Big Data Analytics: conceito, benefícios e aplicações práticas
Equipe de conteúdo - PM3

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Panorama do Mercado de Produto

O Big Data Analytics é uma prática cada vez mais relevante para empresas digitais que querem aprimorar seus processos. Muitos negócios modernos já entenderam a importância e utilizam a análise de dados para tomar decisões e melhorar suas soluções. 

Contudo, hoje a realidade do mercado é marcada por uma grande disponibilidade de dados, gerados, cada vez mais, em alta velocidade. Então como gerenciar essa rapidez e quantidade de informações? A união de Big Data e Analytics apresenta-se como solução para negócios que querem operar com mais eficiência.

Continue lendo e entenda melhor o conceito de Big Data Analytics, suas principais características, benefícios e aplicações em empresas digitais.

O que é Big Data Analytics?

O termo “Big Data Analytics” deriva do conceito de Big Data, que refere-se a conjuntos vastos de dados, muitas vezes em estruturas e níveis de complexidade diversos. 

Diferentemente dos métodos tradicionais de análise de dados, que concentram-se em analisar banco de dados estruturados, o Big Data coleta, processa, refina e analisa dados de uma maneira muito mais eficiente e proativa, sendo um aliado de negócios digitais.

O objetivo do Big Data Analytics é gerar valor e extrair insights que auxiliem empresas em sua tomada de decisões, melhoria de soluções e serviços e otimização de processos no geral. 

Essa prática destaca-se por muitas razões, entre elas:

  • A grande capacidade de análise;
  • A possibilidade de comportar quantidades enormes de dados;
  • A variedade de estruturas;
  • A veracidade dos dados e o valor agregado a partir dos dados analisados.

É por isso que o Big Data Analytics é comumente conhecido por ter 5 “Vs” que descrevem suas suas principais características:

  • Velocidade: refere-se à capacidade de coletar dados gerados, inclusive, em tempo real, como é o caso das mídias sociais em que tudo acontece rapidamente;
  • Volume: diz respeito à quantidade de dados coletados de diversas fontes e a capacidade de comportá-los.
  • Variedade: os dados podem ter diferentes estruturas, como dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, o que torna esse processo ainda mais diverso e rico.
  • Veracidade: é a capacidade de avaliar se os dados são realmente válidos e oferecem utilidade ao negócio.
  • Valor: refere-se ao valor gerado para o negócio, que é a finalidade principal desse conceito. Dados são apenas a matéria bruta, o que os tornam importantes é o valor agregado durante todo o processo de análise de dados.

Como funciona o Big Data Analytics?

O Big Data Analytics é utilizado para extrair insights, encontrar correlações e padrões escondidos, prever tendências de mercado, entre outros, ao coletar enormes quantidades de dados de diferentes estruturas.

Para lidar com essa grande quantidade e variedade de dados, utiliza-se um processo de armazenamento, tratamento e análise de dados.

A partir disso, é possível visualizar e extrair insights relevantes e que realmente agreguem valor ao negócio. 

Confira a seguir como funciona o processo de análise de Big Data!

Coleta e armazenamento de dados 

A coleta e o armazenamento de dados podem ser feitos de várias formas, uma vez que o Big Data coleta dados de diversas bases e tipos de estruturas. 

Esse armazenamento pode ser feito de várias formas em sistemas pensados para armazenar Big Data, e os dados podem ser estruturados, semi-estruturados e não estruturados.

Alguns exemplos de estruturas capazes de comportar grandes quantidades de dados são:

  • Data warehouses;
  • Data lakes;
  • Bancos de dados NoSQL;
  • Sistemas de arquivos distribuídos, etc.

Tratamento de dados

Após o armazenamento de dados, é necessário processá-los e tratá-los de maneira adequada para a etapa de análise de dados.

Gera-se uma imensa quantidade de dados a cada minuto. Porém, quando falamos em Big Data, as fontes e as estruturas de dados podem ser muitas.

Assim, é necessário saber filtrar e processar esses dados para separar aquilo que é relevante para o negócio, daquilo que não serve.

Nesse processo, identifica-se dados duplicados, não confiáveis, inconsistentes, que possuem erros, etc., para separá-los daqueles realmente úteis.

Análise de dados

Com os dados tratados, é hora de fazer a análise de dados para extrair insights que adicionem valor ao negócio e cumpram o objetivo da análise.

Esse processo pode ser feito usando vários tipos de tecnologias como, a utilização de algoritmos complexos, machine learning e outras tecnologias robustas.

A partir disso, as empresas podem identificar padrões e tendências, fazer análises preditivas, aprimorar processos, detectar correlações e, em geral, tomar decisões melhores e mais rapidamente.

Após a análise, profissionais de dados utilizam-se dessas informações para gerar relatórios, painéis e dashboards interativos para o processo de visualização de dados.

Benefícios do Big Data Analytics para empresas digitais

As práticas em Big Data Analytics oferecem muitas vantagens para empresas digitais que querem aprimorar seus processos. Esse conhecimento pode ser aplicado em diversos setores de um negócio em em várias indústrias do mercado. 

Seja para prever tendências, aprimorar e desenvolver novas soluções, tomar decisões de negócio, prever fraudes, gerenciar riscos, entre outros, a análise de Big Data contribui significativamente com a otimização de vários processos.

Tomada de decisões mais rápida e melhor 

Um dos principais benefícios dessa prática é oferecer um processo de tomada de decisões mais rápido e otimizado

Negócios que baseiam-se em dados reais têm mais chances de aprimorar seus processos para atender às demandas do público e gerar mais receita para a empresa.

Trabalhar com Big Data Analytics faz com que esse processo seja ainda mais aprimorado, facilitando a tomada de decisões estratégicas de uma empresa. 

Análises preditivas

Com tecnologias e métodos como estatísticas, modelagem, machine learning, deep learning e data mining, entre outras, é possível utilizar Big Data Analytics para ir além das informações extraídas a partir de enormes quantidades de dados e criar modelos de análises preditivas para: 

  • Prever tendências de mercado;
  • Identificar padrões de consumo;
  • Detectar oportunidades e riscos futuros, etc.

Maior eficiência operacional

O Big Data Analytics também auxilia empresas a aumentarem sua eficiência operacional ao identificar operações, processos e atividades dentro do negócio que são ineficientes e gastam tempo e recursos da empresa.

Essa possibilidade garante uma melhor distribuição de recursos e otimização de tempo com operações que realmente ajudem a aprimorar a performance de um negócio.

Gestão de riscos aprimorada

Outra vantagem de usar Big Data Analytics é a possibilidade de gerenciar riscos de forma otimizada. Através da análise de Big Data, empresas podem identificar riscos previamente e gerenciá-los com mais eficiência e manejo. 

Melhoria no desenvolvimento de soluções

Ao identificar padrões de consumo, demandas, dores e desejos de usuários através da análise de Big Data, é possível aprimorar ou desenvolver produtos e serviços mais adequados às necessidades dos clientes.

Diferença entre Big Data Analytics e Business Intelligence

Embora sejam comumente usados como sinônimos, existe uma grande diferença entre Business Intelligence (BI) e Big Data Analytics

As práticas de Big Data Analytics visam analisar enormes quantidades de dados, que podem ser disponibilizados em vários formatos, estruturas e a partir de diversas fontes. 

Além disso, em Big Data Analytics, os insights gerados, na maioria das vezes, têm como foco a análise preditiva, a identificação de tendências, correlações e padrões ocultos, voltando-se para tendências futuras.

Já as práticas de Business Intelligence (BI) geralmente lida com o manejo de dados originados de fontes estruturadas e que não são necessariamente Big Data. 

Além disso, em BI, o direcionamento maior é para a visualização de dados e a análise histórica e atual de informações, onde a criação de relatórios, dashboards e painéis interativos são uma prática comum.

3 exemplos de aplicações práticas do Big Data Analytics

Existem muitos exemplos de aplicações práticas de Big Data Analytics. Afinal, esse conceito pode ser aplicado em diversos segmentos de uma empresa e para muitas finalidades. 

Algumas aplicações muito comuns são:

Detecção de fraudes

O Big Data Analytics auxilia diretamente na detecção de fraudes, principalmente em instituições financeiras.

Ao utilizar Big Data Analytics, essas organizações podem fazer análises em tempo real das transações realizadas para identificar comportamentos suspeitos que possam configurar fraude e assim preveni-las.

Melhoria e personalização da experiência do usuário

Outro uso prático da análise de Big Data é na melhoria e personalização da experiência do usuário

Por exemplo, suponhamos que uma empresa quer aprimorar a experiência de seus usuários com o produto que ela vende. Ela poderá usar o Big Data Analytics para coletar e analisar dados provenientes das redes sociais, para entender como é a resposta do seu consumidor frente às soluções oferecidas.

A partir dessa análise, pode-se extrair insights que auxiliarão o negócio a proporcionar uma melhor experiência para esse usuário ao oferecer soluções mais adequadas.

Outro exemplo são os sistemas de recomendação, como é o caso dos e-commerces, onde é possível basear-se no histórico de vendas e nos padrões de consumo do usuário para oferecer produtos personalizados. 

Assim como, as plataformas de consumo de conteúdos, como serviços de streaming de música ou vídeos, onde é possível criar um sistema de recomendação através de ferramentas de machine learning, como o PyTorch ou o TensorFlow, para sugerir conteúdos baseando-se em padrões e preferências do usuário. 

Prevenção e gerenciamento de crises de saúde

Através do Big Data Analytics também é possível coletar, armazenar, tratar e analisar dados em tempo real para prevenir e gerenciar crises de saúde, como epidemias iminentes.

Através de algoritmos e sistemas e ferramentas avançadas, como o Apache Kafka, pode-se monitorar dados em tempo real e identificar a disseminação, ocorrências e impactos potenciais, e a partir disso, criar respostas rápidas e planejar ações para conter a possível crise.

Conclusão

O Big Data Analytics é uma prática cada vez mais importante para auxiliar empresas digitais de diversos setores do mercado a tomarem decisões melhores, identificarem tendências de mercado e, em geral, aprimorarem suas operações.

Se você chegou até aqui, já entendeu que, na Era da Informação, é indispensável ser capaz de analisar dados de maneira eficiente para gerar insights valiosos para os negócios. 

O Big Data Analytics é um caminho possível para isso e empresas de sucesso já entenderam e começaram a implementar essas práticas em suas operações.

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