Big Data: o que é, como funciona e como aplicar?

Ao pensar no mundo digital, a discussão sobre as informações dos usuários é inevitável. Permeando a automatização de atividades, o desenvolvimento das empresas e a segurança de dados, o Big Data se destaca como o tema do século. Neste artigo, conheça a definição do termo, como ele tornou-se o maestro de todo o mundo virtual, qual é a sua relação com o tratamento de dados estabelecidos pelas empresas e quais são suas aplicações no contexto corporativo.

Uma biblioteca virtual

Cada pessoa, ao acessar a rede mundial de computadores, se converte em um usuário. Este usuário, no momento em que abre o navegador ou um aplicativo em seu smartphone, está iniciando uma sessão que pode gerar uma infinidade de registros.

Há aqueles que pensam que a internet é um espaço livre e anônimo, mas isso não é verdade. Cada movimento, clique, publicação ou busca é registrada junto ao número identificador da máquina usada, o número IP.

Ao expandir-se em funcionalidades e volume de usuários, a internet se converteu na maior biblioteca da História, um verdadeiro espelho que mostra como os humanos se comportam, como interagem entre si e quais são seus interesses.

Tudo o que uma pessoa faz na web é registrado, absolutamente tudo. Esse gigantesco volume de arquivos desconexos, dos mais variados tipos, navegando entre servidores e máquinas-usuário é chamado de Big Data.

Uma fábrica de perfil de alumínio que deseja conhecer mais sobre o mercado consumidor pode empregar a Big Data para alimentar bancos de dados internos, com o fim de realizar análises estatísticas no tema estipulado por seu planejamento estratégico.

Com o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT) e a consequente transição entre a sociedade 4.0 e 5.0, em breve todas as atividades humanas poderão ser registradas e integradas ao Big Data, expandindo as possibilidades de análise em várias áreas.

Bancos de dados relacionais e não-relacionais

O armazenamento de dados foi sempre um desafio para empresas, governos e quaisquer organizações que lidam com um extenso número de tomadores de serviço. As informações estão entre os recursos mais valiosos para a geração de valor.

A fim de otimizar e escalar o armazenamento de arquivos, foram desenvolvidos dezenas de bancos de dados com características específicas e normas que definem a coleta, a guarda e o acesso aos registros gravados em máquina.

Os dados guardados na base de uma clínica de estética , por exemplo, podem ser estruturados, semiestruturados e não estruturados, conceitos que permitem explicar a maneira como esses bancos se comportam e qual é a sua ligação com o Big Data.

Os dados estruturados e semiestruturados são aqueles postos em categorias pré-definidas, como “dados textuais” e “dados numéricos”. Essas estruturas são tabelas e colunas programadas em um banco de dados relacional.

Exemplos de bancos de dados relacionais estão presentes no cotidiano até mesmo das pequenas empresas. Um programa que permite a organização automática de qualquer informação lançada em uma tabela é uma amostra de banco relacional.

A estrutura de uma base como essa é estabelecida antes da armazenagem de qualquer registro. Uma loja de envelopamento de carros pode projetar esse sistema para armazenar, de maneira automática, todos os pagamentos recebidos.

Esses pagamentos seriam divididos pelas formas de quitação, como as modalidades à vista, por cartão de crédito, cartão de débito, prestações, dinheiro físico, transferências bancárias, entre outros modelos apurados.

Ao consultar um banco relacional, ao obter acesso a determinado registro, o usuário pode puxar outras informações vinculadas ao dado anterior. Os bancos não-relacionais, por outro lado, lidam com dados não-estruturados, que não exibem esse tipo de vinculação.

Os bancos não-relacionais são usados em plataformas da web como redes sociais e lojas virtuais, uma vez que o volume de registros captados é muito elevado e exige um modo mais otimizado de carregamento e armazenamento.

Com grandes capacidades de memória em seus servidores, os bancos não-relacionais estão mais próximos do conceito de Big Data. Pela ausência de padronização, os registros armazenados nesses bancos são qualquer elemento de mídia gerado pelo usuário.

Portanto, a palavra de ordem dos bancos não-relacionais é escalabilidade. O modelo reduz despesas com armazenamento e torna o sistema mais rápido e proativo, nutrindo, com maior eficiência, ferramentas como APIs, bots e qualquer plataforma interativa. Como o Big Data se reflete nas corporações. O Big Data trabalha com um conjunto de princípios que devem ser aplicados em qualquer estrutura de armazenamento de registros digitalizados. São eles:

Volume; Velocidade; Variedade; Veracidade; Valor.

As fontes que geram dados podem sair do comportamento do usuário em plataformas eletrônicas, como em um pedido de mecânica a domicílio, das atividades realizadas em um ambiente organizacional ou de micro arquivos criados espontaneamente nas sessões.

1 – Big Data na logística

O Big Data pode ser uma fonte de informações essencial para montar um plano de ações eficiente em logística. Esta área é fundamental para a produtividade administrada, posto que é a responsável pelo transporte e armazenamento de cargas de todo tipo.

Assim, ao se instalar em determinado espaço, uma fábrica de camisetas lisas precisa pensar em modelos eficientes de armazenamento, já que sua produção é em escala. Para definir a posição de galpões e estações de coleta, é importante conhecer o mercado local.

Para solucionar este impasse, algumas perguntas devem ser respondidas, como: Quais são os tipos de empresa que solicitam esse produto? Onde elas estão localizadas? Quais são os itens mais pedidos? Qual é a escala média de compra?

Essas respostas permitem a colocação das estações em pontos de fácil acesso, reduzindo o tempo de viagem e tornando as entregas mais eficazes e baratas. O uso de Big Data na coleta dessas informações se estabelece pelas instalação dos recursos online:

Canais de realização dos pedidos (site de catálogo, APIs, mensageiros); Digitalização das informações de estoque e embalagem; Sistemas para atualização de estoque (aplicativos); GPS na frota de transporte integrado ao medidor de combustível.

Uma transportadora pequenas cargas, ao usar esses pontos de coleta de Big Data, pode tratar essas informações em bancos relacionais e traduzi-las em análises de mercado que ajudam a visualizar problemas ou oportunidades de negócio.

2 – Big Data no marketing

O marketing é conhecido por seu amplo potencial de integração com ferramentas online, um fenômeno perceptível desde a exibição de anúncios até a inserção de veículos de pagamento em redes sociais e aplicativos de mensagem.

Além da publicidade, o marketing se comunica diretamente com a produção e o atendimento ao cliente, setores que norteiam todo o funcionamento de uma empresa. O marketing digital é um subsegmento especializado nas plataformas da internet.

Como já demonstrado, qualquer plataforma interativa conta com uma robusta imersão em Big Data. Nesses casos à parte, o fluxo de dados gerados é tão intenso que há a necessidade de desenvolver bases não-relacionais junto aos bancos relacionais.

Os sites de busca são exemplos claros de como o Big Data é decisivo na prospecção de clientes. Todas as empresas que se projetam no mercado online disputam por um primeiro lugar nos resultados de pesquisa por seu produto.

A sequenciação de resultados em uma busca por palavra-chave não é aleatória, pois segue um conjunto de critérios pré-estabelecidos que permitem filtragem e tratamento de registros em Big Data.

Os algoritmos lançados de 2014 até o presente momento focam na experiência do usuário como um modo de potencializar a indexação de links. São combinados dados de sessão que encontram a localização, sexo, idade e histórico de interesses do usuário.

Cruzadas essas informações com o que foi encontrado nos links rastreados na web, a plataforma entrega os resultados com maior poder de engajamento, aumentando a satisfação do usuário com o uso da ferramenta.

Neste contexto, uma empresa de arquitetura e reforma deve se adaptar ao que é visto como essencial pelos algoritmos de busca. Para seguir os passos desses sites, é importante que as equipes de marketing encontrem aquilo que seu cliente busca.

Além de adaptar a comunicação ao público-alvo, as estratégias de marketing devem criar conteúdo com base nos critérios do algoritmo, de maneira a aproveitar a infraestrutura de contato com a Big Data proporcionada por essas plataformas.

Por fim, a configuração de bots de atendimento são exemplos de canais para captação, tratamento e uso de registros localizados em Big Data. O espaço interativo também auxilia na atração do cliente.

3 – Big Data na administração financeira

A administração financeira reúne o conjunto de práticas da Contabilidade e da análise de mercado, a fim de desenvolver teorias que otimizem o uso de recursos econômicos nas organizações. O início deste processo se dá na criação de documentos contábeis.

Os documentos contábeis mais fundamentais são os balanços, os demonstrativos de resultado do exercício (DRE) e fluxos de caixa. Esse conjunto de tratados viabilizam a dedução de impostos, a identificação de gargalos e a otimização do orçamento.

Um dos resultados do emprego de Big Data na análise financeira é a automatização no preenchimento desses dados contábeis. Ao integrar fontes de coleta de dados a um banco relacional, os documentos contábeis passam a ser atualizados automaticamente.

Para uma empresa de higienização de ar condicionado, isso significa uma redução de gastos operacionais e maior eficiência no preenchimento desses dados, reduzindo a possibilidade de problemas com o fisco e melhorando a qualidade das análises.

Conclusão

Big Data é um dos tópicos mais importantes da vida contemporânea. Permeando todo o espaço digital, o mecanismo de coleta de dados diversos elevou o padrão das análises estatísticas e gerou avanços nos estudos do comportamento humano e das empresas.

Com efeitos diretos sobre a produtividade e os indicadores macroeconômicos de uma região, pensar em Big Data é um excelente indicativo de maturidade digital, traço essencial em pessoas físicas e jurídicas pelos próximos anos. Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

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