16/11/2020 14:55:34

Big Data: o que é e qual a importância para o marketing?

A análise estratégica de dados permite maior segurança e auxilia no alcance de metas. Entenda o que é Big Data e por que ele é essencial às empresas.

Você sabe o que é Big Data? As inovações disruptivas influenciam diretamente no comportamento social e na perspectiva sobre o mercado. Internet, redes sociais, celulares, compras online, streaming… já não é novidade que vivemos em uma época de constante produção e consumo de informações.

Mas, como e por que a análise desses dados é tão valiosa?

O Big Data surge para ajudar na resposta! Não apenas quando se pensa em consumo, mas também quando se fala em gestão de empresas ou análise preditiva. O fato é que essa técnica está cada vez mais desenvolvida e acessível, influenciando diversas operações e setores, dentre elas: o Marketing.

Neste artigo, você irá ver:

  1. O que é Big Data?
    1.1 Os 7 Vs do Big Data
  2. Como o Big Data funciona?
  3. O que fazer com tantos dados
  4. As principais ferramentas de Big Data
  5. Qual a diferença entre Big Data e BI (Business Intelligence)? 
  6. O que é Small Data?
  7. Quais são as boas práticas que um analista de dados deve adotar?
  8. Como aliar o Big Data e o Marketing em prol dos negócios?
  9. O que é preciso para trabalhar com Big Data

Boa leitura!

O que é Big Data?

De maneira geral, o Big Data é a junção e análise estratégica de um grande volume de dados. O diferencial nesse processo é justamente o de transformar os dados em informações úteis e valiosas, que possam ajudar as organizações a melhorarem seus processos.

A Netflix, uma das maiores plataformas de streaming do mundo, é um exemplo muito interessante da aplicabilidade dessa técnica. Investindo em Big Data, a empresa conseguiu identificar quais séries teriam mais aceitação do público (como House of Cards, The Crown e Strangers Things) e como as campanhas publicitárias deveriam ser direcionadas.

Outro exemplo interessante é a United Parcel Service (UPS), considerada uma das maiores empresas de logística e distribuição do mercado global. Por meio do Big Data, conseguiram analisar veículos e operações, cortando gastos desnecessários. Como resultado tiveram uma economia de U$ 8 milhões em combustível.

Os 7 Vs do Big Data

A implementação da coleta e análise de dados envolve uma série de fatores. Os 7 Vs do Big Data são são:

  1. Volume: quantidade de dados coletados a serem analisados. Pode ser medido em Gigabytes (GB), Zettabites (ZB) e até em Yottabytes (YB).
  2. Velocidade: agilidade na captação e no tratamento dos dados;
  3. Vínculo: entendimento da conexão entre os dados, ou seja, como eles se relacionam e são hierarquizados;
  4. Variedade: como os dados são gerados, de forma estruturada, semiestruturada ou não estruturados;
  5. Variabilidade: analisa as variáveis relacionadas, como sazonalidades e eventos.
  6. Veracidade: análise da acurácia de dados para evitar o acúmulo de informações inúteis no seu sistema.
  7. Visualização: organização dos dados em esquemas visuais, como gráficos e tabelas.

Caso você queira se aprofundar mais neste universo dos dados, neste artigo nós explicamos a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics.

Como o Big Data funciona?

Sem os cuidados necessários, os dados acabam virando um amontoado de informações dispersas. Insights preciosos só vem com a integração, gerenciamento e análise do Big Data:

  1. Integração: métodos tradicionais de integração como o ETL não dão mais conta do volume e das diferentes fontes de origem de dados que existem hoje. Uma integração eficiente de big data é essencial para que todas as unidades do negócio tenham acesso às informações e possam usá-las.
  2. Gerenciamento: os dados precisam ser armazenados com segurança e em locais que os times de diferentes setores consigam acessá-los. A nuvem tem sido a solução adotada no big data, por permitir inclusão de recursos e espaço de armazenamento sob demanda.
  3. Análise: é neste momento que os dados vão basear a tomada de decisão dentro de um negócio. Além de explorar os dados, é preciso torná-los compreensíveis para compartilhá-los com os outros. Modelos de machine learning e inteligência artificial tem sido utilizado para facilitar a vida dos analistas.

Confira no primeiro episódio da websérie Business Matrix da Pós PUCPR Digital como o Big Data e outras tecnologias podem levar suas estratégias a outro nível!

 

O que fazer com tantos dados?

O Big Data é um ótimo recurso para os mais diferentes setores de uma empresa. Olha tudo o que pode ser feito com estas informações valiosas:

  1. Desenvolvimento de produtos: dados de grupos focais, mídias sociaism mercados de teste e lançamentos antecipados são usados para antecipar a demanda dos clientes e, assim, criar produtos que solucionem suas dores.
  2. Manutenção preditiva: a indústria automobilística é a principal beneficiada pelo Big Data neste quesito. Os dados de sensores, marca, ano e modelo de equipamento são usados para identificar possíveis problemas e, assim, realizar a manutenção do equipamento antes que eles ocorram.
  3. Experiência do consumidor: dados de redes sociais, visitas de sites e registros de chamadas são usados para melhorar a interação com o cliente. É graças ao Big Data que se tornou possível oferecer produtos e ofertas personalizadas.
  4. Segurança: o Big Data auxilia a impedir invasões de hackers, ao estabelecer padrões em dados que indicam fraudes. Ainda, ele permite saber a geolocalização e quais plataformas foram usadas como porta de entrada pelos invasores, o que facilita o planejamento de novas estratégias de segurança.
  5. Machine learning: O conceito refere-se à capacidade de um sistema de modificar o próprio comportamento de forma autônoma, com base na experiência. São os dados que permitem o aprendizado da máquina, que não precisam mais ser programadas.
  6. Eficiência operacional: o grande volume de dados à disposição permite detectar falhas na produção e corrigi-las, além de antecipar demandas futuras. O Big Data também se tornou indispensável na toma de decisões que estejam de acordo com as tendências do mercado.

As principais ferramentas de Big Data

Com o grande volume de dados gerados todos os dias, multiplicaram-se as ferramentas de Big Data no mercado. Elas facilitam a extração, análise e visualização das informações.

O Google Analytics é a mais usada, mas existem outras que precisam ser conhecidas pelos cientistas de dados e profissionais de marketing. As principais ferramentas de Big Data são:

  • Import.io: indicada para extração de dados open source.
  • Apache Hadoop: plataforma usada para aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo.
  • Oracle Data Mining: além da mineração, a ferramenta de Big Data permite criar modelos preditivos, desenvolver perfis e detectar anomalias no sistema.
  • Statwing: ferramenta de análise estatística.
  • Tableau: indicado para visualizar dados, por meio de mapas, gráficos e tabelas.
  • Pentaho: usado na integração de dados de diferentes fontes.
  • Mindminers: ferramenta de Big Data para realizar pesquisas automatizadas.

Qual a diferença entre Big Data e BI (Business Intelligence)?

O Big Data é diferente do BI (Business Intelligence) nos objetivos, embora os dois conceitos sejam complementares.

O BI é um sistema automatizado de importação de fluxo de dados de todos os portes, com o intuito de oferecer informações que orientem a tomada de decisão. Nesse sentido, o BI ajuda a decifrar o grande volume de dados coletados pelo Big Data.

Em outras palavras, o objetivo do BI é coletar, organizar e disponibilizar os dados já estruturados para criar modelos preditivos.

Já o objetivo do Big Data é processar os dados para fazer correlações, sem necessariamente determinar as razões que conectam uma informação À outra.

Empresas que planejam implementar o Big Data precisam contar com uma equipe que já tenha experiência com BI.

O que é Small Data?

O Small Data é uma estratégia de obtenção de dados personalizados. Ele se baseia em uma análise qualitativa das informações, e não quantitativa como o Big Data. O objetivo é filtrar as informações que, de fato, levem a um relacionamento mais significativo com o cliente ou prospects.

Na prática, o analista de inteligência de mercado faz uma pesquisa de campo e entra em contato direto com os consumidores. Dessa forma, ele entenderá de fato qual é a realidade, a cultura e os anseios do público-alvo.

Isso não quer dizer que o Big Data e o Small Data sejam antagônicos. Eles são estratégias de marketing que se complementam, podendo ser usadas no planejamento da expansão da marca ou na contenção de crises, por exemplo.

O termo "Small Data" foi cunhado em um livro de mesmo nome de Martin Lindstrom, referência internacional em neuromarketing. O autor delineou o conceito a partir de suas experiências como consultor de marcas como LEGO, Swiss Airlines e Maersk.

Lindstrom explica que, para a análise qualitativa dos dados ser bem sucedida, é preciso seguir a metodologia dos 7 Cs do Small Data:

  1. Coleta: o ideal é trabalhar com um grupo amostral o mais variado possível, para evitar um viés na pesquisa. A dica de Martin Lindstrom é entrevistar pessoas estrangeiras e sem conhecimento prévio da marca, produto ou serviço.
  2. Clues (pistas, em português): como uma espécie de Sherlock Holmes, o analista de inteligência de mercado deve descobrir os desejos e dores do público-alvo por meio de objetos ou atividades.
  3. Conexão: as pistas encontradas devem ter ser interligadas para oferecer insights.
  4. Causa: o pesquisador precisa descobrir por que ou pelo que as pessoas agem de uma determinada maneira.
  5. Correlação: o analista deve se indagar se alguma experiência pessoal dos entrevistados pode ter influenciado mudanças de comportamento.
  6. Compensação: as soluções encontradas na pesquisa e propostas pelos analistas devem compensar a insatisfação do cliente.
  7. Conceito: todo o small data levantado deve ser usado pela equipe de planejamento para criar o conceito capaz de solucionar ou atender as demandas do cliente.

Quais são as boas práticas que um cientista de dados deve adotar?

Ao trabalhar com Big Data, é preciso ficar atento às boas práticas para criar uma base de dados eficiente para o negócio:

  1. Alinhe o Big Data com os objetivos da empresa: antes de capacitar o time e investir em projetos e infraestrutura, é necessário entender o objetivo do seu negócio, pois a aplicação do Big Data é múltipla. Os dados podem ser usados para entender o comportamento do consumidor em um e-commerce, os sentimentos dos seguidores da marca nas redes sociais, a velocidade de resolução de problemas do time de atendimento, só para citar algums exemplos.
  2. Crie um centro de excelência para compartilhar conhecimentos: esta abordagem permite o controle da supervisão e da gestão das comunicações do projeto. Caso o Big Data ainda esteja sendo implementado, os custos podem ser compartilhados em toda a empresa, pois todos os setores acabarão sendo beneficiados.
  3. Alinhe dados estruturados com não estruturados: a boa prática trará insights ao negócio, ao integrar o big data de baixa intensidade aos dados estruturados que já estiverem em uso. O big data deve ser visto como uma extensão dos recursos de business intelligence, data warehousing e arquitetura de informações.
  4. Mantenha contato com todos os setores da empresa: analistas e cientistas de dados precisam trabalhar em colaborações com todos os times para entender quais lacunas precisam ser preenchidas. São eles que ajudarão os demais colaboradores a encontrar e analisar os dados que precisam para o desenvolvimento do negócio.
  5. Domine o cloud computing: usar o big data conectado à nuvem é uma solução de armazenamento, integração, processamento, análise e modelagem. É preciso adotar uma estratégia de segurança de núvem pública e privada para garantir o controle de todo o fluxo de dados.

Se você ainda ficou com alguma dúvida, veja como comprovar habilidades técnicas em Big Data neste artigo.

Como aliar o Big Data e o Marketing em prol dos negócios?

A competitividade corporativa e os consumidores mais exigentes são dois aspectos a serem sempre lembrados. E quando pensamos em Marketing Digital então, em que as mudanças são cada vez mais rápidas, é basicamente impossível não se atentar à tais questões. Para acompanhar tudo isso, os profissionais precisam se manter atualizados – e este é só um dos 5 motivos de se fazer um curso de Big Data.  

O Big Data é, portanto, um grande aliado do Marketing e pode ser um diferencial em vários processos, sejam eles internos ou externos, de Inbound ou Outbound. Quando se pensa na análise de mercado, por exemplo, a técnica ajuda na previsibilidade do comportamento de consumo e na criação de estratégias de impacto.

Ele também influencia na personalização da experiência de compra, em especial se prestarmos atenção também no Small Data. Com as informações fornecidas na análise de dados, fica mais fácil entender: qual é a necessidade do cliente, qual é a abordagem correta e em que momento ela deve ser feita.

Além disso, podemos elencar outros benefícios, como:

  • Automação e otimização de processos;
  • Escalabilidade;
  • Suporte ao employer branding;
  • Aumento de engajamento com a marca;
  • Melhor precificação;
  • Desenvolvimento de novos serviços ou produtos;
  • Alcance de metas;
  • Integração de informações;
  • Análise de concorrência;
  • Criação de conteúdos mais direcionados e diversificados.

Imagine, poder testar uma campanha publicitária virtualmente ou evitar falhas de produção de textos. Tais possibilidades já existem e reforçam a aceitação da ideia de que o Big Data está e deve continuar em alta nas corporações.

O que é preciso para trabalhar com Big Data

Não existe uma formação específica para trabalhar com Big Data. Mas o profissional que deseja se especializar na área deve ter as seguintes habilidades técnicas e comportamentais:

  1. Conhecimento básico de programação, em especial as linguagens de análise de dados (R, Python e SQL).;
  2. Dominar os conceitos de Machine Learning, Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA);
  3. Conhecer as principais ferramentas de infraestrutura de Big Data (Hadoop, MapReduce e Spark);
  4. Pensamento crítico;
  5. Raciocínio lógico;
  6. Análise de riscos;
  7. Resiliência;
  8. Capacidade de solucionar problemas;
  9. Colaboratividade;
  10. Comunicação assertiva.

O profissional de marketing que deseja trabalhar com Big Data precisa se adaptar constantemente às novas tecnologias e demandas de mercado. O mesmo vale para cientistas de dados e profissionais de tecnologia que desejam se especializar na área e buscam por novas oportunidades.

Pensando nessa necessidade, a Pós PUCPR Digital desenvolveu o curso Big Data e Marketing Intelligence. Na especialização, você aprofundará seus conhecimentos em Data Analytics, Machine Learning, Arquitetura de Dados, UX Design, LGPD e muito mais.

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sobre o autor

Bruna Giroldo

Analista de marketing de conteúdo da Pós PUCPR Digital. Escritora e entusiasta da educação digital e do futuro do trabalho.

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