O que é big data e qual sua importância? Exemplos de uso

Nos últimos anos, o termo big data tem se destacado no mundo empresarial como uma ferramenta para transformar dados em insights práticos. Com o advento da tecnologia digital e a explosão na geração de dados, os negócios estão cada vez mais atentos a essas informações para melhorar seus processos, entender seus clientes e impulsionar a inovação.

Neste artigo, apresentamos o que é big data, onde ele é aplicado – desde o varejo até a área de saúde e finanças, todos os segmentos recorrem à abordagem analítica avançada em sua atual rotina produtiva –, como é utilizado nas empresas e os benefícios que pode proporcionar.

Continue a leitura e saiba mais sobre o assunto!

Afinal, o que é big data?

Refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que tradicionalmente seriam difíceis de processar com métodos convencionais.

Essas informações podem ser estruturadas, semiestruturadas ou não estruturadas, advindo de diversas fontes, como as transações comerciais, as redes sociais, os dispositivos móveis e os sensores.

O conceito de big data é frequentemente definido por três Vs:

1. Volume: a cada segundo, uma imensa quantidade de dados é gerada, variando de terabytes e petabytes;
2. Variedade: diversidade dos tipos de dados que são gerados e coletados, sejam estruturados (por exemplo, bancos de dados tradicionais), dados semiestruturados (como XML e JSON) e dados não estruturados (vídeos, áudios e e-mails);
3. Velocidade: a rapidez com que os dados são gerados e processados em tempo real ajuda empresas que necessitam tomar decisões ágeis com base em informações atualizadas.

Onde o big data é usado?

A tecnologia é aplicada em uma ampla variedade de setores e contextos, cada um com suas próprias necessidades e desafios específicos. Acompanhe!

Varejo

Comércios utilizam Internet das Coisas (IoT) e big data para analisarem padrões de compra dos consumidores, otimizar preços, gerenciar estoques de maneira eficiente e personalizar promoções e ofertas.

Saúde

Na área da saúde, o big data é utilizado para personalizar tratamentos médicos, prever epidemias, melhorar a eficiência hospitalar e descobrir novos medicamentos por meio da análise de grandes conjuntos de dados genéticos e clínicos.

Finanças

Instituições financeiras recorrem ao big data para detectar fraudes, realizar análises de crédito mais precisas, otimizar operações de trading e personalizar recomendações de investimento para seus clientes.

Telecomunicações

Por outro lado, empresas de telecomunicações analisam padrões de uso de dados, melhoram a qualidade do serviço, preveem a demanda de banda larga e personalizam planos de tarifas para os clientes lançando mão do big data.

Logística e transporte

A lista não poderia deixar de citar o ramo da logística, que aplica o big data para otimizar rotas de entrega, reduzir o custo total de propriedade, evitar falhas em equipamentos e melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos.

Como as empresas aplicam o big data?

Negócios estão adotando o big data de maneiras inovadoras para resolver problemas complexos e identificar oportunidades de negócios estratégicas. Conheça os principais usos dessa tecnologia no mercado competitivo:

Análise preditiva

A análise preditiva permite que empresas prevejam o comportamento futuro dos consumidores com base em dados históricos de compras e navegação.

Você conhece o processo por trás disso? Algoritmos avançados, como os utilizados pela Amazon, são empregados para recomendar produtos específicos a cada cliente, resultando não apenas em aumento de vendas, mas também em maior satisfação do cliente.

Personalização

Plataformas de streaming, como Netflix e Spotify, revolucionaram a indústria do entretenimento ao utilizar big data para personalizar recomendações de conteúdo.

Por exemplo, algoritmos sofisticados analisam padrões de visualização, preferências musicais e histórico de interações para recomendar filmes, séries ou músicas que sejam mais relevantes para cada usuário, criando uma experiência única e envolvente.

Detecção de fraudes

Instituições financeiras utilizam big data para identificar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real. Analisando grandes volumes de dados transacionais, padrões de comportamento e dados geoespaciais, algoritmos verificam e bloqueiam transações suspeitas para evitar perdas financeiras significativas.

Para detectar padrões incomuns de transações que possam indicar fraudes, bancos utilizam modelos de machine learning, que protege tanto os clientes quanto a instituição financeira.

Otimização de preços

Companhias aéreas e varejistas online ajustam dinamicamente os preços de seus produtos com base em análises detalhadas de dados de demanda, comportamento do consumidor e preços da concorrência.

Nesse sentido, algoritmos de precificação inteligente analisam continuamente dados para determinar os preços ideais que maximizam a receita e mantém a competitividade no mercado.

De igual modo, as companhias aéreas conseguem ajustar os preços das passagens com base na demanda histórica, em eventos sazonais e na concorrência direta, garantindo uma estratégia de precificação dinâmica que otimiza a ocupação dos voos e maximiza a lucratividade com big data.

Melhoria da experiência do usuário

Sabia que hospitais e clínicas utilizam big data para personalizar tratamentos médicos e melhorar a experiência geral do paciente?

Ao analisar dados de saúde, históricos médicos, dados genéticos e resultados de testes laboratoriais, os profissionais podem oferecer cuidados mais personalizados e eficazes às pessoas em atendimento. Em hospitais e clínicas médicas, sistemas de gestão de dados integrados coordenam cuidados entre diferentes departamentos e especialidades.

Assim, os empreendimentos de saúde asseguram que cada paciente receba um tratamento adaptado às suas necessidades específicas, o que resulta em melhores resultados clínicos e na maior satisfação do paciente.

Eficiência operacional

Empresas industriais monitoram o desempenho de equipamentos em tempo real utilizando big data para prever falhas e realizar manutenção preventiva.

Sensores conectados e análises avançadas permitem que as empresas identifiquem padrões operacionais que indicam potenciais problemas iminentes. Isso possibilita intervenções proativas para evitar paradas não programadas e reduzir os custos de manutenção.

Pesquisa e desenvolvimento

Outro uso do big data ocorre em empresas farmacêuticas, que aceleram o desenvolvimento de novos medicamentos com simulações por computador e análises de dados complexos para identificar alvos terapêuticos potenciais e prever a eficácia de novos compostos químicos.

Modelos de aprendizado de máquina são utilizados para analisar grandes conjuntos de dados genômicos, clínicos e pré-clínicos, ajudando os pesquisadores a identificarem moléculas promissoras e reduzir o tempo e os custos associados ao desenvolvimento de novos tratamentos.

Segmentação de mercado

Big data é um recurso em empresas de marketing para segmentar o público-alvo com base em dados demográficos, comportamentais e psicográficos.

Ao basear a tomada de decisão em um volume de dados consistentes, as estratégias redirecionam campanhas de marketing, adaptando-as às preferências e às necessidades de diferentes grupos de consumidores.

No varejo, a análises de dados também identifica campos de mercado lucrativos e adaptar suas estratégias comerciais, seja a segmentação de público-alvo, o monitoramento do estoque, a localização de novas lojas, a personalização de ofertas e o disparo de mensagens promocionais para os clientes.

Gestão de Recursos Humanos

Grandes corporações aplicam big data na otimização de processos de recrutamento, retenção e desenvolvimento de talentos.

Com dados de desempenho, feedbacks, habilidades e histórico de emprego, as empresas podem identificar candidatos ideais para cargos específicos, prever a rotatividade de funcionários e implementar estratégias personalizadas de desenvolvimento de carreira.

Os negócios investem, ainda, em sistemas de gestão de talentos baseados em dados para identificar lacunas de habilidades, oferecer treinamentos relevantes e garantir que os colaboradores estejam alinhados com as metas estratégicas do setor. O resultado se reflete em um ambiente de trabalho mais produtivo e engajador.

Planejamento estratégico

Por último, CEOs e líderes empresariais realizam análises de big data para fundamentar decisões importantes, como:

• Expansão de mercado;
• Lançamento de novos produtos e serviços;
• Fortalecimento da marca em relação à concorrência;
• Parcerias estratégicas;
• Benchmarking competitivo;
• Compliance e regulamentação;
• Otimização da rede de distribuição dos produtos e realização dos serviços;
• Gestão de relacionamento com fornecedores;
• Planejamento de capacidade operacional;
• Engajamento de stakeholders.

Modelos analíticos avançados ajudam os tomadores de decisão a avaliarem cenários complexos, prever tendências de mercado e antecipar mudanças regulatórias ou competitivas. Com o suporte da tecnologia, eles guiam suas equipes com dados confiáveis e feedbacks construtivos.

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Como visto, a análise de dados se destaca na gestão de ativos de TI e na tomada de decisões empresariais, oferecendo às lideranças informações precisas e em tempo real, que possibilitam uma abordagem estratégica e bem fundamentada na relação com os fornecedores, os colaboradores e os clientes.

Marcas como a Voke exemplificam esse processo ao oferecer soluções tecnológicas avançadas que incluem Business Process Outsourcing e locação de equipamentos para PMEs.

Agora que conhece profundamente o que é e como funciona o big data em diversos setores, descubra como o software pode contribuir para a lucratividade e para a longevidade do seu negócio!