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Big data: entenda o que é big data, sua história, tipos e aplicações

Se você é uma pessoa que tem o costume de ler muito sobre negócios e inovação, com certeza já ouviu falar em Big Data.

Apesar desse termo ter se popularizado, muitas vezes não se sabe exatamente do que se trata ou de como isso impacta o seu negócio. Fato é que a análise de dados deve estar cada vez mais presente no dia a dia dos profissionais e entender melhor o que é Big Data pode te ajudar. 

Para isso, preparamos um conteúdo completo sobre o tema. Nele falaremos sobre:

  • O que é Big Data?
  • Tipos de Big Data
  • Quais são os 5 V’s do Big Data?
  • Diferença entre Big Data e Data Analytics
  • Para que o Big Data pode ser utilizado?

Vamos lá?

O que é Big Data?

Big Data é o termo utilizado para designar um grande conjunto de dados gerados no ambiente digital. Alguns profissionais já traduzem o termo para “megadados”, ressaltando além do que se trata, o seu alto volume.

O número de dados lançados no mundo vêm crescendo a medida em que o mundo digital se transforma, se aprimora e introduz no nosso dia a dia novas ferramentas. Estamos, como pessoas ou como marcas, cada vez mais presentes em diferentes plataformas, redes, sites, aplicativos, etc.

Sendo Big Data um conjunto de dados, esse crescimento da presença online gera um número maior de dados. Logo, isso precisa ser não só analisado, como organizado.

Consideramos como Big Data quando damos sentido a esses dados, quando estes, organizados e estruturados, ajudam times e profissionais a traçarem estratégias e a compreenderem melhor o seu negócio, sua atuação e seu desempenho.

Breve história do Big Data 

Organizar e obter dados não é algo exclusivo do meio digital, muito menos se iniciou com a internet ou crescimento das novas mídias.

Pense naqueles grandes arquivos, geralmente de metal com gavetões que muitas vezes eram difíceis até na hora de abrir. Lembra deles? Muito presente em escritórios, consultórios ou na secretaria das escolas. Diversos documentos eram ali armazenados, catalogados, muitas vezes seguindo uma lógica, como numérica, alfabética ou cronológica.

Entender os dados também não é algo de hoje. De estratégias esportivas à decisões políticas, os dados estavam presentes de forma fundamental.

Mas o termo só foi cunhado na contemporaneidade. Há alguns desencontros sobre sua origem. Há quem atribua esse fato ao ano de 1997. Outros à uma publicação de Doug Laney, do ano 2000. Ou em 2001, através de uma publicação da conhecida empresa de consultoria Gartner.

Em resumo, todas essas publicações buscavam definir o que era Big Data, sendo que a de Laney nos apresentou os 5 V’s do Big Data, algo que vamos compreender um pouco mais à frente. 

A popularização do termo começou a vir à medida em que as tecnologias digitais avançavam. Por volta de 2005, grandes nomes digitais como Orkut, Facebook e Youtube estavam nascendo e/ou ganhando espaço e, com isso, o acúmulo e a importância da geração e análise de dados sendo transformados.

Tipos de Big Data

Existem diferentes tipos de dados e a forma com a qual estes estão estruturados. São três tipos, sendo:

Dados estruturados

Os chamados dados estruturados são aqueles que possuem uma estrutura rígida. Na prática, isso consiste em uma leitura mais facilitada de reconhecimento pelos bancos e análise de processamento.

Um banco de dados possui uma estrutura de linhas e colunas, e assim os dados são armazenados conforme esse padrão pré-estabelecido.

Logs, bancos de dados e planilhas em CSV são alguns exemplos de dados estruturados.

Dados não estruturados

Com a transformação digital dos últimos anos e a aparição de novas formas de comunicação, houve um crescimento dos chamados dados não estruturados.

Esses dados são mais dinâmicos, flexíveis e não seguem a padronização dos dados que citamos anteriormente.

Ao redigir um texto, acrescentar imagens em um documento, armazenar áudios e vídeos, os dados não seguem essa estrutura, já que o seu conteúdo tende a ser personalizado. Isso inclui o que é publicado nas redes sociais.

Dados semiestruturados

Dados semiestruturados é uma combinação entre as duas formas de dados que citamos acima.

Em resumo, não segue uma estrutura rígida e inflexível, assim como não é totalmente dinâmico.

O principal exemplo de dados semiestruturados é o clássico HTML. No código HTML, não há um limite do que você acrescentar, mas ainda assim há uma semântica que hierarquiza as informações ali depositadas.

Quais são os 5 V’s do Big Data?

Anteriormente citamos Doug Laney, um famoso analista que é um dos responsáveis pela história e popularização do termo Big Data. O analista foi responsável por introduzir os 5 V’s do Big Data, teoria importante para entender essa temática.

Abaixo explicamos cada um desses cinco pontos.

Velocidade

Os dados são coletados, armazenados, e transmitidos com uma rapidez muito grande. Alguns, inclusive, cabem análise em tempo real, caso o analista assim deseje fazer.

Um primeiro exemplo é no mercado de e-commerce, onde compras realizadas com cartão de crédito devem ser aprovadas ou não no ato da compra.

Outro exemplo importante são os serviços de streaming e outras formas de transmissão, cujos dados precisam ser operados em velocidade altíssima.

Dados esses exemplos, fica mais evidente o motivo de a velocidade ser um dos pilares mais importantes do Big Data.

Volume

Com os exemplos trazidos acima, já podemos entender que o volume de dados gerados mundialmente é muito alto. Imagine quantos dados são gerados por minuto, hora, dia, ano em cada atividade feita online? Cada compra, chat, interação, post, navegação?

Isso requer uma expansão dos servidores, um armazenamento bem executado para, enfim, possibilitar uma análise completa e feita de forma fácil.

Por isso, uma ferramenta de análise de dados, como atividade dos leads, novas compras, interações, visitas e cliques pode ser de grande ajuda para quem deseja trabalhar com Big Data.

Variedade

Há pouco, citamos alguns exemplos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Como ficou evidente, há diversos tipos e formatos de dados, além da forma em que são organizados.

Logo, temos uma variedade grande de tipos de dados. Para quem deseja analisar, é importante ter ciência dessa variedade e que cada um possui pontos e formas diferentes de se analisar.

Veracidade

É importante prezar pela qualidade dos dados. Com uma variedade tão grande e o alto volume de dados, uma boa análise inclui a combinação, a seleção e a limpeza de dados.

Esse é mais um ponto onde há ferramentas que ajudam a entregar dados com maior veracidade, possibilitando uma análise de alta performance.

Valor

Com tantas possibilidades e combinação de fatores, uma análise deve se atentar àquilo que entrega valor para o negócio. Ou seja, dados relevantes.

Isso pode variar de marca para marca, e o objetivo do Big Data é entregar dados que possuam esse valor.

Diferença entre Big Data e Data Analytics

Big data e Data Analytics possuem algumas diferenças no que se refere ao tratamento dos dados.

O Big Data diz respeito ao amontoado de dados que é gerado a todo instante e de todas as formas. Como mostramos quando falamos dos 5 V’s, os dados vêm em uma quantidade muito grande, de forma veloz e muito plural. 

Para se trabalhar com Big Data é necessário uma capacidade analítica e alguns facilitadores para que os dados sejam analisados e selecionados sem ser um trabalho moroso.

O Data Analytics costuma trabalhar com algoritmos que automatizam e facilitam a análise dos dados. É colocar em prática essa análise e todo o trabalho envolvido, em prol de obter insights valiosos para a saúde do negócio.

Para que o Big Data pode ser utilizado?

Uma empresa ou marca não pode ficar estagnada, sem olhar a saúde do seu negócio, enxergar possíveis mudanças de rota e novas abordagens. Para isso ser feito de forma efetiva, a análise de dados é o combustível. E é nesse ponto que entra o Big Data.

Há diversas formas de se obter ou analisar dados, mas a utilização do Big Data coloca a marca que o utiliza à frente, já que, como vimos, é um método com estrutura, valores e riqueza de informações.

Desse modo, o Big Data entra como uma forma de trabalhar os dados para além de acumulá-los, podermos utilizá-los para traçar estratégias e ideias bem fundamentadas.

Para colocá-lo na prática, é importante implementar uma cultura de dados. Coloque-o no dia a dia da instituição, trabalhando os dados organizados em tentativas-erro.

Segmentação

Há diferentes formas de trabalhar com Big Data e, consequentemente, com os dados adquiridos. São diferentes técnicas e modelos que descreveremos a seguir.

Análise preditiva

Esse é o mais conhecido entre os modelos de como casar o Big Data com as demandas da sua marca.

Sua análise consiste em uma análise seguindo padrões da base de dados. Ou seja, analisa os dados anteriores, vendo as repetições, as demandas que mais aparecem, etc. Assim, é possível prever cenários ou como os clientes podem reagir ao definir novas táticas de negócio.

Machine learning

O machine learning, é mais uma forma de dar vida ao Big Data, que visa a automação ferramental.

Através da análise dos dados, os próprios sistemas podem aprender e evoluir por conta própria, automatizando esse upgrade e diminuindo a intervenção humana nessa tratativa.

É assim que funciona, por exemplo, os tão falados algoritmos, utilizados no marketing para traçar estratégias nas redes sociais e nos mecanismos de busca.

Alguns exemplos de serviços que utilizam machine learning casado com o Big Data são os já citados serviços de streamings. Através da análise do que o usuário assiste, e consequentemente dos dados de cada uma das produções, os serviços costumam indicar novos conteúdos, por gênero, atores, temática, etc.

Isso sem intervenção humana. Mas todo trabalho de machine learning precisa de treinamento, para que assim a ferramenta consiga absorver, selecionar, limpar e organizar o conjunto de dados que denominamos como Big Data.

Big Data e Marketing

O Big Data oferece muitas possibilidades para o Marketing das empresas. Afinal, a área é conhecida pela elaboração de estratégias para atingir o público-alvo do serviço oferecido e gerar novos negócios, fazer o reforço e a presença digital da marca, etc.

Algumas formas do trabalho de Big Data e marketing podem ser:

  • Definição de mercado: o Big Data oferece dados para a análise do mercado. Através do entendimento das demandas, do número de concorrentes, entre outras, a empresa é capaz de entender o mercado a ser explorado pelas estratégias de marketing e como chegar até ele.
  • Definição de personas: Através dos dados coletados pelos algoritmos e somados a dados coletados pelos fechamentos comerciais, é possível que o time de marketing de uma empresa trace um perfil e crie um padrão de quem acessa, entra em contato, fecha contratos, etc. Assim, as estratégias são feitas visando atingir esse público.
  • Decisão sobre investimento e campanhas: Pensando num cenário em que uma verba é estipulada para investir em campanhas e ações, o Big Data pode te ajudar a mostrar onde seu público está mais presente e onde há mais conversão. Assim, fica mais fácil decidir onde depositar o investimento para que converta mais em vendas.

Essas são apenas algumas das formas de se trabalhar com Big Data no marketing. 

Podemos ainda ressaltar a criação de conteúdos voltados para cada persona de acordo com o que cada uma consome, contribuir nas estratégias de precificação, fidelização e ativação de clientes, auxiliar na elaboração de novos produtos e soluções de acordo com as buscas e as dores dos usuários, ou até saber em qual momento a campanha deva entrar.

Conclusão

Ao longo deste texto, buscamos mostrar a importância do Big Data e a forma de trabalhar com os dados acumulados. 

A riqueza desses dados é significativa. Para traçar estratégias, a análise desses dados deve ser constantemente feita, atualizada e facilitada. E para isso, é importante ressaltar que há ferramentas disponíveis no mercado que oferecem essas soluções e geram insights a partir das análises.

Trabalhar com Big Data possibilita que recursos sejam melhores investidos, estratégias sejam criadas com mais fundamento e garantir que seu público-alvo entre para sua carteira de clientes.

A plataforma Cinnecta LTV é uma solução que oferece análises avançadas e tecnologia aprimorada para recomendar ações de acordo com as oportunidades identificadas em cada fase do ciclo de vida do cliente.

Os dados do seu negócio são melhor trabalhados e oferecem riqueza e facilidade para seu time.
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