Big data analytics: o que é e quais tipos de empresas devem usar

Atualmente, vivemos em um mundo altamente conectado, onde cada ação realizada por meio de dispositivos digitais gera uma enorme quantidade de dados. Esses dados circulam pela internet a uma velocidade impressionante. Contudo, devido ao volume tão grande e à complexidade, podem parecer, isoladamente, apenas números ou informações desconexas.

No entanto, quando aplicamos métodos adequados de análise e combinamos esses dados de forma estratégica, podemos transformá-los em insights. Esses insights, inclusive, são capazes de otimizar o desempenho de negócios em todos os setores.

O processo de coleta, análise e interpretação de grandes volumes de dados é facilitado pelo Big Data Analytics — uma tecnologia que extrai informações significativas a partir de informações aparentemente desorganizadas. 

Portanto, com algoritmos e ferramentas de análise avançada, podemos identificar padrões de comportamento, antecipar tendências de mercado, melhorar a tomada de decisões e até personalizar ofertas para os consumidores.

Para os empresários, a grande questão é como começar a coletar e utilizar esses dados de forma eficiente. A resposta está em adotar o Big Data Analytics como uma ferramenta estratégica. 

Para isso, elas precisam de tecnologia adequada, coleta de dados bem estruturada e uma equipe capacitada para interpretar e agir com base nas informações obtidas.

Quer explorar mais a fundo como esse tema pode transformar sua empresa? Continue acompanhando o nosso artigo e descubra as possibilidades que essa ferramenta oferece. 

O que é Big Data Analytics?

Em primeiro lugar, o Big Data Analytics é uma tecnologia avançada que facilita a forma como processamos e analisamos dados em larga escala. Essa ferramenta trabalha com imensos volumes de informações, desde dados estruturados – aqueles já organizados em bancos de dados tradicionais – até dados não estruturados, como textos de redes sociais, imagens e vídeos, que necessitam de um tratamento especial antes da análise.

No contexto atual, podemos comparar o Big Data Analytics a um poderoso microscópio digital que examina minuciosamente padrões, tendências e correlações escondidas em meio a bilhões de informações.

Por exemplo, uma rede varejista pode analisar o comportamento de milhões de clientes simultaneamente, identificando desde preferências de compra até horários mais propícios para promoções específicas.

Além disso, as ferramentas de Big Data Analytics funcionam como tradutores de dados complexos, transformando números e estatísticas em insights acionáveis.

Para ilustrar, imagine uma seguradora que utiliza essa tecnologia para analisar dados de milhares de sinistros: o sistema pode identificar padrões de fraude, prever riscos futuros e até mesmo personalizar apólices com base no comportamento individual dos segurados.

Consequentemente, essa tecnologia vai muito além da simples coleta de dados. Através de algoritmos sofisticados e técnicas de machine learning, o Big Data Analytics viabiliza que as empresas revejam tendências de mercado com maior precisão, personalizem produtos e serviços, otimizem operações e reduzam custos e identifiquem oportunidades de negócio antes invisíveis

Por fim, independentemente do estágio de maturidade digital, o Big Data Analytics tornou-se um diferencial competitivo indispensável. Em um mundo onde dados são considerados o novo petróleo, a capacidade de extrair valor dessas informações não é apenas uma vantagem – é uma necessidade estratégica para a sobrevivência e crescimento nos mercados modernos.

Como funciona o Big Data Analytics?

O funcionamento do Big Data Analytics ocorre por meio de diversas etapas bem definidas, que incluem o recolhimento, o processamento e a análise de grandes volumes de dados. 

Dessa forma, durante essas fases, a tecnologia organiza as informações e, ao mesmo tempo, identifica padrões, tendências e anomalias.

A seguir, detalhamos cada uma dessas fases para explicar como a tecnologia realmente opera:

1. Coleta de dados

O primeiro passo no Big Data Analytics é a coleta de dados provenientes de diferentes fontes, como:

• Redes sociais, aplicativos e sites;
• Sensores e dispositivos IoT (Internet das Coisas);
• Bancos de dados corporativos e sistemas internos;
• Dados de transações financeiras e históricos de compras.

Essas informações podem ser estruturadas ou não estruturadas. Ferramentas de integração, como ETL (Extract, Transform, Load), são frequentemente usadas para reunir os dados em uma base comum.

2. Armazenamento de dados

Após a coleta, os dados são armazenados em sistemas preparados para lidar com grandes volumes e diferentes formatos. Algumas das tecnologias mais utilizadas incluem:

• Data Lakes: armazenam dados brutos e não processados, permitindo flexibilidade para análises futuras.
• Data Warehouses: organizam dados estruturados para análises mais rápidas e específicas.
• Hadoop e Spark: frameworks distribuídos que gerenciam grandes quantidades de dados em clusters de servidores.

Desse modo, o armazenamento garante que os dados estejam acessíveis para a próxima etapa.

3. Processamento de dados

Nesta fase, o foco está em organizar e preparar os dados para análise. Isso engloba:

• Limpeza de dados: remoção de duplicatas, inconsistências ou informações irrelevantes.
• Transformação: estruturar dados não organizados para facilitar a análise.
• Classificação: identificação de categorias relevantes, como localização geográfica, comportamento de usuários ou períodos de tempo.

4. Análise avançada

Com os dados processados, o Big Data Analytics utiliza algoritmos avançados e técnicas como machine learning, análise preditiva e análise prescritiva.

Na prática, esses métodos viabilizam identificar padrões, prever tendências e sugerir ações específicas. Por exemplo, no setor varejista, a tecnologia pode analisar dados para indicar quais produtos têm maior potencial de venda em determinada região ou quais ações promocionais terão maior impacto.

5. Visualização e tomada de decisão

Por último, os insights gerados na análise são apresentados de forma clara e acessível por meio de dashboards interativos e relatórios detalhados. Essa etapa final é essencial para traduzir dados complexos em informações compreensíveis e acionáveis. 

Dessa maneira, gestores e tomadores de decisão podem visualizar o impacto das análises e tomar medidas estratégicas com rapidez e eficiência. 

Big Data Analytics e Big Data: entenda a diferença

O Big Data Analytics vai além de simplesmente processar grandes volumes de dados. Ele é uma tecnologia que combina a análise detalhada e a interpretação de diferentes tipos de dados.

Enquanto o Big Data se concentra apenas na infraestrutura necessária para armazenar e processar os dados, o Big Data Analytics transforma esses dados em insights úteis para embasar decisões estratégicas.

Primeiramente, o Big Data se concentra em três aspectos principais:

1. Volume: a quantidade massiva de dados gerados constantemente;
2. Velocidade: a rapidez com que esses dados são criados, transmitidos e processados;
3. Variedade: os diferentes tipos de dados.

Por outro lado, o Big Data Analytics é responsável por explorar esses dados para identificar padrões, tendências e correlações. Essa exploração é feita com o uso de algoritmos matemáticos, modelos estatísticos e inteligência artificial, permitindo uma análise mais profunda e estratégica.

Embora o Big Data forneça a infraestrutura necessária para armazenar e organizar informações, ele, por si só, não gera insights acionáveis. O Big Data Analytics entra em cena para processar e analisar esses dados, bem como assegurar que organizações obtenham respostas baseadas em evidências, em vez de confiar em intuições ou suposições imprecisas.

Em resumo, podemos dizer que o Big Data é a “matéria-prima”, já o Big Data Analytics é o “processo de transformação”. Sem o Big Data, não há dados para analisar. Por outro lado, sem o Big Data Analytics, os dados permaneceriam desorganizados e sem valor estratégico.

Quais são os principais benefícios do Big Data Analytics?

As empresas que já coletam e gerenciam grandes volumes de dados podem aproveitar o Big Data Analytics para transformar essas informações em ações práticas e resultados mensuráveis. 

Nesse sentido, por meio da análise detalhada, é possível explorar novas estratégias que impactam diretamente o desempenho e a satisfação do cliente. A seguir, saiba como essa tecnologia pode gerar benefícios concretos e duradouros.

Tomada de decisão mais rápida

O Big Data Analytics ajuda na aceleração e melhoria da tomada de decisões em organizações de todos os setores. Em vez de depender de análises demoradas, as empresas podem usar dados concretos e análises em tempo real para embasar suas escolhas.

Assim, ao investir em Big Data Analytics, as organizações conseguem compreender os desafios com maior clareza, identificar oportunidades com rapidez e antecipar possíveis riscos antes que eles se tornem problemas. 

No varejo, inclusive, a análise em tempo real pode indicar mudanças no comportamento do consumidor, permitindo ajustar campanhas de marketing instantaneamente. Já no setor de logística dados processados rapidamente ajudam a recalcular rotas para evitar atrasos e reduzir custos.

Além disso, a capacidade de processar grandes volumes de informações com alta precisão permite simular cenários e prever os impactos de cada decisão. Como resultado, garante maior eficácia nas estratégias implementadas. 

Portanto, o Big Data Analytics não é apenas uma ferramenta para decisões rápidas, mas também para decisões mais inteligentes e alinhadas às metas estratégicas da organização.

Identificação de tendências e padrões de comportamento

Você sabia que o uso do Big Data Analytics possui um impacto na melhoria e personalização da experiência do usuário? Inicialmente, imagine que uma empresa deseja aprimorar a interação de seus clientes com o produto ou serviço que oferece.

Nesse contexto, por meio do Big Data Analytics, essa organização pode coletar e analisar dados provenientes de redes sociais para compreender melhor a reação dos consumidores às suas soluções. 

Logo, a partir dessas informações, a marca consegue identificar tendências e extrair insights que ajudam a criar experiências mais personalizadas e alinhadas às expectativas dos clientes.

Por exemplo, sistemas de recomendação utilizados por e-commerces demonstram claramente esse benefício. Nesses casos, o histórico de compras e os padrões de consumo dos usuários são analisados para sugerir produtos que atendam aos seus gostos e preferências. 

De maneira similar, plataformas de consumo de conteúdo, como serviços de streaming de música e vídeo, empregam o Big Data para desenvolver recomendações customizadas.

Aumento da eficiência operacional

Você já imaginou centralizar todos os bancos de dados da sua empresa em um único ambiente? Pois bem, essa integração não só é possível, como também traz ganhos para a eficiência operacional.

Com a unificação dos dados, os processos internos tornam-se muito mais otimizados. Ou seja, tarefas manuais que antes demandavam tempo e esforço passam a ser automatizadas ou simplificadas. 

Consequentemente, o tempo gasto em tarefas repetitivas é reduzido, e os colaboradores podem se concentrar em iniciativas estratégicas que agreguem valor à organização.

Além disso, a centralização dos dados melhora a comunicação entre diferentes áreas da empresa, eliminando gargalos e facilitando a troca de informações. 

Assim, a produtividade aumenta de forma expressiva, criando um ambiente mais focado em atingir os objetivos organizacionais.

Em outras palavras, a integração e o gerenciamento centralizado de dados simplificam as operações diárias, bem como criam uma base sólida para o crescimento sustentável da empresa.

Maior personalização de produtos e serviços

De acordo com a Business Research Insights, até 2031, o mercado de análise de dados deverá alcançar US$ 4,818 milhões. 

Um dos grandes diferenciais do Big Data Analytics é sua capacidade de identificar lacunas e oportunidades de inovação com base em dados concretos. 

Empresas podem analisar informações de diversas fontes, como feedback de clientes, tendências de mercado e comportamentos de consumo, para desenvolver produtos que não apenas atendam às demandas existentes, mas também antecipem necessidades futuras.

Por exemplo, ao acompanhar interações em redes sociais e dados de uso de produtos, uma marca pode identificar funcionalidades desejadas que ainda não foram exploradas. Isso possibilita o desenvolvimento de soluções que resolvem problemas reais, agregando valor e diferenciando a empresa da concorrência.

Gestão de riscos

O Big Data Analytics proporciona uma gestão de riscos mais eficiente ao identificar, analisar e mitigar ameaças de forma proativa. 

Além disso, o Big Data Analytics viabiliza prever cenários futuros com base em dados históricos e em tempo real, ajudando as organizações a antecipar crises e minimizar impactos. 

Outra vantagem é a capacidade de monitorar continuamente os processos e sistemas da organização, gerando alertas automáticos em caso de inconsistências ou desvios. 

Isso porque essa abordagem não apenas aumenta a segurança, mas também protege a reputação e os recursos financeiros da empresa.

Redução de custos

Uma das grandes vantagens do Big Data Analytics é sua capacidade de reduzir custos ao otimizar processos e melhorar a alocação de recursos. Anteriormente, as companhias dependiam de várias ferramentas e sistemas para gerar informações relevantes, o que exigia investimentos elevados em infraestrutura, tempo e mão de obra.

Agora, com o Big Data Analytics, todas essas operações podem ser centralizadas em uma única plataforma. Logo, essa centralização elimina redundâncias, reduz despesas operacionais e simplifica processos.

Além disso, o Big Data Analytics facilita identificar desperdícios em tempo real, seja na cadeia de suprimentos, nos processos produtivos ou em campanhas de marketing. 

Por exemplo, ao analisar padrões de consumo de recursos, as empresas conseguem ajustar suas operações para evitar gastos desnecessários e melhorar sua eficiência.

Em outras palavras, essa abordagem estratégica não só beneficia a saúde financeira da empresa, mas também cria uma base sólida para o crescimento sustentável a longo prazo.

Em quais setores o Big Data Analytics pode ser aplicado?

O Big Data Analytics é uma solução adaptável, com aplicações em diversos setores que impulsionam eficiência, inovação e resultados estratégicos. Saiba mais a seguir!

1. Vendas

No setor de vendas, o Big Data Analytics é primordial para compreender o comportamento dos consumidores e aprimorar as estratégias de mercado. Ao analisar dados de compras, interações e preferências, as empresas podem ajustar as ofertas para atender às demandas dos clientes e aprimorar a gestão de estoques, evitando desperdícios e garantindo a disponibilidade de produtos no momento certo. 

Nesse ínterim, ao integrar dados de diferentes canais, como e-commerce e lojas físicas, a companhia consegue criar experiências de compra mais coesas e satisfatórias. Como resultado, isso pode aumentar a fidelidade dos consumidores.

2. Marketing

Já no marketing o Big Data Analytics ajuda a conectar as empresas com seus públicos. Isso porque essa tecnologia viabiliza, inclusive, o acompanhamento em tempo real das ações de marketing, permitindo ajustes imediatos. 

Como consequência, as empresas conseguem identificar tendências de consumo e explorar oportunidades antes da concorrência, fortalecendo sua posição no mercado e garantindo um retorno sobre o investimento mais expressivo.

3. Instituições financeiras

Indiscutivelmente, o setor financeiro é um dos maiores beneficiários do Big Data Analytics devido à sua complexidade e ao grande volume de informações sensíveis que gerencia.

Nesse cenário, essa tecnologia é fundamental para detectar fraudes, monitorar transações e identificar atividades suspeitas rapidamente. De forma semelhante, também desempenha um papel importante na avaliação de crédito ao analisar dados detalhados para determinar a capacidade de pagamento dos clientes com maior precisão.

Por fim, vale ressaltar que o Big Data Analytics aprimora a gestão de riscos ao prever cenários econômicos e possibilitar que as instituições ajustem suas estratégias para reduzir perdas.

4. Empresas de saúde

Especificamente na área da saúde, o Big Data Analytics está modificando, sobretudo, a forma como os dados são utilizados para melhorar os cuidados com os pacientes. De maneira prática, ele proporciona a análise detalhada de históricos médicos e dados para diagnósticos e tratamentos mais precisos.

Por sua vez, essa tecnologia contribui para a gestão eficiente de recursos hospitalares, como equipamentos, medicamentos e equipes, reduzindo custos e melhorando a qualidade do atendimento.

Adicionalmente, um benefício é a previsão de surtos e epidemias, o que consequentemente possibilita ações preventivas que salvam vidas e reduzem os impactos na saúde pública.

Exemplos de aplicação do Big Data Analytics

O Big Data Analytics vai além das aplicações tradicionais e está sendo utilizado de formas criativas e disruptivas para resolver problemas complexos e explorar novas oportunidades. Conheça alguns exemplos que destacam seu potencial transformador:

• Agricultura inteligente: sensores em fazendas coletam dados sobre clima, umidade do solo e crescimento das plantações. Com o Big Data Analytics, essas informações são analisadas, inclusive, para otimizar o uso de recursos como água e fertilizantes, aumentando a produtividade e reduzindo impactos ambientais.

• Cidades inteligentes: governos utilizam dados de sensores urbanos para melhorar o trânsito, monitorar a qualidade do ar e gerenciar o consumo de energia. Por meio de análises preditivas, os governos podem prever congestionamentos e redirecionar o tráfego, além de otimizar o uso de iluminação pública e reduzir custos operacionais.

• Indústria cinematográfica e entretenimento: produtoras e plataformas de streaming analisam dados de audiência e preferências de usuários para decidir quais conteúdos produzir. Isso inclui, por exemplo, prever o sucesso de filmes e séries antes mesmo de serem lançados, baseando-se em padrões de consumo de obras similares.

• Indústria automotiva: montadoras utilizam o Big Data Analytics para desenvolver veículos autônomos. Sensores nos carros coletam bilhões de dados por segundo, possibilitando que algoritmos analisem cenários complexos para garantir segurança e eficiência no trânsito.

Principais desafios do Big Data Analytics

Embora o Big Data Analytics ofereça inúmeros benefícios, sua implementação e uso eficiente apresentam alguns desafios que as organizações precisam enfrentar para maximizar seu potencial.

Nesse sentido, um dos principais obstáculos é a qualidade dos dados. Isso porque muitas empresas possuem grandes volumes de informações, mas uma parcela delas pode ser inconsistente, incompleta ou desatualizada. 

Diante disso, garantir que os dados sejam precisos e relevantes é essencial para evitar análises equivocadas e decisões baseadas em informações incorretas.

No que tange à infraestrutura, outro desafio é a integração de dados de diferentes fontes. Em essência, as organizações lidam com sistemas e formatos heterogêneos, o que torna complexo consolidar todas as informações em uma única plataforma para análise. Sendo assim, isso exige investimento em ferramentas robustas e processos bem definidos para garantir a interoperabilidade.

Vale ressaltar que há também o problema da segurança e privacidade de dados. Notadamente, com o aumento no volume e na sensibilidade das informações coletadas, proteger os dados contra acessos não autorizados e atender às regulamentações de privacidade, como o GDPR, são desafios que demandam atenção e recursos.

Soma-se a isso o desafio estratégico de transformar insights em ações práticas. Em outras palavras, ter acesso a dados ricos e análises detalhadas não é suficiente se a organização não tiver processos ágeis para implementar as mudanças necessárias com base nos resultados obtidos.

Em síntese, superar esses desafios é imprescindível para que o Big Data Analytics entregue todo o seu potencial, transformando efetivamente dados em valor real para as organizações modernas.

Conclusão

Em conclusão, empresas que investem em Big Data Analytics estão um passo à frente na corrida pela inovação e competitividade. Isso porque quem utiliza essa tecnologia não apenas otimiza processos e reduz custos, mas também obtém insights para antecipar tendências, melhorar a experiência do cliente e tomar decisões mais assertivas.

Para alcançar esses benefícios, recomendamos contar com dados confiáveis, organizados e continuamente atualizados. Imagine ter acesso a informações completas sobre o desempenho da sua empresa em tempo real, permitindo ajustes rápidos e decisões fundamentadas. Esse é o poder do Big Data Analytics, e é ele que garante uma visão estratégica do futuro.

De olho nisso, a multinacional brasileira FCamara, com sua expertise em Data & Analytics, oferece soluções personalizadas que capacitam empresas a superar os desafios dessa jornada e transformar dados em vantagem competitiva. Entre suas frentes de atuação, destacam-se Datalake as a Service, PowerBI as a Service, DBA as a Service e Data Squad.

Com o nosso apoio, sua organização pode transformar informações dispersas em decisões estratégicas que geram resultados reais. Se o objetivo é se posicionar à frente da concorrência e aproveitar ao máximo o potencial do Big Data Analytics, essa é a parceria que pode levar sua empresa ao próximo nível.

Portanto, que tal explorar o potencial de dados para transformar seus negócios? Clique aqui  e conheça como nossos serviços podem acelerar sua jornada rumo ao crescimento exponencial!