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Guia completo sobre o que é, pra que serve e como aplicar o Big Data

Imagine que é possível ter uma previsibilidade do comportamento do consumidor. Saber seus gostos, expectativas e o que ele não tolera em uma experiência de compra. Parece até difícil pensar em uma análise de dados tão detalhista. No entanto, é isso que o Big Data faz.

Hoje, as empresas estão adotando o Big Data como uma grande aliada para conquistar melhores resultados. Um conjunto de dados complexos são extraídos de várias fontes e armazenados pelo Big Data, possibilitando tomadas de decisões. 

Preparamos este artigo completo para você saber mais o que é o Big Data e como ele pode ser um divisor de águas para adquirir novas estratégias para sua empresa. Boa leitura!

Nova call to action

Qual a origem do Big Data?

A gente sabe que analisar dados nem sempre é algo tão prazeroso de se fazer. E quando precisa de um acompanhamento mais aprofundado de diversas fontes de dados como redes sociais, geolocalização, comportamento, isso se torna ainda mais exaustivo.

O Big Data foi elaborado para lidar com estes dados não estruturados. Em outras palavras, os dados que não têm relações entre si, mas que são deixados no meio do caminho pelos usuários, são como pegadas na areia.

Vendo como existe facilidade em obter essas informações, parece até que estamos falando de algo novo. Porém, a origem dessa ferramenta passa lá pelos corredores da Segunda Guerra Mundial.

Como forma de controlar a guerra, os britânicos acharam uma maneira de decodificar, de forma rápida, as mensagens dos nazistas. Ou seja, o conceito de Big Data é antigo, porém somente em 1997 o termo foi usado. Em 2005, a ferramenta se expandiu para o mundo.

O que são os 5 V’s do Big Data?

O Big Data precisa de 5 premissas para funcionar em uma empresa. Ultimamente, usamos o volume, a velocidade, a variedade, a variabilidade e o vínculo. 

Veja como funciona cada um.

Volume

À medida que o volume de informações aumenta diariamente, a necessidade de armazenamento de dados e análise cresce de forma proporcional.

São inúmeros leads, posts, cliques de todos os lados que partem de diversos canais de comunicação. Saber identificar o que pode ser relevante é um trabalho feito a partir de uma organização feita pelo Big Data.

Velocidade

Quando se fala em volume, a velocidade também caminha junto. Isso porque, para gerenciar cada dado coletado, é preciso agilidade. 

Afinal, o tempo é um fator determinante para que a informação seja aproveitada no momento certo. Por isso, quanto mais ágil for a coleta de dados, melhor será o aproveitamento.

Variedade

Os dados vêm de diversas fontes de origem no Big Data. Talvez, essa seja a maior complexidade no que diz respeito a detectar informações valiosas.

Mas, para o Big Data, trabalhar no meio da diversidade de dados é algo perfeitamente possível. 

Variabilidade

Um dos grandes desafios do armazenamento de dados é a coleta em períodos imprecisos. Dados de redes sociais, por exemplo, que dependem da ação de um usuário. 

O Big Data é capaz de fazer esse armazenamento com maestria, diferentemente de um procedimento humano, que poderia ser mais difícil de gerenciar.

Vínculo

É muito importante para o gerenciamento, manter os dados conectados, a fim de que, posteriormente, eles virem informações.

Por que o Big Data foi criado?

Uma grande oportunidade de obter novos insights foi vista no meio do acúmulo de tanta informação. 

O grande propósito do Big Data é captar informações relevantes que ficam perdidas nesse mundo da tecnologia. 

De um modo mais prático, o Big Data consegue capturar oportunidades que podem ser usadas no negócio, independentemente da origem do dado.

Quais os benefícios do Big Data?

O Big Data é uma ferramenta que vai poder direcionar a tomada de decisões com mais facilidade. A partir da análise de dados, é possível identificar melhorias e sugerir oportunidades para o seu cliente de acordo com seu perfil.

A verdade é que, quanto mais personalizada for a sua entrega, mais próximo de uma relação duradoura você fica do seu público. Sem contar que você fica à frente da concorrência, ao passo que ganha com a satisfação do cliente.

Como interpretar dados?

Vimos que os dados são fundamentais no Big Data. Portanto, é preciso interpretá-los para extrair informações valiosas. 

Por haver vários tipos de dados, separá-los em dados estruturados e não estruturados vai fazer facilitar a análise deles.

Veja o significado de cada tipo de dado.

Dados não estruturados

Ao longo dos anos, não era tão difícil armazenar e interpretar dados. Os bancos de dados recebiam números, planilhas e demais dados estruturados, ou sem variação.

Entretanto, à medida que a comunicação foi evoluindo, os dados passaram a não ter uma estrutura padronizada.

Alguns desses dados que chamamos de não estruturados não podem ser organizados em planilhas. Textos, imagens, tweets, stories e vídeos são alguns exemplos.

Dados estruturados (ou multiestruturados)

Esses dados obedecem um padrão com uma estrutura pré-definida. Por exemplo, por meio de linhas e colunas projetadas para armazenar textos, somente os textos poderão fazer esse preenchimento.

Nessa estrutura, entram também os formulários, imagens e informações transacionais.

Como aplicar o Big Data nos diferentes setores da empresa?

O Big Data se tornou uma potente ferramenta para analisar dados em diversos contextos. Com a facilidade de interpretar dados em grande escala, as empresas podem pensar mais em alcançar melhores resultados.

A grande vantagem de ter o Big Data como aliado do negócio é poder usar as informações certas para impulsionar os lucros. 

Veja como o Big Data atua em cada categoria.

Perfil e comportamento do usuário

Saber o que o cliente deseja não é mais um mistério a ser desvendado. Com ajuda do Big Data, a empresa ganha mais previsibilidade por meio de uma previsão de comportamento.

A partir de uma organização sistêmica, é possível prever se ele vai querer cancelar o serviço ou se vai tomar outra direção. 

Dessa maneira, a empresa consegue tomar as medidas cabíveis para mudar estratégias com objetivo de converter mais, antecipadamente.

Para garantir efetividade nas transações, o marketing pode apresentar campanhas direcionadas para reter aquele cliente. 

Não necessariamente o Big Data vai agir somente na retenção. A prioridade sempre será o relacionamento mais personalizado, que fará com que as empresas fidelizem ainda mais seu público.

Logística

Driblar o tempo é cada vez mais desafiador, uma vez que há diversos problemas no trânsito. Como resultado, as entregas podem chegar depois do prazo e a empresa acaba perdendo pontos com o cliente.

Em todo caso, ter um sistema que prevê trajetos mais curtos facilita muito o delivery da empresa. Bem como, com os dados de estoque em mãos que o Big Data pode revelar, fica mais fácil gerenciar e abastecer o estoque antes que falte algum produto.

Saúde

No setor da saúde, muitas doenças podem ser tratadas ainda no estágio inicial. Ter um sistema que prevê os riscos, antecipadamente, viabiliza o tratamento do paciente muito mais cedo.

Com esse monitoramento, o histórico do paciente pode ser analisado, dando poder ao médico de suspeitar do aparecimento de possíveis doenças.

É importante ressaltar que na área médica existe o IoT — Internet of Things (Internet das Coisas). Esse sistema é capaz de monitorar o histórico do paciente para uma melhor análise do quadro clínico. Isso contribui para o sucesso de um tratamento adequado com menos riscos de acordo com sua individualidade.

Detecção de fraudes

Quanto mais cresce o acesso à informação, a possibilidade de fraudes aumenta. Mas a boa notícia é que é possível detectar movimentações financeiras suspeitas, previamente.

De maneira preventiva, a empresa pode impedir prejuízos financeiros catastróficos por meio de uma simples análise.

Sistemas de recomendação

Muita gente ainda se espanta com a inteligência dos computadores. De repente, a plataforma de streaming recomenda um filme que pode ser do seu interesse. 

Essa é mais uma das facetas do Big Data. O sistema indica produtos de acordo com o que ele identifica no histórico do cliente. É uma maneira de estender um pouco mais o consumo de uma forma inteligente e estratégica.

Otimização de preços

Precificar pode se tornar um ponto estratégico para vender mais. Por meio do mapeamento de informações do cliente como poder aquisitivo, preferências e  integrando com dados da concorrência, o preço fica mais dinâmico.

A prioridade aqui é deixar a precificação agir de maneira fluida, visando uma otimização de vendas e lucro, consequentemente.

Assistentes virtuais

O atendimento é uma grande oportunidade de personalizar a conversa de acordo com cada perfil de cliente. Por meio do histórico do chat, é viável proporcionar um atendimento mais exclusivo, tornando a abordagem mais especial. 

Assim ,o tom de voz e as emoções, ao longo da conversa, vão permitir o uso do rapport para que a conversa fique mais relacional.

Manutenção preditiva

A manutenção faz parte para que os processos não parem no meio do caminho. Por isso, ter uma previsão de quando os reparos podem ser executados, evita máquinas paradas e queda na produtividade.

O sistema pode fazer uma análise por meio da coleta de dados, a fim de alertar a empresa quanto aos reparos.

Marketing de recompensas

Qual cliente que não gosta de receber um bônus por consumir o produto de uma marca? É isso que o marketing de recompensa faz para engajar e fidelizar esse cliente.

Mas para que a recompensa seja realmente atrativa, a oferta precisa se casar com o que vai gerar valor para ele. Para isso, o Big Data entra como fonte de dados, por meio dessa pesquisa é possível acertar nos benefícios que vão deixar o cliente mais satisfeito.

Como criar um clube de vantagens que dialogue com as necessidades dos clientes e intensifique a satisfação da relação deles com a marca.

O Big Data, desta forma, intensifica a percepção de valor dos consumidores. Fazendo com que a retenção e fidelização sejam ações mais fáceis de serem conquistadas.

Como relacionar o Big Data com Machine Learning e Inteligência Artificial?

As três maneiras de promover soluções no tratamento de informações dos clientes possuem relações interligadas, embora haja também diferenças.

Primeiramente, precisamos entender que os dados que são coletados por meio do Big Data, precisam passar pelo Machine Learning(ML) que é um subconjunto da Inteligência Artificial.

O Machine Learning é uma técnica que ensina os computadores a aprender com a experiência. Em outras palavras, o Machine Learning ou aprendizado das máquinas encontra padrões nas respostas. Isso possibilita novos insights que cooperam para uma tomada de decisões mais assertiva.

Todos os dados, estruturados ou não estruturados como tweets, são preparados para servir de base de treino das máquinas.

Por meio da Machine Learning, os dados são gerenciados de maneira inteligente após a coleta. A grande finalidade é aprender como executar uma tarefa a partir do volume de dados e algoritmos.

São os algoritmos da ML que vão transformar dados em informações. É possível recomendar filmes, músicas e compras de produtos após esse processo..

Deep learning

Pense em como o cérebro foi criado. Existem diversas ligações neurais complexas capazes de fabricar pensamentos.

Sob esse mesmo conceito que o deep learning passou a fazer parte das empresas. Assim como nosso cérebro, o deep learning funciona como redes neurais artificiais para tomar decisões a partir do reconhecimento de sons, imagens e outros tipos de dados. 

No caso de empresas como Spotify e Netflix, as recomendações são baseadas no reconhecimento desses dados. Esse refinamento complexo que é feito a partir de dados do Big Data facilita a comunicação entre empresa e cliente sem intervenção humana.

Relação com a IA

A Machine Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial. Portanto, a IA é um conceito mais amplo que permite mais aprendizagem da máquina, mas a realização de qualquer tarefa de maneira similar à humana.

MLOps

Os dados são voláteis, portanto tudo que é armazenado no Big Data e aprendido no Machine Learning deve ser atualizado. É como se o MLOPs fosse um tipo de novo treinamento para manter a veracidade das informações em tempo real. 

Quais as boas práticas com o Big Data?

Separamos alguns dos benefícios do Big Data para empresas. Veja abaixo algumas orientações para criar uma boa base de Big Data.

Alinhar com os objetivos específicos do negócio

Antes de adquirir uma ferramenta como o Big Data, capaz de coletar e gerenciar dados, veja o objetivo do seu negócio.

Caso você não tenha isso definido, os dados não terão um bom aproveitamento. Consequentemente, você não poderá extrair informações para resolver problemas e otimizar os processos em busca de melhores resultados.

Diminuir a escassez de habilidades com padrões e governança

A escassez de habilidades pode prejudicar o investimento em Big Data. Para que isso não ocorra e você possa ter um melhor aproveitamento, obtenha mais informações para corrigir erros e prevenir riscos.

A melhor maneira de evitar problemas recorrentes é padronizando alguns processos e se antecipando na prevenção de riscos.

Nesse caso, o Big Data pode ser um auxílio para apontar as melhorias com a criação de habilidades ao experimentar novos padrões de processo.

Otimizar transferência de conhecimento com um centro de excelência

Todos os integrantes da organização devem ser bons receptores do Big Data. Acima de tudo, alinhe cada um quanto a importância de trabalhar com transparência e eficiência.

Alinhar dados estruturados com dados não estruturados

Os dados estruturados são agrupados mais facilmente porque possuem um padrão. Eles podem se apresentar como fotos, imagens, textos ,formulários em uma tabela. 

Já os dados não estruturados podem aparecer como tweets, comentários, fotos e vídeos totalmente desalinhados.

Sendo assim, a coleta de informações só vai ser extraída se houver as junções dos dois dados.

Alinhar-se ao modelo operacional da nuvem

A nuvem se tornou um meio de armazenar dados e informações com mais segurança e praticidade. Sendo o Big Data um detentor de grande volume de dados, a nuvem é recomendada para ser usada como arquivo.

Big Data e Marketing: como se conectam?

Sem sombra de dúvida, as empresas que integram o marketing aos dados são as que faturam mais. Essa combinação também nomeada de data driven marketing, utiliza informações coletadas de leads e por meio de comportamento de seus clientes.

Veja como planejar ações de marketing de relacionamento mais intuitivas é uma grande potência para o time de vendas. 

Interpretação de dados

Tomar uma decisão baseada em dados traz mais chances de acertos na busca de soluções e oportunidades.

Para isso, é necessário um profissional para fazer uma interpretação eficiente de dados. A finalidade é transformar essa análise em informações relevantes que vão virar ações de melhoria e inovação.

Análises de mercado

Você já deve ter ouvido falar em persona. No marketing, as personas são seres fictícios criados a partir de um padrão de comportamento. 

São elas que direcionam uma campanha de marketing. Mas, para isso, é preciso que os dados coletados se transformem em informação. Por isso, o Big Data é uma poderosa ferramenta no marketing para planejar uma campanha.

Experiência do consumidor

Saber o motivo pelo qual o consumidor compra o seu produto é interessante para multiplicar o que está dando certo.

Antes de repetir e padronizar algum modelo, você precisa de conhecimento estratégico. Somente com uma ferramenta como o Big Data, é possível coletar uma informação detalhada desse nível e definir a experiência do consumidor.

O resultado depois de encontrar a melhor maneira de servir o cliente na entrega do produto é a satisfação do cliente. Principalmente, nos tempos de hoje que a personalização tem sido ainda mais presente.

Fonte de dados para sua empresa

São variados os tipos de fontes que vão orientar as empresas na busca de informação. Hoje, as redes sociais somam esse novo contexto de dados e isso deixa o cenário mais rico. 

Como resultado, as fontes de dados ajudam a empresa na tomada de decisão e contribuem para faturar mais.

Automação de marketing

A automação de marketing além de ser mais estratégica para produção de conteúdo, ela se transforma em uma poderosa fonte de dados.

Dessa maneira, a empresa tem acesso ao comportamento do cliente e, ainda, consegue monitorar o desempenho de campanhas.

O que é Big Data Analytics?

Já vimos que o Big Data é por si só uma potente ferramenta de dados. Já o Big Data Analytics, consegue ser mais específico, no tocante a especificidade de fontes de dados.

Por meio desse banco, pode ser feita uma análise de tendências de mercados e comportamentos, a fim de alinhar as estratégias às expectativas dos clientes.

Identificação dos padrões

Os melhores insights sobre ações a serem tomadas pelo marketing, vão vir após uma repetição de padrões.

Baseando-se nisso, o remarketing se torna uma ação eficaz para converter mais vendas.

Concorrência

Aprender com seus erros e acertos é muito bom, mas aprender com os erros do concorrente é ainda melhor. 

Por isso, fazer uma análise de dados pode ser uma maneira para encontrar as falhas da concorrência que contribuíram para um resultado ruim.

Com isso, a empresa consegue tomar ações mais assertivas em uma campanha de marketing de acordo com o comportamento do cliente.

Big Data analytics no marketing e vendas

As métricas criam uma base sólida  de conhecimento para que tanto o marketing quanto o time de vendas crie estratégias mais específicas de vendas.

Assim, os potenciais clientes se tornam leads e os leads viram clientes com mais velocidade. Para isso, é só usar as fontes de dados que estão armazenadas no Big Data e transformar esses padrões de comportamento em ações.

A análise do Big Data Analytics vai mostrar à empresa como está o comportamento do cliente para gerar ações em cima disso. E as vantagens são diversas como diminuir o Custo de Aquisição do Cliente(CA), otimizar preço, planejar o SVA, entre outros.

Qual o volume de dados gerados diariamente?

É imensurável o grande volume de dados que o Big Data armazena diariamente. São inúmeras fontes de dados estruturados e não estruturados para analisar em alta velocidade. 

Conclusão

O Big Data é uma ferramenta que coleta um grande volume de dados valiosos que vão ser usados, estrategicamente, em ações direcionadas para o seu negócio. 

É uma maneira estratégica de se comunicar com o cliente com mais eficiência

Analisar dados é, hoje, o ouro de qualquer negócio que deseja escalar resultados mediante padrões de comportamento. 

Agora que você viu como o Big Data pode ampliar sua base de clientes, veja como usar o clube de vantagens no seu negócio!

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