A atualidade é marcada por constantes inovações tecnológicas e mercadológicas, por isso, discutir alguns termos específicos tornou-se algo importante. Um assunto corrente no momento é o Big Data. Porém, seu significado ainda é pouco conhecido entre a maior parte das pessoas. É por isso que neste texto explicaremos detalhadamente o que é Big Data, mostrando tudo o que você precisa saber a respeito.
A princípio, pode ser que você considere o termo algo muito distante, mas ele está diretamente ligado ao Marketing de Dados e a como as empresas utilizam isso para segmentar seus anúncios, logo, o Big Data está mais presente em seu cotidiano do que você imagina. Sem mais delongas, vamos contar o que é essa inovação e seu conceito.
O que é Big Data
A tecnologia tem sido uma importante aliada para o aprimoramento de serviços e produtos em geral. Por isso, entregar o que os consumidores desejam com eficácia torna-se cada vez mais simples. O Big Data é um grande exemplo dessas inovações, pois possibilita um melhor direcionamento do marketing com o cruzamento de informações entre diversas fontes de dados. É um conceito que descreve todos os dados que são gerados a cada segundo, sejam eles estruturados ou não.
Esses dados sempre foram gerados, portanto, na verdade, o que mudou foi sua leitura. Suas fontes também mudaram, pois agora o uso contínuo de celulares, por exemplo, torna o levantamento desses dados muito mais fácil.
As redes sociais também são importantes aliadas aos bancos existentes, pois nelas as pessoas não só disponibilizam informações pessoais por vontade própria como, também, apresentam seus interesses e padrões de consumo de maneira natural, tornando suas preferências públicas.
O cruzamento de informações ocorre graças à possibilidade de ligar dispositivos uns aos outros, gerando diversas fontes para utilização do marketing. Você deve estar se perguntando o motivo que torna isso tão importante.
A lógica é bastante simples: o aumento da competitividade entre as empresas e do grau de exigência por parte dos consumidores tornaram necessário que as marcas tenham estratégias de comunicação que deem certo. Portanto, elas devem ser embasadas em dados concretos.
O Big Data pode gerar valor para seus negócios, basta acompanhar o que seus clientes têm a dizer a respeito de sua marca, de outras marcas e, principalmente, deles mesmos. Eles compartilharão seus desejos, suas necessidades, suas atividades cotidianas e muito mais de maneira espontânea em seus perfis. Ao conseguir acompanhar tudo isso rapidamente, sua base de dados ficará cada vez mais sólida e confiável.
Acompanhar menções sobre a marca por meio de Big Data se tornou um diferencial para as empresas.
Os V’s do Big Data e os tipos de dados
Como em qualquer assunto muito extenso, houve uma divisão em algumas segmentações, e entendê-las é imprescindível para entender o conceito como um todo. Neste tópico, você encontra todas as segmentações que precisa conhecer para entender melhor o que é Big Data.
Principais tipos de dados
Os dados que formam o Big Data são categorizados em três tipos diferentes, que são Social Data, Enterprise Data e Personal Data. Eles podem misturar dados de texto, áudio, imagens, vídeos e muito mais. Vamos começar, então, explicando os conceitos de cada uma dessas categorias.
Social Data: são dados que caracterizam o comportamento das pessoas. Por isso, com ele é possível identificar perfis a serem trabalhados de maneira mais direcionada. Exemplos de dados que se encaixam nessa categoria são as buscas feitas no Google e os comentários em redes sociais.
Enterprise Data: estes são gerados por empresas, caracterizados por dados financeiros, operacionais, de recursos humanos, etc. Nem todas as empresas gostam de levantá-los ou compartilhá-los, porém são muito importantes, pois servem para medir a produtividade de cada equipe e outros comportamentos que, ao serem analisados, podem trazer melhorias para todos.
Personal Data: também chamada de Data of Things (“dados das coisas”), essa categoria engloba os dados gerados por alguns eletrodomésticos, como geladeiras, além de carros, televisões e outros dispositivos que possam estar conectados à internet e interligados de alguma maneira.
Ainda é um tema bastante recente, portanto, a dica é organizar os dados gerados, para que as informações levantadas sejam de fato úteis. Um exemplo dessa categoria é a navegação em aplicativos como o Waze ou o Google Maps, que geram informações sobre o trânsito em toda a cidade em tempo real.
Cruzar os dados gerados nessas três categorias é o que faz toda diferença na construção do Big Data.
Como esses dados são estruturados?
Agora que as classificações dos dados estão claras, é hora de entender como funciona sua estruturação, que é dividida em duas formas: Dados Estruturados e Dados Não Estruturados. Confira abaixo o que é cada um deles.
Dados Estruturados: possuem uma estrutura determinada, tendo categorias, clusters e definições como locais, vendas e perfis dos clientes. Exemplos claros dessa estrutura são os dados em sistemas financeiros e sistemas de RH. Isso porque possuem uma definição muito clara de onde cada um deles será colocado.
Dados Não Estruturados: esses precisam sempre de intervenção humana e são mais difíceis de trabalhar, porque são provenientes de redes sociais como o Facebook, Instagram ou YouTube e portais de notícia.
Essas plataformas contam com recursos muito variados, como a interação em tempo real das pessoas.
Elas acabam possibilitando o monitoramento de menções e comentários, por exemplo, sendo que esses podem ser sobre uma empresa específica ou sobre o mercado de atuação de maneira geral. A dificuldade aparece no entendimento de figuras de linguagem como o sarcasmo e a ironia, coisas que um robô jamais conseguiria captar e para ele pareceriam positivas.
A avaliação dos dados nem sempre pode ser feita por robôs.
Por esses motivos, a intervenção humana para analisar os comentários, menções e afins é fundamental nessa estruturação. A dificuldade aparece no volume de coisas a serem analisadas, já que cada comentário deve ser checado individualmente para alimentar o banco de dados.
Os V’s do Big Data
Por fim, temos a última forma classificatória a ser explicada no contexto do Big Data, que são seus V’s. A princípio, o assunto era descrito com o uso de apenas 3 V’s, porém, com o passar do tempo, notou-se que eram necessárias outras coisas para sua composição.
Atualmente, conta-se com 5 V’s, mas nos próximos anos pode ser que esse número cresça mais uma vez. Entenda a seguir quais e o que são cada um deles.
Volume: foi um dos conceitos iniciais e refere-se à quantidade de dados com a qual o Big Data lida.
Variedade: quanto maior for o volume de dados, maior será a complexidade para tratá-los. Entretanto, as chances de produzir informações que sejam realmente úteis e confiáveis também aumentam. A variedade é, portanto, muito importante nesse processo.
Velocidade: é um dos maiores desafios dentro do Big Data. Devido ao grande volume e à variedade dos dados que surgem constantemente, eles devem ser processados cada vez mais rápido, pois isso gera informações necessárias e ações mais eficazes.
Veracidade: como dito anteriormente, o grande volume de dados a serem tratados e alguns outros recursos podem confundir quem está trabalhando com eles. A veracidade é o grau de verdade de uma informação gerada.
Valor: esse último V praticamente resume a importância dos itens anteriores. Tudo o que foi feito no levantamento de dados gerará custos, mas, caso as informações resultantes de todos os esforços não sirvam para nada, o retorno será muito próximo ou igual a zero. É importante gerar a informação certa para as pessoas certas.
Quem sabe o que é Big Data precisa saber, também, como ele aparece no mercado. O número de empresas que buscam profissionais aptos a trabalhar analisando dados vem crescendo de maneira significante, o que gera inúmeras oportunidades nas áreas de tecnologia, educação, marketing e muitas outras.
No setor financeiro, especificamente, o assunto tem se tornado cada vez mais importante. Entenda por que no tópico seguinte.
Função do Big Data no contexto financeiro
O uso de Big Data vem se expandindo por inúmeras áreas.
O Big Data no contexto financeiro possui uma grande quantidade de materiais para trabalhar, já que diariamente são gerados inúmeros dados que mostram toda a movimentação financeira de clientes. É necessário, porém, o uso de softwares especializados na leitura desses dados.
Alguns exemplos do que as empresas do setor podem fazer com as informações são a redução de taxas, a criação de planos a partir do modo como os correntistas utilizam seus cartões de crédito e empréstimos, a aproximação com o cliente por meio da criação de aplicativos, além da interação em redes sociais, blogs e ações de marketing.
O uso de uma base de dados bem estruturada varia de área para área, mas, em suma, beneficia todas que souberem construir uma da maneira correta, trazendo resultados notáveis para seus negócios.
No setor público, é possível utilizar esses dados até mesmo para monitorar a satisfação da população ou, ainda, na área da saúde, pode até mesmo prevenir epidemias.
Com o aumento da concorrência entre empresas, consumidores tendem a preferir serviços cada vez mais personalizados, pois se sentem bem com a sensação de exclusividade e preocupação com eles que isso traz. Ao pensar que uma marca o representa, o grau de identificação com ela a torna, automaticamente, uma prioridade frente às outras, estreitando suas relações existentes com seus clientes.
Alguns exemplos de sucesso na aplicação dessa ferramenta são empresas como Google, Facebook, McDonald’s e American Express. O número de casos, é claro, cresce cada vez mais e mostra para todos a importância da construção de um bom banco de dados. Em resumo, saber o que é Big Data faz com que as empresas saibam quem são seus clientes e aprimorem seus produtos e serviços para eles, fazendo, inclusive, projeções de futuros comportamentos.
Utilizar as ferramentas corretas pode tornar esse processo mais simples e gerar bons retornos, afinal, o que é uma empresa sem clientes?
Agora é sua vez de falar o que sabe sobre Big Data. Compartilhe sua opinião e suas experiências com a gente nos comentários! Esperamos você no próximo post.
