Big Data: quais os pilares, como surgiu, aplicações e vantagens para empresas

Sabia que 97% das organizações investem em Big Data e mais de 91% delas afirmam que esses investimentos devem continuar?

Isso conforme a pesquisa Data and AI Leadership executive survey. Nesse sentido, o Big Data capacita organizações de diferentes setores a entender melhor seus clientes, otimizar processos e tomar decisões informadas.

Ou seja, o sucesso corporativo passa a depender de uma abordagem orientada por dados, não apenas da intuição ou experiência dos gestores.

No entanto, trabalhar com volumes tão massivos de informações também traz desafios. Quer dizer, já pensou se ocorre um vazamento de dados, ataques de ransomware ou alguma falha parecida? As consequências podem ser graves.

Por isso, proteger esses ativos digitais é tão importante quanto utilizá-los estrategicamente. Quer entender mais sobre o assunto? Continue a leitura!

O que é Big Data?

Big Data refere-se ao grande volume de dados gerados continuamente — em formatos variados, provenientes de diversas fontes e com alta velocidade.

Para você ter uma ideia, são gerados cerca de 328,77 milhões de terabytes por dia em todo planeta. Ou seja, nunca houve tanta informação no mundo.

Para empresas de variados portes e setores, o Big Data representa uma oportunidade de transformar dados em decisões estratégicas e resultados mensuráveis.

Para que serve o Big Data?

Big Data é uma ferramenta multifuncional que pode transformar diversos aspectos de uma empresa. Entenda:

Antecipação da demanda

Já pensou prever as necessidades de seus clientes antes mesmo de eles pedirem? O Big Data serve para alcançar esse objetivo. Afinal, ele coleta e analisa grandes volumes de dados, como comportamentos de compra, interações em redes sociais e histórico de consumo. 

Com esses dados, é possível identificar padrões e tendências, permitindo que sua empresa antecipe demandas para atender às expectativas dos consumidores. Por exemplo, a Amazon usa Big Data para sugerir produtos relacionados e personalizar as ofertas para melhora a experiência do usuário.

Identificar padrões suspeitos

Big Data auxilia empresas a identificar fraudes e cumprir regulamentações, analisando grandes volumes de dados para detectar padrões suspeitos de comportamento fraudulento.

Por exemplo, imagine um cliente que sempre comprou produtos baratos começa a adquirir muitos itens caros, em curto período, de diferentes IPs. 

Assim, o sistema de Big Data, ao analisar o histórico de compras, logo identifica esse comportamento atípico. Dessa maneira, a empresa investiga e detecta o possível uso de cartão de crédito roubado.

Eficiência operacional

Como seria reduzir custos e melhorar sua produtividade sem esforço manual? O Big Data auxilia nisso ao analisar dados de produção, devoluções de clientes e feedback. 

Então, as empresas podem identificar áreas de ineficiência e antecipar demandas futuras. Isso viabiliza a tomada de decisões rápidas e precisas, reduzindo erros humanos e otimizando recursos, tudo baseado em dados em tempo real.

Personalização e retenção

Com o Big Data, as empresas conseguem reunir informações de mídias sociais, registros de chamadas e visitas ao site para melhorar a experiência do cliente. Afinal, essas informações ajudam a criar ofertas personalizadas e a reduzir a rotatividade.

Por exemplo, empresas como o Spotify utilizam Big Data para analisar o comportamento de seus usuários — como músicas ouvidas, playlists criadas e preferências de gênero. 

Com essas informações, a plataforma sugere novas músicas e artistas personalizados para cada usuário, o que melhora a experiência e incentiva a fidelização do cliente. 

Manutenção preditiva

E se você pudesse evitar falhas mecânicas antes que elas acontecessem? Essa é outra serventia do Big Data: a manutenção preditiva. Ao analisar dados de sensores, histórico de falhas e condições operacionais, as empresas identificam possíveis sinais de desgaste e problemas potenciais. 

Promoção da inovação

Que tal descobrir novas oportunidades de negócios antes da concorrência com ajuda do Big Data? O pioneirismo — como o da Apple, que usa dados para criar produtos como o iPhone — pode garantir que sua empresa esteja à frente do mercado.

O que faz um profissional de Big Data?

O profissional de Big Data transforma dados em conhecimento para melhorar processos, otimizar operações e identificar novas oportunidades de negócios. As principais responsabilidades incluem:

Coleta e armazenamento de dados

O analista coleta dados de diversas fontes — transações on-line, redes sociais, dispositivos conectados etc. Depois, os dados são armazenados de maneira eficiente, garantindo que as informações estejam prontas para serem analisadas.

Limpeza e transformação de dados

Após a coleta, o analista limpa e organiza os dados. Isto é, ele corrige e remove duplicatas, convertendo-as para um formato adequado para análise.

Análise de dados

Ao utilizar ferramentas avançadas — como algoritmos de machine learning e técnicas estatísticas — o profissional identifica padrões, tendências e correlações que auxiliam na tomada de decisões.

Interpretação e relatórios

O analista interpreta os dados e cria relatórios claros e objetivos, acessíveis a pessoas de diversas áreas, mesmo sem conhecimento técnico. Isso ajuda a direcionar ações estratégicas na empresa.

Atualização constante

O profissional de Big Data está sempre em busca de novas tecnologias e tendências, para otimizar processos e melhorar a eficiência na análise de dados.

Colaboração com outros profissionais

É comum que o analista de dados colabore com outros profissionais, como cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas do setor. Assim, é possível ter uma visão ampla e precisa dos dados coletados.

Como o Big Data surgiu?

O Big Data surgiu a partir do crescimento de dados por volta dos anos 2000, impulsionado pelo aumento da internet, redes sociais e dispositivos conectados. Entenda mais detalhes:

As primeiras etapas: anos 1960 e 1970

Nos anos 60 e 70, o mundo dos dados começou a se desenvolver. Foi quando surgiram os primeiros sistemas e estruturas para organizar e armazenar grandes quantidades de informações de maneira eficiente.

O crescimento nos anos 2000

Por volta de 2005, a quantidade de dados começou a crescer muito rapidamente. Plataformas como Facebook e YouTube geraram enormes volumes de dados à medida que mais pessoas usavam e consumiam conteúdo. 

Nesse período, foi criado o Hadoop, ferramenta que ajudou a armazenar e processar essa abundância de dados com mais eficiência.

A evolução do armazenamento e processamento

O Hadoop e o NoSQL tornaram o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados mais eficientes e econômicos, sem usar o modelo tradicional. Elas tornaram o trabalho com esses dados mais rápido e mais barato.

A revolução dos dados: Internet das Coisas e Machine Learning

A Internet das Coisas (IoT) conectou mais dispositivos à internet, gerando dados sobre como os consumidores usam produtos, o que aumentou o volume de informações. 

Além disso, o Machine Learning ajudou a criar ainda mais dados e possibilitou análises mais inteligentes.

O impacto da computação em nuvem

Com a computação em nuvem, as empresas passaram a armazenar dados de forma mais flexível. Isto é, se tornou possível ajustar a capacidade conforme necessário, e realizando testes rápidos de maneira eficiente.

Por exemplo, você pode começar com um armazenamento pequeno na nuvem e, conforme seus dados crescem, expandir automaticamente sem precisar investir em infraestrutura física cara. Isso facilita o crescimento rápido sem complicações.

O futuro: novas ferramentas e maior acessibilidade

Bancos de dados gráficos ajudam a organizar e visualizar grandes volumes de dados de forma mais clara, facilitando análises rápidas. 

Apesar do avanço no Big Data, ainda há muito potencial para explorar, com novas tecnologias sendo desenvolvidas para lidar com o crescimento dos dados.

Quais são os 5 pilares do Big Data?

Entender os 5 pilares do Big Data pode ajudar sua empresa a tirar proveito dessa revolução. Confira:

Volume

Refere-se à abundância de dados gerados a todo momento, principalmente om a evolução da Inteligência Artificial (AI) e Internet das Coisas (IoT). Afinal, com mais dispositivos conectados à internet, mais dados são gerados. 

Inclusive, em 2023, o tráfego de dados na DE-CIX superou 59 exabytes, um aumento de 23% em relação ao ano anterior. Esse volume equivale a mais de 9,8 bilhões de vídeos de duas horas ou ao armazenamento de 460 milhões de smartphones de 128 GB.

Velocidade

O pilar de velocidade do Big Data consiste na rapidez com que os dados são gerados e processados. Isso é importante porque muitas decisões precisam ser tomadas em tempo real.

Por exemplo, no e-commerce, analisar o comportamento do cliente em tempo real possibilita oferecer produtos e promoções personalizadas instantaneamente, melhorando a experiência de compra.

O mesmo ocorre em setores como saúde, finanças e marketing: a análise em tempo real otimiza estratégias, melhora a experiência do usuário e gera vantagens competitivas.

Variedade

Os dados vêm de múltiplas fontes, como redes sociais, e-mails, sensores de IoT, GPS e muito mais. Por isso, cada fonte traz informações em formatos diferentes, o que exige soluções capazes de integrar e organizar esses dados de forma eficiente.

Assim, ferramentas específicas processam essas informações, permitindo que sejam analisadas de maneira consistente e útil. É como montar um quebra-cabeça: peças de diferentes lugares se juntam, formando uma imagem clara e organizada para análise.

Veracidade

A veracidade trata-se da qualidade e precisão dos dados. Com tantos dados disponíveis, é fundamental saber separar os dados verdadeiros dos falsos. Caso contrário, a análise pode levar a decisões equivocadas e prejudicar os resultados.

Nesse sentido, é importante adotar boas práticas de conformidade com normas como Lei Geral da Proteção de Dados (LGPD).

Valor

O último pilar do Big Data envolve transformar os dados em informações úteis e acionáveis para o negócio. Até porque, do que adianta ter dados em excesso se eles não geram valor real para a empresa? A finalidade é identificar oportunidades, prever riscos e melhorar a tomada de decisões.

Como funciona um Big Data?

A Big Data é um ciclo contínuo de coleta, armazenamento, processamento, análise, visualização e tomada de decisão. A seguir, entenda em detalhes:

Coleta de dados

Big Data reúne informações de diversas fontes, como redes sociais, dispositivos IoT (Internet das Coisas), transações financeiras, e-mails, sensores, entre outras. 

Esses dados podem ser estruturados (planilhas, bancos de dados) ou não estruturados (imagens, vídeos, posts de redes sociais).

Armazenamento

Os dados são guardados em sistemas que podem crescer conforme necessário, como servidores ou na nuvem. Tecnologias como Hadoop e NoSQL ajudam a armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados de forma flexível, sem exigir um formato fixo para os dados.

Processamento

Após serem armazenados, os dados precisam ser organizados para posterior análise. Ferramentas como Apache Spark ou MapReduce contribuem para processar esses dados de forma rápida e eficiente, mesmo quando a quantidade é imensa.

Análise

A análise de Big Data envolve o uso de técnicas avançadas, como: 

• Data Mining – mineração de dados; 
• Machine Learning – aprendizado de máquina;
• Inteligência Artificial. 

Esses métodos ajudam a identificar padrões, tendências e insights a partir dos dados brutos.

Visualização

Após a análise, os resultados são apresentados por meio de ferramentas de visualização de dados, como gráficos e painéis interativos. Logo, os tomadores de decisão conseguem entender com facilidade as conclusões e agir rapidamente.

Tomada de decisão

Com base nos insights extraídos dos dados, as empresas podem tomar decisões mais informadas e estratégicas. Entre elas, otimizar processos, melhorar a experiência do cliente ou prever tendências futuras.

Qual a importância do Big Data para as empresas?

Adotar o Big Data pode ser um passo importante para o sucesso e a sustentabilidade no mercado atual. Saiba mais:

Personalização e melhor relacionamento com o cliente

Ao compreender os hábitos e preferências de seus consumidores, as empresas podem criar ofertas mais direcionadas e relevantes. Por exemplo, no Grupo Pão de Açúcar, o Clube Extra utiliza dados de compras para oferecer promoções personalizadas, baseadas nas preferências dos clientes.

Tomada de decisões baseada em dados

A análise de dados em tempo real possibilita às empresas entender o comportamento do consumidor, identificar tendências e ajustar estratégias com informações atualizadas.

Quer entender melhor? Então, saiba que a Zara utiliza dados de vendas diárias para identificar rapidamente quais peças de roupa estão em alta. Com isso, ela ajusta seu estoque e lança novos produtos alinhados às demandas dos clientes, mantendo a loja sempre abastecida com as últimas tendências.

Eficiência operacional e redução de custos

Empresas conseguem otimizar processos internos, como a gestão de estoque e a logística, com base em dados precisos. Isto é, ao entender o comportamento de compra, a empresa planeja com mais precisão as quantidades de produtos, evitando faltas ou excessos de estoque.

Isso resulta em menos desperdícios e menores custos de manutenção, além de garantir que os produtos mais demandados estejam sempre disponíveis.

Quais são as principais aplicações do Big Data?

O Big Data tem diversas aplicações em diferentes setores, como:

• Análise de comportamento do consumidor – as empresas utilizam dados para entender padrões de compra e preferências, personalizando ofertas e campanhas de marketing;

• Prevenção de fraudes – com a análise de grandes volumes de dados transacionais, é possível identificar comportamentos suspeitos e prevenir fraudes em tempo real, como no setor financeiro;

• Otimização de processos logísticos – empresas podem melhorar suas operações logísticas, como o planejamento de rotas e controle de estoques, com a análise de dados em tempo real;

• Análise de tendências de mercado – as empresas monitoram dados de redes sociais, pesquisas de mercado e outras fontes para identificar tendências e se antecipar à demanda;

• Otimização agrícola – no agronegócio, Big Data é utilizado para melhorar o planejamento e a execução de plantios, prevendo as melhores épocas e locais para cultivar.

Quais são os desafios da Big Data?

Embora o Big Data ofereça enormes oportunidades para as empresas, também apresenta alguns desafios. Entre eles:

Dados ausentes e incompletos

Muitas vezes, os dados coletados podem estar incompletos ou ausentes, dificultando a análise precisa. A falta de dados costuma levar a conclusões erradas e decisões mal-informadas, comprometendo a eficiência dos processos empresariais.

Dados inconsistentes

Em grandes volumes de dados, é comum encontrar informações inconsistentes, como registros de clientes conflitantes ou dados desatualizados. Isso pode ocorrer quando há fontes diferentes de coleta ou sistemas desintegrados.

Segurança e proteção de dados

Com o aumento do volume de dados, cresce também o risco de ataques cibernéticos e vazamentos de informações sensíveis. Para você ter uma ideia, 64% das empresas brasileiras enfrentam fraudes e ataques digitais com frequência média ou alta, segundo pesquisa realizada pela Mastercard.

A ausência de medidas de segurança adequadas pode levar a prejuízos financeiros, comprometer a imagem da empresa e gerar consequências legais.

Nesse contexto, um seguro cibernético pode ser uma solução importante, ajudando as empresas a mitigar riscos relacionados à proteção de dados e segurança digital.

Seguro Riscos Cibernéticos: quem precisa?

Conforme mencionado, o Big Data possibilita que as empresas inovem, melhorem a experiência do cliente, otimizem processos e garantam a competitividade no mercado.

Entretanto, para esses benefícios serem plenamente aproveitados, é importante adotar boas práticas de segurança e proteger seus dados.

Portanto, proteja sua empresa e seus dados. Baixe nosso e-book “Seguro Riscos Cibernéticos: quem precisa e por que contratar“ e veja como se preparar para os desafios do mundo digital!