Você já se perguntou quantos dados um único usuário de smartphone pode gerar em forma de mensagens de texto, ligações, e-mails, fotos, vídeos, buscas, todos os meses? Agora, imagine esse número multiplicado por 5 bilhões de usuários no mundo. Essa enorme quantidade de dados é um exemplo do que chamamos de Big Data!

Estamos falando em exabytes e se você não faz ideia de quanto isso vale, saiba que 1 exabyte = 1073741824 gigabytes, e nós geramos muitos deles!

O total de bytes gerados mensalmente, por todos os usuários, é um número grande demais para pensarmos e, na verdade, é demais até mesmo para um computador comum armazenar.

Entenda melhor sobre o que é Big Data e como ele pode se aplicar à sua empresa!

O que é Big Data?

Big Data é uma coleção de dados que é enorme em volume e que cresce exponencialmente com o tempo.

São dados com tamanho e complexidade tão grandes que nenhuma das ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados pode armazená-los ou processá-los com eficiência.

Para entender melhor, veja alguns exemplos:

Bolsa de Valores de Nova Iorque

Por lá passam cerca de um terabyte de novos dados comerciais por dia!

Facebook

A estatística mostra que mais de 500 terabytes de novos dados são inseridos nos bancos de dados do Facebook, todos os dias. Esses dados são gerados principalmente por uploads de fotos e vídeos, trocas de mensagens, comentários, etc.

Tipos de Big Data

Existem três tipos diferentes de Big Data, são eles:

Estruturados

São todos aqueles dados que podem ser armazenados, acessados e processados num formato fixo.

Dados estruturados são aqueles que, se coubessem, poderiam ser colocados em uma planilha de excel, por exemplo.

Não-estruturados

Dados não-estruturados são quaisquer dados com forma ou estrutura desconhecidas.

Além do tamanho, os dados não estruturados apresentam outros desafios em termos de processamento para extrair valor deles.

Estes dados geralmente são heterogêneos e contém uma combinação de arquivos de texto, imagens, vídeos, etc.

Semi estruturados

Os dados semi estruturados são aqueles que podem conter ambas as formas de dados. Podemos ver dados semi estruturados como estruturados em sua forma, mas que não podem ser definidos e identificados em uma planilha de excel.

5 V’s do Big Data

Para entender melhor os dados característicos do Big Data, veja que eles são descritos pelas seguintes formas:

Volume

O próprio nome Big Data está relacionado a um tamanho, que é ‘grande’ - ou ‘enorme’, no caso.

O tamanho dos dados desempenha um papel muito importante na determinação de seu valor. Além disso, se um dado específico pode realmente ser considerado um Big Data ou não, depende do seu volume.

Variedade

A variedade refere-se à natureza dos dados, tanto estruturados quanto não estruturados.

Atualmente, dados na forma de e-mails, fotos, vídeos, PDFs, áudio, etc., também estão sendo considerados e essa variedade de dados não estruturados pode apresentar problemas para armazenamento, mineração e análise de dados.

Velocidade

O termo velocidade refere-se à velocidade de geração de dados. A rapidez com que os dados são gerados e processados para atender às demandas determina o potencial real dos dados.

Veracidade

A veracidade é sobre a confiabilidade das fontes e a qualidade dos dados, afinal, eles devem ser confiáveis.

Valor

O valor do Big Data se relaciona ao valor que aqueles dados têm para uma empresa.

Ok, mas como é possível usar de fato todos esses dados?

Como o Big Data é usado?

A diversidade do Big Data é o que o torna tão complexo, o que significa ser necessário que as empresas invistam em sistemas capazes de processá-los e armazená-los.

Este sistema deve ser capaz de fornecer a clareza necessária para analisar as diferentes fontes de informação, obtendo assim uma visão ampla do que está acontecendo e fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões.

Os sistemas operacionais atendem a grandes lotes de dados em vários servidores e incluem entradas como estoque, dados de clientes e compras — ou seja, as informações do dia a dia dentro de uma organização.

Independentemente de como são classificados, os dados estão em toda parte. Nossos telefones, cartões de crédito, aplicativos, sites e a maioria das coisas em nosso mundo são capazes de transmitir grandes quantidades de dados, e essas informações são incrivelmente valiosas para as empresas.

Nesse sentido, o Big Data é usado para identificar padrões e tendências, responder perguntas, obter insights sobre clientes e resolver problemas complexos.

Empresas e organizações usam essas informações para expandir seus negócios, entender os comportamentos dos clientes, realizar pesquisas, fazer previsões e segmentar públicos-alvo para o marketing.

Benefícios do uso do Big Data

Além dos benefícios citados acima, podemos identificar outras vantagens no uso do Big Data em empresas, como:

Otimização das suas operações;
Maior inteligência de mercado para o seu negócio;
Torna o seu gerenciamento mais ágil e assertivo;
Torna a sua inovação mais baseada em dados do que em “achismos”.

Quer saber que outras inovações, além do Big Data, podem te ajudar a entender melhor seus clientes, tomar melhores decisões e vender mais? Dá só uma olhada!

Que outras inovações tecnológicas você pode usar na sua empresa?

Você já sabe que a tecnologia é uma forte aliada para qualquer negócio, seja ele B2B ou B2C, todos podemos nos beneficiar das inovações que surgem a todo momento, com a promessa de tornar os nossos processos cada vez mais otimizados.

Além do Big Data, também podemos citar aqui inovações como a Inteligência Artificial (AI) e o Machine Learning.

Inteligência Artificial (AI)

A Inteligência Artificial no varejo é uma inovação que permite que máquinas e sistemas simulem o pensamento humano por meio da tecnologia.

Dessa forma, essas ferramentas tomam decisões acionando os bancos de dados e, logo, interpretam e analisam diferentes cenários de comportamento do consumidor.

Hoje não há dúvidas de que a AI representa uma forte vantagem competitiva para as empresas em um mercado tão dinâmico como o que vivemos hoje.

Machine Learning

O Machine Learning (em português, aprendizado de máquina) é um método de análise de dados que automatiza a tomada de decisão.

É um ramo da Inteligência Artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender “sozinhos” com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Um bom exemplo de Machine Learning é o algoritmo do Google que está sempre aprendendo sobre os consumidores e entregando a eles conteúdos e ofertas semelhantes aos seus interesses.

Como você percebeu, saber usar a inovação a seu favor pode significar uma grande vantagem da sua empresa, uma vez que elas costumam trazer assertividade e ganho de produtividade em diversos processos.

E se você acredita que a sua empresa também pode se beneficiar do Big Data e outras inovações, baixe o nosso Kit de Inovação Financeira para saber mais sobre tecnologia financeira e como escolher o melhor sistema de pagamentos online!