Cada pessoa produz uma infinidade de informações constantemente, principalmente em serviços online. Hoje, as organizações podem juntar, cruzar e tirar conclusões a partir de um volume gigantesco desses dados. A esse conjunto maior e mais complexo de informações, damos o nome de Big Data.
Chamado de “novo petróleo” pelo cientista de dados Clive Humby, o Big Data é uma fonte com poder ainda desconhecido de entender essencialmente como as pessoas se comportam. Isso serve aos mais variados propósitos, especialmente a venda de bens e serviços.
Mas existe, inclusive, uma questão ética sobre a forma de coletar, armazenar e utilizar esses dados. Continue conosco para saber mais a partir de agora.
O que é Big Data? Para que serve?
Big Data é um termo utilizado para se referir a uma grande e complexa quantidade de dados transmitidos de diversas fontes. Podem ser textos, imagens, vídeos, áudios e até registros de entradas em sites. Também podem vir de posts em redes sociais, planilhas, histórico de compras ou dados de geolocalização.
As soluções em Big Data são responsáveis por transformar bytes em insights e promover inovação disruptiva. São ferramentas capazes de ler dados em abundância com grande velocidade.
Os benefícios incluem entender os hábitos dos consumidores, ajudar a identificar tendências e desenvolver novos produtos ou serviços. Esses insights também podem contribuir para redução de custos e maior eficiência das empresas.
O que é inteligência analítica?
Para planejar melhor o futuro de um negócio, empreendedores devem usar a inteligência analítica. Trata-se da análise detalhada de informações para desenhar estratégias com foco em resolver problemas.
Na inteligência analítica, combinam-se conhecimentos tecnológicos sobre métricas e pesquisa, os dados de uma organização e seus concorrentes. Tal análise possibilita um diagnóstico imparcial sobre o crescimento de um determinado negócio.
As vantagens de investir em inteligência analítica estão em descobrir e interpretar padrões revelados pelos dados. Assim, empresas podem identificar onde estão errando e onde estão acertando. Assim, é possível otimizar as estratégias e melhorar seu desempenho.
Até hoje, análises de dados são feitas em planilhas. Mas pensando em uma grande quantidade de informação, como é o caso do Big Data, é preciso desenvolver formas de processar insights sobre esses dados com a mesma potência.
Nesse sentido, a inteligência analítica ganha ainda mais importãncia: é a partir de seus princípios que se criam formas de analisar grandes volumes de dados.
Quais são as formas de usar Big Data?
Por tratar-se de um conceito abrangente, existem diversas formas de usar Big Data. Saúde, varejo, construção, indústria e bancos são setores que usam a análise de dados. A seguir, elencamos alguns dos principais exemplos de aplicação dessa tecnologia.
Reduzir custos e tempo
Na logística, por exemplo, a coleta e análise de dados pode ser utilizada para otimizar as operações e prever o tempo de entrega. Empresas de transporte fazem rastreamento por satélite para coletar dados. Em seguida, eles são interpretados e usados para definir as melhores rotas e gerenciar riscos da atividade.
Já na produção em massa, a tecnologia serve para facilitar a manutenção preventiva e detectar anomalias durante a linha de montagem. Isso evita a fabricação de produtos com defeito, por exemplo.
Entender o consumidor
O comportamento do usuário é algo que pode ser monitorado e compreendido por meio da análise de dados. Histórico de compras, interações e uso de plataformas possibilitam saber se um cliente vai efetuar uma compra ou cancelar um serviço, por exemplo.
Isso é especialmente relevante para o marketing, que usa esses insights para personalizar a comunicação. Assim, aumentando a eficácia das campanhas, satisfazendo o consumidor e levando melhores resultados para os negócios.
Prever tendências
Ferramentas de análise preditiva identificam padrões e sinalizam tendências a partir de dados coletados e do uso de inteligência artificial. A tecnologia é inclusive usada em equipes esportivas. Elas coletam e analisam dados para identificar falhas e potenciais de atletas e estabelecer novas estratégias.
Aumentar vendas
O e-commerce é um dos setores que mais se beneficia desse quesito. Ao elencar produtos com base no perfil de busca de cada consumidor, o comércio consegue ampliar suas oportunidades de vendas.
Alguns sistemas usam os dados para otimizar os preços de produtos e serviços sempre que necessário. Isso é chamado otimização de preço, uma técnica para expandir a lucratividade em tempo real.
Como as empresas usam Big Data?
Grandes empresas usam as ferramentas de Big Data para aprimorar atividades. Contudo, muitas ainda lutam para enxergar o retorno de seus investimentos na área, segundo o estudo americano NewVantage Partners de 2021.
Apesar de quase 100% das empresas participantes já terem alguma iniciativa sobre o assunto, somente 24% conseguem, de fato, operar em uma realidade baseada em dados. Os negócios sabem coletar seus dados, mas não o que fazer com eles. Portanto, confira empresas que servem de exemplo nessa área:
Um dos cases mais relevantes de uso e aplicação de Big Data. O Google encontra o que cada usuário busca, lista os conteúdos mais relevantes e dá sugestões de pesquisa. Também usa tecnologia para definir critérios de exibição de anúncios.
O Facebook é como um paraíso em volume de dados. Ao usar isso para sua vantagem e através de algoritmos, a rede social recomenda os melhores anúncios. Além disso, consegue detectar conexões e elencar postagens relevantes no feed de notícias do usuário.
Amazon
A Amazon, com uso de dados, otimiza seu estoque e logística através de algoritmos inteligentes de otimização. Além disso, a empresa sugere produtos conforme as preferências de compra do cliente e os itens visualizados.
Netflix
Sabia que até os filmes e séries da Netflix podem ser criados a partir da análise de comentários de redes sociais? Esse é um exemplo de prática direcionada ao usuário. A plataforma também indica conteúdo com base nas produções vistas pelos consumidores.
Spotify
Plataformas de streaming como o Spotify têm usado dados obtidos dos consumidores para aprimorar seus algoritmos e impulsionar suas experiências de usuário. A empresa também atinge públicos potenciais por meio de anúncios e melhora suas decisões de negócios.
Um dos exemplos mais tangíveis de como isso acontece é a retrospectiva Spotify, que usa milhares de informações sobre pessoas do mundo inteiro para produzir rankings regionais e conteúdo altamente personalizado.
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