Atualmente indivíduos, empresas e organizações públicas e privadas vêm gerando grandes volumes de dados.
Muitas organizações empresariais utilizam Big Data para gerar valor por meio de um processo analítico de Big Data, transformando em informações valiosas ou conhecimentos que podem ser utilizados para muitos fins, que são capazes de incluir a compreensão de comportamentos, movimento do concorrente, tendências de mercado e vários padrões que suportam ser utilizadas para tomadas de decisões mais assertivas. Com isso, impulsionando os negócios nas organizações e aumentando a competividade entre as organizações.
Além disso, a análise de Big Data proporciona as empresas a identificarem novas oportunidades que podem ser usadas para melhorar os processos internos, e expandir a oposição no mercado competitivo.
Os benefícios das aplicações relacionadas à Big Data a partir de técnicas analíticas aplicadas em um conjunto de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, de diferentes tamanhos, auxiliam as empresas a obterem insights na otimização dos negócios das empresas.
Algumas ideias iniciais parecem evidentes com base na literatura correlata, como o fato de que é necessário desenvolvimento para os campos de escalabilidade da análise de dados, descoberta de padrões e permite a tomada de decisões melhores e mais rápidas usando dados que antes eram inacessíveis ou inutilizáveis.
Entendemos por Big Data como conjunto de tecnologia da informação, ferramentas, dados e processos que permitem a análise de grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados.
De acordo com a Computer World (2017), o mercado de Big Data e Analytics responde hoje por 5.1% do mercado global e deve triplicar até 2022, impulsionando por soluções de análise em tempo real.
Big Data não é um mercado único. Pelo Contrário, é uma combinação de tecnologias de gestão de dados que evoluíram ao logo dos anos. Permite que as organizações armazenem, administrem e manipulem grandes quantidades de dados na velocidade e tempo corretos para seguirem os conhecimentos certos (HURWITZ, 2015).
Big data é um termo que descreve o grande volume de dados em velocidade de geração e transmissão elevadas e diferentes formatos – estruturados e não estruturados – que inunda uma empresa no dia-a-dia. Mas não é a quantidade de dados que é importante. É o que as organizações fazem com os dados que interessam. O Big Data pode ser analisado para obter informações que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios (SILVA, 2015).
Embora o termo “Big Data” seja relativamente novo, o ato de coletar e armazenar grandes quantidades de informações para análise final tem muito tempo. O conceito ganhou força no início dos anos 2000, quando o analista do setor Doug Laney articulou a definição atual de Big Data, que pode ser observado na Figura 1 os cinco Vs:
Figura 1 – Demonstração de Big Data através dos 5 Vs.
De acordo com Dias (2018) e Oracle (2019), a Figura 1 acima pode ser definida da seguinte maneira:
VOLUME
As organizações coletam dados de várias fontes, incluindo transações comerciais, mídias sociais e informações de dados de sensores ou de máquina para máquina. No passado, armazená-los seria um problema – mas as novas tecnologias (como o Hadoop) diminuíram o fardo. O termo ‘Big Data’, em si, está relacionado a um tamanho enorme de dados. O tamanho desses dados desempenha um papel crucial na determinação do seu valor. Portanto, ‘Volume’ é uma característica que precisa ser considerada ao lidar com ‘Big Data’.
VARIEDADE
Dados são fornecidos em todos os formatos – desde conjuntos de dados estruturados, dados numéricos em bancos de dados tradicionais, à documentos de texto não estruturados, e-mail, vídeo, áudio, dados de cotações de ações e transações financeiras. Variedade refere-se a fontes heterogêneas e à natureza dos dados, estruturados ou não estruturados.
VELOCIDADE
Os dados são transmitidos em uma velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Tags RFID, sensores e medição inteligente estão aumentando a necessidade de lidar com Torrents de dados em tempo real. O termo ‘velocidade’ refere-se à velocidade de geração de dados. A rapidez com que os dados são gerados e processados para atender às demandas determinam o potencial real nos dados. O Big Data Velocity lida com a velocidade com que os dados fluem de fontes como processos de negócios, logs de aplicativos, redes e sites de mídia social, sensores, dispositivos móveis, etc. O fluxo de dados é massivo e contínuo.
VERACIDADE
Um dos pontos mais importantes de qualquer informação é que ela seja verdadeira. Com Big Data não é possível controlar, por exemplo, cada hashtag do Twitter ou notícia falsa na internet, mas com análises e estatísticas de grandes volumes de dados é possível compensar as informações incorretas.
VALOR
O último V é o que torna Big Data relevante. Tudo bem ter acesso a uma quantidade massiva de informação a cada segundo, mas isso nada é irrelevante se não puder gerar valor. É importante que empresas entrem no negócio do Big Data, mas é sempre importante ter em mente o custo-benefício e tentar agregar valor ao que se está fazendo.
A importância do Big Data não gira em torno da quantidade de dados que uma empresa possui, mas de como ela utiliza os dados coletados. Toda empresa usa dados à sua maneira; quanto mais uma empresa usar seus dados de maneira eficiente, mais potencial de crescimento ela terá. A empresa pode pegar dados de qualquer fonte e analisá-los para encontrar respostas que poderão permitir os itens de 1 a 7 descritos a seguir (ORACLE, 2019):
- Economia de custos
Algumas ferramentas de Big Data, como Hadoop e Cloud-Based Analytics, podem trazer vantagens de custo para os negócios quando grandes quantidades de dados devem ser armazenadas. Essas ferramentas também ajudam na identificação de maneiras mais eficientes de fazer negócios.
- Redução de tempo
A alta velocidade de ferramentas como o Hadoop e a análise em memória podem identificar novas fontes de dados, ajudando as empresas a analisar dados e a tomar decisões rápidas com base em aprendizado.
- Entender as condições do mercado
Analisando Big Data, podemos entender melhor as condições atuais do mercado. Por exemplo, analisando o comportamento de compra dos clientes, uma empresa pode descobrir os produtos mais vendidos e produzi-los de acordo com essa tendência. Com isso, ela pode ficar à frente de seus concorrentes.
- Controlar a reputação online
As ferramentas de Big Data podem fazer análises de sentimentos. Portanto, pode-se obter feedback sobre quem está dizendo o que diz respeito à sua empresa. Se desejar monitorar e melhorar a presença on-line dos negócios, as ferramentas de Big Data podem ajudar nisso.
- Usar Big Data Analytics para aumentar a aquisição e retenção de clientes
O cliente é o ativo mais importante que qualquer empresa depende. Não existe um único negócio que possa reivindicar sucesso sem primeiro ter que estabelecer uma base sólida de clientes. No entanto, mesmo com uma base de clientes, uma empresa não pode se dar ao luxo de desconsiderar a alta concorrência que enfrenta. Se uma empresa demora a aprender o que os clientes estão procurando, é muito fácil começar a oferecer produtos de baixa qualidade. No final, resultará em perda de clientela e isso cria um efeito geral adverso no sucesso dos negócios. O uso de Big Data permite que as empresas observem vários padrões e tendências relacionados ao cliente.
- Usar Big Data Analytics para resolver o problema dos anunciantes e oferecer informações de marketing
A análise de Big Data pode ajudar a mudar todas as operações comerciais. Isso inclui a capacidade de corresponder as expectativas dos clientes, mudar a linha de produtos da empresa e garantir que as campanhas de marketing sejam poderosas.
- Análise de Big Data como motor de inovações e desenvolvimento de produtos
Outra vantagem do Big Data é a capacidade de ajudar as empresas a inovar e reconstruir seus produtos.
REFERÊNCIAS
COMPUTER WORLD. Mercado brasileiro de big data e analytics fatura US$ 1,16 bi e já representa quase 50% da AL. Disponível em: https://computerworld.com.br/inovacao/mercado-brasileiro-de-big-data-e-analytics-fatura-us-116-bi-e-ja-representa-quase-50-da-al/. Acessado em: 20 fev. 2021.
HURWITZ, Judith. Big Data para Leigos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2015.
IBM. What is big data? Disponível em: https://www.ibm.com/products/software. Acessado em: 20 fev. 2021.
ORACLE (2019) O que é Big Data? Disponível em: https://www.oracle.com/br/big-data/guide/what-is-big-data.html Acessado em: 20 fev. 2021.
SILVA, Petrônio. (2015). Big Data e Data Science: Admirável Mundo Novo. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/289253933_Big_Data_e_Data_Science_Admiravel_Mundo_Novo.Acessado em: 20 fev. 2021.
TEHSEEN (2016). Big Data e os 3 Vs. Disponível em: http://tehseen.dbsdataprojects.com/wp-content/uploads/sites/107/2016/04/3vs1.jpg, Acessado em: 20 fev. 2021.
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