Afinal, o que é Big Data?

A década 2010 está sendo marcada pela disrupção em diversos mercados. Temos a Nubank, com os cartões de crédito, o Banco Intermedium com a conta digital que não cobra taxas e AirBnB com o serviço de hotelaria. A possibilidade de mudar como as coisas sempre foram feitas, sair do tradicional e oferecer os serviços que os consumidores sempre sonharam está sendo possível com toda a tecnologia disponível e acessível para todos.

A criação de novos produtos, um marketing mais direcionado e tomadas de decisões mais acertadas estão acontecendo graças ao Big Data e ao cruzamento de informações entre as diversas fontes de dados.

Mas muita gente se pergunta “o que é esse tal de Big Data?”. Como o volume e diversidade de dados compõem a força do Marketing por Dados, a utilização do conceito Big Data se torna imprescindível em nosso dia a dia. Por isso, neste artigo vamos explicar o que é Big Data e todas suas possibilidades para você entender o quanto é promissor esse conceito e suas aplicações em seu dia a dia.

O que é Big Data?

Big Data é um conceito que descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que são gerados a cada segundo.

Para muitos o conceito Big Data é algo novo, mas mesmo antes de existir qualquer meio digital e/ou tecnologias computacionais, os dados já eram gerados (como mostra essa timeline do site Winshuttle). A diferença é que nos dias de hoje geramos muito mais dados com dispositivos como celular e TVs. Além disso, temos as mídias sociais que geram a todo tempo informações majoritariamente públicas. Hoje já é realidade a existência de carros, geladeiras e dispositivos vestíveis (wearable devices) conectados entre si e gerando ainda mais dados para serem processados e transformados em informações úteis.

O diferencial do Big Data está justamente atrelado à possibilidade e oportunidade em cruzar esses dados por meio de diversas fontes para obtermos insights rápidos e preciosos. A exigência dos consumidores e o aumento da competitividade em todos os mercados nos força a inovar e ter esse caminho como premissa básica nos negócios.

Por isso o Big Data é tão essencial nos dias de hoje. Conseguimos obter informações de mercado por meio de nossos consumidores, extraindo o que eles estão dizendo sobre tudo o que você faz. Insatisfações, satisfações, desejos, necessidades entre outros, são possíveis de captar em mídias sociais e cruzar com dados internos de sua empresa e assim criar insights incríveis.

A essência do conceito está em gerar valor para negócios. Quanto mais dados temos, maior o esforço de processamento para gerar informações. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte do sucesso que o Big Data pode proporcionar em sua empresa.

Os V’s do Big Data

Uma maneira simples de complementar a explicação do contexto do Big Data é falar sobre os V’s do Big Data.

Inicialmente, o conceito foi contemplado por 3 V’s. que são volume, velocidade e variedade. Mas temos também os V’s de veracidade e valor que foram adicionados alguns anos depois da criação do Big Data.

Vamos à uma breve explicação sobre cada um:

Volume: Já falamos bastante por aqui sobre o volume de dados gerados a cada segundo. O primeiro V refere-se exatamente à essa quantidade de dados que o Big Data lida.

Variedade: Quanto mais dados e fontes eu tenho, maior é a complexidade para trabalhar os dados, mas também maiores as possibilidades que tenho para gerar informação útil. Por isso a variedade de dados é tão importante. Aqui já é bom dizer que chamamos de fonte de dados os locais onde os dados são armazenados, portanto ferramentas como Google Analytics, RD Station, Facebook e apps como o Whatsapp são fontes de dado.

Velocidade: A velocidade trata de um dos grandes desafios do Big Data. Devido ao grande volume e variedade de dados, todo o processamento deve ser ágil para gerar as informações necessárias. É necessário gerar informação com a maior agilidade possível para as tomadas de decisão sejam efetivas.

Veracidade: A veracidade está ligada diretamente ao quanto uma informação é verdadeira. O emaranhado de dados pode nos confundir, por isso todo cuidado é pouco para obtermos veracidade dos dados.

Valor: O último V é o valor. Se você direcionou esforços para gerar uma informação que não serve para nada, o valor do trabalho realizado será perto de zero, portanto, precisamos entender muito bem o contexto e necessidade para gerar a informação certa para as pessoas certas. Por isso falamos tanto em “informação útil”.

Agora que você conheceu os V’s do Big Data, sua cabeça deve estar borbulhando de dúvidas e uma delas pode ser como essa diversidade de dados e fontes estão disponíveis para explorar.

Para organizar um pouco melhor as ideias vamos abordar a estruturação dos dados e tipos de dados que temos disponíveis atualmente. Então vem comigo para o mundo dos dados!

Estruturação dos dados

Quando falamos de Big Data, temos basicamente dois tipos de estruturação da informação: os dados estruturados e não estruturados. Vamos entender um pouco melhor sobre cada um.

Dados estruturados

Os dados estruturados são aqueles que possuem uma estrutura determinada, com categorias, clusters e definições, como localização, vendas e informações sobre o perfil de clientes, contatos entre outros.

Dados estruturados são encontrados nos bancos de dados que, para armazenar qualquer dado, precisam ter muito bem definidos onde cada informação estará. Softwares de empresas como ERP, CRM, sistemas financeiros, sistemas de RH entre outros possuem dados estruturados.

Dados não estruturados

Os dados não estruturados são os mais complexos de se trabalhar, pois não existe neles uma estruturação sequer, sendo necessária intervenção humana para sua preparação. Estamos falando dos dados de mídias sociais, como YouTube, Facebook, Instagram, portais de notícias etc. Todas essas mídias que citamos lidam com dados em vídeos, imagens, textos e até mesmo áudio, por isso a complexidade para o tratamento desses dados é maior.

Hoje, por exemplo, conseguimos monitorar as mídias sociais extraindo comentários e menções públicas sobre determinada palavra-chave. Ou seja, podemos monitorar o que as pessoas estão dizendo sobre sua empresa ou até mesmo o mercado em que você atua de forma geral. Porém, forma mais confiável de estruturar esses dados ainda é por meio da intervenção humana. Pois deve ser realizada uma análise prévia do que está sendo comentado e o contexto daquela menção. Temos diversos tipos de comentários que podem parecer positivos, mas que na realidade são palavras com sarcasmo, ironias e, na maioria das vezes os robôs não conseguem captar.

Além disso, é necessário criar tags, como se fossem categorias para o que estão dizendo em um determinado contexto. Esse tipo de trabalho (por enquanto) deve ser realizado por um ser humano pois envolve diversas particularidades de acordo com cada projeto.

Uma dúvida muito comum é “Se eu encontrar 20 mil comentários, um ser humano precisa categorizar, taguear e estruturar esses dados?”. Exatamente. Por esse motivo consideramos a complexidade dos dados não estruturados maior, mais trabalhosa e morosa.

Tipos de dados do Big Data

Agora que você sabe como é a estruturação dos dados, vou mostrar como são categorizadas os três tipos de dados que contemplam o Big Data. Neles estão misturados dados de texto, áudio, vídeo, imagens entre outros. Vamos lá:

Social data: são dados basicamente oriundos das pessoas e tipos de informações que decifram comportamentos. Ou seja, aqui conseguimos identificar perfis para trabalhar de forma mais direcionada. Quando temos dados de como as pessoas realizam buscas no Google e o que elas comentam nas mídias sociais em mãos, conseguimos perceber o quanto as pessoas são previsíveis.

Enterprise data: são os dados gerados por empresas a todo momento (dados do financeiro, recursos humanos, operações etc). Alguns negligenciam esses dados, mas eles podem ser essenciais para medir produtividade das equipes e descobrir alguns gargalos.

Personal data ou data of things: ainda novidade principalmente aqui no Brasil, esses dados são gerados por geladeiras, carros, TVs e outros dispositivos que estão conectados à internet e conversam entre si. É chamada Internet das coisas ou IoT, tema muito abordado em 2015 e 2016, sendo considerado uma grande tendência para os próximos anos, inclusive 2017. Hoje é possível, por exemplo, pegar as informações do Waze ou Google Maps para gerar informações sobre o trânsito em tempo real e alimentar painéis eletrônicos em toda cidade, facilitando a vida de motoristas com informações atualizadas real time do trânsito.

O cruzamento dos dados desses três tipos é o que proporciona a geração de informações cruciais para o negócio. Porém, é preciso ter cuidado. Na mesma proporção que ganhamos diversas possibilidades de melhoria e assertividade, é muito fácil se perder no mar de dados disponível.

Para isso não acontecer, é necessário tratar e organizar os dados para termos uma informação útil, contribuindo para tomadas de decisões. A imagem abaixo resume perfeitamente o que contempla os dados possíveis de serem explorados em 3 categorias.

tipos de dados do big data
C4PPR4 D4T4 5C13NC3

Os créditos dessa organização são da C4PPR4 D4T4 5C13NC3, empresa brasileira que temos como grande referência.

Análise de dados

Os pilares do Big Data estão nos Vs, mas toda inteligência está na análise dos dados. Sem uma análise correta e criteriosa, é impossível gerar insights e direcionar o caminho mais acertado. Por isso ela é uma das etapas mais importantes do processo em que o Big Data está inserido.

O processo da análise passa por inspecionar os dados e criar hipóteses para realizar testes com o objetivo de melhorar ou entender um determinado cenário e seus padrões.

Todo e qualquer trabalho em marketing e vendas existe um padrão de comportamento. Com a análise dos dados encontramos esses padrões que nos permitem monitorar qualquer desvio para algo positivo ou negativo.

O que quero dizer é que a análise de dados cuida de encontrar esses padrões de comportamento para então monitorá-los e, quando houver qualquer mudança, somos alertados para tomar uma decisão baseada em conhecimentos adquiridos com as análises realizadas.

Como é de se imaginar, as análises são realizadas por analistas, cientistas de dados, growth hackers, entre muitos outros cargos em uma empresa. Profissionais com cargos analíticos estão muito requisitados no mercado em diversos setores como marketing, vendas, tecnologia da informação, e-commerce, advocacia entre outros.

Big Data Analytics

Você já aprendeu um pouco melhor sobre toda a estrutura que conceitua o Big Data. Agora chegou a hora de falar do trabalho que torna possível todo o cruzamento de dados: o Big Data Analytics.

Com o Big Data Analytics extraímos, organizamos, tratamos e compreendemos os dados estruturados e não estruturados. Estamos falando de nada menos que a transformação dos dados em informação útil para você e sua empresa seguirem em frente com maior segurança em uma tomada de decisão.

Mostramos um pouco acima que temos 3 tipos de dados – Social data, Enterprise data e Personal data – para explorar e brincar em meio às possibilidades que os dados podem nos trazer. Abaixo cito alguns exemplos de onde podemos pegar dados para então tratá-los gerando os insights que tanto falamos.

E-mails: E-mail pode ser uma ótima fonte de dados. Alguns sistemas e ferramentas web enviam por e-mail arquivos com dados de forma padronizada. Essas informações podem vir por anexo em xls, pdf ou até mesmo no corpo do e-mail. Delas podemos criar robôs ou integrações com o e-mail para buscar esses dados e trata-los da melhor maneira possível e entregar a informação necessária.

Mídias sociais: Mídias sociais como Facebook, Twitter, Instagram e blog tem dados valiosos que podem ser extraídos e transformados em informação. Podemos pegar o que as pessoas estão falando em mídias sociais sobre assuntos relacionados ao seu mercado ou até mesmo sobre o mercado em si. Os dados das mídias sociais como já vimos são não estruturados, portanto é necessário realizar organização desses dados para ter algo minimamente compreensível.

Open data: Cada vez mais os governos de diversos países estão liberando dados sobre saúde, finanças, consumidores, clima entre vários outros tópicos. Podemos usar esses dados para cruzar com fontes de dados internas e obter informações estratégicas para o negócio e tomar decisões que antes não eram possíveis por falta de recurso.

Você pode encontrar dados do governo brasileiro e Estados Unidos.

Sistemas webFerramentas como Google Analytics, RD Station, Facebook Ads, Bing ads, entre outros são ricas fontes de dados pois ali está o que sua empresa tem de mais valioso. As informações de clientes, visitantes e oportunidades de negócio. Explorar essas fontes virou opção básica para qualquer empresa.

Planilhas excel e Spreadsheets do Google Drive: Muitas empresa têm várias planilhas espalhadas em servidores, máquinas e em nuvem como o caso do Google Drive. Podemos pegar esses dados e cruzar com dados de e-mails por exemplo para gerar a informação necessária.

Como você viu, boa parte dos recursos são utilizados em nosso dia a dia. Tudo o que você faz gera dados para podermos explorar.

Podemos tirar um aprendizado disso tudo. Se tudo que fazemos geramos dados e pessoas são previsíveis, quer dizer que a informação gerada por meio de nossas atividades pode nos ajudar a compreender melhor o que fazemos e como fazemos, certo?

Você sabia que tem diversas empresas já usando o Big Data Analytics para se beneficiar, lucrar e melhorar seus processos? Para provar o que abordamos até o momento, aqui estão algumas empresas que estão utilizando o Big Data e como estão fazendo isso.

Quem usa Big Data nos dias de hoje?

Muitas empresas já possuem os diversos tipos de dados que compõem o Big Data. Porém, de nada adianta termos dados apenas por tê-los. Isso é custo. Se não pudermos “torturá-los até que nos confessem algo” teremos apenas um bando de informações aumentando nossos custos de armazenamento em servidores, sejam internos ou em nuvem.

Hoje a grande maioria das empresas que utilizam o Big Data são gigantes de mercado, como Google, Facebook, IBM ou entidades governamentais. A UPS, empresa de entregas americana, tem diversos exemplos de utilização de Big Data. Um, porém, me  impressionou. Com cruzamentos realizados com as atividades das rotas de entregas, eles conseguiram economizar 38 milhões de litros de combustível e realizaram mais 350 mil encomendas por ano!

Sabe como? Eles proibiram seus motoristas de dobrar à esquerda. Louco isso não? Quer saber um pouco melhor sobre o caso? Veja aqui.

Mas o Big Data não é apenas para empresas grandes. Temos alguns exemplos de empresas brasileiras não tão grandes aproveitando esse caminho para crescer e inovar como o caso da Zacarias veículos, que utilizou o Big Data e conseguiu se manter em 2015 e 2016 sem realizar uma demissão para diminuição de custos.

Não tenha dúvidas, o Big Data é para você. Independente do tamanho de sua empresa. Sem dúvidas, muito trabalho é necessário para chegar ao ponto de conseguir ter um trabalho de Marketing por Dados em sua empresa. Mas a boa notícia é que, não é algo complexo, mas trabalhoso. E quando sua empresa tiver tudo arrumadinho, estará sem dúvida alguma à frente de seus concorrentes.

Aproveite que pouquíssimas companhias no Brasil ainda não estão com esse mindset e coloque sua empresa entre as primeiras a implementar esse pensamento. Temos uma grande oportunidade pela frente!

Mercado de Big Data

O mercado de Big Data está repleto de oportunidades que podem ser aproveitadas por diversos profissionais que queiram mudar de área ou até mesmo se qualificar ainda mais.

Está crescendo (e muito!) o número de empresas à procura de profissionais analíticos para explorar não apenas o Big Data, mas também com o objetivo em obter informações importantes de mercado em primeira mão.

Fique atento às oportunidades em empresas de tecnologia, educação, marketing, publicidade e startups. Esses mercados estão amadurecendo cada vez mais sobre o tema e exigindo profissionais para ajudá-los a sair na frente.

Por isso, não deixe de se qualificar estudando sobre o tema Big Data e Marketing por Dados, mas também sobre outros assuntos para compor seu conhecimento de forma macro. Assim você terá um grande diferencial em comparação a outros profissionais do mercado.

Onde estudar sobre Big Data

Um grande desafio enfrentado na Buscar ID quando iniciamos nossos primeiros passos em Marketing por Dados foi encontrar fontes confiáveis para estudar sobre o assunto, que ainda é muito pouco abordado.

Mas uma boa notícia para você é que filtramos alguns portais gratuitos e pagos para aprimorar ainda mais seus conhecimentos nesse mundo analítico apaixonante. Vamos lá!

  1. Udacity Portal com diversas aulas sobre análise de dados, Machine learning e outras novas tecnologias com aulas de profissionais de empresas como Google, Adobe, Amazon, at&t entre várias outras gigantes do vale do silício.
    $$$ – Existem aulas gratuitas e pagas
  2. Big data UniversityEsse foi um dos últimos sites que encontramos e estudamos por ele até hoje. Excelente fonte de conhecimento. Muito completo!
    $$$ – GRATUITO
  3. Big data University BrasilVersão brasileira do Big Data University. Excelente fonte de conhecimento. Utilizamos até hoje na Buscar ID.
    $$$ – GRATUITO
  4. Marketing por Dados Claro que não podemos deixar de falar do nosso portal 100% de marketing por dados. Não deixe de nos visitar e acompanhar as redes sociais da Buscar ID para novidades de conteúdo. Além disso, assine nossa newsletter para se manter atualizado sobre Marketing por Dados.

Conclusão

Espero que você tenha compreendido um pouco melhor sobre Big Data e tenha percebido o quanto ele é essencial para o Marketing por Dados.

Se você quer inovar, e sair na frente de seus concorrentes, o Big Data em união ao Marketing por Dados sem dúvidas é uma das melhores saídas para a competitividade que enfrentamos em nosso dia a dia.

Até a próxima!

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