Big Data e seus 5 Vs: Como fazer uma análise de dados eficiente?

Atualmente, muito tem se falado sobre Big Data. Porém, muitos gestores ainda não sabem lidar com o gigantesco volume de dados e fazer uma análise eficiente a partir deles.

Se esse é o seu caso, fique tranquilo. Neste artigo, vamos explicar o que é Big Data, quais são os seus 5 Vs e como fazer uma análise de dados relevante para a sua empresa.

O que é Big Data?

Em linhas gerais, o Big Data pode ser definido como uma quantidade massiva de dados que são gerados por meio do contexto de conectividade digital em que estamos inseridos atualmente.

Todas as atividades que fazemos na Internet (e-mails, redes sociais, sites visitados, transações bancárias, aplicativos baixados, documentos e imagens armazenados na nuvem etc.), e em tantos outros sistemas e ferramentas que fazem parte da nossa vida, deixam rastros que compõem o Big Data.

O conceito de Big Data trata da crescente geração de dados em ambiente digital e das valiosas informações que se pode obter por meio da análise desses dados.

Para o meio corporativo, a eficiente análise dos dados gerados pelo Big Data promete impactar os resultados da empresa de maneira positiva. Isso porque permite que se tenha um acesso mais rico e aprofundado a diversas informações relevantes, como o perfil do público-alvo e seu comportamento, a situação dos mercados, novas tendências e muito mais.

Com a análise correta, podem ser gerados insights que nortearão, por exemplo, um planejamento estratégico mais adequado às reais necessidades do negócio, auxiliando também no processo de tomada de decisão e em diversas áreas, como marketing e comunicação.

Mas, como chegar a esses insights em meio a tantos dados? O que é preciso levar em conta? Para responder a essas perguntas, conheça os 5 Vs do Big Data!

Os 5 Vs do Big Data

O conceito de Big Data é dividido em 5 categorias, os chamados 5 Vs, que dizem respeito aos desafios que esse universo da informação traz consigo.

São eles:

  • Volume
  • Velocidade
  • Variedade
  • Veracidade
  • Valor

Entenda o que cada V representa no Big Data e como fazer uma análise de dados considerando esses 5 fatores.

Como fazer análise de dados considerando os 5 Vs do Big Data?

Volume

O maior desafio para quem quer fazer uma boa análise é conseguir lidar com o grande volume de dados que o Big Data pressupõe.

No Facebook, por exemplo, são gerados mais de 500TB de dados diariamente. Estima-se que 10 bilhões de mensagens, 4,5 bilhões de curtidas e 350 milhões de fotos são compartilhadas a cada dia. A empresa já afirmou também que cerca de 105TB são escaneados pelos seus servidores de meia em meia hora.

Nesse sentido, se a sua empresa quer ter o Big Data como aliado, é fundamental buscar ferramentas capazes de filtrar esses dados e convertê-los em informação relevante para as estratégias de crescimento do negócio.

Por isso, é importante contar com boas ferramentas de marketing digital para analisar os dados de seus fãs no Facebook e outras mídias sociais, em seu blog e sites. Sem isso, essa massa de informações não terá nenhuma utilidade.

Velocidade

No Big Data, a velocidade com que os dados são gerados também é bastante significativa. Isso faz com que os dados que você conseguiu coletar se tornem desatualizados rapidamente.

Portanto, para fazer uma análise de dados eficiente, é importante ficar atento ao timing do processamento para que tais dados não se tornem obsoletos e irrelevantes.

Voltando ao exemplo do Facebook, a empresa de Mark Zuckerberg consegue processar os dados de seus usuários em questão de minutos. Dessa forma, ela consegue se antecipar e adequar suas estratégias em tempo real.

Variedade

Para saber como fazer análise de dados, é necessário levar em consideração também a variedade de dados que são gerados em um ambiente virtual, por exemplo.

As fontes de dados são inúmeras e fornecem diferentes tipos de informação: redes sociais, e-mails, aplicativos de mensagens, histórico de navegação, imagens, áudios, vídeos, transações bancárias etc.

Pesquisas de mercado também podem ser incluídas entre as fontes do Big Data.

Por isso, ao analisar os dados, é preciso recorrer a ferramentas que dialoguem com essa variedade.

Algumas das ferramentas mais usadas para coleta e análise são Import.io, Apache Chukwa, Statwing e BigML.

Outro ponto importante é como visualizar esses dados tão variados de forma que se possa entendê-los. Para isso, também existem ferramentas como o Tableau e o Chartio, ambas pagas, e o Google Data Studio, que é gratuito.

Veracidade

A veracidade não necessariamente se restringe à possibilidade de os dados terem sido gerados de má-fé.

Como dito anteriormente, os dados são gerados com muita velocidade e podem rapidamente ficar desatualizados.

Assim, se você não ficar atento a essa questão, os dados que você estiver utilizando na sua análise podem não corresponder à atual realidade da sua empresa; e é aí que entra a veracidade.

Na verdade, se os dados coletados não estiverem alinhados ao atual momento do negócio, eles podem acabar guiando a empresa para o caminho errado e levando o gestor a tomar decisões inadequadas.

Valor

Os dados gerados pelo Big Data precisam gerar valor para a empresa. Pense bem: de nada adianta ter acesso a uma quantidade imensa de dados se nenhum deles puder agregar valor às atividades do negócio.

Conclusão

Toda análise de dados deve começar com um objetivo bem definido. No caso do Big Data, é inútil ter em mãos um grande volume de dados sem saber o que fazer com eles.

Para empresas de qualquer tipo e porte, o Big Data pode ser um forte aliado para que o gestor possa compreender o cenário em que a empresa está inserida e, a partir disso, estabelecer estratégias coerentes aos desafios do negócio.

Saber como fazer análise de dados a partir de Big Data é conhecer melhor o público-alvo para, então, oferecer a ele as melhores soluções baseadas em fatos e análises.

Uma boa análise que considera os 5 Vs torna mais fácil o processo de tomada de decisão, garantindo mais assertividade na hora de “bater o martelo” sobre determinado assunto.

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