Recentemente, os dados vêm ganhando importância nos mais diferentes mercados e ter uma cultura data-driven já é o foco de muitos negócios. Mas, o que realmente significa isso? A resposta está na utilização do Big Data.
Esse conceito, que está presente há alguns anos na área de tecnologia, agora é também um termo bastante debatido em outros segmentos. O agronegócio, as indústrias, a educação e mesmo as vertentes da comunicação, como o marketing, têm muito a se beneficiar com as soluções baseadas nesse recurso.
Isso porque a análise de dados em grandes volumes, que ocorre de forma cada vez mais rápida, é utilizada para extrair insights valiosos.
Nesse sentido, previsão de produtividade, detecção de fraudes e até a criação de experiências personalizadas são alguns resultados dessa tendência que torna a gestão mais inteligente.
Porém, para melhor empregar o Big Data, é preciso saber como ele funciona e conhecer as tecnologias que, associadas a ele, preparam os negócios para desafios presentes e futuros. Pensando nisso, o artigo de hoje o ajudará a entender:
- O que é o Big Data?
- Dados estruturados e não estruturados
- Os cinco Vs do Big Data
- Como o Big Data funciona?
- Big Data no mundo real
Afinal, o que é Big Data?
Hoje, tudo gira em torno dos dados. Tanto é que eles são considerados o ‘novo petróleo’ do século XXI. Para exemplificar, a conectividade de que tanto dependemos é justamente baseada nesse tráfego de informações que cresce a cada minuto.
Aliás, até a forma de viver, trabalhar e consumir conteúdo mudou nos últimos tempos. São milhares de horas de streaming e videoconferências, além de diversos aparelhos conectados via Internet das Coisas (IoT).
Segundo o McKinsey Global Institute, em um estudo divulgado em fevereiro de 2020, é esperado que, na comparação com a atualidade, o mundo consuma até 20 vezes mais dados em 2030.
No entanto, quando colocamos essa situação dentro de uma fábrica, temos dispositivos inteligentes enviando dados para a cloud, bem como outros sistemas conectados para controle e automação.
Nesse cenário, conforme publicação da revista Forbes, em abril de 2021, estima-se que um único local de fabricação pode gerar 2.200 terabytes de dados em um mês. E é aí que temos o real poder do Big Data quando se fala em negócios.
O conceito
De acordo com a definição do Gartner,
Big Data são ativos de informações em grande volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações, que viabilizam insights aprimorados, tomada de decisões e automação de processos.
Na prática, o termo também passou a ser utilizado para descrever a tecnologia e a prática de trabalhar com as informações. Por sua vez, estas podem vir de apps, áudios, vídeos, sensores, web, redes sociais, entre outros.
Sendo assim, esses itens são tão volumosos que os softwares tradicionais de processamento não conseguem mais gerenciá-los, e, desse modo, necessitam de soluções específicas para se transformarem em insights.
Afinal, os dados brutos em si não têm importância; mas o que as organizações fazem com o conhecimento obtido por meio da análise de dados sim, tem grande valor.
Em resumo, o Big Data é exatamente o que o termo traduz: uma enorme quantidade de informação que, a princípio, não vai estar organizada. Assim, é justamente esse “emaranhado” de itens que será insumo para a formação de conhecimentos variados.
Para facilitar, é possível fazer uma analogia com a mente humana: embora desenvolvamos técnicas e métodos de ensino estruturados, nada do que aprendemos fica isolado em nossa mente — pelo contrário, fazer conexões e sinapses é, justamente, o que nos permite desenvolver uma ideia.
O mesmo ocorre com relação ao Big Data. É possível ir muito mais longe quando se trabalha com informações em grande volume e de natureza variada.
Em um banco de dados, por exemplo, esses itens são catalogados e meticulosamente organizados. Assim, a partir do somatório e da manipulação de uma grande quantidade deles, tem-se a informação.
Já no conceito de Big Data, entretanto, o foco está no todo. Dessa forma, entra na conta todo e qualquer dado que contribua para o resultado final, pois o objetivo aqui não é estruturar uma informação para torná-la mais acessível, como ocorre em um banco de dados, e sim gerar conhecimento.
E que tipo de conhecimento é válido?
A princípio, informações de diferentes fontes podem ser usadas. Ou seja, não se deve focar apenas no que é gerado pelo negócio, mas também pelo mercado, por exemplo. Através da ciência de dados, encontram-se soluções que geram redução de tempo e custo, suportam a criação de novos produtos e uma tomada de decisão mais inteligente.
Entretanto, o potencial vai muito além. Em uma linha de produção, falhas podem ser detectadas e prevenidas em tempo real. Ou, ainda, pensando-se na jornada de compra do cliente, é possível analisar seu comportamento e oferecer ofertas personalizadas, além de detectar fraudes.
Atualmente, mais de 40% das companhias no mundo já exploram o Big Data visando modernizar o negócio, segundo o relatório do Business Application Research Center (BARC), divulgado em julho de 2021.
Dentre os resultados informados pelas empresas pesquisadas, foi citado um aumento de 8% no lucro e 10% de redução no custo geral.
Dados estruturados e não estruturados
Para entender o Big Data, é fundamental conhecer os diversos tipos de dados que estão contidos nesse conjunto.
Em primeiro lugar, temos os dados estruturados, que são os dados mais fáceis de organizar e de classificar, já que eles apresentam regularidade entre si.
Como exemplo, as informações contidas em tabelas costumam ser estruturadas, uma vez que seguem uma regra de catalogação. E se estiverem se dentro da mesma coluna ou linha, costumam dizer respeito à uma propriedade em comum.
Esse primeiro tipo também é conhecido como “dado multiestruturado”, por conter uma grande diversidade em tipos e formatos. Eles podem vir de aplicativos da web, por exemplo, onde há interações entre pessoas e máquinas.
Um caso análogo são os dados de log da web, que incluem texto e imagens junto de informações com outra natureza, como formulários e registros transacionais.
Dados não estruturados
Já em segundo lugar, existem os dados não estruturados, ou seja, que não são facilmente interpretados por modelos e bases de processamento padronizados.
O conteúdo de publicações em redes sociais, vídeos e fotos, bem como áudios de WhatsApp, por exemplo, se encaixam nesse conceito. Afinal, seria muito difícil colocá-los em uma tabela e encontrar um padrão de estruturação que realmente exprima algum conhecimento desses itens.
Na verdade, de acordo com projeções da IDC, até 2025, cerca de 80% dos dados existentes no mundo serão não estruturados. Vale lembrar que, antes das soluções tecnológicas de Big Data, esse tipo de informação usualmente só podia ser analisada por humanos.
Em conclusão, o Big Data é uma coleção de dados de diferentes conteúdos, formatos e origens, que interagem de formas não lineares e com uma variabilidade quase infinita. Como resultado, a análise conjunta de todos esses itens permite descobertas e análises contínuas.
Da mesma forma, vale lembrar que o conceito não diz respeito apenas aos insumos em si, mas às técnicas, ferramentas e recursos, geralmente digitais, que permitem processá-los.
Os “cinco Vs” do Big Data
Embora tenha se tornado mais popular nos últimos anos, o conceito de Big Data surgiu no início da década de 1990 para descrever os grandes conjuntos de dados. Desde então, muitas outras invenções impulsionaram o volume de informações geradas no dia a dia.
A criação das redes sociais e de outros serviços online, por exemplo, chamaram a atenção para a quantidade de informações disponíveis sobre usuários.
Outro ponto importante foi o desenvolvimento de estruturas de código aberto, como explica a Oracle em seu artigo sobre o assunto. Hadoop e NoSQL são alguns exemplos disso, e foram cruciais para facilitar o trabalho com grupos de dados, além de reduzir custos de armazenamento dessas informações.
Considerando o avanço tecnológico, a Internet das Coisas, os serviços em nuvem e o próprio machine learning, o aprendizado de máquina, em bom português, contribuíram também para a produção de mais dados.
Nesse sentido, a tecnologia 5G que vem por aí ainda terá um papel importante na evolução de todas essas soluções.
De qualquer forma, o conceito de Big Data como é conhecido hoje ganhou destaque nos anos 2000 com a definição dos três V’s, que depois se tornaram cinco.
Volume
São diversas as fontes de dados coletadas pelos negócios. Transações comerciais, equipamentos industriais, redes sociais, ou, ainda, sensores e dispositivos inteligentes são alguns exemplos de origem das informações multi estruturadas e não estruturadas. No Big Data, grandes volumes, como terabytes (1000GB) ou petabytes (1000TB), podem ser processados.
Velocidade
Com o crescimento da Internet das Coisas, torrentes de dados fluem para as empresas em uma velocidade sem precedentes, quase em tempo real. Inclusive, enquanto o grande volume de informações é utilizado para tornar o processo de tomada de decisão mais inteligente, nada adianta se essa análise não for feita em tempo hábil.
Variedade
Não há apenas diferentes fontes de dados, mas eles também vêm em todos os formatos. Dos estruturados, informações numéricas em bases tradicionais, aos não estruturados, como email, vídeos, transações financeiras, entre outros. Estes últimos exigem uma etapa inicial adicional de processamento.
Veracidade
Esse termo foi associado ao Big Data conforme houve maior evolução nesse mercado. Afinal, com o maior volume de dados e maior diversidade de fontes, uma grande preocupação é com o quanto se pode confiar neles, pois uma análise baseada em informações erradas ou mal preparadas pode gerar sérios problemas para os negócios.
Valor
Essa é a etapa final, que mostra o valor da análise de dados. Insights para otimização de recursos, redução de custos e aumento de lucros são resultados esperados por todos. Mas é claro que, para isso, é preciso ter informações de qualidade, obtidas de fontes confiáveis que sejam preparadas e analisadas de forma correta. Entenda como isso é feito a seguir.
Como o Big Data funciona?
Trabalhar com Big Data envolve uma série de etapas, pois estamos falando de dados diferentes que serão reunidos para gerar conhecimento sobre o negócio. Embora o processo seja bastante complexo, é possível resumi-lo para esclarecer seus principais pilares e o que é necessário para implantá-lo na sua companhia.
O primeiro passo é a geração e captação de informações. Nesse momento, contar com outras soluções tecnológicas de conectividade e IoT é fundamental para quem busca um bom conhecimento de tudo o que acontece na empresa. Dessa forma, se pode ter acesso tanto a informações da própria companhia como sobre o comportamento de equipes e clientes.
Em uma análise de dados tradicional, a fase inicial envolve o famoso ETL: extrair, transformar e carregar (Extract, Transform, Load, em inglês). No entanto, com um volume que chega a petabytes, essa estrutura não atende a integração de Big Data.
Assim, são necessárias ferramentas exclusivas que processem esses dados, confirmando sua formatação e integridade.
Também é importante contar com uma estrutura de armazenamento, que pode ser em nuvem, no local, por meio de um Data Center, ou, ainda, híbrida. Nesse sentido, é preciso analisar a capacidade de processamento do ambiente, bem como a segurança da informação.
Com essa base estabelecida, chega o momento da análise e, consequentemente, de gerar valor. Aqui, são utilizados diversos recursos, incluindo modelos com machine learning e inteligência artificial que podem ajudar na classificação e até mesmo em predições.
Para compreender os resultados obtidos, é recomendado ter especialistas que não apenas tenham conhecimento do negócio. Assim, se consegue traduzir os insights a fim de criar novas estratégias e uma gestão mais certeira.
LEIA MAIS: TI híbrida: saiba como otimizar os recursos da empresa unindo servidores locais à nuvem
Big Data no mundo real
Mesmo sabendo o conceito de Big Data, sua história e modo de operação atual, pode ser difícil de entender na prática como ele se aplica no mercado. Por isso, separamos alguns casos de uso dessa tendência que exemplificam como a cultura data-driven está sendo adotada e já gera resultados.
Agronegócio
Unindo IoT e Big Data, é possível ter um controle completo sobre a produção rural, além de um alto nível de automação. Primeiramente, a Internet das Coisas monitora qualidade do solo, nível de irrigação, frequência respiratória de animais e ajuda na detecção de doenças e pragas.
Na realidade, todas as atividades no campo podem ser monitoradas com sensores e dispositivos inteligentes. Já as soluções de Big Data trabalham com esses dados captados, cruzando informações, como o histórico de produtividade com ações de adubação e estado do solo.
Esse tipo de ciência de dados ajuda em um planejamento que otimiza o uso de insumos e melhora a produtividade. Por fim, ainda ajuda a prever situações, com a ajuda do machine learning. Em outras palavras, os produtores terão informações reais para se basear na hora de escolher a melhor data para plantio ou como combater pragas.
Educação
No setor educacional brasileiro, o Big Data tem sido bastante utilizado para análises comparativas tanto no corpo docente quanto discente. A tecnologia também é usada para checar o potencial dos alunos em determinados testes, como o Exame Nacional do Ensino Médio (Enem).
Em entrevista à revista Brasil, a psicóloga social Paula Oliveira cita como a Pearson, uma das maiores organizações do ramo no mundo, já utiliza o Big Data para personalizar o desenvolvimento de pessoas em idiomas. No caso, a ciência de dados é empregada para, em vez de ter um ensino baseado em níveis preestabelecidos, ter um aprendizado desenhado especialmente para o aluno.
Já no ensino à distância, essa análise de dados também é indispensável para medir o desempenho dos estudantes, bem como identificar o perfil deles.
Saúde
A medicina já tem muita tecnologia implementada no dia a dia. As UTIs hoje em dia, por exemplo, dispõem de milhares de dispositivos conectados para possibilitar o acompanhamento da saúde do paciente, mesmo não estando ao seu lado. E é claro que todos esses sensores e máquinas conectadas via IoT geram dados que, quando analisados, permitem às instituições médicas melhorar seu atendimento.
Mas a evolução no setor é diária. Um bom exemplo foi o trazido na matéria da Época Negócios, de uma médica que, em 2019, desenvolveu um projeto que une gamificação e ciência de dados.
O jogo desenvolvido para portadores de asma incentiva os usuários a responderem perguntas sobre a condição. Dessa maneira, o game explica algumas coisas sobre a doença para os pacientes. Ao mesmo tempo, são coletadas informações que pontuam quais as principais dúvidas e como melhorar o atendimento para sanar essas lacunas.
Varejo
Segundo estudo da GS&UP, divulgado em março de 2020, as soluções de Big Data e Analytics estão entre as prioridades de investimento em tecnologia do varejo para os próximos três anos. Isso se dá principalmente porque essas análises de dados permitem ao empreendedor conhecer melhor o mercado e o público.
Dessa maneira, é possível melhorar o planejamento, bem como o controle de estoque voltado às necessidades e demandas atuais. Além disso, essa abordagem permite uma revolução do marketing das marcas, oferecendo atendimento e ofertas customizadas para cada perfil de consumidor.
Inclusive, a Vivo Empresas oferece soluções de Big Data voltadas para este fim. Como exemplo, a Perfil Digital, que se concentra nos hábitos de consumo do cliente, e a Store, que dá suporte à tomada de decisão relacionada aos pontos de vendas.
Conclusão
Não é novidade que vivemos na era dos dados. Segundo o Social Good Brasil, apenas em 2021, serão gerados 350 zettabytes de informação. Trazendo para uma medida mais utilizada no dia a dia, isso corresponde a 35 trilhões de gigabytes.
Quanto mais dados gerados e captados, maior o volume de análise que precisa ser feita. E, por isso, o Big Data será cada vez mais indispensável para os mais diversos segmentos. Inclusive, em estudo divulgado em agosto de 2021, a IDC estima que a taxa de crescimento anual de gastos globais focada em Big Data será de 12,8% para o período deste ano a 2025.
Portanto, para se destacar é preciso acompanhar essas tendências e ter uma boa estrutura para implementar o Big Data em todo o seu potencial. Conectividade, Cloud, IoT e Machine Learning são parceiros poderosos na ciência de dados em prol de negócios.
E, nesse sentido, a Vivo Empresas está preparada para auxiliar não apenas na adoção dessas tecnologias, mas também no planejamento de como podem ter uma aplicação mais efetiva em seu negócio, ajudando-o a superar desafios presentes e futuros.
Além disso, a chegada do 5G promete potencializar o desempenho dessas tecnologias, abrindo portas para mais inovações.
Quer conhecer mais sobre o poder do Big Data? Confira estes artigos:
- [Case] Veja como a solução de Big Data da Vivo ajudou na expansão da rede Benjamin A Padaria
- Disaster Recovery: entenda como funciona a recuperação de dados na era da cloud computing
- Big Data: veja como usá-lo a favor do seu negócio
Boa leitura e até a próxima!
