Big Data: o que é, como funciona e como aplicar nas empresas

Big Data deixou de ser um termo restrito à área de tecnologia. Hoje, ele está diretamente ligado à capacidade das empresas de entender cenários, antecipar movimentos e tomar decisões com mais segurança, usando dados que já existem na operação e também informações externas.

O ponto é que, com o volume e a variedade de dados crescendo a cada dia, não basta “ter informação”. É preciso organizar, conectar e analisar tudo isso com método, para transformar dados em insights que apoiem o negócio, da eficiência operacional à experiência do cliente.

Neste conteúdo, você vai entender o que é Big Data, para que ele serve e como funciona na prática, além de ver aplicações, desafios e como a análise de dados pode apoiar resultados com mais previsibilidade. Acompanhe!

O que é Big Data e para que serve?

Big Data é o conjunto de práticas, tecnologias e processos usados para coletar, armazenar, integrar e analisar grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, em alta velocidade e com diferentes formatos, para gerar insights acionáveis e apoiar decisões de negócio.

Na prática, Big Data serve para ajudar a empresa a responder perguntas que fazem diferença no resultado. 

Por exemplo: quais fatores estão aumentando custos logísticos, por que a taxa de conversão caiu em determinado canal, quais perfis têm maior chance de churn, onde existe gargalo produtivo, quais combinações de produtos aumentam o ticket médio ou que sinais indicam risco de fraude.

O valor do Big Data está em ampliar a visibilidade sobre a operação e o mercado, conectando dados que normalmente ficam separados em sistemas e áreas diferentes. 

Isso pode incluir informações de ERP e CRM, dados de atendimento, comportamento no e-commerce, dados de máquinas e sensores (IoT), histórico de compras, campanhas, tendências externas e muitos outros sinais que, isoladamente, não geram leitura estratégica.

Quando bem aplicado, Big Data contribui para três frentes bem claras: 

• decisão, porque reduz achismos e aumenta a confiabilidade das análises; 
• eficiência, porque ajuda a mapear desperdícios, gargalos e oportunidades de automação; 
• crescimento, porque melhora a capacidade de segmentar público, personalizar ofertas, prever demanda e desenvolver produtos com base em evidências.

Como funciona o Big Data nas empresas

O Big Data funciona a partir da integração de diferentes fontes de dados, da gestão centralizada dessas informações e da análise orientada a objetivos de negócio. 

Em vez de olhar dados de forma isolada, a empresa passa a conectar informações operacionais, comportamentais e externas para gerar uma visão mais completa da operação.

Na prática, esse funcionamento pode ser entendido em três pilares principais:

1. Integração de dados: envolve identificar e conectar as diversas fontes de informação da empresa, como sistemas de gestão (ERP e CRM), plataformas digitais, dados de atendimento, sensores, dispositivos IoT, redes sociais e bases externas. Essa etapa é fundamental para evitar silos e garantir consistência;
2. Gestão e armazenamento: após integrados, os dados precisam ser organizados, armazenados e governados de forma segura. Aqui entram práticas de qualidade, padronização, controle de acesso e escolha do modelo de infraestrutura mais adequado, muitas vezes com suporte de soluções em nuvem, que oferecem escalabilidade e flexibilidade;
3. Análise e tomada de decisão: com os dados preparados, entram as análises, que podem ser descritivas, diagnósticas ou preditivas, dependendo do objetivo. É nessa etapa que a empresa transforma dados em insights e passa a embasar decisões em evidências, reduzindo riscos e aumentando a previsibilidade.

Quando esse processo está bem estruturado, o Big Data deixa de ser apenas um grande volume de informações e passa a atuar como um ativo estratégico, apoiando áreas como logística, marketing, financeiro, operações e relacionamento com o cliente.

Os Vs do Big Data

Para compreender melhor o conceito de Big Data, é importante conhecer as características que diferenciam esse tipo de dado das informações tradicionais. 

Esses atributos são conhecidos como os Vs do Big Data e ajudam a explicar por que soluções analíticas comuns não são suficientes para lidar com grandes volumes de dados gerados pelas empresas atualmente.

De forma geral, os Vs representam os principais desafios e objetivos no uso de dados em larga escala, envolvendo desde a quantidade e a diversidade das informações até a qualidade e o valor gerado para o negócio.

Os Vs do Big Data
V	O que representa	Na prática
Volume	Grande quantidade de dados gerados e armazenados	Dados vindos de sistemas de gestão, transações, sensores, redes sociais e dispositivos digitais
Velocidade	Rapidez com que os dados são produzidos, processados e analisados	Informações geradas em tempo real ou quase real, exigindo respostas rápidas
Variedade	Diferentes formatos de dados	Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, como textos, imagens, vídeos e áudios
Veracidade	Qualidade, confiabilidade e consistência das informações	Necessidade de validação, limpeza e governança dos dados
Valor	Capacidade de gerar insights relevantes para o negócio	Uso dos dados para apoiar decisões, reduzir custos e identificar oportunidades

Tipos de dados em Big Data

No contexto de Big Data, os dados podem ser classificados não apenas pelo formato, mas também pela origem. Essa distinção ajuda as empresas a entenderem melhor de onde vêm as informações, como elas podem ser combinadas e qual o potencial analítico de cada tipo.

De forma geral, os principais tipos de dados em Big Data são:

• Social Data: dados gerados a partir da interação de pessoas em ambientes digitais, como redes sociais, comentários, avaliações, curtidas, compartilhamentos e outras manifestações de comportamento e opinião;
• Enterprise Data: informações originadas dos próprios sistemas corporativos, como ERPs, CRMs, sistemas financeiros, logs operacionais, indicadores de desempenho e históricos de transações;
• Data of Things: dados produzidos por dispositivos conectados, sensores e equipamentos inteligentes, incluindo máquinas industriais, dispositivos IoT, wearables e sistemas de monitoramento em tempo real.

Quando combinados, esses diferentes tipos de dados ampliam a capacidade de análise da empresa, permitindo uma visão mais completa da operação, do mercado e do comportamento dos clientes.

Tipos de armazenamento em Big Data

O armazenamento dos dados é um dos pilares do Big Data, já que o volume, a velocidade e a variedade das informações exigem estruturas capazes de garantir escala, segurança e disponibilidade. A escolha do tipo de armazenamento influencia diretamente o desempenho das análises, a governança dos dados e os custos da operação.

Embora existam diferentes arquiteturas e tecnologias no mercado, grande parte dos ambientes de Big Data utiliza dois modelos principais de armazenamento, cada um com características e usos específicos.

Principais tipos de armazenamento em Big Data
Tipo	O que é	Principais características	Quando utilizar
NAS (Network Attached Storage)	Armazenamento conectado à rede	Acesso remoto simultâneo, centralização das informações, maior escalabilidade e flexibilidade	Ambientes com grande volume de dados compartilhados entre sistemas e equipes
DAS (Direct Attached Storage)	Armazenamento conectado diretamente ao dispositivo	Acesso local, maior controle físico dos dados, menor complexidade de rede	Operações que exigem acesso direto e menor distribuição dos dados

A definição do modelo mais adequado depende do contexto da empresa, dos requisitos de segurança, do volume de dados trabalhado e do nível de integração necessário entre áreas e sistemas.

A importância do Big Data para as empresas

O Big Data tem um papel estratégico nas empresas porque amplia a capacidade de análise sobre processos, mercados e comportamentos. 

Ao reunir e cruzar grandes volumes de dados, as organizações conseguem sair de uma gestão baseada em percepções isoladas e avançar para decisões mais consistentes e previsíveis.

A seguir, estão alguns dos principais impactos do Big Data no dia a dia das empresas e nos seus resultados.

Possibilidade de fazer uma escuta social

Uma das aplicações mais relevantes do Big Data é a chamada escuta social, que consiste no monitoramento de dados gerados em canais digitais, como redes sociais, plataformas de avaliação, fóruns e sites de reclamações. 

Esses dados revelam percepções, sentimentos e comportamentos do público em relação à marca, produtos e serviços.

Com essas informações, as empresas conseguem avaliar reputação, identificar padrões de satisfação ou insatisfação e antecipar crises. 

Além disso, os dados analisados costumam ser apresentados de forma estruturada, com relatórios e indicadores que facilitam a interpretação e apoiam decisões estratégicas de comunicação e posicionamento.

Maior facilidade para segmentação de público e mercado

O uso de Big Data permite compreender melhor o perfil dos clientes, seus hábitos de consumo, preferências e jornadas de compra. 

A partir da análise de dados internos e externos, torna-se possível identificar segmentos mais específicos e oportunidades que não seriam percebidas com análises tradicionais.

Essa segmentação mais precisa ajuda as empresas a direcionarem ofertas, campanhas e ações de relacionamento de forma mais eficiente. 

Como resultado, é possível aumentar taxas de conversão, reduzir desperdício de recursos e criar experiências mais alinhadas às expectativas do público.

Realização de análises comparativas para precificação inteligente

O Big Data também contribui para decisões mais assertivas de precificação. Ao cruzar dados de custos, comportamento do consumidor, concorrência, sazonalidade e condições de mercado, as empresas conseguem definir preços de forma mais estratégica.

Esse tipo de análise reduz o risco de decisões baseadas apenas em percepção ou histórico limitado. Com dados mais completos, a empresa pode ajustar preços com maior rapidez, preservar margens e manter competitividade mesmo em cenários econômicos instáveis.

Apoio às estratégias de marketing

No marketing, o Big Data amplia a capacidade de análise sobre campanhas, canais e comportamento dos consumidores. 

A partir de dados históricos e em tempo real, as empresas conseguem avaliar o desempenho de ações anteriores, identificar padrões de engajamento e entender quais iniciativas geram melhores resultados.

Essas análises ajudam a otimizar investimentos, ajustar mensagens e canais e aprimorar a personalização das campanhas. 

Mensuração da satisfação do cliente

Outro ponto importante é a possibilidade de avaliar a satisfação do cliente de forma mais completa. Pesquisas tradicionais nem sempre refletem com precisão a experiência real do consumidor, que pode se manifestar em diferentes canais e comportamentos.

Ao combinar dados declarados com dados comportamentais, o Big Data permite identificar sinais de insatisfação, abandono ou engajamento antes que eles se tornem evidentes. 

Essa visão mais ampla ajuda a empresa a agir de forma preventiva, aprimorando produtos, serviços e relacionamento com o cliente.

Como as empresas utilizam o Big Data na prática

O uso do Big Data varia de acordo com o setor, o modelo de negócio e o nível de maturidade digital da empresa. 

Ainda assim, independentemente da área, o objetivo costuma ser o mesmo: usar dados para melhorar decisões, ganhar eficiência operacional e identificar oportunidades de crescimento.

A seguir, alguns exemplos de como diferentes setores aplicam o Big Data na prática.

• Manufatura: na indústria, o Big Data é utilizado para monitorar processos produtivos, reduzir desperdícios, prever falhas em máquinas e apoiar iniciativas ligadas à big data na indústria 4.0, integrando dados de produção, logística e manutenção. A análise dessas informações contribui para melhorar a eficiência operacional e a tomada de decisão;
• Varejo: soluções de Big Data ajudam a entender padrões de consumo, personalizar ofertas e otimizar estoques. Esses recursos estão diretamente ligados a exemplos de uso de big data no varejo, nos quais dados de vendas, navegação e histórico de clientes são analisados para melhorar a experiência de compra e os resultados do negócio;
• Saúde: no setor de saúde, o uso do Big Data contribui para otimizar processos, melhorar a gestão de recursos e apoiar decisões clínicas. A análise de dados ajuda a reduzir tempos de espera, acompanhar pacientes com mais precisão e aumentar a eficiência operacional de hospitais e clínicas;
• Serviços financeiros: instituições financeiras utilizam Big Data para análise de risco, avaliação de crédito e prevenção a fraudes. O cruzamento de grandes volumes de dados permite identificar padrões suspeitos, reduzir perdas e personalizar produtos financeiros de acordo com o perfil do cliente;
• Construção: no setor de construção, o Big Data apoia o planejamento de obras, o controle de custos e o monitoramento de ativos. A análise de dados contribui para previsões mais precisas, melhor uso de recursos e maior segurança nas operações.

Big Data Analytics: como transformar dados em decisões estratégicas

Big Data Analytics é o processo de analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e relações que apoiam decisões estratégicas nas empresas. 

Enquanto o Big Data organiza e disponibiliza as informações, o Analytics é o responsável por transformar esses dados em insights acionáveis, conectando números, comportamentos e cenários de negócio.

Na prática, Big Data e Analytics caminham juntos. A análise pode acontecer em diferentes níveis, desde leituras mais descritivas, que mostram o que já aconteceu, até análises preditivas e prescritivas, que ajudam a antecipar cenários e indicar ações mais adequadas. 

Quanto maior a qualidade e a integração dos dados, mais confiáveis tendem a ser os resultados gerados.

Empresas que investem em big data analytics conseguem:

• melhorar previsões de demanda;
• identificar gargalos operacionais;
• reduzir riscos;
• aumentar a eficiência das decisões. 

Esse tipo de análise é especialmente relevante em ambientes dinâmicos, nos quais agir rapidamente com base em dados faz diferença competitiva.

Por isso, o Big Data Analytics não deve ser visto apenas como uma etapa técnica, mas como um recurso estratégico para orientar a gestão e apoiar resultados consistentes ao longo do tempo.

Tendências de Big Data para os próximos anos

O Big Data segue evoluindo à medida que as empresas precisam lidar com volumes maiores de informações e com decisões cada vez mais rápidas. 

Nos próximos anos, a principal transformação está na forma como os dados são processados, distribuídos e conectados às estratégias de negócio, e não apenas na sua coleta.

Entre as principais tendências, destacam-se:

• Internet das Coisas (IoT): o aumento do uso de sensores, dispositivos inteligentes e máquinas conectadas amplia significativamente a geração de dados. Essas informações permitem análises mais detalhadas sobre operação, consumo, desempenho de ativos e comportamento em tempo real;
• Edge Computing: o processamento de dados passa a acontecer cada vez mais próximo da sua origem, reduzindo latência e dependência de data centers centrais. Essa abordagem torna as análises mais rápidas e eficientes, especialmente em operações que exigem respostas imediatas;
• Integração com Inteligência Artificial e automação: soluções de Big Data tendem a se conectar de forma mais intensa a recursos de inteligência artificial, permitindo análises mais sofisticadas, identificação de padrões complexos e apoio à automação de decisões;
• Análise em tempo real: a capacidade de analisar dados conforme eles são gerados se torna um diferencial competitivo, apoiando ações imediatas e ajustes rápidos em processos, campanhas e operações.

Essas tendências reforçam a importância de uma base de dados bem estruturada e de plataformas analíticas capazes de transformar informações em valor prático para o negócio.

Perguntas frequentes sobre Big Data

Mesmo com o uso cada vez mais disseminado do Big Data nas empresas, ainda é comum surgirem dúvidas sobre conceitos, aplicações e limites dessa abordagem. 

Abaixo, reunimos algumas das perguntas mais frequentes para ajudar a esclarecer pontos importantes e apoiar uma compreensão mais prática do tema.

Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

Big Data está relacionado à coleta, integração e gestão de grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, vindos de diversas fontes. Ele cria a base necessária para que as informações estejam disponíveis e organizadas.

Já o Business Intelligence (BI)é responsável por analisar esses dados, transformando informações brutas em relatórios, dashboards e indicadores que apoiam a tomada de decisão. 

De forma simples, Big Data prepara o terreno, enquanto o BI interpreta os dados e gera insights para o negócio.

Quais são os principais desafios do Big Data nas empresas?

Um dos principais desafios está na integração de dados de diferentes fontes, já que informações costumam ficar dispersas em sistemas, áreas e formatos distintos. Sem essa integração, a análise perde consistência e confiabilidade.

Outro ponto relevante é a qualidade e governança dos dados. Trabalhar com grandes volumes de informação exige critérios claros de validação, segurança e controle de acesso, para garantir que as análises sejam baseadas em dados confiáveis e alinhadas às regras do negócio.

Toda empresa pode usar Big Data?

Sim, empresas de diferentes portes e segmentos podem se beneficiar do Big Data. A diferença está no nível de maturidade e no escopo da aplicação, que deve ser adequado à realidade de cada organização.

Mesmo empresas menores já geram dados suficientes para iniciar análises mais estruturadas, seja para melhorar processos internos, entender melhor o cliente ou apoiar decisões estratégicas. 

O mais importante é ter objetivos claros e soluções compatíveis com as necessidades do negócio.

Big Data substitui a experiência dos gestores?

Não. O Big Data não substitui a experiência humana, mas complementa a tomada de decisão. Os dados ajudam a reduzir achismos e a embasar escolhas com evidências, enquanto o conhecimento dos gestores continua sendo essencial para interpretar contextos e definir estratégias.

Quando bem utilizado, o Big Data fortalece a gestão ao unir análise técnica e visão estratégica, criando decisões mais seguras e alinhadas à realidade da empresa.

TOTVS Analytics, o BI da TOTVS

Para que o Big Data gere valor real, é fundamental contar com uma plataforma capaz de transformar dados em insights aplicáveis ao negócio. É nesse ponto que o TOTVS Analytics apoia empresas que precisam organizar, analisar e visualizar informações de forma estratégica.

O TOTVS Analytics, o BI da TOTVS, é uma plataforma completa de Business Intelligence que permite analisar dados de maneira simples, segura e personalizada. A solução é integrável com diversos ERPs do mercado, funciona 100% na nuvem, possui acesso mobile e pode ser adaptada a diferentes segmentos e subsegmentos da economia.

Entre os principais recursos da plataforma estão:

• Integração de dados: conexão com diferentes fontes de dados, importação e exportação de informações para outras ferramentas e extração de dados por meio de diversos conectores, garantindo visão unificada da operação;
• Big Data: armazenamento de dados históricos, recuperação de informações e uso de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, com modelo de dados bruto (RAW) escalável e imutável;
• Serviços de processamento: transformação de dados em modelos inteligentes, uso de machine learning e enriquecimento de informações para análises mais avançadas;
• Geração e distribuição de insights: dashboards e indicadores personalizados de acordo com o segmento da empresa, com distribuição em escala, automação e apoio à tomada de decisão;
• Governança e segurança: provisão em escala, SLA em toda a plataforma e padrões elevados de segurança e privacidade de dados, com certificações como SOC2, HIPAA, GDPR, TLS/SSL e ISO 27001.

Com o TOTVS Analytics, empresas conseguem evoluir de análises operacionais para uma gestão orientada por dados, conectando Big Data, Analytics e estratégia em um único ambiente.

Conclusão

O Big Data se consolidou como um recurso essencial para empresas que precisam lidar com volumes crescentes de informação e tomar decisões com mais segurança. 

Ao longo deste conteúdo, você viu como dados podem ser coletados, integrados e analisados para apoiar estratégias, otimizar processos e gerar mais previsibilidade nos resultados.

Mais do que tecnologia, o uso do Big Data exige uma mudança de postura na gestão, em que decisões passam a ser fundamentadas em dados confiáveis e conectados ao contexto do negócio. Quando bem estruturado, esse modelo reduz achismos, melhora o desempenho operacional e amplia a capacidade de adaptação das empresas.

Esse movimento está diretamente ligado à adoção de uma gestão data-driven, na qual dados orientam não apenas análises pontuais, mas a forma como a empresa planeja, executa e avalia suas estratégias. 

Para aprofundar esse tema e entender como aplicar essa abordagem no dia a dia, aproveite e leia nosso conteúdo sobre data-driven e como usar dados para tomar decisões mais estratégicas nas empresas.