Big Data

Nos últimos anos, a quantidade de dados gerados pela humanidade cresceu em todas as áreas (saúde, financia, farmácia e outros), devido a fatores como aumento do acesso a dispositivos eletrônicos e a popularização da internet. O mundo não apenas está mais cheio de informação como também a informação está se acumulando com mais rapidez. Em 1986, as calculadoras de bolso apresentaram cerca de 40% de toda a potência computacional. No ano 2000, apenas um quarto da informação armazenada no mundo era digital. Já em 2013, a quantidade de informações armazenadas no mundo era estimada em 1200 exabytes, dos quais menos de 2% eram analógicos.  (Mayer-Schönberger e Cukier, 2013).

As ações humanas atuais geram dados que ficam registrados (por exemplo as pesquisas em sites como o Google), e por isso, há um grande armazenamento de dados vindo de diferentes meios, junto a maior velocidade de crescimento destas informações. Isto é chamado hoje de big data. “O big data é a capacidade de uma sociedade de obter informações de maneiras novas a fim de gerar ideias úteis e bens e serviços de valor significativo”. (Mayer-Schönberger e Cukier, 2013). Apesar de não haver uma definição definitiva para o termo, sabe-se que como o volume de informação era tão alto para ser examinado que não cabia nos processamento de computadores, por isso os engenheiros tiveram de aprimorar os instrumentos que utilizavam para a análise.

As técnicas de coleta e análise de grandes quantidades de dados ajudam a entender o mundo, e com isto, há a possibilidade de reconhecer padrões e comportamentos, utilizando tais informações para um fim específico. E assim, otimizar os resultados nos processos dos negócios. Por exemplo, a ideia de revolução não está nas máquinas que calculam os dados, e sim nos dados em si e na maneira como os armazenamos e utilizamos. Como os usuários do facebook ao comentarem ou curtirem determinadas postagens estão criando uma trilha digital que a empresa pode usar para descobrir mais sobre as preferências dos usuários, por exemplo.

Percebe-se que o big data relaciona-se com previsões e aplica a matemática nas quantidades de dados com objetivo de prever probabilidades. Estes sistemas funcionam por serem alimentados por altas quantidades de dados.

(Mayer-Schönberger e Cukier, 2013). Assim sendo, como Taurion (2013) discute que a aplicabilidade só é possível pelo tratamento desse volume de dados, que vem de variadas fontes e que demandam alta velocidade de processamento. É ainda necessário que estas informações sejam filtradas, a fim de que o resultado da análise tenha valor e aplicabilidade.

Com as informações de pesquisas realizadas pelos internautas no Google, é possível verificar e analisar a disseminação da gripe de inverno nos Estados Unidos, por exemplo. Ou seja, a partir das pesquisas na internet realizadas pelas pessoas que estão com algum sintoma que sugere a gripe ou pelas que se encontram infectadas pelo vírus. Isto é possível ao analisar os termos mais pesquisados na internet, essa possibilidade existe porque o Google recebe mais de três bilhões de pesquisas por dia e as salva. (Mayer-Schönberger e Cukier, 2013). Dessa forma, as empresas podem coletar quantidades de dados e têm um incentivo financeiro para utilizá-lo.

Por isso, os autores Mayer-Schönberger e Cukier, 2013, acreditam que os dados não são mais considerados estáticos e banais. Mas sim, matéria-prima dos negócios, podendo ser usados para criar uma nova forma de valor econômico, inovação e serviços. Quando haviam quantidades menores de informações, a inovação era algo mais limitado, até acontecia mas de maneira lenta. Hoje, com aumento de escala de dados, há maior possibilidade de inovação e tal inovação se dá em tempo menor, o que é extremamente positivo.

Essa tecnologia será utilizada para diagnósticos de doenças e tratamentos, identificação de criminosos antes dos mesmos cometerem o crime e outros benefícios para a sociedade. O big data será capaz de mudar aspectos fundamentais da vida ao lhe dar uma dimensão quantitativa que nunca teve.

(Mayer-Schönberger e Cukier, 2013).

O big data pode ser e é aplicado nas áreas de estratégias organizacionais, com relações estabelecidas entre marcas e pessoas nos ambientes digitais. A partir de dados brutos, é possível realizar análises para transformar em inteligência de marketing para lidar com os desafios para estratégias de marcas, negócios e relacionamento com consumidores em um ambiente de marketing competitivo e permeado pela tecnologia.

A competitividade no mercado faz com que a estratégia seja um diferencial. Para ter-se estratégias assertivas deve-se ter embasamento de dados e informações. Através de sites, redes sociais, blogs, serviços de armazenamento de fotos e vídeos, sinais de GPS, dados de navegação, mensagens, entre outros, há um alto volume de conteúdo gerado online e constantemente. Isto faz com que o big data seja um diferencial, pois é fonte de informação para definir estratégias das empresas.

Com o big data e análises adequadas, é possível entender o comportamento do consumidor. É possível reconhecer padrões e identificar tendências a fim de melhorar a experiência do consumidor e tomar decisões assertivas sobre o relacionamento da marca com ele (Erevelles, 2016).

A partir do big data surgem diversas vantagens, como a possibilidade de existência de insights para o desenvolvimento de novos produtos, redução custos de operações, desenvolvimento de novos produto e criação de ofertas otimizadas. Esse avanço além de otimizar o avanço das organizações, possibilita o acompanhamento da reação do consumidor com relação a esses avanços, como por exemplo, se eles sentem tais avanços e se enxergam como algo positivo ou negativo.

REFERÊNCIAS

 

EREVELLES, Sunil. ​Big Data analytics do consumidor e a transformação do marketing. ​2016. Jornal de Pesquisas Empresariais. 2º Edição.

 

TAURION, C. ​Big Data​. Brasport. 2013

 

Mayer-Schönberger, Viktor; Cukier, Kenneth. Big data: ​Como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana. ​2013.

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