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Artigo 11 min read

O que é big data e para que serve? Use para tomar boas decisões

Por Zendesk, Web Content & SEO Associate, LATAM

Última atualização em 24 julho 2023

O que é big data e para que serve

Usar dados para tomar decisões é a forma mais eficiente de levar seu negócio ao sucesso. Afinal, com o uso de indicadores, você identifica mais facilmente onde estão os erros e as oportunidades, direcionando suas ações de forma mais eficiente e assertiva. Nesse cenário, é fundamental entender o que é big data e para que serve

É por meio desse conceito que a empresa reduz as decisões tomadas por achismo ou felling e passa a ter mais certeza sobre o que fazer em cada situação. 

Considere, por exemplo, que sua loja online teve uma queda no número de vendas no último mês. Existem muitas razões para que isso aconteça, por exemplo:

  • falhas no marketing;
  • promoções da concorrência;
  • erros no site;
  • problemas no sistema de pagamento;
  • redução do volume de visitantes;
  • baixa taxa de conversão (número de visitantes x compradores); 
  • experiência ruim no site;
  • e mais.

Se você gerencia um negócio online, sabe que a queda nas vendas pode acontecer por milhares de motivos. 

Então, como identificar esse problema para evitar que ele aconteça novamente? 

Ainda é comum vermos empreendedores tomando decisões baseadas em feeling. Ou seja, no que sentem ou acham que pode ter acontecido. 

“Meu concorrente fez uma promoção com descontos muito altos” ou “Minhas ações de marketing não estão funcionando”. 

É natural ter esse tipo de pensamento, que tenta “adivinhar” o que aconteceu, mas não deveria guiar suas decisões, porque pode estar errado. 

Já os números, esses não mentem e, por isso, são cada vez mais importantes dentro do cenário empresarial.

O que é big data e para que serve?

O big data é um processo de coleta, armazenagem, organização, análise e interpretação de grandes volumes de dados de uma empresa ou mercado de atuação. Em geral, ele serve para direcionar as companhias em processos de tomada de decisão, resultando em ações mais estratégicas e assertivas. 

Na prática, isso significa que os gestores terão acesso a um banco de dados considerável sobre o negócio e o mercado em que está inserido, e poderão usá-los para entender os principais problemas da companhia, priorizá-los e solucioná-los.

E mais: além de disponibilizar esses dados, o big data te ajuda a organizá-los. Pode-se definir o que é mais importante, cruzar informações e entender o que esses números têm a dizer. 

Depois, os dados se transformam em informações e são elas as responsáveis por direcionar os próximos passos. 

Big data na prática (para iniciantes)

Voltando ao início deste artigo, em que apresentamos um exemplo sobre a queda de vendas de um e-commerce. Por meio de um conjunto significativo de dados, é possível identificar que, durante a segunda semana do mês, houve uma queda de volume de acessos em seu canal. 

Também nota-se que a nova campanha de marketing no Google Ads que você criou teve um volume de cliques consideravelmente menor do que seus anúncios geram em média.

Contudo, a taxa de conversão parece a mesma, logo, o problema foi a queda de acessos, e não as questões de falhas no site, como lentidão para carregar ou processo de pagamento complexo.

Perceba que isso já elimina várias explicações que você poderia dar para a queda nas vendas.

E, ainda, direciona seu olhar para a ação de marketing específica que pode ter causado a queda de acessos (a campanha de Google Ads). 

Não foi o conteúdo publicado no Instagram nem a estratégia de e-mail marketing que falhou!

Com isso em mente, o foco da sua equipe para recuperar as vendas deve ser a otimização dos anúncios no Google Ads. 

Observe como isso permite a criação de um plano de ação mais ágil, levando direto ao problema que você realmente está enfrentando, em vez de te fazer perder tempo, mantendo uma campanha falida no ar, enquanto altera outras ações que estão, na realidade, funcionando. 

Transformação digital nas empresas a partir da análise de big data

Sem dados, você não conseguiria ter acesso a informações estratégicas como as que apresentamos aqui. 

Esse é apenas um exemplo de como o big data é importante: ele serve para extrair informações e gerar insights, a partir de grandes conjuntos de dados

Além disso, ele pode levar sua empresa a:

  • melhoria do processo de tomada de decisões; 
  • identificação de tendências dos consumidores;
  • otimização de processos;
  • personalização de experiências do usuário;
  • previsão de resultados; 
  • e mais. 

Em suma, todas essas as informações ajudam a:

  • melhorar estratégias e processos;
  • aumentar o poder competitivo da empresa;
  • compreender melhor o consumidor; 
  • e muitas outras possibilidades.

Leia também: O que é Business Intelligence?

Como funciona o big data?

O funcionamento do big data acontece a partir da implementação e do uso de ferramentas de armazenamento, processamento e análise de dados estruturados e não estruturados em grande volumes. Sua aplicação considera 5 Vs: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor, que podem ser aplicadas em diversas vertentes do seu negócio.

Volume

O volume refere-se à quantidade de dados gerados a cada segundo por uma empresa. Esses podem ser provenientes de diversas fontes virtuais, tais como:

  • mídias sociais;
  • e-mails;
  • dispositivos eletrônicos.

Variedade

No processo de saber o que é big data e para que serve, a variedade diz respeito a todos os locais onde os dados podem ser armazenados e extraídos

Velocidade

A velocidade com que o big data analisa os dados é altíssima. Na prática, o processo faz a análise dos dados no exato instante em que eles são criados.

Isso acontece, por exemplo, com mensagens que viralizam em redes sociais, transações realizadas via cartão de débito e crédito etc.

Veracidade

Entre as milhares de informações que são geradas todos os dias, muitas podem ser falsas e é preciso excluí-las da sua análise.

Quando se entende o que é big data e para que serve, descobre-se que esse processo ajuda a “filtrar” o que é real do que não é, evitando análises equivocadas, feitas a partir de dados falsos ou incorretos.

Um dos princípios para isso é que, se várias fontes apontam para determinada informação, entende-se que aquela é a real. 

Valor

O objetivo de ter acesso a tantas informações é fazer com que elas agreguem, de alguma forma, valor para a empresa.

O big data tem justamente esse propósito: fazer uma análise precisa dessas informações e gerar insights valiosos para os gestores que irão utilizá-las. 

Big data na prática: onde é usado?

Para que o entendimento do que é big data e para que serve esse processo fique completo, é fundamental saber onde ele pode ser utilizado, e a resposta é bastante ampla. Os dados podem ser usados em variados setores de uma empresa, por exemplo, no marketing, financeiro, atendimento ao cliente e vendas, entre outros.

De maneira geral, o big data é uma maneira de melhorar a atuação e o posicionamento da sua empresa, em múltiplas áreas, como:

  • análise de comportamento do cliente;
  • prevenção de fraudes;
  • desenvolvimento de produtos e definição de portfólio;
  • otimização de recursos de machine learning e inteligência artificial;
  • melhoria da experiência do cliente; 
  • e mais.  

Atenção! Os dados que vão levar sua empresa a realizar tudo isso não são apenas internos. Você também precisa coletar e considerar informações externas e do mercado em que está inserido para ter uma visão completa das tendências e das necessidades do setor. 

Diante disso, resolvemos te ajudar com 5 tendências que nós, da Zendesk, reunimos a partir de pesquisas relevantes, as quais podem te ajudar a desenhar suas novas estratégias. Confira no vídeo abaixo!

https://www.youtube.com/watch?v=Qbwg8u109Ng 

Quais as 4 análises possíveis no big data?

Ok, mas como aplicar tudo isso na prática para alcançar bons resultados?

Se a ideia é entender a fundo o que é big data e para que serve, é bem importante que você conheça os tipos de análises de dados que podem ser feitas com esse processo:

  • análise preditiva;
  • análise prescritiva;
  • análise descritiva;
  • análise diagnóstica.

Continue lendo e entenda o que cada uma significa. 

1. Análise preditiva

Também conhecida como data science, a análise preditiva faz uma previsão sobre possibilidades futuras, tendo como base os padrões encontrados nos dados analisados pela empresa.

Então, se você quer um prognóstico, por exemplo, sobre como será seu próximo trimestre no setor comercial, pode fazer esse tipo de projeção de vendas usando a análise preditiva de dados.

Análise prescritiva

O objetivo da análise prescritiva é apresentar as possíveis consequências que cada ação pode gerar para o negócio. 

Isso contribui para escolher as estratégias mais adequadas, que gerarão mais e melhores resultados para a empresa.

Análise descritiva

A análise descritiva visa trazer informações sobre questões presentes. Ou seja, esse tipo de análise colabora para decisões que precisam ser tomadas em tempo real.

Você pode usá-la para tomar decisões sobre os produtos que precisam de reposição, por exemplo. Use os indicadores para ter mais informação sobre qual é a quantidade ideal de cada mercadoria para manter no estoque.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica possibilita analisar os resultados e desdobramentos de determinadas ações. Com isso, é possível ajustar as estratégias que estão sendo aplicadas.

No caso das ações de marketing, por exemplo, fazer a análise diagnóstica é uma etapa essencial para identificar campanhas que estão funcionando e as que estão com retorno abaixo do esperado. 

A partir dessas informações, é viável reajustar a estratégia e o orçamento para interromper desperdícios e ampliar o ROI.

Por que usar big data?

Outra maneira de entender melhor o que é big data e para que serve é compreendendo o porquê você deve utilizar esse processo na sua empresa.

O big data é uma das melhores formas de um negócio aproveitar todos os dados que são gerados diariamente a favor do seu crescimento. Esse processo permite, por exemplo:

  • prevenir fraudes financeiras;
  • reconhecer novas oportunidades de negócios;
  • identificar processos que podem ter seus custos reduzidos;
  • conhecer de maneira mais pontual as necessidades dos clientes, aumentando seu nível de satisfação;
  • tomar decisões mais assertivas.

Como o big data pode ser usado pelas empresas?

Por todas as possibilidades e vantagens citadas anteriormente, o big data pode ser usado para:

  • melhorar estratégias de marketing;
  • fazer a análise do mercado de atuação de uma empresa;
  • estudar a concorrência;
  • conhecer melhor o comportamento do consumidor e identificar padrões de comportamento;
  • melhorar a experiência de compra dos clientes;
  • aumentar o volume de vendas;
  • aprimorar estratégias de marketing.

Para que você aprofunde seu conhecimento sobre esse tópico, leia também: Gestão de dados e informações: como gerir as informações do cliente”. 

Quais os exemplos práticos de big data?

Alguns segmentos que utilizam o big data são bancos, área da saúde, educação, varejo e governo, entre outros.

Como exemplos práticos de big data, podemos citar a Nike e a UPS (United Parcel Service).

Nike

Em parceria com uma empresa de tecnologia, a Nike passou a oferecer aos seus clientes dispositivos vestíveis (wearables) que fazem o monitoramento dos dados gerados durante as corridas.

Com isso, informações referentes à velocidade, batimentos cardíacos, distância percorrida, entre outras, podem ser obtidas pelos usuários e, inclusive, compartilhadas em suas redes sociais.

A estratégia aumenta o engajamento dos clientes com a marca, fideliza e contribui para a empresa entender melhor as expectativas dos consumidores e, com isso, aprimorar seus produtos e serviços.

UPS (United Parcel Service)

A UPS, United Parcel Service, é uma empresa de logística com sede em Atlanta, Geórgia, Estados Unidos.

O uso do big data permitiu a otimização das rotas de entrega, o que resultou em uma considerável economia com combustível, tempo de entrega, impactando, inclusive, na qualidade de vida dos seus colaboradores.

O que faz um profissional de big data?

O profissional de big data é o responsável por fazer a gestão e a análise dos dados, por meio da utilização de ferramentas (softwares) que contribuam para esse processo. A ideia é que esse colaborador extraia informações e insights importantes que, de fato, possam contribuir para o crescimento da empresa.

E, por falar em ferramentas que ajudam a analisar dados, a Zendesk possui uma solução para a criação de relatórios e análise de dados, contribuindo para que você use essa base para melhorar o atendimento aos clientes.

Com esses relatórios e análises, você tem a chance de conhecer mais profundamente seu público e o negócio, além de aprimorar os serviços entregues e o relacionamento com os clientes.

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