O registro de dados surgiu mais de 3.200 anos atrás na Mesopotâmia.
Placas de argila continham desenhos e inscrições cuneiformes que inauguraram na humanidade o processo de guardar e transmitir ideias por meio de signos linguísticos.
Hoje as placas de argila se tornaram discos rígidos e nuvem – parece que essa coisa de produzir e guardar dados virou uma síndrome da humanidade.
Somos hoje, literalmente, organismos biológicos cercados de dados por todos os lados.
E mais do que isso, somos organismos biológicos que produzem dados o tempo todo (será que vamos afogar?).
A transformação digital da sociedade exige que as organizações aprendam a lidar constantemente com dados. E o tipo de relação que a sua empresa estabelece com os dados é fundamental para os negócios.
Big Data Analytics é algo que vem transformando a maneira como o marketing atua e como os negócios são geridos. Por cerca de meio século os líderes de empresas confiaram em estudos científicos e estatísticos para tomar as decisões mais cruciais de seus negócios.
Hoje a tecnologia mudou para sempre a maneira de fazer o planejamento de marketing e a gestão das empresas.
Como fazer previsões para os negócios em uma sociedade que está em constante mudança?
As tendências de mercado mudam o tempo todo, tomar as decisões certas no momento exato se tornou uma questão de sobrevivência.
O Big Data Analytics é algo que todas as empresas já deveriam ter adotado.
Neste artigo você verá:
O boom do Big Data
O conceito de Big Data remonta aos anos 2000.
O termo foi cunhado por Doug Laney – ele definiu o Big Data a partir dos 3 Vs que vamos explorar melhor no próximo tópico.
Em padrões atuais da rapidez da transformação digital o uso de Big Data pode ser considerado até algo meio antigo. Mas é espantoso ver como muitas empresas ainda não aderiram à tecnologia.
O Big Data começou a ajudar as empresas a determinar as raízes dos problemas que enfrentam.
- De que forma vender melhor para este cliente?
- Qual é a melhor forma de lidar com as transações financeiras deste cliente com a empresa?
- Existe alguma maneira mais fácil do cliente fazer seu pedido e ser atendido imediatamente?
- Qual é o próximo produto/serviço que vamos criar?
Estas são perguntas difíceis que encontraram resposta rápida e precisa com o uso de Big Data Analytics.
O que é o Big Data?
Definir o que é Big Data não é uma coisa simples.
Mas, em princípio, são quantidades de dados que os recursos tradicionais de processamento são incapazes de tratar em tempo razoável.
Via de regra, o Big Data é composto por uma quantidade inacreditavelmente grande de dados. Estamos falando de dezenas de centenas de terabytes.
Dependendo do tipo de dados analisados a referência de tamanho, pode chegar na casa dos Petabytes (1 Petabytes = 1.000 Terabytes).
E a coisa não para por aí, fala-se até de Exabytes!
Para se ter uma ideia, dizem que 5 Exabytes equivale a todas as palavras já faladas pela humanidade. Assombroso, não?
Abaixo você encontra os 3 V’s do Big Data.
Estas definições podem ajudar a entender melhor do que se trata:
1. Volume de dados:
Big Data são quantidades colossais de dados produzidos pela interação humana com a tecnologia da informação, mais as informações geradas pela comunicação entre máquinas (machine-to-machine learning).
2. Variedade de dados:
São dados de diferentes tipos e de diferentes origens.
Eles vão desde tweets e comentários nas redes sociais até as informações coletadas pelos aparelhos de diagnóstico médico e informações de transações financeiras.
Praticamente tudo o que você puder imaginar.
3. Velocidade de dados:
A velocidade com que os dados são produzidos é muito grande.
São terabytes e mais terabytes de informação chegando a cada minuto.
Com os meios convencionais de processamento de informações (nossos pobres PC’s) é impossível tratar esta quantidade de informação em tempo hábil para a tomada de decisões estratégicas.
Para analisar este tipo de dados são necessários recursos externos, especializados e capazes de tamanho desafio.
Existem, basicamente, dois tipos de Big Data:
Os dados estruturados:
São aqueles que podem ser utilizados em sua forma original.
São naturalmente organizados em linhas e colunas, como se fosse uma planilha do Excel.
Um exemplo de dados estruturados assim pode ser as ligações feitas a partir de celulares no Brasil. São dados já processados desta forma pelas empresas.
Os dados não estruturados:
Que por sua natureza, não cabem em uma planilha.
O conteúdo deles é composto por textos, imagens, postagens nas redes sociais, e-mails, páginas da internet, detalhes de navegação online e etc.
Qual é o tamanho do Big Data?
Falar em Petabytes de dados pode deixar a ideia um pouco vaga, já que é algo simplesmente imensurável pelo cérebro humano.
Mas talvez algumas informações ajudem a compreender melhor a questão de tamanho Big Data:
- O Twitter registra aproximadamente 500 milhões de tweets por dia, são cerca de 6.000 tweets por segundo;
- 42 milhões de acessos são registrados pelo LinkedIn apenas de dispositivos móveis, como os smartphones;
- 95 milhões de fotos e vídeos são postados diariamente no Instagram;
- O Facebook diz que ocorrem mais ou menos 4.000.000.000 de curtidas por minuto na plataforma;
- Bilhões de transações financeiras com cartões de crédito e débito são registradas diariamente;
- Em 2020 haverá, mais ou menos 5,2 gigabytes de informação sobre cada pessoa do planeta.
Já somos mais de 7 bilhões de pessoas, então…
O Big Data também diz respeito a informações de vendas feitas online, de produtos adquiridos nos supermercados e muito mais.
É a quantidade de livros retirados e devolvidos nas bibliotecas públicas do mundo, dados da localização dos aviões que estão voando neste exato momento, registros policiais de assaltos e roubos, dados do uso de automóveis…
A lista é quase infinita, mas o ponto de interesse aqui é que estes dados refletem o comportamento das pessoas, suas reações e seus hábitos diários.
O horizonte do Big Data Analytics
Quanto mais dados estão disponíveis para se analisar, mais fatos é possível encontrar.
Coisas que antes não estavam claras ganharam um foco de luz.
A quantidade enorme de dados passíveis de serem acessados é muito vasta, logo, é possível descobrir, conhecer e saber muito mais!
Mais dados significa que podemos ver mais, ver melhor e ver diferente, quebrando paradigmas com mais facilidade do que antes.
Big Data é uma ferramenta que vai ajudar a sociedade a avançar.
A análise desta grande quantidade de dados torna possível a criação de tecnologias cada vez mais adaptadas à necessidade do ser humano e da sociedade como um todo.
Antes do surgimento da análise do Big Data nós estávamos acostumados a olhar para o que é chamado de small data – são conteúdos elaborados a partir de um punhado de informações apenas.
Hoje, com o Big Data Analytics, é possível acompanhar os números reais e em tempo real do que está acontecendo no mundo com as pessoas e com as coisas (internet das coisas, já ouviu falar?).
Estas informações são relevantes para muitas áreas.
Para Kenneth Cukier, especialista no assunto, as informações coletadas por meio do Big Data Analytics são a única maneira de lidar com os desafios da humanidade.
A importância do Big Data Analytics para os negócios
O processo de Big Data Analytics é utilizado nos negócios para descobrir padrões.
Encontrar as tendências de mercado e acompanhar o comportamento do consumidor ajudam os negócios em suas decisões estratégicas e de marketing.
Por meio do Big Data Analytics os negócios ficam munidos de informações valiosas.
Isso contribui para que as decisões da empresa sejam tomadas com inteligência e gerando a possibilidade de insights criativos para o negócio.
Dependendo das necessidades da empresa as análises podem até mesmo sugerir ações para o futuro.
Novos produtos e serviços podem ser planejados a partir da identificação das necessidades dos clientes.
Entende como o uso do Big Data Analytics é revolucionário?
É sua empresa que pode estar aqui, produzindo e entregando coisas que tornam a vida das pessoas melhor. E isso representa lucro!
É, sem dúvida, uma vantagem estratégica para os negócios diante dos concorrentes.
Além disso o uso do Big Data reduz custos, promove ganho de tempo, e auxilia no desenvolvimento e adaptação de novos produtos.
Case: O impacto do Big Data Analytics na AT&T
O vice-presidente sênior de Big Data da AT&T contou que lá o Big Data Analytics é uma ferramenta fundamental.
Segundo Victor Nilson a experiência do cliente é o primeiro motor de qualquer mudança nos produtos e nas relações dentro da AT&T.
A AT&T possui os “Customer Care Centers”, que são centros dedicados ao relacionamento e ao cuidado com os clientes.
Os agentes do Care Center lidam com uma imensa variedade de produtos e serviços da AT&T especialmente desenvolvidos para atender a demanda de cada cliente.
Com esse atendimento altamente personalizado, problemas complexos surgem, exigindo soluções também complexas.
A questão da AT&T era: como simplificar este processo da relação entre a empresa e os clientes?
Eles usaram Big Data Analytics para analisar os diferentes tipos de relação entre os problemas dos clientes e os agentes dos “Customer Care Centers”.
Eles descobriram alguns padrões de problemas e características do atendimento que podiam ser melhoradas e assim o fizeram.
Sem o uso do Big Data estas descobertas não teriam sido possíveis.
Com o Big Data Analytics é possível olhar para trás e se perguntar se a empresa está atingindo os clientes da maneira mais adequada em cada caso específico.
O uso de Big Data Analytics não serve apenas para melhorar a experiência do cliente, mas para melhorar os processos da empresa. As duas coisas podem e devem caminhar juntas.
No marketing digital o uso do Big Data Analytics é fundamental para que as empresas possam encontrar, tocar e acompanhar cada um de seus clientes.
É isso que os clientes buscam hoje, personalização, e antes do Big Data Analytics isso era impossível.
Hoje não é mais!
Este artigo foi redigido por nossa equipe de conteúdo, com experiência e conhecimentos rigorosamente certificados em Marketing Digital. A Alaska constrói estratégias de marketing digital com o foco no crescimento das empresas, usando dados e inteligência digital para extrapolar resultados.