O que acha de fazer do Big Data o futuro da sua carreira profissional?
Se esse é um assunto ainda estranho para você, é bom se atualizar.
Quando falamos no conceito 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 saltar na frente e aperfeiçoar o conhecimento sobre o tema.
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
- Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?
- Para que serve o Big Data?
- Entenda os 7 V’s do Big Data
- Como funciona o Big Data?
- Quais os diferentes tipos de dados?
- Como interpretar dados?
- Quais são os principais tipos de armazenamento de Big Data?
- Como o Big Data e o marketing se conectam?
- Exemplos de aplicações do Big Data
- Por que o Big Data é importante?
- Benefícios do Big Data
- Quais são os principais desafios do Big Data?
- O que é Big Data Analytics?
- Quais as principais tendências de Big Data?
- Boas práticas de Big Data
- Ferramentas de Big Data
- Quais empresas utilizam o Big Data?
- Como trabalhar com Big Data
- Quais são os cargos de trabalho em Big Data?
- Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?
- Big Data na FIA.
Avance na leitura e domine o conceito de Big Data para avançar na carreira!
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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 a Wikipedia, que funciona como a maior enciclopédia da internet.
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.
Tudo que vaga pela internet 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).
É necessário que seja assim, dada a gigantesca quantidade de informações geradas a cada dia por dispositivos diversos.
De acordo 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
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.
Então, 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.
Devido à sua eficiência, as organizações começaram a perceber o poder do uso do Big Data.
Segundo uma reportagem (em inglês) da Revista Forbes de 2015, cerca de 90% das empresas de nível médio a grande já investiam em BD.
Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial?
A partir do que vimos, fica claro que Big Data é também um repositório de dados.
Isso significa que não vamos encontrar prontas as respostas que precisamos, como se fosse uma caixa de biscoitos da sorte.
Para ser aplicado com objetivos de negócio, o BD demanda o trabalho de profissionais e ferramentas capazes de coletar e tratar dados em grandes volumes.
É aí que entra a Business Intelligence (BI), ou seja, a maneira pela qual uma empresa desenvolve a sua inteligência de mercado.
Este conceito consiste na soma de competências, saberes, técnicas e todo o conhecimento adquirido sobre a parte estratégica, tática e operacional a partir da gestão de dados.
E a Inteligência Artificial (IA), onde entra nisso?
Nesse caso, as ferramentas de IA servem para extrair os insights dos dados que vêm do Big Data para fazer análises preditivas.
Dessa forma, para fazer uso dessas ferramentas é preciso ter alguma experiência no uso de softwares e plataformas como Augmentir e Google Cloud Platform, entre outras.
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 30 anos anteriores somados, segundo levantamento 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.
Entenda os 7 V’s do Big Data
Como falamos anteriormente, Doug Laney definiu o Big Data baseado em três V’s.
Depois, viraram seis, e mais tarde, sete, de acordo com o modelo que é usado hoje.
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 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.
É 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 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
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.
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 em 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, vamos nos aprofundar um pouco mais sobre como interpretar dados.
Como interpretar dados?
Apesar do grande apelo em torno do Big Data e a importância dos dados nos processos decisórios, parece que a maior parte das empresas ainda carece de métodos para aproveitá-los.
Uma pesquisa da Arcserve (em inglês) revela que 76% dos profissionais de TI lidam com grandes perdas de dados em suas empresas.
Há uma percepção sobre a importância do Big Data, o que não quer dizer que as empresas saibam como fazer para extrair o melhor dos dados.
Não há uma resposta única para esse desafio, mas um bom começo seria melhorar os processos de coleta e de interpretação de dados.
O primeiro passo é definir objetivos claros e metas que justifiquem o uso de Big Data.
Por mais óbvio que possa parecer, é preciso antes que a gestão do negócio saiba exatamente o que pretende alcançar ao tratar seus dados e interpretá-los.
A partir disso, será necessário coletar os dados a serem tratados em volume suficiente para que traduzam um recorte da realidade de maneira fidedigna.
Feito isso, será necessário submetê-los a um tratamento e limpeza, removendo dados redundantes ou inconsistentes.
Só então começa a interpretação propriamente dita, utilizando para isso ferramentas como o IBM SPSS, Tableau e Power BI, entre outras.
Quais são os principais tipos de armazenamento de Big Data?
Ao trabalhar com os 5 Vs do Big Data, levamos também em conta o tipo de armazenamento dos dados a serem utilizados.
Em certos casos, a forma como eles são acessados e o local onde estão alocados já sinalizam para sua veracidade, variedade, valor e o volume.
Por isso, costuma-se classificar os dados conforme dois tipos de armazenamentos: NAS e DAS.
O primeiro designa o chamado Network Attached Storage, ou Armazenamento Ligado em Rede.
Basicamente, é o tipo de armazenamento em nuvem, no qual computadores acessam os dados remotamente.
Já no Direct Attached Storage, ou Armazenamento com Ligação Direta, o hardware onde os dados estão é o mesmo usado para acessá-los.
Um exemplo disso são os discos rígidos instalados nos computadores, assim como outras mídias físicas onde se possam armazenar dados em grandes quantidades.
Como o Big Data e o marketing se conectam?
Não é recente o uso de Big Data como parte do esforço de marketing e vendas nas empresas.
Praticamente desde que existe a iniciativa privada, existem negócios querendo saber mais sobre o comportamento de compra do público por meio de pesquisas e enquetes.
A diferença agora é que, com o Big Data e a transformação digital, a abordagem passou a ser muito mais estratégica.
Como aponta um artigo (em inglês) de pesquisadores da Universidade de Hebei, na China, a análise de Big Data desempenha um papel central na tomada de decisões de marketing.
Ela pode ajudar as empresas a entender com mais precisão as necessidades dos consumidores, as tendências do mercado e o ambiente corporativo, de modo a desenvolver estratégias mais precisas e personalizadas.
A análise de Big Data e seus efeitos na estratégia de marketing se refletem principalmente na melhoria da percepção do consumidor e na precisão ao identificar o posicionamento do público.
Ela pode aumentar a precisão das previsões de mercado, ajudando as empresas a responder melhor às suas mudanças e aos desafios da concorrência.
Portanto, Big Data e marketing caminham de mãos dadas, em uma relação na qual os dados são a matéria prima para elaborar estratégias e alcançar sucesso comercial.
Exemplos de aplicações do Big Data
A aplicação do processo de Big Data pode trazer muitos resultados 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 de erros.
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.
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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 e fora do alcance 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.
Machine Learning
O conceito de Machine Learning pressupõe a capacidade de os softwares aprenderem sem a interferência humana.
A diferença, nesse caso, é a capacidade que as máquinas têm de processar enormes volumes de dados com grande rapidez, como poucos seres humanos podem fazer.
O Big Data, portanto, é de onde vem a informação usada para o aprendizado de máquinas.
Na verdade, Machine Learning só faz sentido porque estamos tratando de dados em volumes muito grandes.
Assim, só há aprendizado quando as máquinas têm acesso irrestrito a dados de interesse que estejam disponíveis remotamente.
Promoção de inovação
As 5 Forças de Porter falam da ameaça causada por novos entrantes no mercado.
Essa é uma história que se repete: uma grande empresa hegemônica em seu segmento, muito confortável com o sucesso de seus produtos, acaba desbancada por um negócio disruptivo, idealizado em uma garagem ou por estudantes universitários.
Antes da era do Big Data, essa seria uma narrativa inacreditável, mas vemos que ela não só é possível como vem se repetindo com relativa frequência.
Isso porque, hoje, o sucesso está mais do que nunca pautado na capacidade de inovar.
O BD é fundamental para isso, já que os dados é que vão fornecer os insights necessários para orientar as estratégias para inovar produtos, serviços e marcas.
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.
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 estão: 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).
Benefícios do Big Data
Em estatística, quanto mais abrangente for uma amostra, mais exatas serão as análises e mais certeiras serão as estimativas.
Essa é a promessa do Big Data: ser um repositório de dados do qual as empresas poderão extrair informação em volumes gigantescos.
Como veremos mais à frente, as empresas que sabem tirar insights de dados em massa podem alcançar verdadeiros prodígios em termos de resultados e economia.
Desde que elas contem com as ferramentas certas e profissionais qualificados o bastante, é possível, em alguns casos, tirar “leite de pedra”.
Por isso, o uso de Big Data é sempre indicado como um diferencial competitivo, colocando as marcas em um patamar acima em seus processos decisórios.
Confira na sequência as vantagens que isso pode trazer.
Melhoria na relação com o cliente
Vimos que um dos objetivos que pode orientar um processo de coleta e tratamento de dados é o mapeamento do comportamento de compra.
Empresas do mundo todo investem cada vez mais pesado em pesquisas e estudos para conhecer nos mínimos detalhes o que as pessoas gostam e esperam de suas marcas favoritas.
Um bom exemplo disso é o crescimento do mercado de testes de usabilidade para softwares, aplicativos e serviços online.
Segundo a Business Research Insights, em 2021, o tamanho do mercado global de ferramentas de teste de usabilidade era de US$ 739,4 milhões.
Até 2031, espera-se que esse mercado atinja US$ 4,818 milhões.
Todo esse investimento é pautado por um objetivo fundamental: entender o consumidor para desenvolver soluções que se ajustem às suas preferências.
Com isso, a tendência é para que aumente não só a satisfação, como melhore o relacionamento no longo prazo entre os clientes e as marcas.
Identificação de padrões
Os testes de usabilidade servem para diversos fins de marketing.
Um deles é identificar possíveis padrões de comportamento nos consumidores, de maneira que se possa desenvolver soluções alinhadas às suas expectativas.
A vantagem do Big Data é que, por trabalhar com informações em larga escala, ele aumenta exponencialmente a possibilidade de detectar comportamentos que não seriam identificáveis de outra forma.
Além disso, é possível encontrar tendências de consumo, por meio da análise do comportamento de compra.
É como se, ao mapear um padrão, a empresa soubesse o que vai acontecer em seguida.
Por exemplo: ao trabalhar com dados históricos extraídos dos bancos de dados de um setor de marketing e vendas, uma empresa descobre um aumento de 20% no ticket médio no fim do ano.
A partir disso, ela pode definir estratégias de precificação mais precisas, levando em conta o poder de compra de seus clientes, com base em séries históricas.
Maior vantagem competitiva
“Conhecimento é poder”, diz a expressão popular.
Quando o Big Data entra em cena, essas palavras fazem mais sentido ainda, já que é a partir de grandes volumes de informação que a “mágica” acontece.
A gestão que orienta suas decisões dessa forma passa a ter uma grande vantagem sobre os concorrentes que operam no escuro ou sem tantos dados disponíveis.
Assertividade na tomada de decisões
Com a vantagem competitiva que se ganha a partir do Big Data, é possível tomar decisões com uma margem de acerto muito maior.
As incertezas são reduzidas também porque, com muita informação e o tratamento com ferramentas avançadas, ganha-se também capacidade de antever cenários.
Dessa forma, o processo decisório passa a ser muito mais assertivo e menos dependente do feeling ou da experiência pessoal.
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:
O que é Big Data Analytics?
Chama-se Big Data Analytics o processo de extrair informações e insights de grandes conjuntos de dados.
Esses dados podem ser estruturados, como dados em um banco de dados, ou não estruturados, como texto em um documento ou imagens em um arquivo de vídeo.
O objetivo, como vimos até aqui, é orientar as decisões, assim como identificar tendências, padrões e anomalias que não seriam possíveis usando métodos tradicionais de análise.
Boas práticas de Big Data
Como toda “matéria-prima”, o Big Data precisa ser utilizado conforme boas práticas, a fim de gerar os resultados esperados.
Nesse sentido, a Oracle aponta para algumas diretrizes para a otimização dos dados em análises de todos os modelos:
- Alinhamento do BD com objetivos específicos de negócios
- Estabelecimento de padrões e governança corporativa como meio para elevar a capacitação
- Adoção de um centro de excelência para transferência de conhecimento
- Alinhamento de dados estruturados e não estruturados, cruzando informações de insights já extraídos com dados em estado bruto
- Utilização da nuvem como modelo operacional.
Ferramentas de Big Data
Como você já sabe, o interesse das empresas pelo Big Data tem se acentuado nos últimos anos.
Em uma pesquisa já antiga, de 2013, realizada pela Universidade de Oxford, na Inglaterra, 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.
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.
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?
Quais empresas utilizam 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.
Como trabalhar com 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 da área 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 da computação, 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.
Vamos nos aprofundar ainda um pouco mais no mercado de trabalho desta área.
Quais são os cargos de trabalho em Big Data?
Além de recrutar especialistas em áreas como marketing, engenharia, matemática e outras ligadas à gestão de empresas, o mercado de BD apresenta um amplo leque de funções.
Algumas das possibilidade de carreira que ele abre são:
- Engenheiro de Dados
- Cientista de Dados / Machine Learning
- Arquiteto de Dados
- Desenvolvedor de Visualização de Dados
- Especialista em Business Analytics.
Como está o mercado de trabalho na área de Big Data?
As notícias são animadoras 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.
Um relatório do Linkedin confirma essa tendência, apontando para a valorização dos cargos em análise de dados no cenário nacional.
Big Data na FIA
A FIA Business School é uma escola de negócios à frente do seu tempo e, para nós, Big Data é imprescindível para o controle de uma empresa.
Por essa razão, oferecemos cursos na área de gestão com foco em BD e na análise de dados:
- MBA Analytics em Big Data – Data Engineering
- Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering
- Pós-Graduação Análise de Big Data – Data Engineering (EAD).
Qual vai ser a sua escolha?
Para se destacar no mercado e ser um profissional referência em Big Data, siga investindo continuamente em conhecimento.
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Conclusão
Vimos 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 FIA 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:
- É um dos pioneiros no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil
- Os diretores do programa são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial
- Mais de 10 anos de atuação, mais de 9 mil alunos formados em mais de 85 turmas
- Infraestrutura de ponta com 5 laboratórios e aulas 100% práticas voltadas para aplicação de negócios
- Docentes com sólida formação acadêmica: doutores e mestres em sua maioria com larga experiência de mercado
- Professor titular e professor assistente em todas as aulas.
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Referências:
https://www.forbes.com/sites/gilpress/2015/09/04/6-observations-from-a-new-survey-on-the-state-of-big-data-analytics/
https://www.arcserve.com/press-releases/arcserve-independent-global-study-finds-businesses-still-losing-mission-critical
https://www.researchgate.net/publication/372022149_Application_and_Influence_of_Big_data_Analysis_in_Marketing_Strategy
https://www.businessresearchinsights.com/market-reports/usability-testing-tools-market-102397
https://www.itforum365.com.br/carreira/head-de-bi-e-big-data-e-cientista-de-dados-sao-cargos-de-ti-mais-demandados-por-empresas/
https://business.linkedin.com/pt-br/talent-solutions/resources/talent-acquisition/jobs-on-the-rise-cont-fact-report
