Big data é um dos maiores reflexos da evolução tecnológica das últimas décadas. O que IoT (internet das coisas) fez pela captura de dados, ele fez ao mesmo tempo pela análise de dados. Hoje em dia, é impossível falar em transformação digital e estratégia conectada sem passar pelo conceito sobre o que é Big Data.

Não só isso, é mais um processo no qual TI tem a maior responsabilidade, como área responsável por oferecer infraestrutura, ferramentas e processos para que os dados sejam trabalhados na empresa e seus benefícios efetivamente capturados.

Neste artigo, vamos discutir mais detalhes sobre o que é Bid Data, sua diferença em relação a data analytics. Também relevaremos quais são os 5 Vs do Big Data e como as empresas da atualidade podem aplicar essa tecnologia de forma eficiente e assertiva. Confira!

O que é big data?

Big Data é o campo que se propõe a encontrar maneiras de lidar com bases de dados grandes e/ou complexas demais para soluções tradicionais de processamento de dados. É o conjunto de processos que visa extrair insights de grandes volumes de dados de maneira econômica e que gere valor para organizações e pessoas.

Para entender melhor o que é Big Data, precisamos primeiramente entender a importância de dados para a gestão. Informações obtidas por meio de dado sempre foram a base de qualquer estratégia corporativa bem sucedida. Primeiramente com cadastros de anotação de caderno de séculos passados até a introdução de sistemas de informação no início da era da computação, lidar com informação sempre foi o centro da gestão.

Porém, a internet, o avanço da tecnologia e sua adoção acessível, ofereceu a empresas e clientes poder para trabalhar com grandes quantidades de dados. Primeiramente, na ponta do cliente, o acesso a ferramentas de pesquisa aumentou o conhecimento e estimula compras mais informadas e avaliações mais rigorosas.

Na ponta da empresa, estes comportamentos online geraram um grande volume de dados que podem desvendar por exemplo comportamentos sociais, de compra, demográficos e outros. Portanto, há a necessidade de oferecer soluções que permitam a empresas responder perguntas complexas de maneira rápida e assertiva.

Big data ou data analytics?

Antes de avançar no entendimento sobre o que é Big Data e como aplicar esse conceito nas empresas, vamos tirar uma confusão comum do caminho. Como muitas vezes nos referimos a “big data analytics”, igualmente muitos pensam que data analytics é um de seus sinônimos.

Data Analytics é a ciência de analisar conjuntos brutos de dados e extrair deles informações úteis para tomada de decisões, a partir de conclusões geradas por elas.

Sendo assim, é fácil identificar as diferenças entre o que é Big Data e o Data Analytics. Os dois conceitos trabalham com magnitudes diferentes, e dessa forma big data existe para lidar com o volume de informações grande demais para ser tratado por data analytics simplesmente. Porém, pode-se argumentar que um está dentro do outro, ao passo que um lida com dados complexos demais para ser gerenciado por data analytics.

Os 5 Vs de big data

Os 5 Vs foram criados pra explicar os desafios de big data, que norteiam qualquer projeto do tipo e devem ser atendidos para o desenvolvimento de soluções. Sendo assim, os 5 Vs compreendem:

V1: Volume

O volume de dados circulando no mundo já é estrondoso, exigindo altos investimentos e criatividade para extrair valor deles. Entretanto, à medida que a tecnologia avança, o volume de dados vai crescer exponencialmente. Segundo dados do Social Good Brasil, a quantidade de dados gerados nos últimos anos supera o volume produzido em toda a história da humanidade.

De modo geral, o volume de dados produzidos dobra a cada 2 anos e a tendência é que essa quantidade continue aumentando cada vez mais nos proximos anos, tendo em vista que hoje não só humanos, mas praticamente qualquer objeto conectado à internet também é capaz de abastecer o Bid Data.

Dessa forma, o V de volume serve para determinar o valor e insights potenciais da massa de dados, além de determinar se esta massa se enquadra em big data.

V2: Velocidade

A velocidade com que os dados são gerados e processados é diferencial importante em big data. Inclusive, dependendo da situação, é possível dizer que a velocidade de processamento dos dados é até mais relevante que o volume de dados gerados.

Muitas vezes, é mais vantajoso obter uma quantidade de dados um pouco menor, mas em tempo real, do que um grande volume de dados que só ficará disponível depois de um certo tempo.

Tendo isso em vista, podemos dizer que a velocidade é um desafio onde até mesmo ganhos mínimos fazem a diferença competitiva para as organizações.

V3: Variedade

Hoje em dia, dados são capturados nas mais variadas formas e nos mais variados formatos. Pode-se obter dados das redes sociais, em aplicativos, gps, emails, soluções de IoT ou então de várias outras fontes. E a medida que os anos passam, a tendência que o avanço tecnologico amplie ainda mais essa variedade de fontes de dados.

Portanto, variedade e complexidade são sinônimos em big data, exigindo soluções e profissionais que saibam harmonizar massas heterogêneas em insights coesos.

V4: Valor

Com os desafios de variedade, velocidade e volume, uma questão aparece: vale a pena processar determinados conjuntos de dados? Logo, considerações de valor em big data determinam ROI, foco e prioridade.

Esta avaliação de rentabilidade de determinados tipos de dados permite descobrir se o esforço dispensado a eles vai agregar valor aos insights o suficiente para compensar seu custo.

V5: Verdade

De que valem dados se não podemos determinar sua confiabilidade ou se eles simplesmente não representam a realidade? Aqui não falamos somente de verdadeiro ou falso: por exemplo, dados reais podem estar desatualizados e não representarem o cenário atual observado.

Outros vícios inerentes a capturar dados podem comprometer a veracidade também. Dessa forma, o trabalho de big data também envolve avaliar a veracidade dos dados.

Algumas aplicações de big data

Um projeto do tipo pode atender a diversos propósitos dentro de uma empresa. Por exemplo, alguns dos mais comuns incluem:

Melhorar a experiência do cliente

Aqui, big data atua para personalizar a oferta de produtos e serviços, além de tornar a jornada do consumidor mais suave e agradável.

Sendo assim, recomendações de produtos baseadas em suas compras, sugestões de conteúdo que se relacionam com seus interesses particulares passaram a ser ofertas comuns em empresas. Não somente isso, mas todos os contatos com a empresa ficam mais rápidos e customizados.

Manutenção preditiva

Antecipar falhas de equipamentos por meio da análise de dados de equipamentos semelhantes, do ambiente onde eles estão implantados e igualmente por volume de utilização ou produção futuros é onde big data faz a diferença na indústria.

A popularização de sensores, bem como da integração de sistemas, permite manutenções na hora certa, sem impactos inesperados à produção.

Aumento de eficiência operacional

Empresas de ecommerce usam big data para identificar gargalos na operação, descobrindo onde seus clientes abandonam carrinhos, por exemplo. Sendo assim, com uma massa de dados própria ou de benchmarking grande o suficiente, qualquer empresa pode identificar onde melhorar seu trabalho e corrigir curso.

Machine learning e segurança da informação

O grande volume de dados tratados por big data pode ser usado para ensinar máquinas a tomarem decisões de forma autônoma com alta confiabilidade, o que de certo modo otimiza processos, bem como ajuda a reduzir falhas e gera economia de tempo que pode ser aplicado em outras áreas igualmente importantes dentro da empresa . É a base de soluções como chatbots, por exemplo.

Além disso, muitos profissionais de tecnologia usam big data para identificar padrões de invasão com alta precisão, no que chama-se “detecção avançada de ameaças”.

Da mesma forma que manutenção preditiva antecipa problemas de funcionamento em máquinas, o big data para segurança da informação antecipa ameaças, por meio de padrões.

Papéis e cargos em big data

Como big data é um assunto em constante evolução, os empregos mais em alta na área mudam bastante. Antes de mais nada, seguem algumas características comuns a todos eles:

• Habilidades analíticas, para interpretar dados e tirar conclusões a partir deles
• Habilidades estatísticas, para entender como trabalhar com números e explorá-los
• Conhecimento tecnológico, para harmonizar as habilidades pessoais com ferramentas que automatizem e facilitem processos
• Conhecimento em linguagens de programação, consequentemente complementando o tecnológico para gerar soluções que trabalhem os dados
• Visão empresarial, para entender como os insights potenciais se harmonizam com objetivos corporativos.

Em seguida vamos a dois dos cargos mais populares em big data. São eles:

Especialista em Machine Learning – Produzir plataformas e soluções de software que funcionem de forma autônoma é um dos ingredientes do sucesso na área. Portanto, programadores que se especializam nesta área oferecem a possibilidade de tratar big data com maior rapidez a um custo menor.

Analista de dados – Responsável por avaliar os dados e ajudar a extrair conclusões a partir deles, o analista faz a ponte entre os objetivos de negócio e as bases de dados.

Big data cabe na gestão de telecom?

Com certeza cabe. O uso de big data em grandes empresas permite identificar tendências de uso dos recursos, o que oferece insights confiáveis sobre tamanho de inventário e custos futuros, dessa form direcionando os contratos de telecom. Porém, mesmo que big data ainda seja inatingível ou inalcançável para algumas empresas, projetos com base em dados usando Business Intelligence por exemplo já podem trazer enormes benefícios.

Dessa forma, ter um parceiro de gestão de telecom junto, alguém que consiga unir tecnologia e inteligência, é um excelente começo. A Mobilit possui mais de 15 anos de experiência, atendendo clientes de todos os portes e setores. Simultaneamente, trazemos tecnologia que faz a diferença na gestão de despesas e recursos de telecom. Fale conosco ainda hoje e vamos começar a projetar seu futuro!

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