O que é Big Data? Como ele está transformando os negócios?

Big Data
09 de junho de 2020
Última modificação: 09 de junho de 2020

Autor: Guilherme Mendes
Categorias: Análise de dados

Introdução

O trabalho e a preocupação com dados estão em uma crescente na internet. Pessoas preocupadas com o que os grandes sites e redes sociais sabem sobre elas, a necessidade de especialistas em tecnologia da informação e a procura por cursos de big data por empresas é um reflexo disso. Esses dados, quando em grandes volumes, recebem a denominação “big data”.

Neste artigo, vamos abordar o conceito de big data, o que ele significa, qual a sua importância, o seu poder e as principais tendências de big data que existem hoje em dia.

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Em uma tradução literal do inglês, a expressão big data significa dados grandes, assim, antes de entrarmos na definição de big data considerando seu contexto, precisamos antes definir o que são dados (data).

O que são dados (data)?

Dados são quantidades de caracteres ou símbolos nos quais as operações são executadas por um computador, que podem ser armazenadas e transmitidas na forma de sinais elétricos e gravadas em mídia de gravação magnética, óptica ou mecânica.

Os dados podem existir de várias formas – bits e bytes armazenados na memória eletrônica são como números ou texto em pedaços de papel. Dependendo de sua complexidade, os dados podem se assemelhar com fatos armazenados na mente de uma pessoa.

O que é Big Data?

Big data refere-se aos grandes e diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Ela abrange o volume de informações, a velocidade na qual elas são criadas e coletadas e a variedade ou escopo dos pontos de dados cobertos. Geralmente vem de várias fontes e chega em vários formatos.

Como o Big Data funciona?

Big data pode ser classificado como não estruturado ou estruturado. Dados estruturados consistem em informações já gerenciadas pela organização em bancos de dados e planilhas. É frequentemente de natureza numérica. Dados não estruturados são informações desorganizadas e não se enquadram em um modelo ou formato predeterminado. Ele inclui dados coletados de fontes de mídia social, que ajudam as instituições a coletar informações sobre as necessidades dos clientes.

O big data pode ser coletado a partir de comentários compartilhados publicamente em redes sociais e sites, coletados voluntariamente em aplicativos e eletrônicos pessoais, por meio de questionários, compras de produtos e check-ins eletrônicos. A presença de sensores e outras entradas em dispositivos inteligentes permite a coleta de dados em um amplo espectro de situações e circunstâncias.

É frequentemente armazenado em bancos de dados de computadores e é analisado usando um software projetado especificamente para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Muitas empresas de software como serviço (SaaS) são especializadas no gerenciamento desse tipo de dados complexos, daí a grande procura por cursos e profissionais especializados em big data.

Importância do Big Data

As empresas usam o big data acumulado em seus sistemas para melhorar as operações, fornecer melhor serviço ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas com base nas preferências específicas do cliente e, finalmente, aumentar a lucratividade. As empresas que usam big data possuem uma potencial vantagem competitiva sobre as que não o fazem, pois são capazes de tomar decisões de negócios mais rápidas e informadas, desde que usem os dados de maneira eficaz.

Por exemplo, o big data pode fornecer às empresas informações valiosas sobre seus clientes, que podem ser usadas para refinar campanhas e técnicas de marketing, a fim de aumentar o envolvimento do cliente e as taxas de conversão.

Além disso, o uso de big data permite que as empresas se concentrem cada vez mais no cliente. Dados históricos e em tempo real podem ser usados ​​para avaliar as preferências em evolução dos consumidores, consequentemente permitindo que as empresas atualizem e melhorem suas estratégias de marketing e se tornem mais responsivas aos desejos e necessidades dos clientes.

Entre outras aplicações, é utilizado por médicos para identificar fatores de risco de doenças e diagnósticos. No setor de energia ajuda as empresas de petróleo e gás a identificar possíveis locais de perfuração e monitorar as operações de oleodutos. Há também aplicações em Machine learning, uma área que está em grande expansão, além de diversas outras aplicações.

Como o Big Data está transformando os negócios?

O big data se mostra como uma solução às novas tendências de consumo pois é capaz de exercer um grande impacto nos negócios. Bem como já abordado anteriormente, com ele é possível moldar as preferências dos consumidores e ser mais assertivo na oferta de um produto ou serviço. Vamos conferir quais são os fatores que o big data tem revolucionado os negócios hoje em dia:

Tomada de Decisão

Como as organizações de negócios podem planejar estratégias de vendas otimizadas e aumentar a eficiência dos negócios, com a ajuda da análise de big data, a eficiência dos negócios é aprimorada e o desempenho na tomada de decisão também melhora. Aqui estão algumas das maneiras pelas quais o big data ajuda as organizações na tomada de decisões:

  • Melhor e melhor envolvimento do cliente por meio de dados em tempo real;
  • Eficiência aprimorada das operações comerciais;
  • Nenhum investimento extra com maior capacidade.

Atendimento ao Cliente

Empresas em todo o mundo criaram várias estratégias de pós-venda para avaliar os níveis de satisfação do cliente. Eles fazem pesquisas, buscam feedback dos clientes on-line e off-line, conferem análises e investem muito dinheiro na avaliação da satisfação do cliente. A integração de ferramentas de big data pode simplificar o processo, reduzindo os custos em geral.

Ferramentas sofisticadas foram desenvolvidas para acompanhar as jornadas de compra dos clientes. Isso ajuda as empresas a moldar corretamente suas campanhas, reduzindo custos e unidades de marketing com falha.

Melhorando a cadeia de suprimentos

As tecnologias de big data têm um amplo aplicativo para otimizar as cadeias de suprimentos. Eles podem ajudar as empresas a gerenciar seus inventários e fornecer melhores serviços de entrega a seus clientes. Veja a Amazon, por exemplo. A maior empresa de comércio eletrônico da atualidade já integrou técnicas de big data para otimizar sua cadeia de suprimentos. Isso lhes permite oferecer um nível de serviço sem precedentes aos seus clientes.

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Setores Produtivos

É por meio do Big Data que as grandes empresas conseguem melhorar toda a gerência de seus setores produtivos, pois eles permitem a criação de sistemas ERP. Estes sistemas são responsáveis por integrar diversos setores de uma fábrica como financeiro, produção, estoques, logística, vendas, compras, manutenção e muitos outros. Esse sistema pode também ajudar na cadeia de suprimentos que foi citada anteriormente e também em implementações de metodologias como o Seis Sigma.

Confira também: ERP – Enterprise Resources Planning

Data Science e Data Analytics

Ao lidar com dados não estruturados e estruturados, o Data Science é um campo que compreende tudo o que se relaciona à limpeza, preparação e análise de dados.

Data Science é a combinação de estatística, matemática, programação, resolução de problemas, captura de dados de maneiras engenhosas, a capacidade de ver as coisas de maneira diferente e a atividade de limpar, preparar e alinhar os dados. Em termos simples, é o conjunto de técnicas usadas ao tentar extrair insights e informações dos dados.

Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos para concluir essas informações.

O Data Analytics envolve a aplicação de um processo algorítmico ou mecânico para obter insights e, por exemplo, executar vários conjuntos de dados para procurar correlações significativas entre si.

É usado em vários setores para permitir que organizações e empresas tomem melhores decisões, além de verificar e refutar teorias ou modelos existentes. O foco do Data Analytics está na inferência, que é o processo de tirar conclusões que são baseadas exclusivamente no que o pesquisador já sabe.

Existem softwares que colaboram com a organização de dados para análises, como é o caso do Power BI. Acesse já a formação em visualização de dados FM2S e confira os nossos cursos.

Conclusão

O big data pode reduzir significativamente os custos corporativos, otimizando despesas e direcionando a empresa para as margens produtivas. O SAP e, mais importante, os sistemas ERP baseados e projetados para plataformas de computação em memória, como o próprio SAP S, permitem às organizações transformar processos de negócios e utilizar o Big Data para ajudar a reduzir custos e aumentar os lucros.

Isso alavancará a produtividade do seu negócio, eliminando substancialmente os custos indesejados. Entre em contato com empresas de renome por sua experiência e integre ferramentas avançadas de big data à sua plataforma para economizar custos.

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