Big data: o guia definitivo para empresas

Big data é o termo que define a revolução no manejo de dados que estamos vivendo atualmente. Com a capacidade de coletar, armazenar e analisar volumes gigantescos de informações de diversas fontes, o big data está remodelando a maneira como as empresas conduzem suas operações e tomam decisões informadas.

Não se trata apenas da quantidade de dados, mas da habilidade de extrair insights e aplicá-los de forma estratégica. No mundo dos negócios, sobretudo no setor de varejo, o big data se consolidou como uma ferramenta indispensável. 

Ele permite que as organizações compreendam com mais clareza seus clientes, antecipem tendências de mercado, otimizem suas operações e desenvolvam estratégias mais eficazes. 

A análise de dados em grande escala oferece uma visão detalhada e precisa que pode ser utilizada para personalizar a experiência do cliente, gerenciar estoques com eficiência e criar campanhas de marketing direcionadas. 

Neste artigo, vamos explorar a importância do big data e como ele pode ser aplicado para impulsionar o crescimento e a inovação nos negócios. 

O que é big data?

Big data é o grande volume de dados que as empresas conseguem armazenar e analisar usando modernas tecnologias. Esses dados podem se originar tanto internamente, através de informações coletadas na própria empresa, quanto externamente, gerados pelos consumidores, fornecedores e pelo mercado em geral. 

Os dados podem ser estruturados, como registros de compras feitas pelos consumidores; cadastros de clientes ou fornecedores; dados coletados por sensores que monitoram um equipamento ou espaço físico. 

Eles também podem ser não estruturados, como os resultados de uma busca na web; comentários feitos em blogs e redes sociais; conteúdos gerais extraídos de páginas na web; conversas com clientes via chats, e-mails, etc. 

Depois de coletados, esses dados são organizados para que possam ser analisados por meio de modelos matemáticos e estatísticos. Esse processo permite extrair valor dos dados e, assim, promover melhores decisões para o negócio. 

Atualmente, existem três tipos de análises realizadas com big data: 

• Descritiva: realizada por meio de painéis, gráficos e alertas, essa análise mostra o que aconteceu no passado, apresentando séries históricas, relações de causa e efeito, entre outros.
• Preditiva: utiliza informações do passado com o intuito de antecipar o que poderá acontecer no futuro. Exemplos incluem previsões de tendências de mercado, reações dos consumidores às campanhas de marketing e projeções de vendas no cenário atual do mercado.
• Prescritiva: faz uso de técnicas de otimização, como testes A-B, para mostrar a gerentes e funcionários como realizar seu trabalho de maneira mais eficaz. Pode fornecer dicas para vendedores sobre o melhor desconto a oferecer, sugestões de design, logística, e muito mais. 

Qual é a história do big data? 

Para entender o impacto atual do Big Data, é útil dar uma olhada em sua evolução histórica. Primeiramente, o conceito de big data começou a ganhar destaque no início dos anos 2000, mas a ideia de analisar grandes volumes de dados remonta a décadas anteriores. 

Na verdade, as empresas já utilizavam técnicas de análise de dados na década de 1960, embora de forma bem mais limitada e rudimentar. Com a consolidação da internet e o crescimento exponencial da capacidade de armazenamento e processamento de dados, a década de 2000 marcou um ponto de inflexão. 

Surgiram novas tecnologias e ferramentas que permitiram a coleta, armazenamento e análise de dados em uma escala sem precedentes. Empresas como Google, Amazon e Facebook, por exemplo, foram pioneiras na utilização de big data para entender com mais precisão seus usuários e otimizar suas operações. 

Hoje, o big data está integrado em praticamente todos os setores da economia, transformando desde a saúde até o varejo, ao fornecer insights e apoiar a tomada de decisões estratégicas.

Entenda os 3 Vs do big data 

O big data tem 3 Vs que definem suas principais características: volume, variedade e velocidade. Esses três elementos ajudam a contextualizar a complexidade e o potencial desse recurso. A seguir, vamos conhecer cada pilar:

• Volume: refere-se à quantidade massiva de dados gerados a cada segundo. Com o avanço da tecnologia e a proliferação de dispositivos conectados, a quantidade de dados produzidos cresce de forma exponencial. Exemplos incluem dados de transações financeiras, registros de compras, dados de redes sociais, sensores IoT e muito mais;
• Variedade: trata-se da diversidade de tipos de dados que são coletados. Diferentes fontes geram diferentes formatos de dados, incluindo dados estruturados (como tabelas de bancos de dados), semiestruturados (como logs de servidor) e não estruturados. A capacidade de integrar e analisar dados de diversas fontes é importante para obter uma visão holística e precisa;
• Velocidade: diz respeito à rapidez com que os dados são gerados e processados. No contexto atual, a capacidade de analisar dados em tempo real é um diferencial competitivo. Exemplos disso são a análise de dados de streaming em tempo real, como transações financeiras, cliques em sites e monitoramento de sensores em sistemas críticos. 

Como o big data funciona?  

Agora, você pode estar se perguntando: como o big data realmente funciona na prática? Em primeiro lugar, é necessário entender que grande parte das soluções de big data estão baseadas na nuvem. 

Isso significa que, ao invés de depender de infraestruturas locais caras e limitadas, as empresas podem utilizar serviços de armazenamento e processamento de dados oferecidos por gigantes como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure. Essa abordagem traz várias vantagens, sendo as principais: 

• Custo reduzido: a contratação de serviços na nuvem geralmente é mais barata do que manter servidores físicos. Empresas pagam apenas pelo que utilizam, podendo ajustar suas necessidades conforme o volume de dados cresce ou diminui.
• Elasticidade: a nuvem permite a escalabilidade dos recursos de processamento de forma dinâmica. Assim, em momentos de alta demanda, é possível aumentar a capacidade de forma quase instantânea e, quando a demanda cai, reduzi-la. Dessa forma, a empresa consegue otimizar custos e aprimorar a eficiência.

Além disso, as informações podem vir de várias fontes, como redes sociais, dispositivos da Internet das Coisas e até ambientes offline, como pesquisas de campo. Os dados coletados pelas ferramentas de big data são classificados em tempo real, possibilitando a criação de relações entre produtos, consumidores e processos internos. 

Isso possibilita que os gestores busquem novos tipos de inovação para a empresa ou desenvolvam estratégias para otimizar a cadeia operacional. Como resultado, a organização passa a responder de modo mais apropriado às mudanças do mercado e a criar produtos mais bem-sucedidos.

Como o big data pode alavancar os negócios?

Segundo uma pesquisa da Fortune Business Insights, a indústria global de big data deve atingir cerca de US$ 549,7 bilhões em 2028. Esse dado destaca o papel do big data na transformação dos negócios em todo o mundo. Abaixo, destacamos dois benefícios:

Apoio na tomada de decisão e desenvolvimento de negócios 

Ao analisar os dados, as empresas conseguem identificar tendências de mercado, prever comportamentos do consumidor e ajustar suas estratégias de acordo com essas previsões. 

Por exemplo, as organizações podem utilizar dados de vendas, feedback de clientes e tendências de busca para identificar quais produtos estão em alta e quais não estão performando bem. Isso permite ajustes rápidos e eficazes no portfólio de produtos. 

Além disso, com modelos preditivos, é possível antecipar a demanda por certos produtos ou serviços, evitando excessos de estoque ou faltas que podem prejudicar a satisfação do cliente. 

A análise de big data pode também revelar novas oportunidades de mercado, seja em termos de novos segmentos de clientes, regiões geográficas ou nichos de mercado inexplorados. 

Ademais, a integração de big data nos processos internos ajuda a otimizar operações, reduzir custos e aprimorar a eficiência. Processos como a gestão de cadeias de suprimentos, a logística e a produção podem ser aprimorados com insights derivados de dados, resultando em operações mais lucrativas. 

Melhora do relacionamento com o cliente

Outro benefício do big data é a melhora do relacionamento com o cliente. Isso porque com a análise dos dados comportamentais e de interação dos consumidores, as companhias descobrem formas de personalizar suas abordagens e oferecer uma experiência mais satisfatória. 

Com os dados de compra e navegação, as empresas criam ofertas personalizadas que atendem às necessidades e preferências individuais de cada cliente, aumentando a probabilidade de conversão. 

Além disso, análises preditivas identificam potenciais problemas antes que eles ocorram. Assim, a empresa pode abordar essas questões de forma proativa e melhorar a satisfação do cliente. 

Com o processamento em tempo real, uma organização consegue interagir com os clientes no momento certo, fornecendo informações, ofertas ou suporte exatamente quando eles precisam, o que aprimora a experiência geral do cliente.

Relação entre big data, machine learning e inteligência artificial

A relação entre big data, machine learning e inteligência artificial é intrinsecamente interconectada e essencial para a transformação digital das empresas. 

O big data serve como a base para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial e modelos de machine learning. Em outras palavras, o big data é a matéria-prima que alimenta esses sistemas, fornecendo a quantidade de informações necessárias para que os algoritmos de machine learning possam identificar padrões, aprender com experiências passadas e fazer previsões precisas. 

O machine learning e o big data são fundamentais para os avanços no mundo digital. Quando usados em conjunto, proporcionam resultados superiores. Enquanto o big data se refere à coleta, armazenamento, categorização e atualização de dados, o machine learning é o método que analisa esses dados e faz com que os sistemas aprendam e evoluam autonomamente, reduzindo a necessidade de intervenção humana. 

Esse processo de análise é realizado através de algoritmos que, embora possam funcionar com uma base de dados menor, alcançam seu máximo potencial quando combinados com big data. 

A inteligência artificial, por sua vez, depende de um processo contínuo de machine learning, que confere à máquina a capacidade de aprendizado semelhante à humana. 

Assim como os seres humanos aprendem e se adaptam com base em experiências e erros, os algoritmos de machine learning viabilizam que os sistemas melhorem continuamente suas habilidades e precisão. 

Para que servem as técnicas de Business Intelligence?  

O Business Intelligence (BI) pode ser definido como um conjunto de técnicas que facilitam a análise de dados. Como resultado, torna o processo de tomada de decisões mais eficaz e aumenta o sucesso do planejamento de médio e longo prazo do empreendimento. 

Com o BI, os gestores e analistas de mercado podem avaliar melhor a performance de campanhas de publicidade, obter insights sobre produtos internos e identificar gargalos operacionais.

Além disso, o BI torna as decisões baseadas em dados concretos, em vez de na tentativa e erro. Isso resulta em uma maior exatidão e confiança nas estratégias adotadas pela empresa. 

Consequentemente, todo o planejamento de ações do negócio é otimizado, garantindo que os recursos sejam alocados de maneira mais eficiente e que as metas sejam alcançadas com maior rapidez. 

As ferramentas de BI também utilizam técnicas avançadas oriundas do big data, bem como rotinas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, para processar e analisar grandes quantidades de dados de forma dinâmica. 

Isso possibilita a criação de processos de trabalho mais inovadores e com índices de erro menores. Por exemplo, ao identificar padrões e tendências nos dados, as empresas podem antecipar demandas do mercado e ajustar suas ofertas. 

Outra vantagem do BI é a capacidade de monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) em tempo real. Com dashboards interativos e relatórios detalhados, os gestores podem acompanhar o progresso das metas estabelecidas. 

Unindo Business Intelligence com big data  

As ferramentas de Business Intelligence e big data podem ser integradas para que analistas entendam melhor o funcionamento da empresa e criem serviços mais alinhados com o mercado. 

Dessa forma, essas tecnologias auxiliam a empresa a avaliar o mercado, explorar novos caminhos para o empreendimento e desenvolver produtos mais inovadores. 

Em um cenário onde os dados são utilizados para tornar a organização mais competitiva, a computação na nuvem torna-se fundamental para que os analistas avaliem as informações geradas em redes sociais e coletadas pelos dispositivos da Internet das Coisas. Assim, o portfólio de serviços disponibilizado será mais inovador.

Como criar estratégias de venda com big data?  

A era digital trouxe consigo uma infinidade de dados que, quando bem utilizados, podem transformar os negócios. Big data, em particular, oferece uma riqueza de informações que pode ser aproveitada para criar estratégias de venda mais eficazes e direcionadas. 

Portanto, reunimos algumas dicas de como criar estratégias de venda com essa ferramenta:

1. Entenda o comportamento dos consumidores 

A tecnologia atual facilita analisar como os clientes se comportam dentro da loja. Utilizando câmeras com sensores, uma companhia consegue, por exemplo, segmentar informações como faixa etária, sexo e movimento dos consumidores. 

Logo, a marca é capaz de mapear os locais do ponto de venda com maior fluxo, observar as reações dos consumidores diante de uma vitrine e calcular o tempo gasto para comprar uma mercadoria. 

Essa análise gera insights que podem ser usados para otimizar a disposição dos produtos, aperfeiçoar o layout da loja e criar campanhas de marketing mais assertivas. 

2. Busque formas de fidelizar os clientes 

O big data ajuda a dar valor aos consumidores que são mais fiéis à sua marca. Esse recurso, inclusive, auxilia a identificar os clientes que compram determinados produtos com maior frequência ou em maior quantidade durante um período específico. 

Com essas informações em mãos, você pode implementar estratégias de fidelização, como o famoso cartão fidelidade, onde o cliente ganha um desconto ou benefício ao comprar um determinado número de vezes. 

Além de incentivar as compras recorrentes, essa iniciativa fortalece o relacionamento com o cliente e a identificação dele com a marca. Ou seja, a principal vantagem é a criação de um vínculo mais sólido e duradouro com os consumidores, promovendo a lealdade e, como resultado, impulsionando as vendas a longo prazo.

3. Ofereça um preço justo

Acompanhar as tendências do mercado é um dos principais benefícios que a tecnologia proporciona para o setor varejista. Hoje, é possível monitorar o número de vendas de um produto em um determinado período, oferecendo uma visão clara sobre seu desempenho. 

Assim, fica mais fácil avaliar se é válido ajustar o preço da mercadoria, seja para aumentá-lo ou diminuí-lo, visando obter resultados mais expressivos. 

Utilizando dados precisos, as decisões de precificação se tornam mais embasadas e estratégicas. Dessa forma, você pode oferecer preços justos que atraem mais clientes e mantêm a competitividade no mercado, resultando em um equilíbrio saudável entre lucro e satisfação do cliente.

4. Verifique as tendências de consumo 

Conhecer os clientes é um ponto positivo para qualquer organização. Os dados são valiosos para verificar tendências de consumo e ajudam a encontrar alternativas para conquistar um espaço maior no mercado. 

Além disso, contribuem para o desenvolvimento de novos produtos. Uma sorveteria, por exemplo, ao analisar o comportamento dos consumidores, pode decidir lançar um sorvete de laranja no verão com base nas preferências sazonais identificadas. 

Sem acesso a essas informações detalhadas sobre os clientes, esse negócio dificilmente teria tomado uma decisão tão estratégica e direcionada. Portanto, a análise de tendências de consumo não só melhora o entendimento do mercado, mas também facilita a inovação e o crescimento sustentável da empresa.

5. Melhore o atendimento 

Nos Estados Unidos, algumas lojas estão utilizando recursos avançados para a análise de dados em tempo real. A intenção é obter uma visão mais completa dos resultados das pesquisas de satisfação dos clientes.

Dessa maneira, as marcas conseguem mapear as áreas que necessitam de aprimoramentos, como o tempo de atendimento ao cliente, a eficácia da comunicação e outros aspectos. 

6. Saiba agir adequadamente para a prevenção de crises

As redes sociais são, sem dúvida, excelentes canais de divulgação para qualquer empresa. No entanto, também podem servir como veículos para a propagação de crises que afetam negativamente uma organização. 

Nesse sentido, o big data oferece informações sobre publicações que são capazes de prejudicar a imagem de uma empresa. Com esses dados, a organização fica mais apta a tomar medidas proativas para resolver o problema rapidamente, antes que ele se amplie. 

Assim, as empresas conseguem monitorar e gerenciar a reputação online de maneira mais eficaz, minimizando os impactos negativos e preservando a confiança dos clientes e stakeholders.

13 soluções de big data e analytics para ficar atento 

Aqui estão 13 soluções que você precisa conhecer: 

1. Alteryx

Alteryx é uma plataforma de análise de dados fácil de usar que capacita analistas a preparar, combinar e analisar dados. Com sua interface intuitiva, é ideal para empresas que precisam de resultados rápidos sem complicações. 

2. BigPanda

BigPanda é uma ferramenta que utiliza machine learning para ajudar na gestão de operações de TI. Ele consolida alertas de diversas fontes, reduzindo o ruído e facilitando a identificação de problemas críticos. 

3. Cogito

Já Cogito é um software que aplica inteligência artificial para analisar interações humanas em tempo real. É amplamente usado em call centers para aprimorar a experiência do cliente e a eficiência do atendimento. 

4. DataVisor

DataVisor oferece soluções de detecção de fraudes utilizando machine learning e análise de big data. Sua tecnologia é capaz de identificar atividades fraudulentas em larga escala antes que causem danos.

 5. Datos IO 

Datos IO é especializado em backup e recuperação de dados para aplicações de big data. Sua tecnologia garante que os dados sejam protegidos e facilmente recuperáveis, minimizando o tempo de inatividade. 

6. Fuzzy Logix 

Fuzzy Logix fornece análises avançadas dentro de sistemas de banco de dados. Como resultado, as empresas podem executar algoritmos complexos sem mover os dados. Isso viabiliza em análises mais rápidas. 

7. Import.io 

Import.io facilita a extração de dados da web, transformando informações não estruturadas em dados utilizáveis. É uma ferramenta valiosa para empresas que precisam de dados em tempo real de diversas fontes online. 

8. Panoply

Panoply simplifica o gerenciamento de dados, automatizando a coleta, armazenamento e análise. Sua plataforma integrada possibilita que empresas se concentrem em insights, em vez de na infraestrutura de dados. 

9. Pendo

Medir a satisfação dos clientes é essencial. A solução da Pendo promete fazer isso e ainda ajuda a mapear as interações em sites e aplicativos, além de promover vendas com ofertas e comunicação eficaz.

10. Periscope Data

Se a prioridade for a rapidez, essa solução promete que os cientistas de dados podem usá-la para executar análises mais rapidamente sobre bancos de dados SQL.

11. PHEMI

PHEMI tem soluções de gerenciamento de dados focadas em segurança e privacidade. É indicado para setores que lidam com informações sensíveis, como saúde e finanças. 

12. StreamSets 

Trata-se de uma ferramenta que coleta dados estruturados e não estruturados de diferentes fontes. Depois de coletá-los, torna-os disponíveis para análise em diversas plataformas.

13. WebAction 

WebAction, agora conhecida como Striim, é uma plataforma de integração e análise de dados em tempo real, usada para monitoramento de operações e detecção de anomalias.

Conclusão

Em conclusão, no cenário atual, onde a agilidade e a precisão são indispensáveis, ter acesso a dados confiáveis e em tempo real pode transformar os negócios. 

Imagine ter uma visão completa e contínua de todos os aspectos do seu negócio. Assim, você pode tomar decisões mais assertivas no momento certo. 

Ou seja, a era do achismo ficou para trás. Hoje, suas decisões estratégicas e táticas devem ser guiadas por dados precisos e insights profundos. 

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