Você, certamente, já ouviu a expressão “dados são o novo petróleo”, numa referência à importância que os dados vêm assumindo, substituindo o petróleo como o principal ativo da economia mundial.
Numa sociedade globalizada, altamente conectada e regida pela tecnologia, nunca se gerou tantos dados, em volume tão grande e em tão pouco tempo. Daí o surgimento de um novo conceito: o Big Data.
O Big Data tem repercussões diretas na gestão das empresas, no que se convencionou chamar de “data driven” ou gestão orientada por dados.
Neste artigo, você entenderá o que é o Big Data e para que serve. Quais são suas implicações para as empresas, e compreenderá também como utilizar o grande volume de informações geradas continuamente a favor dos seus negócios.
O que é Big Data?
O conceito de Big Data refere-se a um volume imenso de informações geradas continuamente que podem ser estudadas através de ferramentas e técnicas avançadas de análise de dados a fim de trazer à tona insights para a tomada de decisões estratégicas nas empresas.
Trata-se de uma quantidade de dados tão volumosa, gerada de forma tão rápida, que se dificulta analisá-la por meio de ferramentas tradicionais. O termo, portanto, refere-se a uma problemática do mundo atual.
A análise de Big Data tem como meta fundamental encontrar tendências e padrões, por isso ela tem várias aplicações numa empresa.
Você pode aplicá-la tanto para descobrir uma tendência de mercado quanto para ajustar operações internas, como o consumo de combustível em sua cadeia logística.
Entenda a sua importância
Para essa problemática chamada Big Data, há uma série de soluções que envolvem, basicamente, ETL de dados (extração e processamento de dados), análises estatísticas (o método aplicado varia conforme o objetivo de cada empresa) e os relatórios e visualização dos dados (para transformar a análise estatística em informações de fácil compreensão).
Todas essas soluções em Big Data fazem parte de um objetivo maior que é tomar decisões baseadas em dados (data driven, no termo em inglês).
Para isso é fundamental definir uma estratégia, ou seja, extrair, processar e analisar um grande volume de dados cruzados para utilizá-los em determinado fim estratégico para os negócios.
A análise cruzada de dados faz parte de uma gestão estratégica e pode ter várias funções, dentre elas, a preditiva, que analisa os dados para “prever”, por exemplo, se o lançamento de um produto tem chances de sucesso.
Também pode ter a função descritiva, quando o gestor precisa de informações “em tempo real” sobre os negócios, um retrato da situação da empresa no presente.
Pode ter uma função diagnóstica, para entender como determinados processos se dão; e uma função prescritiva, para definir estratégias a serem seguidas.
Portanto, as soluções para a problemática do Big Data envolvem, essencialmente, cruzamento de dados a fim de gerar valor para a empresa, utilizando ferramentas apropriadas para lidar com um volume imenso de dados. Vejamos agora um resumo dos 5V’s do Big Data.
5 V’s do Big Data
O conceito de Big Data ganhou destaque no início dos anos 2000, quando Doug Laney, renomado analista de dados, definiu-o com base em três características principais que ele chamou de “3 Vs”: Volume, Velocidade e Variedade.
Depois disso, mais duas características foram adicionadas ao rol do Big Data: Veracidade e Valor. Vamos compreender abaixo cada uma delas.
Volume
Segundo reportagem da revista Exame, em seis minutos, o mundo gera 9,1 mil terabytes de dados, aproximadamente 250 milhões de mensagens por WhatsApp e 1,2 milhão de pessoas conectam-se em conferências via plataforma Zoom. Assustador, não?
As empresas coletam dados de uma imensa variedade de fontes diariamente – bancos de dados próprios, Google Analytics, ferramentas de e-mail marketing, analytics de redes sociais, dentre outras.
O grande desafio trazido pelo Big Data é transformar esse imenso volume de dados em material estratégico para a geração de resultados. Por isso, uma das características essenciais do Big Data é o grande volume de dados gerados pelas mais diversas fontes.
Velocidade
Outro fator característico do Big Data é a velocidade de produção dos dados – um imenso volume produzido a cada segundo. E aqui temos mais um grande desafio para as empresas: processá-los de forma igualmente rápida.
Quanto mais próximo do tempo real, ou seja, quanto menor o período entre a produção dos dados e seu processamento, mais vantagem competitiva as empresas ganham.
As melhores soluções em Big Data são aquelas que processam esses dados também instantaneamente, gerando relatórios e visualizações em tempo real para a rápida tomada de decisões.
Variedade
Profissionais de análise de dados costumam dividi-los em dois tipos: dados estruturados e não estruturados. Os dados estruturados, em essência, seguem uma estrutura rígida no qual foram armazenados.
Ao salvar os dados dos clientes em uma planilha com campos a serem preenchidos, a empresa está gerando dados estruturados. No entanto, no mundo atual, são cada vez mais importantes os dados não estruturados.
Os dados não estruturados vêm de fontes diversas, tais como internet e redes sociais. Esses dados são coletados nos mais variados formatos – texto, imagem, som, vídeos – e precisam passar por um processamento antes de serem cruzados com outros dados e analisados.
As soluções em Big Data fazem esse cruzamento de dados estruturados e não estruturados através da limpeza e processamento destes últimos, permitindo análises comparativas e cruzamento dos dados.
Veracidade
Para que os líderes de uma empresa tenham confiança em tomar decisões, os dados coletados, processados e analisados precisam primar pela qualidade, do contrário, podem provocar um clima de incerteza e incentivar decisões equivocadas.
No processo de limpeza, cruzamento e validação dos dados, utilizar ferramentas de Big Data é crucial a fim de se preservar a veracidade e a confiabilidade do que foi gerado. Iniciativas orientadas por dados nas empresas implicam, em sua essência, confiança nos dados.
As ferramentas de Big Data entregam dados confiáveis, correlacionando hierarquias e conexões, oferecendo processos rígidos de validação e conferência.
Valor
Este último fator está profundamente ligado à estratégia da empresa. Afinal, para que a empresa está coletando, armazenando e processando informações? Quais os objetivos da empresa ao lidar com essa massa de dados?
É necessário que fique bem claro para qual motivo a empresa precisa da análise daqueles dados. Do contrário, perde-se tempo e dinheiro com a geração de informações que são irrelevantes ao negócio, ou seja, dados sem valor.
Como aplicar em seu negócio?
Para aplicar soluções de Big Data em seus negócios é preciso ter em mente que a gestão empresarial data driven é baseada em dados, e não em achismos ou intuições.
Processos organizacionais data driven são baseados em coleta e análise de dados estratégicos e cruzam informações para obter um panorama mais preciso tanto de suas operações internas quanto do mercado.
Por isso, é importante ter bem claro qual o objetivo da empresa ao analisar determinados dados. Os objetivos podem envolver a descoberta da percepção do público sobre sua marca, descobrir tendências do mercado ou desejos de seus clientes que sua marca ainda não atende.
Mas também pode estar voltado para dentro, para as operações internas da empresa, gerando análises que permitirão a redução de desperdícios e o aumento de produtividade.
Na prática, a gestão precisará, primeiro, definir quais fontes de dados serão relevantes para a análise. Ferramentas de web analytics com dados de visitas ao website da empresa, dados advindos de monitoramento nas redes sociais institucionais, ferramentas de CRM etc.
Em seguida, é preciso pensar em ferramentas que possam integrar todos esses dados coletados de diferentes fontes a fim de facilitar a análise do material. Somente com essa integração será possível começar a compreender padrões.
Por fim, vem o tratamento desses dados com a análise de “recortes”, feitos para atender o objetivo da empresa com essa análise. É possível fazer um recorte, por exemplo, para descobrir o comportamento de seus clientes em determinada época do ano.
Suponhamos que os dados de web analytics mostram que, no verão, a procura por camisas brancas em seu e-commerce triplicam. No entanto, não basta triplicar o estoque de camisas brancas para efetuar a venda. É preciso cruzar outros dados para descobrir, por exemplo, qual o tamanho mais procurado.
Já os dados das redes sociais podem ser úteis para descobrir em que horário do dia sua audiência está mais tempo nas redes. Com esse dado em mãos, é possível ajustar os anúncios via web para serem veiculados em momentos específicos do dia.
Esse cruzamento de dados estratégicos promove ações eficientes e alinhadas com os objetivos da empresa. Assista a seguir um rico debate promovido pela Revista HSM Management sobre como promover uma cultura data driven nas empresas.
Importância da tecnologia para análise big data
Tecnologias de Big Data envolvem uma série de ferramentas que permitem a mineração, o armazenamento, o compartilhamento e a visualização dos dados. Em geral, estão associadas a outros conceitos relevantes, tais como machine learning, internet das coisas e inteligência artificial.
Elas podem ser divididas em duas grandes categorias: tecnologias operacionais e analíticas. As operacionais, basicamente, colhem os dados brutos das mais variadas fontes.
Dados vindos das redes sociais, do website da empresa ou mesmo de grandes players do mercado, como a Amazon, podem servir como alimentadores das ferramentas operacionais.
Por sua vez, as tecnologias de análise transformam essa massa de dados em informações relevantes para a gestão estratégica das operações através de gráficos e relatórios mais acessíveis.
Conheça o Moki Software para gestão da informação
O software de gestão Moki é uma solução em Big Data usado tanto operacionalmente, pois coleta dados gerados por sua empresa das mais diversas fontes, quanto analiticamente, gerando gráficos e relatórios amigáveis para uma gestão estratégica data driven.
O Moki facilita a realização de auditorias, checklists, inspeções, pesquisas e inventários, armazenando esses dados e cruzando-os com dados externos, sejam eles importados manualmente ou provenientes de integrações a outros sistemas.
Vale lembrar que o Moki é integrável a qualquer software de BI do mercado.
Com base nos dados coletados, o Moki é capaz de disparar ações e alertas automáticos. Além disso, as informações compiladas podem ser analisadas em dashboards com gráficos e tabelas de fácil compreensão.
Trata-se do uso da inteligência artificial para não só prever cenários de riscos, como também, oportunidades e potenciais de mercado ainda não explorados.
O que esperar para o futuro? Principais tendências em Big Data
Segundo o Gartner Inc., líder mundial em pesquisas empresariais, há 10 principais tendências em tecnologias de Data & Analytics (D&A) para 2021, e aqui vão três delas:
Inteligência Artificial mais inteligente, responsável e escalonável – a regra é obter o máximo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial para reduzir o tempo de criação de valor e aumentar sua competitividade;
Data e Analytics no coração das atividades empresariais – D&A está deixando de ser uma atividade secundária para tornar-se a função comercial central das empresas. Os dados passam a ser os grandes ativos e devem estar alinhados aos objetivos do negócio;
Gráficos são a base – os gráficos são os principais recursos de análise. Líderes usarão os gráficos com maior frequência para conseguir responder a questões complexas de negócios.
Há, portanto, uma tendência de avanço tecnológico nas soluções de Big Data, que conseguirão coletar e processar uma quantidade de dados ainda maior e com mais rapidez. Por sua vez, eles terão de ser cada vez mais amigáveis e de fácil compreensão pelos mais diversos públicos e stakeholders.
Conclusão
A análise de Big Data deixou de ser uma necessidade das grandes empresas atuando em mercados muito competitivos. Hoje sabemos que os dados são estratégicos para empresas de todos os portes, e é necessário usar as soluções em Big Data para que essa análise seja feita no menor tempo possível com alto nível de confiabilidade.
Neste sentido, os softwares de gestão não só auxiliam na coleta de dados de valor, ou seja, relevantes para os negócios, como também auxiliam no processamento e na forma como esses dados serão apresentados e utilizados como informações estratégicas.
O mundo atual não comporta negócios estagnados. Atuar orientado por dados é fundamental como estratégia para negócios que desejam prosperar e permanecer por longos anos num cenário de competitividade e velocidade da informação.
Rastrear possíveis falhas no processo de manufatura, detectar tendência de mercado e novas oportunidades de receita, personalizar produtos e serviços conforme a demanda detectada nos dados, testar novos produtos... tudo isso só é possível graças às soluções em Big Data.
Sem dúvida, as soluções tecnológicas em Big Data vieram para revolucionar a forma como fazemos a gestão – e isso vale para todos os tipos de negócios.
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