Como soluções de big data ajudam empresas a tomarem melhores decisões?

Sejam elas simples ou complexas, diariamente tomamos decisões que podem impactar o nosso futuro. No ambiente corporativo não é diferente. Algumas escolhas podem mudar totalmente os rumos dos negócios. Mas como tomar boas decisões quando se há tantas opções disponíveis? É nesse sentido que vamos começar a falar sobre as soluções de big data.

Neste artigo, falaremos melhor sobre este conceito amplamente utilizado atualmente, tanto na seara da tecnologia, como na saúde, no varejo, em vendas e diversas outras áreas. Daremos exemplos de sua utilização e motivos pelos quais investir em uma ferramenta de big data.

Continue a leitura a seguir!

Definição de big data e sua importância para as empresas

Big data pode ser definido como um imenso volume de informações geradas continuamente em nosso dia a dia. De forma geral, cada clique em um site ou formulário preenchido na internet, incontáveis dados são gerados e coletados. As informações podem ser originadas a partir de fontes internas e externas como redes sociais, dispositivos móveis, análises de mercado, entre outros.

Por se tratar de uma quantidade tão grande de dados, o big data não pode ser analisado manualmente ou por meio de ferramentas tradicionais, como planilhas. Por isso, as soluções de big data possuem a proposta de gerenciar essa imensidão de informações. Elas atuam encontrando padrões e tendências que podem trazer percepções valiosas para as empresas.

Nesse sentido, o uso de big data é um aliado. Por meio de ferramentas de esse tipo de tecnologia, as organizações podem detectar novas oportunidades e prever tendências. Além de otimizar operações, gerar mais receita e produzir insights sobre ações para serem executadas a curto, médio e longo prazo.

Características do big data. Conheça os 5 Vs

“Big data” é um termo muito utilizado atualmente. No entanto, estima-se que ele tenha surgido nos anos 90 e foi oficialmente cunhado ainda no começo dos anos 2000 por Doug Laney, analista de pesquisa da Gartner. O conceito foi definido em um artigo intitulado “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety” (Gerenciamento de Dados 3D: Controlando Volume, Velocidade e Variedade dos Dados).

Doug Laney também foi responsável por definir os três primeiros Vs do big data: volume, velocidade e variedade. Porém, a evolução tecnológica fez surgir novas dimensões para compreender esse fenômeno e, atualmente, mais 2 Vs foram acrescentados na definição: veracidade e valor. 

Dessa forma, para fazer uma boa gestão dos dados, as empresas precisam compreender os 5 V’s. A seguir, explicaremos sobre cada um deles.

• Volume: relaciona-se com a quantidade de dados gerados e coletados de diversas fontes. O portal Finances Online estima que cerca de 149 zettabytes de dados serão criados por dia em 2024;
• Velocidade: dados podem ser gerados em milésimos de segundos, ou até menos. Portanto, essa característica descreve a rapidez com que os dados são gerados, coletados e processados;
• Variedade: dados podem surgir de diversas fontes e em variados formatos. Sendo assim, este V abrange os tipos de dados, podendo ser dados estruturados (por exemplo, bancos de dados tradicionais), dados semiestruturados (por exemplo, XML, JSON) e dados não estruturados (por exemplo, documentos de texto, vídeos, imagens);
• Veracidade: para gerar informações confiáveis, os dados precisam ser verídicos e confiáveis. Logo, este V refere-se à qualidade e confiabilidade dos dados;
• Valor: estudiosos de data science consideram este como o principal V. O valor está relacionado a como se transforma um grande volume de informações em dados que efetivamente podem ser utilizados nos negócios.

Utilização do big data no processamento e análise de grandes volumes de dados

A análise de dados está presente no nosso dia a dia, mesmo que muita vez não nos demos conta disso. Quando você clica em um produto e logo em seguida diversos anúncios de produtos semelhantes começam a aparecer para você, significa que houve análise de dados para gerar anúncios conforme o seu perfil.

Esse tipo de operação é feita a partir de ferramentas de big data. Por meio dessas plataformas, a análise de dados permite que empresas transformem dados em diversos painéis a fim de traçar a melhor solução para os desafios dos negócios. Neste momento, surge o questionamento, como as ferramentas de big data funcionam?

Primeiramente, é importante frisar que a análise de dados ocorre depois da preparação dos dados, com sua correta limpeza, padronização e integração; e do processamento. Para a análise de dados, algumas técnicas podem ser utilizadas. São elas:

• Data mining: também chamada de “tecnologia de mineração de dados”. É um processo analítico utilizado para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma abundância de dados;
• Machine learning: pode ser traduzido como “aprendizado ou aprendizagem de máquina”. Essa técnica permite alimentar sistemas com dados para ensiná-los a solucionar problemas. Os sistemas são aprimorados continuamente à medida que acumulam "experiências". Quanto mais dados são colocados neles, mais precisos serão os resultados. Está relacionado ao uso de inteligências artificiais;
• Análises de texto: também conhecido como “mineração de texto”. A obtenção de dados é feita a partir da extração de informações textuais, como feed de notícias, e-mails, blogs, fóruns, questionários, logs de call center, etc.

Desafios e benefícios do big data

Assim como toda tecnologia, principalmente as mais sofisticadas, como o caso do big data, o seu uso pode apresentar alguns desafios e deve ser feito com cautela. Isso porque, por se tratar de uma temática muito complexa, seu manuseio demanda altos custos de implementação e uma equipe técnica especializada.

O desenvolvimento e o uso de ferramentas de big data exigem conhecimentos profundos em cálculo, lógica, programação, ciência da computação e de dados e isso, muitas vezes, se apresenta como uma dificuldade para sua utilização.

Ainda hoje, há poucos profissionais experts em big data disponíveis no mercado. Em 2022, a demanda por profissionais de dados cresceu 485%, de acordo com pesquisa da Rh Tech, Intera. Esses profissionais podem incluir engenheiros, analistas e cientistas de dados. Outro problema enfrentado com o big data, é, de fato, a quantidade e os tipos de dados existentes atualmente e os cuidados que devem ser tomados em relação às questões de privacidade e segurança dos dados.

Apesar disso, como exemplificado anteriormente, o uso de big data pode ajudar empresas em diversas áreas e demandas. Atualmente, tem-se muitos ganhos com a utilização dessa tecnologia. Dentre os principais, podemos citar:

• Diminuição da taxa de perda de clientes ou receita;
• Detalhamento do comportamento dos clientes;
• Descoberta novas demandas;
• Maior segurança na relação com terceiros;
• Identificação de padrões e tendências ocultas nos dados;
• Análise preditiva para prever comportamentos futuros e tendências de mercado;
• Personalização de produtos e serviços com base nos dados do cliente;
• Otimização de processos e operações empresariais.

Conheça o upMiner

Se você precisa consultar informações sobre pessoas ou empresas para práticas de gestão de riscos e compliance, a plataforma upMiner pode ser uma ótima recomendação.

Utilizando big data, a solução é capaz de buscar dados em centenas de fontes e gerar relatórios personalizados em poucos minutos. Indicado para diligências e busca de antecedentes, atualmente diversas organizações contam com o upMiner no seu dia a dia.

Tenha em mãos informações financeiras, jurídicas, cadastrais, societárias, socioambientais e muitas outras, e garanta segurança ao se relacionar com terceiros. Confira mais detalhes em nosso site, ou se preferir, clique no banner abaixo e solicite uma demonstração gratuita!

Bárbara Guido é mineira, advogada pela UFJF e estudante de Jornalismo na UFOP. Apaixonada por comunicação, atua como analista de governança corporativa e redatora de conteúdo jurídico e técnico para sites e blogs.