Big Data: o que é, como funciona e como aplicar?

O big data é a resposta para uma das principais perguntas feitas por empreendedores de todo o mundo:

E se houver uma forma de prever os comportamentos dos consumidores, capaz de influenciar as decisões de negócio para conquistar melhores resultados?

É justamente o que o big data possibilita.

Porém, o que de fato é o big data? Além do conceito, é algo material e tátil? Um banco de dados específico e acessível? Toda empresa possui um big data?

Muito se discute sobre essa tecnologia e seu impacto no mundo dos negócios. Bom, isso é inegável:

Um levantamento da Statista prevê que, até 2022, a receita gerada pelo uso de big data vai alcançar US$ 274 bilhões.

Bastante coisa, certo?

É por isso que entender o que é big data, como funciona, para que serve e sua importância é essencial para contribuir com seus resultados.

Para você não perder as possibilidades dessa tecnologia e sair na frente da concorrência na hora de obter análises mais precisas, separamos um pequeno guia sobre essa solução. Não deixe de conferir!

O que é Big Data?

Big data é um termo que descreve o grande volume de dados que inunda uma empresa no dia a dia. Assim, o big data pode ser analisado em busca de insights que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.

Em relação a esse volume total de dados, o que importa não é necessariamente a sua quantidade, mas o que as organizações fazem com os dados. 

O estudo “A universe of opportunities and challenges”, feito pela EMC, estima que até 2020 o universo virtual alcance 40 trilhões de gigabytes.

O desafio que se apresenta para as empresas é sobre como processar a quantidade crescente de conteúdos produzidos pelos clientes, mapeando comportamentos, tendências e oportunidades de negócios.

A solução envolve big data.

Uma ferramenta capaz de unir big data e inteligência analítica é capaz de armazenar e trabalhar um grande volume de dados, gerando insights preciosos e cada vez mais certeiros para as organizações.

Sua importância é tão grande que o mercado em volta desse conceito poderá atingir US$ 77 bilhões até 2023, de acordo com a Entrepreneur.

Mas, além do conceito, o que de fato é o big data?

À princípio, o conceito soa um pouco etéreo, mas é fácil entender:

Esse grande volume de dados que referenciamos como big data pode ser relativo a qualquer montante de informações de uma empresa ou de um assunto específico (como “ERP”, por exemplo).

O importante é que os dados do big data devem ser acessíveis.

Não importa se são estruturados (planilhas, tabelas) ou não-estruturados (imagens, blocos de texto), nem por onde são gerados.

Afinal, dados diversos podem compor o big data: desde suas informações de controle de estoque até os dados de navegação do cliente no app do seu negócio. 

Sejam números, nomes, histórico de acessos, mapas de utilização, dados geográficos, tudo.

Isso quer dizer que toda empresa “possui” um big data?

Sim, mas é justamente aqui que há muita confusão.

Naturalmente, quanto mais digitalizado for o negócio, mais dados ele terá à disposição no big data.

Mas multiplicar esses dados é uma missão árdua, que depende da modernização da empresa e também dos seus produtos.

Um exemplo bem simples:

Uma empresa que fabrica pneus não terá os mesmos dados que uma empresa que fabrica smartphones.

No entanto, essa empresa de pneus terá outras fontes para consulta, como seu Suporte, o Controle de Qualidade e Pesquisas de Satisfação com consumidores.

E tudo isso vai depender, é claro, das ferramentas que ela terá para possibilitar a coleta, o armazenamento e o posterior processamento desses dados.

A história do Big Data 

O big data não é um conceito muito antigo.No entanto, suas origens datam de algumas décadas atrás.

No caso, nos anos de 1960 e 1970, quando os primeiros bancos de dados foram construídos em alguns países, como Estados Unidos.

Em 2001, a Gartner criou a definição, que é muito aceita até hoje:

“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos.”

Na prática, o big data começou a ser mais palpável em meados de 2005, quando os profissionais e gestores envolvidos com projetos de tecnologia — mais especificamente com serviços online, como Facebook e Youtube — viram a quantidade e especificidade de dados gerados.

A criação do Hadoop, uma estrutura open source designada para processamento de grandes volumes de dados, naquele mesmo ano, também serviu de faísca.

Para que serve o Big Data?

O big data é o combustível capaz de reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão.

É tanto um recurso tecnológico, como um meio de conquistar significativa vantagem competitiva.

Não à toa, é uma das principais tecnologias listadas por empresas que buscam investir e aprimorar sua Inteligência de Negócios, de acordo com a Forbes.

Afinal, sua principal função é gerar valor para a empresa.

O big data proporciona a possibilidade das organizações organizarem, lerem e interpretarem dados qualificados sobre tudo que diz respeito ao seu processo ou ao seu produto/serviço.

E nesses dados, incluímos tanto os estruturados quanto os não-estruturados.

Isso faz toda a diferença, visto que são informações que apenas sistemas inteligentes podem processar.

Sendo assim, o big data serve para que a empresa aprimore suas estratégias de gestão.

A partir da leitura dos dados, ela pode entender de forma assertiva várias questões e pontos-críticos do seu negócio.

Desde uma falha, que pode ser mapeada até sua raiz, até uma tendência futura, que a empresa pode incorporar no seu produto.

Desse modo, seu impacto é geral: do back-office ao front-office, do RH ao chão de fábrica.

Não à toa, o big data é utilizado igualmente em todos os setores do mercado — lembra do exemplo sobre a empresa de pneus e a de smartphones?

Como funciona o Big Data?

Antes de começar a utilizar os dados, é preciso entender como essa grande estrutura de informações deve fluir dentro de uma empresa.

É preciso considerar que existe todo um ecossistema de fontes, sistemas e usuários a ser levado em conta.

Em geral, há algumas etapas a serem seguidas, como:

• Definir uma estratégia de big data;
• Identificar fontes de big data;
• Acessar, gerenciar e armazenar os dados;
• Analisar os dados;
• Tomar decisões baseadas em dados.

São tarefas que podem ser condensadas em três principais responsabilidades: integrar dados, gerenciá-los e então analisá-los.

Integrar

Em um alto nível, uma estratégia de big data é um plano projetado para ajudar sua empresa a supervisionar e melhorar a maneira como se adquire, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização.

Uma estratégia de big data prepara o terreno para o sucesso dos negócios em meio a uma abundância de dados.

Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e de tecnologia existentes — e futuras.

Isso exige que o tratamento do big data seja como o de qualquer outro ativo comercial valioso, em vez de apenas um subproduto ou subsetor. Ao contrário, ela deve ser parte integral do planejamento estratégico da empresa.

E para isso, é preciso conhecer as fontes de dados da empresa. Só assim, é possível dar o primeiro passo prático na estratégia: sua integração.

Há alguns tipos a serem levados em conta, como:

• Internet das Coisas (IoT) e outros dispositivos inteligentes que alimentam os sistemas de TI, como wearables, carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais.
• Mídias sociais, como Facebook, YouTube, Instagram. Isso inclui grandes quantidades de big data na forma de imagens, vídeos, voz, texto e som — úteis para funções de marketing, vendas e suporte.
• Sistemas de gestão, como ERPs, CRMs e outros tipos de plataformas de serviços especializados no gerenciamento de partes, setores ou realmente todo negócio.
• Outras fontes podem ser data lakes, dados em nuvem, fornecedores e clientes.

Gerenciar

Os sistemas de computação modernos fornecem a velocidade, a potência e a flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades e tipos de informações.

Junto com o acesso confiável, as empresas também precisam de métodos para integrar os dados, garantindo a qualidade dos dados, fornecendo governança e armazenamento de dados e preparando os dados para análise.

São os sistemas de gestão, que podem fazer essa ponte entre setores, dispositivos e equipamentos, e centralizar os dados do negócio.

O armazenamento depende das condições e objetivos da empresa:

Hoje, as empresas costumam apostar mais nas soluções em nuvem, pela escalabilidade e economia de custos.

Analisar

Com tecnologias poderosas ao seu lado, as organizações podem tanto analisar todos os dados, como determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. 

De qualquer forma, a análise do big data é como as empresas obtêm valor e percepções dos dados que possuem.

A partir desse ponto, cabe à organização tomar decisões inteligentes.

Aqui, entra a importância de contar com o ecossistema adequado de soluções, tanto para promover a organização do big data, como para processar o volume de informações.

Afinal, dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis.

Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados — tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não no instinto.

Esse é outro ponto essencial: o big data permite que a empresa faça movimentações analíticas no mercado, o que permite uma gestão menos holística.

Os benefícios de ser orientado por dados são evidentes. As organizações têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis e são mais lucrativas.

Os V’s do Big Data

O conceito de big data envolve algumas características, conhecidas como “os 5 Vs”. São elas:

Volume

Como vimos até agora, big data significa um gigantesco volume de dados.

A grande quantidade de informações geradas a todo momento está intrinsecamente relacionada a ele.

Esse “V” também diz respeito à variedade de fontes utilizadas.

Velocidade

Esse item tem a ver com a grande velocidade em que os dados são produzidos hoje em dia.

Além das mídias sociais, temos milhões de operações sendo realizadas constantemente.

Compras por cartões de crédito, por exemplo, requerem aprovação, bem como vendas e aquisições de ações, análises de flutuações de câmbio de moedas internacionais etc.

Uma ferramenta CRM, por exemplo, é capaz de incorporar dados sobre os usuários. 

Cada processo desses gera dados importantes, que podem ser trabalhados instantaneamente pelas soluções de big data, sem que seja preciso armazená-los.

Variedade

O big data envolve uma grande variedade de informações.

Não estamos falando apenas de textos e dados convencionais, como os organizados em tabelas e bancos de dados. É mais amplo que isso, pois engloba:

• Imagens, como fotos, ilustrações, prints de telas etc;
• Dados de reconhecimentos faciais;
• Áudios;
• Vídeos,
• Dados produzidos por dispositivos via IoT.

Aqui, vale um adendo: para muitos, o conceito original de big data envolvia apenas os três “V’s” acima.

No entanto, conforme a tecnologia avançou, outros fatores foram incorporados a sua conceituação. Assim, temos os dois “V’s” restantes:

Veracidade

A veracidade se refere à qualidade dos dados.

Como os dados vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas.

As empresas precisam conectar e correlacionar hierarquias e múltiplas ligações de dados. 

Assim, com processos de validação e conferência de dados, ferramentas de big data podem entregar dados mais confiáveis e verídicos, por meio de relatórios, estatísticas e análises, com base em grandes volumes de informações.

Valor

As informações produzidas precisam ser relevantes para o negócio. Esse é um dos objetivos do big data: gerar conteúdos que agreguem valor.

É por meio deles que os gestores poderão melhorar as suas decisões.

Os diferentes tipos de dados

No meio de Inteligência de Negócios e Data Analytics, nem todos os dados são considerados os mesmos. 

Primeiramente, há a diferença de formato: dados estruturados e não-estruturados.

No entanto, há outro nível de diferença a ser avaliado. Dizem respeito especialmente à fonte da qual se originam:

• Social Data: a origem são as pessoas, evidenciam características de seu comportamento.
• Enterprise Data: a origem são as empresas, evidenciam seus processos, nível de produtividade, entre outros detalhes.
• Data of Things: a origem são as informações coletadas em dispositivos IoT, sensores inteligentes e outros equipamentos do tipo.

Qual é a importância do Big Data?

Para mostrar a importância de uma solução de big data, separamos alguns de seus principais usos nas empresas.

Seu impacto é amplo, vai do atendimento ao pós-venda e pode servir para uma revolução de processos dentro da empresa.

Entenda como!

Possibilidade de fazer uma escuta social

A tecnologia big data tem a capacidade de cruzar informações de diferentes fontes, como bancos de dados, cadastros de consumidores, históricos de mensagens e de interações com os clientes.

O sistema pode monitorar, por exemplo, conversas em mídias sociais e os percursos realizados por internautas nos e-commerces.

Graças a isso, é possível executar uma espécie de “escuta social” sobre como a marca é vista e compreendida em diferentes mídias e redes de usuários.

Com base nas informações geradas, é feita uma avaliação sobre reputação positiva ou se é preciso trabalhar melhor a percepção do público.

Vale destacar que os dados costumam ser qualificados e facilmente compreensíveis, o que ajuda no entendimento.

Isso inclui gráficos, estatísticas e outros recursos visuais.

Maior facilidade para segmentação de público e mercado

Com base nos resultados do monitoramento do público e das avaliações geradas, você compreende melhor o comportamento de clientes e leads.

As técnicas de big data ajudam a descobrir exigências, desejos e outras demandas dos compradores.

As oportunidades também envolvem a identificação de novos segmentos de negócios, o que permite atender a nichos de mercado que não são cobertos pela concorrência.

Realizar análises comparativas para precificação inteligente

Dificuldades de comunicação entre os departamentos de vendas e de compras podem gerar problemas de precificação de produtos.

Por exemplo, caso uma matéria-prima fique mais cara, o preço da mercadoria final normalmente deve ser reajustado para que a empresa continue adquirindo insumos para a fabricação sem prejudicar lucros futuros.

Ele também pode precificar de forma adequada produtos e serviços ao considerar os valores praticados pela concorrência, potenciais demandas, cenários micro/macroeconômicos, entre outros fatores.

Efetuar análises de marketing

Além dos dados gerados em redes sociais, uma solução de big data pode avaliar históricos de vendas e de campanhas publicitárias, períodos de sazonalidade, cadastros de clientes e outras fontes de dados para estratégias de marketing.

As informações extraídas podem ser usadas, por exemplo, para conhecer comportamentos dos consumidores em tempo real.

Também contribuem para detectar indicadores, como taxa de cancelamento e conversão.

Com essas métricas em mãos, pode-se avaliar o que deu certo no passado para buscar inovações, repetir as ações que tiveram êxito e definir estratégias de marketing mais eficazes.

Mensurar a satisfação do cliente

Uma das grandes vantagens do big data analytics é unir diferentes mídias e meios para entregar análises mais precisas.

Por mais que um cliente possa responder positivamente a uma pesquisa de satisfação, talvez ele não esteja realmente satisfeito.

Isso pode ser percebido em comentários negativos sobre a empresa na web, abandono dos acessos ao site etc.

Uma ferramenta que considera o que o cliente diz e como se comporta em relação ao negócio, pode gerar um panorama mais claro sobre o que fazer para potencializar a relação com o público.

Como as organizações utilizam o Big Data?

Em geral, a aplicação do big data é realizada por vários motivos. A modernização do negócio pode trazer inúmeros benefícios.

Por exemplo, de acordo com um levantamento da Entrepreneur, empresas que utilizam big data registraram uma redução geral de 10% em seus custos.

No entanto, no que isso se traduz no dia a dia das empresas? Afinal, um plano de redução de custos é muito diferente em uma fábrica e em um varejo.

Abaixo, demonstramos alguns exemplos de sua aplicação e quais os possíveis retornos:

Manufatura

Na indústria, uma solução de big data contribui para aumentar a qualidade e a produção, enquanto minimiza o desperdício.

Além disso, esse tipo de solução é uma das bases para o surgimento da indústria 4.0, em que a automação industrial é total.

Os programas e recursos também são integrados, há maior descentralização de processos e a planta fabril conta com alta modularidade de sistemas.

Nesse caso, cada módulo consegue atuar na produção de acordo com as demandas existentes.

Cerca de 72% das organizações industriais acreditam que a análise de dados irá otimizar a relação com consumidores e a inteligência na gestão de clientes, ao longo do ciclo de vida do produto.

Tudo isso segundo uma pesquisa da PwC feita com aproximadamente duas mil empresas, em 26 países.

Varejo

Uma solução de big data analytics é muito útil para a construção de relacionamento com os clientes, por meio dos dados.

Ela pode processar informações vindas de pesquisas de mercado, relatórios pós-interações com clientes, programas de fidelidade etc.

Com base nessas informações, é possível descobrir as maiores necessidades dos consumidores e o que pode ser realizado para melhorar o atendimento.

Para o varejista, isso pode ser mais simples do que parece, pois ele costuma atender um grande volume de clientes diariamente.

Há, portanto, bastante material para se detectar padrões e pontos que contribuem para estreitar laços com múltiplos perfis distintos.

Os dados gerados por uma ferramenta de big data podem ajudar a melhorar:

• Níveis de satisfação dos clientes;
• Programas de fidelidade, tornando-os mais condizentes com as expectativas dos consumidores;
• Estratégias de ofertas, promoções e descontos;
• Escolha de prêmios para clientes fiéis,
• Localização de menus e botões nos comércios eletrônicos, mapeando o percurso dos usuários nas lojas virtuais.

Saúde

Soluções de monitoramento, aliadas à tecnologias que executam análises eficientes podem ser empregadas na saúde.

Um exemplo ocorreu com o hospital Mt. Sinai Medical Center, de Nova York.

Ele conseguiu reduzir o período de espera dos pacientes do pronto-socorro em mais de 50%, graças a esse tipo de solução.

A ferramenta utilizada faz o processamento de até 80 solicitações de leitos, além de acompanhar a utilização de 1.200 deles.

Isso é feito por meio de equipamentos de reconhecimento de local em tempo real, como infravermelho, etiquetas de identificação por radiofrequência e visão computacional.

Quinze fatores referentes às necessidades de pacientes são analisados, como ser posto perto de uma área de enfermagem, para auxiliar no preenchimento das vagas de forma adequada.

Serviços financeiros

Já vimos que é possível otimizar avaliações de crédito e processos de prevenção a fraudes.

Um sistema big data é capaz de analisar um grande volume de dados em busca de padrões que denotem possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos.

Construção

O setor de construção também pode se beneficiar do big data.

Um exemplo está na construção das cidades inteligentes, que integra também IoT. Nelas, essas tecnologias podem ser usadas para:

• Aprimorar a infraestrutura e os serviços usados pelos habitantes;
• Integração de metrô, ônibus, trem e outros transportes;
• Automatizar e monitorar redes de distribuição de energia em tempo real, podendo detectar ocorrências no fornecimento;
• Fornecer acesso a centenas de serviços de diversos órgãos governamentais em apenas um ambiente virtual (site);
• Provisionar a demanda no sistema e prevenir eventuais interrupções no abastecimento etc.

O que é Big Data Analytics?

O big data analytics é o próximo passo dentro do estudo do grande volume de dados.

Ou seja, se o big data diz respeito às informações agregadas, o big data analytics se trata do processo de extrair, organizar, processar e analisá-los.

Basicamente, a parte prática que segue a teórica.

Mas… Como se comporta um sistema de big data?

A coleta de dados segue algumas etapas que, normalmente, são divididas em quatro partes:

Coleta

A primeira etapa envolve a coleta propriamente dita.

É quando a ferramenta busca dados e é alimentada com eles. É feito um trabalho analítico e inteligente de um volume de dados, estejam eles estruturados ou não.

Além disso, há a combinação de conteúdos internos e externos, tudo isso em um curto período. As fontes internas usadas podem envolver:

• Relatórios e históricos do empreendimento;
• Indicadores de desempenho dos setores da empresa;
• Documentos gerenciais, contábeis e financeiros;
• Pesquisas de satisfação;
• Estatísticas de processos, atividades e colaboradores;
• E-mails corporativos;
• Sistemas empresariais, como de business intelligence;
• Cadastros de clientes,
• Programas de benefícios e cartões.

As fontes externas à empresa podem englobar:

• Conteúdos de redes sociais;
• Conteúdos em data warehouses;
• Informativos e periódicos do setor que apontem tendências e informações relevantes;
• Bancos de dados compartilhados por terceiros, como fornecedores e distribuidores,
• Serviços de proteção ao crédito, entre outros tipos de parceiros.

Armazenamento

O armazenamento consiste na distribuição dos dados em servidores, dispositivos e sistemas distintos, tanto físicos quanto na nuvem (cloud computing).

Isso assegura os backups para as informações armazenadas, especialmente as geradas após processamentos de dados refinados.

Lembrando que o big data pode analisar dados em tempo real.

Organização

Essa etapa engloba o arranjo e a classificação dos dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

Isso para que possam ser mais facilmente acessados e analisados pelos gestores.

Análise

É a fase em que se avaliam os dados.

A avaliação pode ser em tempo real ou em cima dos dados armazenados nas etapas acima.

Ela envolve o processamento dos conteúdos reunidos, para a extração de informações úteis, relevantes e estratégicas.

Os principais tipos de análises são:

• Descritiva: procura fazer uma “fotografia do presente”. Ela trabalha com histórico de dados e é útil em análises de crédito, por exemplo, pois cruza diferentes informações para gerar um panorama mais claro sobre as possibilidades e potencialidades dos clientes.
• Diagnóstica: é centrada nas causas e consequências de um determinado assunto ao longo do tempo. Por exemplo, para solucionar um alto volume de quebras nas entregas, é preciso diagnosticar suas prováveis causas.
• Preditiva: avalia possibilidades futuras graças à identificação de padrões anteriores. Ela permite identificar demandas, tendências e novas oportunidades.
• Prescritiva: tenta traçar previamente as possíveis consequências de determinadas ações. É parecida com a preditiva, porém serve para se escolher qual opção é melhor em uma situação.

Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

No mundo dos conceitos modernos, há um que conflita bastante com big data: o business intelligence — ou Inteligência de Negócios, que já mencionamos no conteúdo.

Há diferença entre ambos ou eles são sinônimos?

Bom, há sim uma diferença importante, mas são conceitos relacionados. Explicamos:

Enquanto o Big Data se trata do volume de dados, sua organização e coleta, a Inteligência de Negócios é o arcabouço inteiro de processamento desses dados.

Se trata da estratégia utilizada, dos softwares que vão processar os dados e das informações que serão geradas.

É como se o big data fosse o recheio de um bolo, entende? Enquanto a Inteligência de Negócios é o bolo todo, com recheio, camadas, cobertura e até enfeites.

Benefícios do Big Data para os negócios

Agora, qual o tipo de retorno do big data para a sua empresa? Ou seja, em quais pontos vale a pena se atentar na hora de investir em processamento de dados.

Mostramos alguns dos principais benefícios do big data:

Relacionamento com o cliente

Ao analisar os dados de relação do cliente com a marca, como seu histórico de compras ou de conversas, é possível traçar melhores estratégias para aproximá-lo.

Conhecer o seu perfil é ideal para que você possa criar campanhas personalizadas e segmentadas, que o estimulem a aumentar seu ticket médio ou mesmo a se fidelizar à marca.

Vantagem competitiva 

Com o big data, sua empresa se torna consciente de vários aspectos do seu negócio — mas também do mercado.

As tendências, o que funciona e o que não funciona — ou o que falta para funcionar.

São detalhes que podem fazer toda diferença em alguns setores, como logística, marketing e atendimento.

Sendo assim, configuram em uma ótima vantagem competitiva.

Tomada de decisões 

Ao ter insights valiosos em mãos, é possível aprimorar todo processo de tomada de decisões.

Não apenas se torna mais rápido, como mais assertivo e eficiente, pois são baseadas em dados reais do negócio.

Identificação de padrões

Por fim, ao analisar o grande volume de dados, é possível traçar padrões de consumo que, a olhos nus, seriam impossíveis de ver.

Essa profundidade de visão pode fazer toda diferença na hora de reavaliar estratégias, bem como segmentar clientes ou leads, criando campanhas que atinjam realmente sua dor e se tornem mais efetivas por isso.

Big Data: Quais são as tendências para os próximos anos?

No campo dos dados, uma das grandes tendências é a evolução e a emancipação da Internet das Coisas, bem como do Edge Computing.

O IoT se trata de toda uma rede de dispositivos inteligentes que podem ser conectados à internet, emitindo dados relevantes para as empresas.

É o caso dos wearables, dos sensores inteligentes em fábricas e mesmo dos assistentes residenciais, como a Alexa.

Já o Edge Computing acompanha o IoT, sendo uma tecnologia possibilitadora da internet das coisas e que potencializa a aplicação do big data.

Sendo assim, com o Edge Computing, dispositivos não apenas geram dados valiosos para as empresas, mas também processam eles automaticamente (ou em clouds próximas).

Ou seja, em vez de enviar os dados para um data center, consumindo banda e/ou 4G/5G, esse processo seria encurtado.

Assim, a exigência sobre os data centers diminuiria, e a qualidade e rapidez do processamento só aumentaria!

Como aplicar o Big Data na sua empresa?

Qualquer empresa pode aplicar o big data em seu dia a dia. Afinal, a grande maioria dos negócios já gera dados e possui oportunidades incríveis de gerar ainda mais.

Mas o principal é saber como organizar e gerenciar os dados! 

Para ter mais eficiência, é importante apostar em sistemas robustos, que integrem todas as áreas do negócios e facilitem os processos, resultando em dados qualificados de toda operação.

Agora, e como processar tudo isso?

É aqui que entra a importância da Inteligência de Negócios e uma plataforma dedicada, como o BI da TOTVS, pode ser a solução perfeita.

A tecnologia poderosa para análise de dados permite que você transforme informações em insights que vão trazer resultados.

O TOTVS Fast Analytics é integrável com vários ERPs do mercado, inclusive com toda suíte TOTVS de soluções, bem como opera 100% na nuvem para maior flexibilidade do negócio.

Que tal conhecer mais sobre as possibilidades e benefícios do BI da TOTVS e como implementar no big data do seu negócio?

Conclusão 

Como vimos, um sistema big data envolve desde as mais simples aplicações até os mais avançados e modernos sistemas.

Por isso, é essencial investir em uma ferramenta de big data analytics.

Dessa forma, você vai poder aproveitar os diferenciais poderosos dessa ferramenta e, consequentemente, obter vantagens competitivas, saindo na frente da concorrência.

Quer ficar por dentro de mais conteúdos como esse?

Continue acompanhando nosso blog e assine a newsletter para receber avisos de nossos próximos artigos em seu e-mail!

O que é big data?

O Big Data é um conjunto de dados gerados pelo rastreio de informações do usuário no ambiente digital. A partir dele, é possível conseguir insights importantes para o melhor desempenho do negócio e na tomada de decisões.

Para que serve o big data?

O big data é uma das tecnologias mais bem estruturadas que empresas buscam investir para engajar sua Inteligência de Negócios. Trata-se de um verdadeiro combustível para reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão.

Como o big data pode ajudar empresas?

Qualquer empresa de qualquer segmento é capaz de usar o big data em seu dia a dia, desde que sua operação esteja no ambiente online. A grande parte dos negócios tem dados sendo gerados, mas não sabem como utilizar para gerar oportunidades. Para isso, é importante utilizar sistemas que integrem todos os dados da empresa para uma análise mais assertiva.