Big data é um conceito que descreve o crescimento, a disponibilidade e a utilização exponencial de dados estruturados e não estruturados, gerados por empresas e usuários comuns em todo o mundo em transações comerciais, nas redes sociais, nas informações corporativas etc. o big data tem assumido um papel tão importante para os negócios – e para a a sociedade – quanto a internet. Isso porque mais dados podem levar à realização de análises mais precisas e, consequentemente, decisões mais acertadas.
Cunhado pela primeira vez pelo Gartner em 2001, o big data é dividido em três grandes frentes, conhecidas como ‘os 3 Vs de big data’:
Volume
São muitos os fatores que levam ao aumento significativo do volume de dados no mundo: transações e armazenamento de informações feitos pelas empresas, pela mídia e pelos governos (dados estruturados) e streemings de mídias sociais, sensores etc. (não estruturados).
Velocidade
A velocidade de produção e armazenamento de dados cresce cada vez mais. De etiquetas inteligentes a sensores e contadores, são muitas as aplicações que impulsionam a necessidade de lidar com dados em tempo real.
Variedades
Informações geradas por sistemas gerenciais, aplicativos de celulares, entre outros, em forma de textos, áudios, vídeos, imagens etc… A proveniência dos dados, bem como seus formatos, atualmente é cada vez maior e mais complexa de se lidar.
Análise de dados
Dentro disso, surgiu a necessidade de se lidar com o big data. Daí o conceito de “Data Analytics”, ou análise de dados, o processo de análise de grandes conjuntos de dados para descobrir padrões escondidos, correlações desconhecidas, tendências de mercado, preferências dos clientes e outras informações úteis aos negócios. Os resultados analíticos podem levar a um marketing mais eficaz, novas oportunidades de receita, melhoria de serviços aos clientes, eficiência operacional, vantagens competitivas perante a concorrência, dentre e outros benefícios.
Em outras palavras, ao fazer análise de dados, as empresas redobram seus esforços técnicos e intelectuais para estruturar e analisar dados, transformando-os em informações relevantes para seus negócios. Para tal, é preciso um conjunto de ferramentas tecnológicas (CRM, Business Analytics, aplicações de mineração de dados, entre outras), que permitem aos cientistas de dados transformarem as informações em inteligência de negócios.
A análise dos grandes volumes de dados se dá a partir de perguntas que as empresas querem responder, gerando correlacionamentos. Por exemplo, quando uma empresa quer descobrir o que seus clientes estão falando sobre ela nas redes sociais, elas utilizam ferramentas que captam as impressões e conseguem trazer estatísticamente as respostas a este questionamento. Mas, atenção: o valor dos dados não está no volume em si, mas sim nos “insights” gerados a partir de sua visualização e estudo.
Conclusão
O primeiro passo para se lidar com o big data é ter uma estratégia bem definida do que se quer fazer com os dados. Sabendo o que se quer, é possível analisar os dados em busca da resposta. Do contrário, é apenas a visualização das informações, puramente falando.
A partir da estratégia, é possível traçar o caminho para chegar até os dados. Pode-se, por exemplo, definir que serão analisados os históricos de compras de todos os clientes com ticket médio acima de 3 mil reais nos últimos 5 anos, para assim entender o comportamento de compra, as vendas cruzadas ou outras informações comerciais, com o objetivo de melhorar o planejamento de vendas.
Sua empresa faz análise de dados? Quais os desafios encontrados nesta empreitada? Deixe seu comentário!
