interpretar e para analisar uma estratégia de dados
  • Noções de matemática e habilidades estatísticas
  • Domínio do computador, uma vez que os programadores precisam constantemente criar algoritmos de modo a transformar dados em insights
  • Competência empresarial e saber os objetivos de negócio em vigor e os processos que impulsionam o crescimento da empresa e seu lucro.

Como um curso de graduação voltado especificamente para a formação de cientistas de dados ainda é raro em todo o mundo, esses profissionais costumam vir de áreas que têm como base a matemática, como Ciência da Computação, Engenharia e Estatística.

Se é o que deseja para a sua carreira, já tem aí uma dica por onde começar.

E vale a pena? É o que vamos descobrir agora, falando sobre o mercado de trabalho.

Mercado de Trabalho

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Mercado de Trabalho

Boa notícia para quem deseja trabalhar com Big Data.

Segundo a Michael Page, empresa de recrutamento, o cargo de especialista em Big Data está entre os cinco mais procurados pelo mercado brasileiro.

Ela já havia chegado à mesma conclusão ao analisar o mercado português, atestando as boas oportunidades na área.

Isso ocorre porque o volume de dados gerados diariamente chega a ser um desafio para as empresas.

Em resposta, elas buscam profissionais para armazenar, entender e fazer bom uso das informações.

Um analista ou especialista em Big Data faz a gestão e a análise de dados, a fim de assegurar eficiência e rentabilidade para a empresa, além de propor ideias inovadoras para o negócio.

Interessante destacar ainda que a remuneração costuma ser atrativa, em especial quando o profissional evolui na carreira.

Engenheiros de Big Data ou Heads (líderes de equipe) podem ter salários superiores a R$ 30 mil mensais, de acordo com está reportagem do jornal Extra.

Outro aspecto interessante sobre essa carreira é que, como a profissão é relativamente nova, quem se antecipar têm mais chances de se destacar e conseguir uma oportunidade em uma ótima empresa.

Talvez seja mesmo a hora de buscar a sua qualificação para isso, concorda?

O que procurar em um curso de Big Data?

Antes de falarmos das especificidades importantes de um curso de Big Data, vale ressaltar que a formação é bastante democrática.

Seja em nível de especialização ou como uma segunda graduação, é um campo aberto a profissionais oriundos das mais diversas áreas.

Egressos de faculdades de TI, Publicidade, Jornalismo, Marketing, Estatística e Administração de Empresas são bons exemplos.

Se você procura um bom curso, saiba que ele depende de algumas características para ser bem aproveitado.

O aprendizado deve demonstrar as formas mais usadas de Big Data e as suas variações, como o Analytics e o Business Intelligence, sobre os quais já falamos por aqui.

Além disso, o aluno deve entender, após o curso, quais são as tecnologias mais comuns NoSql (Not Only Sql) e Hadoop, além de compreender como ele pode entrar para esse mundo.

Quer uma dica?

A sua busca deve ser por uma proposta de ensino voltado à aplicação, com uma diretriz menos acadêmica e mais direcionada ao mercado.

Pode estar começando aí a sua nova e promissora carreira.

Pós-graduação em Big Data

Big Data é um tema que chegou para ficar e que vai demandar cada vez mais uma compreensão aprofundada com aplicação no contexto corporativo.

Pensando nisso, a Fundação Instituto de Administração (FIA) desenvolveu em seu programa de pós-graduação uma série de cursos que têm o Big Data como eixo central.

Confira algumas das principais formações na área nas modalidades presencial e também de ensino a distância:

MBA em Big Data

Levando em conta a diversidade de público e os diferentes interesses, a FIA também desenvolveu uma série de cursos com ênfase em Big Data em seu programa de MBA.

Confira algumas das principais formações na área nas modalidades presencial e também de ensino a distância:

Conclusão

Big Data: como funciona, exemplos, importância e desafios
Big Data

Você conferiu neste artigo que o Big Data é um grande conjunto de dados armazenados, capazes de fornecer insights sobre as tendências de mercado e o perfil dos consumidores, além de otimizar o processo de trabalho.

No momento, poucos são os assuntos que despertam tanto a atenção de gestores pelo mundo afora como esse.

Com um modelo baseado em 7 V’s (volume, variedade, velocidade, valor, veracidade, volatilidade e visualização), o BD promete ajudar empresas a tomar decisões muito mais assertivas, qualificar suas ações, reduzir gastos e aumentar a produtividade.

Ao mesmo tempo em que gera oportunidades para as organizações qualificarem seus resultados, abre portas também para bons profissionais.

O capital humano é um dos aspectos ainda limitantes ao recurso, o que pode ser bom para você, que busca se capacitar e avançar na carreira.

Seja a partir de uma nova graduação, especialização, MBA ou mestrado, investir nos estudos é essencial para ir além.

A excelência da Fundação sustenta-se nas iniciativas de pesquisas realizadas pelos seus diferentes programas institucionais, que desenvolvem atividades nos diversos campos temáticos da administração.

Um dos programas é o LABDATA FIA (Laboratório de Análise de Dados da FIA), que atua nas áreas de ensino, pesquisa e consultoria em análise de informação utilizando técnicas de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial. O LABDATA FIA  é reconhecido por apresentar os seguintes diferenciais:

  1. É um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil
  2. Os diretores do programa são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial
  3. Mais de 10 anos de atuação, mais de 9000 alunos formados com mais de 85 turmas formadas
  4. Infraestrutura de ponta com 5 laboratórios e aulas 100% práticas voltadas para aplicação de negócios
  5. Docentes com sólida formação acadêmica: doutores e mestres em sua maioria com larga experiência de mercado
  6. Professor titular e professor assistente em todas as aulas.

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