“The goal is to turn data into information, and information into insight” Ou, em português, “o objetivo é transformar dados em informações e informações em novas ideias”. A autora dessa frase é Carly Fiorina, CEO da Hewlett-Packard Company, multinacional mais conhecida como HP – pessoa com total propriedade para reforçar a importância da inteligência de dados para o avanço dos negócios.

Estratégia e análise são duas das veias mais importantes dentro de uma organização que almeja garantir que o crescimento, tanto vertical quanto horizontal, se dê de forma segura e sustentável. Para tornar isso possível, foi muito importante o avanço de tecnologias como a Inteligência Artificial, o Machine Learning e até mesmo as soluções SaaS. Com a implementação adequada dessas ferramentas, empresas descobriram formas mais simples e objetivas de gerenciar dados importantes para o planejamento estratégico e a tomada segura de decisões.

A tendência é que o Big Data cresça mais e mais dentro das empresas. Em 2022, o mercado global de Big Data Analytics foi avaliado em mais de US$ 270,8 bi, segundo estudo da Mordor Intelligence, e deve atingir a marca de US$ 745,15 bi em 2030. 

No cenário brasileiro, a necessidade de potencializar a eficiência do negócio também impulsionou o crescimento do Big Data e das análises baseadas em SaaS. Aqui no Brasil, a indústria 4.0 ganha cada vez mais força entre os mercados de petróleo, gás, minério e agricultura, ainda segundo estudo da Mordor Intelligence, e o setor de Big Data registra avanço significativo no market share, registrando um CAGR (a taxa de crescimento anual composto) de 27,7% entre os anos de 2022 e 2027. 

O Big Data e a digitalização da indústria

Atualmente, podemos notar um movimento no qual o Big Data Analytics deixa de ser uma exclusividade do universo das startups e das iniciativas de natureza digital, e passa a transformar digitalmente a operação da indústria, colaborando para uma mudança de mentalidade que contempla todas as esferas do mercado, desde o pequeno ao grande empresário.  

No ano de 2020, foram gerados 40 trilhões de gigabytes de dados, afirma reportagem da revista Exame. O desafio, diante desse montante avassalador de dados, é saber como gerenciá-los e utilizá-los a favor do seu serviço e da sua operação. Para a Software.org, cerca de 24% das pequenas e médias empresas brasileiras acreditam que a digitalização tem potencial para gerar serviços e produtos cada vez mais personalizados e especializados.

Além de permitir a excelência no gerenciamento da experiência do cliente, a construção de um planejamento estratégico e a implementação da análise preditiva, a reportagem mostra que a leitura bem feita dos dados pode colaborar para uma redução de custos de manutenção de até 35%, 15,5% menos investimentos em marketing e, ainda, 3% menos riscos de fraudes. É por isso que, como aponta a MI, a tendência só cresce, e o investimento em tecnologia de quinta geração deve totalizar US$ 25,2 bi em até 2 anos, analisando apenas o cenário brasileiro.

Um exemplo de uso do Big Data ao qual nós, como consumidores e usuários, já estamos completamente habituados, é a Inteligência Artificial utilizada pelas plataformas de streaming para entender de perto o seu gosto musical ou audiovisual, bem como as plataformas de e-commerce que nos mostram produtos relacionados a buscas que já fizemos anteriormente na internet. Um dia, isso foi como uma grande novidade, um diferencial. Hoje, podemos perceber pelos nossos próprios hábitos de consumo, que são serviços entendidos como básicos. 

Tipos de Big Data

Podemos trabalhar com os dados entendidos como Dados Estruturados, que são as informações de cunho financeiro e demográfico, por exemplo. É uma forma mais simples de administrar os dados, portanto, não necessariamente são entendidos como Big Data.

Agora, quando falamos em Dados Não Estruturados, pensamos naquelas informações obtidas através das redes sociais, imagens, comentários abertos ao público etc. A jornada para trabalhar esse tipo de dado pode se tornar muito mais simples com processamento em Big Data e suporte das tecnologias adequadas, como data lakes e outros bancos de dados.

Por fim, temos os Dados Semiestruturados, que combinam as duas modalidades apontadas acima. Um exemplo, como apontam os especialistas da SAP, são os e-mails, de onde podemos obter informações como data, destinatário, remetente e assunto da mensagem. Com a Inteligência Artificial e o processamento em Big Data, é possível obter insights efetivos olhando para uma mescla dos grupos de dados.

Além disso, o Big Data Analytics conta com 5 características principais, conhecidas como os 5 Vs. São eles: volume, velocidade, variedade, veracidade de informações e valor, tudo o que a inteligência de dados pode agregar ao seu negócio. 

Para começar a transformação digital e transformar a sua rotina de trabalho em mais eficiente e inteligente, entre em contato com nossos consultores especializados em SaaS e outras tecnologias SAP. Será um prazer acompanhá-lo nessa jornada!