O que é Big Data?

O blog define o que é o termo Big Data, com o objetivo de responder todas dúvidas sobre o tema.

Klassmatt

Líder na América Latina em Saneamento, Governança e Big Data de Dados Mestres

Uma pessoa apontando a mão para uma tela indicando sobre Big Data.

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Big Data é um termo que descreve o grande volume de dados, mas todo dado é Big Data? Nesse blog vamos auxiliar você a tirar essas dúvidas!

Origens do Big Data

Big Data é um termo que descreve grandes volumes de dados complexos, estruturados ou não, que crescem a um ritmo acelerado. Ele se refere não apenas à quantidade de dados, mas também à variedade e à velocidade com que esses dados são gerados e processados. 

Diferentemente dos dados tradicionais que podem ser gerenciados por softwares de bancos de dados comuns, o Big Data requer tecnologias e abordagens inovadoras para captura, armazenamento, distribuição, gerenciamento e análise.​​​​​​​​​​

Os três principais atributos do Big Data, conhecidos como os 3 Vs, são:

  • Volume

  • Refere-se à grande quantidade de dados gerados a cada segundo por empresas e usuários da internet. Estamos falando de terabytes, petabytes e até exabytes de dados provenientes de diversas fontes como mídias sociais, transações comerciais online, dispositivos móveis, sensores, e muito mais​​.

  • Velocidade

  • Diz respeito à rapidez com que esses dados são gerados e precisam ser coletados e analisados. A capacidade de processar esses dados em tempo real ou quase real é crucial em muitas aplicações, como na detecção de fraudes, monitoramento de redes sociais e resposta a eventos críticos​​.

  • Variedade

  • Os dados vêm em todos os tipos de formatos – de estruturados, como números e datas, a dados não estruturados, como texto, vídeo, áudio e conteúdo de mídias sociais. Gerenciar, mesclar e governar diferentes tipos de dados é um dos desafios mais significativos do Big Data​​.

Além desses três, há mais dois Vs ao conceito de Big Data: Veracidade, que se refere à confiabilidade dos dados, e Valor, que diz respeito ao aproveitamento efetivo dos dados para criar valor para os negócios​​​​

Imagem dos 3 Vs do Big Data, 1- Volume, 2- Velocidade, 3- Variedade.

Mas como surge o Big Data?

A jornada do Big Data é uma fascinante evolução de como humanos e tecnologia se adaptaram para gerenciar e analisar volumes crescentes de informações. Esta história não é apenas sobre o desenvolvimento tecnológico, mas também sobre a nossa crescente capacidade de coletar, armazenar e fazer sentido de um oceano de dados.

Os Primórdios

Embora o termo “Big Data” tenha se popularizado no início do século XXI, a necessidade de lidar com grandes conjuntos de dados remonta a séculos atrás. 

Um dos primeiros registros do uso de técnicas para gerenciar grandes quantidades de informação data do século 18, quando o governo britânico realizou seu primeiro censo populacional em 1801. Este foi um esforço pioneiro para coletar, armazenar e analisar dados em uma escala nunca antes vista, visando melhor entender as necessidades da população.

Imagem do Censo britânico que foi publicado em 21 de dezembro de 1801, com nome: Abstract of the answers and returns made pursuant to an act, passed in the forty-first year of His Majesty King George III. Intitled an act for taking an account of the population of Great Britain, and the increase or diminution thereof.

Avanços no Século XX

O século XX testemunhou vários avanços tecnológicos que pavimentaram o caminho para o Big Data como o conhecemos hoje. Na década de 1960, a invenção dos bancos de dados e do conceito de armazenamento eletrônico de dados permitiu às empresas e organizações gerenciar informações de maneira mais eficiente. 

Entretanto, foi a criação da internet na década de 1990 e seu subsequente crescimento exponencial que realmente catalisou a era do Big Data. A internet transformou-se em uma fonte inesgotável de dados, gerando volumes imensuráveis de informações a cada segundo.

Foto de Tim Berners-Lee, um cientista, físico e professor britânico que desenvolveu um navegador ou browser, a World Wide Web (www), a Rede Mundial de Computadores – Internet.

O Nascimento do Termo

O termo “Big Data” começou a tomar forma no final da década de 1990. John Mashey, um renomado cientista da computação, é frequentemente citado como uma das principais vozes na popularização do termo através de suas palestras e apresentações. 

No entanto, foi apenas em 2005 que Roger Mougalas, da O’Reilly Media, definiu oficialmente “Big Data” ao descrever grandes conjuntos de dados que ultrapassam a capacidade das ferramentas de software convencionais para capturar, armazenar e analisar.

A Explosão dos Dados na Era Digital

A primeira década do século XXI marcou a verdadeira ascensão do Big Data, com o advento das redes sociais, dispositivos móveis e o fenômeno da Internet das Coisas (IoT). 

Empresas como Google, Facebook e Amazon foram pioneiras na utilização de Big Data para analisar o comportamento do usuário, otimizar seus serviços e direcionar publicidade de maneira eficaz. A quantidade de dados gerados pela atividade humana e máquinas acelerou a um ritmo sem precedentes, exigindo novas tecnologias e abordagens para lidar com essa torrente de informações.

E como funciona o Big Data?

Compreender o funcionamento do Big Data é essencial para desvendar como essa poderosa ferramenta transforma grandes volumes de dados brutos em insights valiosos. 

O processo técnico do Big Data pode ser dividido em etapas sequenciais, cada uma desempenhando um papel crucial na gestão e análise de conjuntos de dados complexos. Vamos detalhar cada etapa para entender como o Big Data opera desde a coleta de dados até a geração de informações acionáveis.

Imagem onde mostra as etapas do funcionamento do Big Data: Coleta de Dados, Armazenamento de Dados, Limpeza e Organização, Processamento de Dados, Análise de Dados, Visualização de Dados, Ação.

Coleta de Dados

A primeira etapa no processo do Big Data é a coleta de dados. Os dados podem vir de diversas fontes, incluindo dispositivos IoT (Internet das Coisas), transações online, mídias sociais, registros de sistemas, sensores e muito mais. 

Esta fase é desafiadora devido à variedade, volume e velocidade dos dados gerados. Ferramentas e tecnologias de coleta de dados, como sensores e APIs (Interface de Programação de Aplicações), são fundamentais para capturar esta vasta quantidade de informações de forma eficaz.

Armazenamento de Dados

Uma vez coletados, os dados precisam ser armazenados para análise futura. Dada a escala do Big Data, os sistemas de armazenamento convencionais, como bancos de dados relacionais, muitas vezes não são suficientes. 

Soluções como o Hadoop Distributed File System (HDFS) e bancos de dados. No SQL são usadas para armazenar dados em larga escala, oferecendo flexibilidade para lidar com diferentes tipos de dados e garantindo que eles estejam acessíveis para processamento.

Limpeza e Organização

Dados brutos frequentemente contêm inconsistências, erros ou estão incompletos. A limpeza de dados envolve a remoção ou correção dessas imperfeições, enquanto a organização inclui a estruturação dos dados de maneira lógica. 

Este passo é crucial para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados antes da análise. Ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) e scripts personalizados são comumente utilizados para automatizar essas tarefas.

Processamento de Dados

Com os dados limpos e organizados, o próximo passo é o processamento. Esta etapa utiliza poderosos algoritmos computacionais para analisar e processar os dados. 

O processamento pode ser realizado em lote (batch processing) para grandes volumes de dados acumulados ou em tempo real (stream processing) para dados que precisam ser analisados instantaneamente. Frameworks como Apache Hadoop e Apache Spark são amplamente usados para facilitar o processamento paralelo e distribuído de Big Data.

Análise de Dados

A análise é onde os dados são transformados em insights. Dependendo dos objetivos, essa fase pode envolver análises descritivas, diagnósticas, preditivas ou prescritivas. 

Utilizando técnicas avançadas como machine learning, mineração de dados e análise estatística, os analistas podem identificar padrões, tendências e correlações nos dados, desbloqueando informações valiosas sobre o comportamento dos usuários, desempenho operacional, riscos potenciais e oportunidades.

Visualização de Dados

A visualização de dados transforma os resultados analíticos em gráficos, gráficos e dashboards interativos, facilitando a interpretação e comunicação das descobertas. 

Ferramentas de visualização como Tableau, QlikView e Power BI permitem aos usuários explorar os dados visualmente, ajudando na tomada de decisão e na estratégia empresarial.

Ação

Finalmente, o estágio final do processo do Big Data é agir com base nos insights adquiridos. Seja para otimizar processos, desenvolver novos produtos, personalizar a experiência do cliente ou informar decisões estratégicas, as ações resultantes são fundamentadas em uma compreensão profunda derivada da análise de Big Data.

O Big Data é um processo contínuo e iterativo, onde novos dados são constantemente coletados e analisados, gerando um ciclo de melhoria e inovação contínuas. À medida que as tecnologias evoluem, também evoluem as capacidades do Big Data, prometendo revolucionar ainda mais a forma como as organizações operam e tomam decisões.

O Big Data na sua empresa, vale a pena?

A revolução digital trouxe uma nova era para o mundo dos negócios, caracterizada pela geração e acesso a uma quantidade sem precedentes de dados. Neste contexto, o Big Data emerge não apenas como uma tendência, mas como uma necessidade para empresas de todos os tamanhos que buscam manter-se competitivas. 

Mas como exatamente o Big Data pode solucionar problemas e oferecer novas abordagens para as empresas? Vamos explorar através de exemplos práticos e cases de sucesso.

Soluções Inovadoras do Big Data

Melhoria na Tomada de Decisões

O Big Data permite a análise de grandes volumes de informações em tempo real, fornecendo insights precisos e atualizados que apoiam a tomada de decisões estratégicas. 

Com ferramentas de análise avançadas, as empresas podem prever tendências, compreender melhor o comportamento do consumidor e tomar decisões baseadas em dados confiáveis.

Personalização de Serviços e Produtos

A capacidade de analisar dados demográficos e comportamentais dos clientes permite que as empresas ofereçam produtos e serviços personalizados. 

Esta abordagem não só melhora a satisfação do cliente, mas também aumenta a fidelidade e o valor de vida do cliente (Customer Lifetime Value – CLV).

Otimização de Operações

O Big Data pode ajudar as empresas a otimizar suas operações, identificando ineficiências nos processos e reduzindo custos. 

Por exemplo, análises preditivas podem ser usadas para aprimorar a gestão da cadeia de suprimentos, prever demandas futuras e evitar excesso de estoque ou escassez.

Cases de sucessos com o Big Data

Amazon

A gigante do varejo online usa Big Data para oferecer recomendações personalizadas de produtos com base no histórico de compras, buscas e visualizações de seus clientes. 

Este uso inteligente de dados não apenas aumentou suas vendas, mas também estabeleceu um novo padrão de experiência do cliente no e-commerce.

Netflix

A Netflix utiliza algoritmos de Big Data para analisar o comportamento de visualização de seus usuários, o que permite à empresa recomendar filmes e séries com precisão surpreendente. 

Este método de personalização contribuiu significativamente para a retenção de assinantes e para o crescimento global da empresa.

Starbucks

A Starbucks usa análises de Big Data para determinar a localização ideal de suas novas lojas. Ao analisar uma grande quantidade de dados, incluindo padrões de tráfego, densidade populacional e informações demográficas, a empresa pode tomar decisões estratégicas sobre onde abrir novos estabelecimentos para maximizar o sucesso.

Spotify

Spotify, a gigante do streaming de música, usa Big Data para oferecer uma experiência personalizada e imersiva aos seus usuários. Através da análise de dados de escuta, preferências musicais, e comportamento dos usuários, o Spotify recomenda playlists personalizadas, como a “Descobertas da Semana”, que são exclusivas para cada ouvinte. 

Além disso, o Spotify utiliza o Big Data para mapear tendências musicais globais e ajudar artistas a entender melhor seu público, facilitando conexões mais profundas entre artistas e fãs.

Zara

Zara, uma líder global no setor de moda rápida, emprega Big Data para otimizar sua cadeia de suprimentos e gerenciamento de estoque. Através da análise de dados de vendas em tempo real, feedback dos clientes e tendências das redes sociais, a Zara pode prever rapidamente as mudanças na demanda dos consumidores. 

Essa abordagem permite à empresa adaptar a produção rapidamente, minimizar o excesso de estoque e garantir que as peças mais desejadas estejam disponíveis para os clientes, mantendo sua liderança no mercado altamente competitivo da moda.

UPS

A UPS, uma das maiores empresas de logística e entrega do mundo, utiliza o Big Data para otimizar rotas de entrega e reduzir custos operacionais. O sistema ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) da UPS processa milhões de pontos de dados para determinar as rotas mais eficientes para seus motoristas, considerando tráfego, condições meteorológicas, e a localização das entregas. 

Essa análise não só melhorou a eficiência operacional, reduzindo o consumo de combustível e as emissões de carbono, mas também permitiu à UPS melhorar os prazos de entrega e aumentar a satisfação do cliente.

Vale

A Vale, uma das maiores mineradoras globais, enfrentava desafios significativos devido a erros em cadastros de cerca de 500 mil itens ativos e 7 milhões de registros. Para superar essas dificuldades, a empresa implementou a plataforma Klassmatt, que oferece saneamento de cadastros e integração nativa com o sistema ERP SAP, em três idiomas e mais de 15 fluxos de trabalho ajustados às necessidades operacionais em 13 países. 

Como resultado, a Vale conseguiu unificar globalmente seus dados, simplificar a localização de itens e otimizar o cadastro de milhões de itens, tornando a rotina de usuários mais eficiente e estratégica. Para mais detalhes, você pode clicar aqui!

O Big Data é uma tecnologia que ajudar solucionar problemas

O Big Data é uma tecnologia revolucionária que está transformando a maneira como as empresas operam, analisam informações e resolvem problemas complexos. Em essência, o Big Data se refere à gestão e análise de enormes conjuntos de dados complexos para serem tratados por métodos tradicionais. 

Esta tecnologia apresenta uma oportunidade sem precedentes para as empresas extrair insights valiosos a partir de seus dados, resultando em uma série de benefícios e soluções inovadoras para problemas antigos e novos.

Imagem com Cases de Sucesso, empresas: Amazon, Spotify, UPS, Petrobras, Vale, Netflix, 3 Corações, Sonepar.

Solução de Problemas com Big Data

Previsão de Demanda: Com o Big Data, as empresas podem prever com maior precisão a demanda por seus produtos ou serviços, permitindo um planejamento de estoque mais eficiente e reduzindo o desperdício.

Gestão de Risco: A análise de grandes volumes de dados permite às empresas identificar e avaliar riscos potenciais de forma mais eficaz, seja em termos financeiros, de reputação ou operacionais.

Inovação em Produtos e Serviços: O Big Data proporciona insights que podem inspirar novas ideias para produtos e serviços, atendendo às necessidades não satisfeitas dos clientes e abrindo novos mercados.

Inovar para crescer

Em resumo, o Big Data é uma ferramenta poderosa que oferece às empresas a capacidade de transformar grandes volumes de dados em insights valiosos, conduzindo à inovação, eficiência operacional e uma vantagem competitiva sustentável. 

Ao adotar a tecnologia de Big Data, as empresas não apenas resolvem problemas complexos de forma mais eficaz, mas também abrem portas para novas oportunidades e formas de crescimento.

Como a Klassmatt utiliza o Big Data e impulsiona a inovação e resolve problemas?

A Klassmatt, especializada na gestão de dados mestres e na padronização de itens cadastrais, oferece uma plataforma robusta que se destaca por suas funcionalidades, como pesquisa inteligente, interface amigável, adição de mídias, operação 100% em nuvem, taxonomia completa, termos proibidos e equivalentes, questionário fiscal, tabela TIPI integrada, expansão de itens entre plantas, ações em massa, automação de processos e integração online com ERPs. 

Essas características permitem que as empresas superem um dos principais desafios impostos pelo Big Data: a gestão eficaz de volumes massivos de informações.

Imagem com logotipos dos clientes Klassmatt, mais de 100 empresas.

A implementação da solução Klassmatt em sua empresa facilita o saneamento de mais de 38 milhões de itens, a governança de mais de 20 milhões de itens e o cadastro de mais de 2,7 milhões de itens por ano. Esses números expressivos refletem a capacidade da plataforma de lidar com a complexidade e o volume de dados, características intrínsecas ao Big Data.

O Big Data é caracterizado pelos “3 Vs”: Volume, Velocidade e Variedade​​. A Klassmatt atende a esses critérios por meio de sua capacidade de processar grandes volumes de dados em alta velocidade, lidar com uma ampla gama de tipos de dados (estruturados e não estruturados) e, ao mesmo tempo, garantir a veracidade e o valor das informações processadas. 

Além disso, a plataforma utiliza técnicas de Big Data Analytics para transformar dados brutos em insights valiosos, permitindo que as empresas tomem decisões baseadas em dados reais e atualizados.

Cases de sucesso em diversas indústrias demonstram o potencial do Big Data para transformar negócios, desde a identificação de fraudes até a otimização de cadeias logísticas​​. 

A Klassmatt, alinhada a essas tendências, possibilita que sua empresa não apenas gerencie seus dados mestres de forma eficiente, mas também explore novas oportunidades de negócio a partir da análise avançada de dados.

A adesão à Klassmatt significa mais do que apenas a implementação de uma solução de TI; representa um passo estratégico rumo à inovação e à excelência operacional. A plataforma é uma aliada poderosa na jornada de transformação digital das empresas, permitindo-lhes não apenas sobreviver mas prosperar na era do Big Data.

Conheça mais sobre a Klassmatt

No atual cenário de negócios, repleto de desafios e oportunidades, a gestão eficaz de dados tornou-se um diferencial competitivo crucial. Você já parou para pensar em como a qualidade dos dados mestres pode impactar todas as áreas da sua empresa? 

Desde a logística até o marketing, passando pela produção e finanças, a integridade e a precisão dos dados determinam a eficiência operacional e a capacidade de inovação do seu negócio. É aqui que a Klassmatt entra em cena, oferecendo soluções inovadoras para transformar os dados da sua empresa em verdadeiros ativos estratégicos.

A Klassmatt é especialista em gestão de dados mestres, focada na padronização, saneamento e governança de itens cadastrais. Com uma plataforma robusta e 100% em nuvem, oferecemos recursos como pesquisa inteligente, interface amigável, adição de mídias, taxonomia completa, além de termos proibidos e equivalentes, questionário fiscal, tabela TIPI integrada, e muito mais. Mas, o que isso significa para o seu negócio?

Imagine ter à sua disposição uma ferramenta capaz de otimizar a pesquisa e o cadastro de itens, garantindo a consistência dos dados em todas as suas operações, permitindo ações em massa e a automação de processos que hoje consomem um tempo valioso da sua equipe. 

Com a Klassmatt, você pode expandir itens entre plantas, integrar-se online com seus ERPs, e acessar relatórios e indicadores gerenciais que oferecem insights precisos para tomadas de decisão mais assertivas.

Nossos mais de 24 anos de excelência em dados mestres e a confiança de mais de 235 clientes ativos refletem o compromisso e a eficácia de nossas soluções.

Entendemos que cada empresa possui suas particularidades e desafios únicos. Por isso, convidamos você, empresário, a conversar com um de nossos especialistas Klassmatt. Juntos, podemos explorar as necessidades específicas do seu negócio e como nossas soluções podem ser personalizadas para atendê-las de maneira eficaz.

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