Big data é o conceito dado a grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados que são gerados a cada segundo e que precisam ser processados e armazenados.
Apesar de o conceito de Big Data ser algo relativamente recente, resultado da era da informação, muito antes dos meios digitais existiram, dados já eram gerados.
Sendo assim, por que algo que já existia está tão em evidência e ganhou proporções gigantescas? Parece exagero? Não é! O Big Data existe justamente porque os dados não têm mais o mesmo volume.
Antes da internet e mesmo com computadores, não havia velocidade nem grandes volumes como existem hoje, em que todo mundo compra online, usa banco online e está várias horas por dia consumindo conteúdo.
Assim começa nossa abordagem. Continue a leitura e descubra muito mais sobre Big Data e tudo que se relaciona ao tema.
O Big Data é o que permite que o Marketing de Dados tenha informações relevantes para aplicar em estratégias de negócios.
Esse elemento permite que se cruze dados vindos de diversas fontes e, a partir deles, se obter insights rápidos e até mesmo tomadas de decisão.
Esses dados vêm dos consumidores/usuários e são usados em inovações em produtos e serviços que voltam ao mercado. Dessa forma, as empresas conseguem atender a consumidores cada vez mais exigentes e se manterem competitivas.
Quais tipos de dados são gerados diariamente? A cada segundo consumidores expressam seus desejos, necessidades, satisfações e insatisfações. Isso acontece nas mídias sociais, nas pesquisas de compras e outros.
Ao usar a ferramenta Big Data no processo de transformação digital, uma empresa estará reforçando suas estratégias de negócios. Dessa forma, elas conseguem melhorar seu desempenho, resolver problemas complexos e criar vantagens competitivas.
No entanto, essa ferramenta deve ser integrada com outras, como Internet das Coisas, Business Intelligence etc. Só assim conseguirá implementar e aproveitar todos os benefícios e potencial do Big Data.
A função do Big Data é fazer combinações por meio de dados estruturados e não estruturados. Para entender melhor, veja a seguir o que são cada um deles.
Os dados estruturados são os que se pode contabilizar. Quando estudamos as métricas do Google Analytics, por exemplo, estamos trabalhando com dados estruturados.
Já os dados não estruturados são intangíveis. São, muitas vezes, chamados de “sentimentais”, por se tratar de como o consumidor reage e se relaciona com as marcas.
Tendências em buscas são um exemplo. Com uma pesquisa no Google Trends se consegue obter informações sobre determinados assuntos.
Ao cruzar esses dados se pode criar campanhas que atinjam em cheio o público-alvo.
Veja um exemplo: uma empresa que vende semijoias pode perceber pelo analytics um volume alto de visitas em uma página/artigo sobre um tipo de brinco. Ao verificar no Google Trends, vê que cresce a busca pelo termo “brinco da fulana novela xxx” percebe que se criou uma tendência e que há uma oportunidade para aumentar suas vendas.
Além do Trends, nas redes sociais as hashtags também indicam os termos mais buscados.
Percebe-se então que os insights não aparecem por acaso, há um forte trabalho por trás, chamado de Data Mining, ou seja, mineração de dados.
É dessa mineração que o analista de dados chegará às palavras-chave que, após uma análise de dados, deverão ser usadas nas campanhas do negócio.
Os Vs do Big Data indicam as características dos dados gerados diariamente. A princípio eram três: volume, velocidade e variedade. Agora mais dois foram somados à lista.
Veja a seguir cada um deles:
Esta primeira variável aponta a quantidade de dados que o Big Data lida. Para você ter uma ideia, veja essas duas informações dadas pela Forbes:
A cada segundo nós criamos um novo dado. Um exemplo disso é que, só no Google, a humanidade faz cerca de 40.000 consultas por segundo, o que significa 3,5 bilhões de buscas por dia e 1,2 trilhão por ano.
Usuários do Facebook enviam uma média de 31,25 milhões de mensagens e assistem a 2,77 milhões de vídeos por minuto a cada dia.
Entendeu agora do que falamos? Por isso que há um gargalo no mercado de trabalho por profissionais de TI, mais precisamente pelos cientistas de dados. E esses profissionais serão cada vez mais buscados.
Quanto mais dados, mais complexo o trabalho de mineração e análise. Contudo, são também maiores as possibilidades de gerar informação rica e útil ao negócio.
O mesmo podemos dizer sobre as fontes (locais que geram os dados, como Facebook, Google Analytics, WhatsApp e outros).
Devido ao imenso volume a grande variedade de dados, o processamento deve ser ágil e rápido, de forma que as ações baseadas nas informações obtidas sejam efetivas.
O emaranhado de dados pode acabar confundindo, por isso quanto mais se tem cuidado em processar informações verdadeiras, melhores os resultados.
Se os esforços para gerar a informação resultaram em informações irrelevantes ao negócio, o valor do trabalho feito é zero. Por isso é preciso entender bem o contexto, e saber como gerar a informação certa e útil.
Prejudicar não seria a palavra certa, mas certamente que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) impactará no Big Data, uma vez que os dois se relacionam a dados de pessoas físicas na internet.
Como a implementação da LGPD ainda é recente, não se pode afirmar quais são esses impactos.
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