Análises

Mas, afinal, o que é Big Data e para que serve?

Publicado em 02 de outubro de 2020 por Redação Zoop

Escrito por Juliano Mendes, Big Data Engineer na Zoop

 

Você sabe o que é Big Data? Já não é mais novidade para ninguém que estamos, de fato, vivendo a era dos dados.

 

Mas  antes de entendermos todo esse cenário, precisamos olhar além do buzzword e das tendências e responder o que é Big Data?.  De forma direta e objetiva, Big Data se traduz em um alto volume de dados.

 

Ou seja, em uma gigantesca variedade de informação que é gerada a cada segundo no mundo, de diversas origens e formatos estruturados e não-estruturados, e que possui artifícios capazes de processar tudo isso de forma eficiente, possibilitando uma avançada tomada de decisões, processos de otimização de respostas real-time e descobertas de insights.

 

Mas saber o que é Big Data é entender que esse conceito  vai muito além dos 5 Vs (velocidade, volume, verdade, variedade e valor) e, de forma crescente, sua importância se torna cada vez mais evidente.

 

Com essa solução novas tecnologias e insights se integram cotidianamente às empresas, governos, mercados e demais organizações.

 

Uma vez que o volume de dados e as análises crescem de forma exponencial, novas estratégias e resultados são originados com essa abordagem, ficando para trás aqueles que não estão atentos a essa realidade.

 

Compreender o que é Big Data é também entender que esse assunto já deixou, há muito tempo, de ser um tema relacionado ao  futuro para fazer parte da nossa vida em diversos aspecto hoje mesmo.

 

O que é Big Data? Entenda o  mercado de dados

Para começar a falar o que é Big Data é fundamental falarmos sobre o mercado de dados.

 

Segundo a previsão do IDC (International Data Corporation), esse mercado  e o analytics atingem ainda este ano uma marca acima de US$ 200 bilhões —  taxa composta de crescimento anual que gira em torno de 11%.

 

Setores como os de serviços, bancário, governo federal e saúde serão os grandes responsáveis por elevar a área em 50%, seguidos bem de perto pelos segmentos de telecomunicações, seguros e transporte, colaborando para reforçar o número de crescimento do mercado de dados.

 

No Brasil, esse setor movimenta cerca de US$ 4 bilhões (dados para 2019, segundo o IDC).

 

Os casos de uso que terão maior atratividade neste período são: gestão 360 de clientes, planejamento da cadeia de suprimentos estendida e automação de operação de negócios”, explica Luciano Ramos, Gerente de Pesquisa e Consultoria de Software e Serviços da IDC Brasil.

 

No segmento bancário e financeiro, por exemplo, está havendo um grande investimento em novos produtos, de softwares à plataformas, para o fomento de relatórios e análises, acompanhados pelas plataformas de gerenciamento e centralização de dados (data lake, data warehouse).

 

Porém, segundo o Gartner, enquanto empresas estão investindo massivamente em Big Data, tornando-se a cada dia mais “data-driven”, muitas ainda permanecem em uma fase bastante embrionária nesse processo, o que indica um grande potencial de aquecimento de altos investimentos nesse sentido.

 

Também é importante considerarmos outro aspecto relevante em relação ao entendimento por parte dos empreendedores: que o Big Data e as ferramentas analíticas podem ajudar (e muito!) nos negócios, já que iniciamos um ciclo no qual empresas começaram a vislumbrar o valor dos resultados relacionados a essas tecnologias, e a lucrarem com o valor que os dados estão trazendo.

 

Isso movimenta ainda mais o mercado no sentido de desenvolvimento de soluções mais aprimoradas e mais fáceis de usar.

 

Ainda há um imenso “green field” a se desenvolver no sentido da real geração de valor com os dados, ainda mais em mercados que exigem ajustes rápidos e eficazes.

Big Data na sociedade

Para que o Big Data possa atingir um maior potencial, e seja mais eficiente, é necessário entender os dados e tomar a decisão mais adequada para que se possa obter mais experiência, produtividade, consumo e novos produtos e serviços.

 

Dessa forma, a solução pode ajudar — e muito — a vida na sociedade com um todo.

 

Em relação a essa questão, Big Data já vem atuando de forma silenciosa em diversas áreas auxiliando, por exemplo, em pesquisas na área de humanas.

 

As informações sobre a humanidade ajudam os pesquisadores a observarem as mudanças de comportamento da sociedade.

 

Isso contribui para que possamos assumir, de forma consciente, a responsabilidade do nosso papel de atuação e sobre qual rumo estamos direcionando o futuro do nosso planeta.

 

Um aspecto que também merece nossa observação é a possibilidade de reduzir custos governamentais na área da educação, auxiliando no gasto consciente dos recursos públicos, aplicando-os de forma mais eficiente, principalmente em relação às aquisições.

 

Sobre isso,  podemos destacar como exemplo ônibus escolares, computadores, eletrônicos, e até mesmo livros didáticos.

 

Porém, encontramos ainda um grande problema em como melhorar o processo de aquisições para torná-lo mais eficiente e eficaz. Isso também se desdobra nas áreas de distribuição e alocação de pessoal.

 

É preciso constante avaliação do mercado para estimular a concorrência e otimizar o gasto dos recursos, dentro do orçamento, e da qualidade que se deseja, tendo plenas condições de identificar mais rapidamente o que funciona, e o que não, baseado na precisão dos dados.

 

Além disso, saber o que é Big Data e como usá-lo poderá auxiliar nas análises, por considerar a realização de uma constante autoavaliação do conteúdo ofertado aos alunos.

 

Com o surgimento do e-banking, ou bancos digitais, liderados pelas fintechs, o Big Data pode combinar diversas origens de dados para detectar padrões de atividade fraudulenta, como lavagem de dinheiro, fraude de cartão de crédito, só para exemplificar.

 

Adicionalmente, pode ajudar nas vendas e receitas, bem como a compreender melhor seu público, reduzindo o volume de problemas com os clientes e, principalmente, diminuindo o percentual de cancelamento de serviços e fechamento de contas (taxas de churn).

 

Usado de forma correta, o Big Data pode ser uma importante ferramenta para auxiliar a resolver problemas do cotidiano das empresas, consumidores e cidadãos.

Extraindo o petróleo fervente

De acordo com a revista The Economist, em 2016 quando o boom do termo Big Data estava no seu auge, citou:

 

Uma NOVA commodity gera uma indústria lucrativa e de rápido crescimento, levando os reguladores antitruste a intervir para restringir aqueles que controlam seu fluxo. Há um século, o recurso em questão era o petróleo. 

 

Agora, preocupações semelhantes estão sendo levantadas pelos gigantes que lidam com dados, o petróleo da era digital. 

 

Esses titãs —  Alphabet (controladora do Google), Amazon, Apple, Facebook e Microsoft —  parecem imparáveis. 

 

Eles são as cinco empresas listadas mais valiosas do mundo. Seus lucros estão aumentando: coletivamente, acumularam mais de US$ 25 bilhões em lucro líquido no primeiro trimestre de 2017. 

 

A Amazon captura metade de todos os dólares gastos online na América. O Google e o Facebook foram responsáveis por quase todo o crescimento da receita em publicidade digital na América no ano passado“.

 

Mas se hoje essa commodity ainda é o recurso mais valioso que temos para os negócios, como as “refinarias” devem atuar de forma a obter valor real, transformando esse óleo em lucro?

 

Empresas entraram nesse contexto há anos e demonstram que seus investimentos lá atrás, hoje, refletem que, além da necessidade de se lidar com um alto volume, os dados viraram a mesa do mercado e confirmam muitas das previsões que foram dadas nesse passado próximo.

 

Vejamos, atualmente,o comportamento de algumas dessas “refinarias”, na contramão da crise que enfrentamos, segundo matéria da Veja em 8 de Maio de 2020:

 

“Na crise, gigantes como Apple, Google e Facebook expandem atuação”.

 

Devemos considerar que, com exceção da Apple, da Microsoft, e da Amazon — que também possuem indiscutível valorosa admiração e empenho na atuação com “seus dados” — , demais empresas como Google e Facebook, só para exemplificar, não possuem produtos diretos ao consumidor final, apenas serviços de tecnologia e dados.

 

Então podemos crer que o “novo” petróleo continua mais quente do que nunca!

 

Hoje, o Facebook conta com mais de 1 bilhão de usuários, ou seja, mais de 1 bilhão de pessoas conectadas, gerando dados por meio de curtidas, posts e compartilhamentos.

 

Além disso, os dados armazenados em nuvem estão mais próximos das pessoas, e essa continuará sendo uma tendência em 2020.

 

Netflix, ferramentas Google, influências de redes sociais como Facebook, Youtube, Instagram, e outros aplicativos de larga utilização serão acompanhados por novas ferramentas que comercializarão dados por formato ou volume.

 

Big Data também está auxiliando na solução de alguns dos principais desafios humanos: mudanças climáticas, geração de energia, gestão do agronegócio.

 

Enquanto os carros autônomos não chegam (Tesla), o processamento de dados otimiza rotas e estimativas de viagens (Waze). Isso é útil especialmente para o gerenciamento de transporte de passageiros e cargas, que geram altos custos.

 

Mas em qual ponto entram as empresas que atuam no mercado em que estamos inseridos? O que precisam fazer para que possam extrair o melhor valor possível no uso dos dados? Como fazer isso na sua empresa?

 

“Dados sozinhos não podem dizer muita coisa”. 

 

Big Data Analytics ou BDA, a tecnologia da vez

O Big Data Analytics (BDA) segue além. A abordagem traz velocidade e eficiência para os negócios porque conseguimos extrair insights para uma decisão imediata.

 

O BDA  já é um recurso crucial atualmente. Ao mesmo tempo que é  visto como fundamental, também tem causado preocupação nas empresas.

 

Parece que quantos mais dados produzimos, menos temos aqueles que precisamos. Isso acontece porque não basta produzir informação, é preciso transformá-la em conhecimento.

 

E qual a importância de adotá-la em seus negócios? Segundo a SAS, companhia de Analytics, a evolução do Big Data vai trazer maior inteligência aos negócios, maior eficiência operacional, lucros maiores e clientes mais satisfeitos.

 

Para a SAS, a adoção da tecnologia vai trazer três grandes benefícios aos negócios. São eles:

 

  1. Redução de custo: tecnologias de Big Data Analytics baseadas em nuvem são vantajosas quando falamos em armazenar um volume enorme de dados sem comprometer o orçamento.

 

Além disso, por conta do grande poder de processamento da nuvem, os líderes conseguem identificar maneiras mais eficientes de fazer negócios.

 

  1. Decisões mais rápidas e melhores: a tecnologia permite analisar informação em tempo real para que os líderes consigam tomar uma decisão baseada nos insights extraídos dos dados.

 

  1. Desenvolvimento novos produtos e serviços: o uso de Analytics vai permitir avaliar as necessidades e a satisfação dos clientes. Com isso, é possível entregar o que eles desejam.

 

Com Big Data Analytics muitas companhias criam novos produtos e serviços para atender às necessidades desses consumidores.

 

As previsões de Big Data Analytics para 2020

Agora que você sabe o que é Big Data e tudo que envolve essa solução, é importante ressaltar quanto o Big Data Analytics terá um papel fundamental este ano

 

A plataforma Towards Data Science, que reúne publicações de especialistas na área, divulgou sete previsões para a tecnologia que devemos prestar muita atenção:

 

1. IoT integrada com Data Analytics

Se a sua empresa já implantou dispositivos de Internet das Coisas (IoT) nas operações, 2020 será o momento de deixá-los em sinergia com soluções analíticas, que vão trazer maior transparência e relevância dos dados extraídos dessas máquinas.

 

O desafio é conseguir aproveitar os benefícios de um projeto de IoT já em estágio mais avançado devido à falta de expertise dos cientistas de dados.

 

2. Automação da análise de dados

Muitas empresas já estão automatizando os dados para aumentar o potencial das campanhas de marketing e também do Retorno Sobre o Investimento (ROI).

 

Um relatório recente da consultoria Gartner prevê que 40% das tarefas relacionadas à ciência de dados estarão completamente automatizadas até o final de 2020.

 

Essa automação vai ajudar líderes a montarem um plano eficiente e usarem uma análise mais favorável para a tomada de decisão.

 

3. Computação na memória (IMC)

A computação na memória (IMC, na sigla em inglês) é o armazenamento dos dados na memória RAM.

 

Empresas com IMC ganham velocidade no acesso e um poder de processamento muito rápido, garantindo a análise em tempo real de um volume massivo de dados.

 

No próximo ano, a tecnologia vai se tornar mais popular devido à redução de custo das tecnologias de memória RAM.

 

Assim, as empresas que contam com o IMC serão capazes de aumentar a performance de suas aplicações e criar oportunidades de escalar os negócios.

 

4. Data as a Service (DaaS)

Uma previsão da consultoria IDC espera que 90% das maiores companhias globais possam gerar receita a partir de um modelo Data as a Service (DaaS).

 

Muitas empresas já são orientadas a dados e a computação em nuvem facilitou o armazenamento e processamento para que eles possam ser monetizados, garantindo uma fonte de receita para quem “aluga” e produtividade para quem contrata.

 

5.Analytics aumentado

Uma predição para 2020 é o aumento no uso de analytics aumentado. O processo combina protocolos de Inteligência Artificial e Machine Learning para alterar a forma que um dado analítico é processado, gerado e compartilhado.

 

Com o uso de algoritmos avançados, o analytics aumentado pode ajudar as companhias a serem menos dependentes de cientistas e analistas de dados porque vai oferecer insights críticos dos clientes, por exemplo, sem um investimento enorme de tempo e dinheiro.

 

6. Governança de dados

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), sancionada em 17 de setembro de 2020, vai mudar a maneira como as empresas lidam com os dados e a governança deve ser uma prioridade para muitas.

 

7. Analytics de conversação e PLN

Outra tendência para 2020 é que 50% das consultas analíticas serão geradas automaticamente via tecnologia de voz ou de Processamento de Linguagem Natural (PLN).

 

Isso vai permitir que qualquer colaborador de uma empresa tenha a oportunidade de analisar combinações complexas de dados ao usar plataformas de análise fáceis de serem utilizadas.

 

E isso apenas para exemplificar, já que o horizonte é realmente bastante amplo. Com ele, o surgimento de novas competências também serão cada vez mais necessárias, tais como Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Analistas de Dados, Engenheiro de Machine Learning/IA, entre outros.

 

Mas isso é assunto para um outro artigo!

 

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