O que é Big Data?
Big Data é o conceito utilizado para descrever o grande volume de dados estruturados, e não estruturados, gerados e coletados diariamente. Quando nós falamos sobre “Big Data”, estamos falando sobre informações.
Apesar de parecer algo novo, o Big Data é utilizado desde muito tempo, antes mesmo de qualquer meio digital ou computacional.
Empresas líderes de mercado sempre foram muito boas em coletar informações e organizar esses dados na busca por Insights para desenvolver estratégias. Tudo o que o universo digital fez foi aumentar o fluxo de dados e aumentar as formas de coleta-los.
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Quais são as principais aplicações do Big Data
Se o Big Data é a geração, a coleta e a gestão dos dados, então a sua aplicação está em todos os lugares, diariamente. Empresas de todos os tamanhos fazem uso constante do Big Data em busca de melhores resultados para as suas estratégias.
As aplicações, deste modo, envolvem um grande espectro do mercado moderno. Podemos dizer que desde agências de marketing digital, passando por escritórios de arquitetura, até empresas de investimentos, usam o Big Data todos os dias.
Os V’s do Big Data
Para compreender com exatidão o que o Big Data pode fazer pela sua empresa, você precisa entender os V’s do Big Data. Ou seja, quais são os elementos principais desta tendência e como esses elementos são utilizados diariamente.
Toda estratégia de Big Data precisa focar em 5 métricas, os 5 V’s, que são:
- Volume
- Variedade
- Velocidade
- Veracidade
- Valor
Vejamos cada um deles em detalhes adiante.
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Volume
O volume dos dados é importante para que os resultados encontrados tenham relevância.
Por exemplo: uma pesquisa de opinião para desenvolver um novo sabor de sorvete. Se a amostragem for pequena – baixo volume de dados – a pesquisa será incapaz de criar um cenário realista sobre os gostos dos consumidores.
Por outro lado, se a pesquisa contar com informações em excesso – volume de dados exacerbado – pode ser difícil tirar uma conclusão concisa sobre os gostos dos consumidores.
Variedade
Se o volume fala da quantidade, a Variedade trata dos tipos de dados coletados. Aqui, mais uma vez, convém estabelecer um parâmetro que faça sentido para os objetivos finais da coleta de informações.
Vamos usar o exemplo anterior: vamos imaginar que para lançar um novo sabor de sorvete a empresa busque uma alta variedade de informações, coletando das redes sociais, de pesquisas na rua e também de pontos de experimentação em supermercados.
Com a soma de todas as informações ela pode ter uma visão bem clara sobre os gostos dos fregueses e assim ser capaz de tomar decisões assertivas sobre os lançamentos.
Velocidade
A Velocidade é um dos V’s mais importantes no Big Data .Se trata, inclusive, do grande desafio do nosso mercado. Como coletar, gerenciar e utilizar as informações em um tempo hábil, gerando resultados eficientes?
Pois, se temos uma facilidade enorme em gerar informações – e nisso a nossa sociedade se tornou profissional. Estamos a todo momento gerando cada vez mais dados – saber exatamente o que fazer com esses dados é o grande segredo do mercado moderno.
Veracidade
A Veracidade também está ligada diretamente ao Valor das informações, pois trata do quanto um dado é verdadeiro ou confiável.
Por exemplo, se você for na torcida de um time perguntar qual é o melhor jogador da partida, a resposta certamente será em favor de um jogador do time da torcida. Esses dados, apesar de sinceros, não são verossímeis.
Há, portanto, que diferenciar entre “verdade” e verossimilhança, ao menos quando falamos em Big Data. Dados que possuem veracidade são dados que podem ser testados e provados.
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Valor
Por fim, o Valor é de algum modo a razão de todos os outros V’s. Dados valorosos são informações que trazem um insight novo sobre o mercado, ou os hábitos de consumo dos clientes.
Perceba que esse valor nem sempre está relacionado com Volume, Variedade ou Velocidade, mas ele estará sempre ligado com Veracidade. Um dado valorizado é uma informação que causa impacto e pode ser usada para inúmeras estratégias.
Estruturação dos dados
Muito bem, já sabemos que todas as informações possuem níveis diferentes de volume, variedade, velocidade, veracidade e valor, contudo, há ainda mais duas separações para cada Dado coletado, elas são:
- Estruturados
- Não estruturados
Dados não estruturados são aqueles que precisam de uma seleção prévia. Eles ainda estão crus, e por essa razão, são bem complexos de trabalhar. Não há neles um caminho óbvio para ser seguido, o que exige mais empenho das empresas.
Já os dados Estruturados são informações organizadas, com uma estrutura determinada, clusters e definições. Por exemplo: localização, informações sobre o perfil dos clientes, contatos, entre tantos outros.
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Tipos de dados do Big Data
Os dados do Big Data também são separados em mais três categorias, de acordo com a origem. Essas categorias são:
- Personal data ou Data Of Things: gerados por equipamentos com IoT (Internet Of Things). Informações geradas por televisores, geladeiras, câmeras, etc.
- Enterprise Data: dados gerados por empresas. São coisas como: dados financeiros, recursos humanos, operações, etc.
- Social Data: dados gerados por pessoas, independentemente do canal. São dados enviados pelos Smartphones, ou gerados nas redes sociais, até mesmo em pesquisas de opinião nas ruas.
Conclusão sobre Big Data
Big Data é a diferença entre possuir um mapa, ou guiar-se às cegas. Não há caminho sem a coleta de informações. Toda empresa precisa ter, no mínimo, um canal confiável de dados para poder desenvolver estratégias.
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Vamos conversar
Por fim, como eu sempre gosto de terminar, quero lembrar para você que isso não é um monólogo e todo este blog é na verdade um primeiro passo para que possamos conversar mais.
Adoraria saber a sua opinião sobre este e muitos outros assuntos. Afinal de contas, estamos enfrentando diversos desafios em comum e sei que você também busca compreender quais são as próximas tendências.
Sendo assim, entre em contato comigo e vamos marcar uma reunião.