Big Data nas Organizações: Será que Vale Mesmo a Pena? Estudo de Caso!

o uso do conceito de big data tornou-se frequente, sobretudo para a gestão estratégica de empresas e prospecção de novos negócios!
Big data
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Big data: mas o que realmente significa esse termo tão falado e discutido atualmente?!

Para que ou a quem ele serve? Como as empresas podem fazer um bom uso das ferramentas de big data analytics?

Neste texto, pretendemos desvendar o básico que você precisa saber sobre o assunto! E, claro, relacionando-o com o mundo das organizações!

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Para ilustrarmos melhor o tema, utilizaremos um estudo de caso retirado do livro “Sistemas de Informações Gerenciais“, de Kenneth e Jane Laudon:

Sistemas de Informação Gerenciais
Sistemas de Informação Gerenciais, Kenneth e Jane Laudon

Bons estudos ; )

O que é big data?

Ao longo dos últimos anos, a quantidade de dados gerados, principalmente pela navegação dos usuários na internet, vem crescendo assustadoramente.

Segundo a Gartner, empresa focada no desenvolvimento em tecnologias de informação, toneladas de dados web são produzidas todos os dias.

O grupo havia previsto uma geração de 2,2 milhões de terabytes por dia para o ano de 2020.

Esses dados são gerados das mais diversas formas possíveis: aparelhos de GPS automotivo, pedidos em aplicativos de alimentação, redes sociais, mensagens de e-mails, canais de conteúdos e entretenimento, dentre muitos outros exemplos.

Dessa maneira, foi então surgindo uma necessidade cada vez maior para armazenar e, consequentemente, manipular todo esse volume de informações.

Significado de big data

Big data, termo em inglês, quer dizer “grande volume de dados” em português.

Apesar de existirem notícias de armazenamento e uso de dados há milhares de anos a.C., a utilização específica de nosso termo é recente.

Ele surge em meados de 1997 em um artigo da NASA para exemplificar justamente essa crescente massa de dados.

Depois, ele volta a ser de fato utilizado em um artigo de Roger Magoulas, na época funcionário da companhia de mídia americana O’Reilly Media.

Hoje, o uso do conceito tornou-se frequente, sobretudo para a gestão estratégica de empresas e prospecção de novos negócios, que agora fazem a análise de toda essa base informacional.

BD analytics

E é aqui que entra um outro conceito denominado de big data analytics, que nada mais é do que o processo de análise de big datas.

É simples!

De nada adianta um grande volume de dados em mãos se estes não forem bem manipulados.

Nesse contexto, o big data analytics trabalha para auxiliar gestores na tomada de decisão, procurando diminuir os “achismos” tão prejudiciais a qualquer negócio.

Mas atenção!

Todas essas ferramentas e processos, tanto de big data quanto de analytics, são realizadas por equipamentos e softwares específicos para cada tipo de ação.

Elencamos abaixo alguns desses poderosos:

  1. Apache Hadoop: utilizado principalmente para armazenamento de dados não estruturados ou semiestruturados, capaz de aumentar ou diminuir tamanhos de arquivos com um clique;
  2. NuoDB: empresa de banco de dados SQL, distribuída em nuvem, permitindo o aumento rápido da quantidade de dados analisados de maneira fácil e flexível;
  3. Oracle Data Mining: opção da empresa Oracle para mineração de dados relevantes;
  4. Import.io: para extrair  dados open source ao inserir apenas uma única URL;
  5. Chartio: também disponível em versão gratuita, para combinar dados e gerar relatórios poderosos.

Agora que você já sabe os conceitos elementares, iremos fazer algumas observações com o estudo de caso indicado no início do post!

Calma… Fique tranquilo! Você conseguirá acompanhar o restante de nosso artigo mesmo sem ler o estudo! Mas, caso queira lê-lo na íntegra, clique aqui!

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Estudo de caso: “Será que o big data traz grandes recompensas?”

Prospecção de novos negócios
Imagem por Kaleidico em unsplash.com

Em resumo, o estudo de caso descreve como algumas empresas estão fazendo o uso de ferramentas de big data, bem como as possibilidades e consequências de tais decisões.

Os tipos de BD

Foram diversos os tipos de big data encontrados no estudo e percebemos que há uma infinidade de possibilidades e estratégias organizacionais.

Acompanhe os exemplos abaixo:

Nova York contra o crime

Em Nova York, existe o chamado “Real Time Crime Center“, um tipo de big data contendo milhares de dados criminais (crimes e criminosos) da cidade.

Os dados contêm a foto de criminosos, detalhes dos delitos, mapa de endereços, entre outras informações cruciais.

Aqui, o uso do big data trouxe uma gama maior de detalhes e uma maior rapidez para a troca de informações entre oficiais, o que é extremamente importante na solução e previsão de crimes futuros.

O sistema do Departamento de Polícia de Nova York tem ainda informações de queixas de crime, registros de delitos nacionais e bilhões de registros públicos.

Vestas: a gigante do “mercado verde”

A Vestas, com foco em sustentabilidade, é a maior empresa de energia eólica do mundo.

Ela faz uso de dados de localização para, entre outras coisas, perceber as melhores posições para instalar suas turbinas, otimizando com precisão a geração de energia eólica.

Para isso, após diversas atualizações, a empresa adotou um sistema da IBM baseado em Apache Hadoop (software de código aberto que permite o processamento de dados estruturados e, principalmente, não estruturados, isto é, aqueles que não se “encaixam facilmente em colunas e linhas” padronizadas).

Esse sistema é também indicado pela alta confiabilidade, alto poder de armazenamento, flexibilidade e baixo custo, conforme artigo escrito pela SAS.com.

Para saber as melhores regiões onde instalar as turbinas, a Vestas coleta dados meteorológicos.

Depois de conseguir coletar e manipular um grande volume de dados, ela conseguiu melhorar significativamente a posição e precisão na instalações, economizando também tempo e custos organizacionais e de clientes.

AutoZone e Hertz

Tivemos ainda a AutoZone, comércio de peças e acessórios para automóveis, que faz utilização de big data para auxiliá-la no ajustamento de níveis de estoques e preços nas diversas lojas espalhadas pelo EUA.

Ainda, passou a oferecer promoções e produtos direcionados a clientes específicos, conforme suas preferências pessoais.

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Por fim, a empresa de locação de veículos Hertz reúne dados complexos da web, como mensagens de e-mails, textos, padrões de tráfego de seus visitantes, e outras informações. 

Ela conseguiu analisar os sentimentos do consumidor, identificando atrasos na resolução de problemas da Filadélfia.

Assim, funcionários da companhia foram capazes de apontar melhorias na execução final de processos e, consequentemente, aumentou a satisfação de seus clientes.

O big data é realmente para todo mundo?

No estudo de caso, ficou evidente que as empresas necessitavam utilizar e analisar big datas a fim de melhorarem a competitividade.

Entretanto, é possível dizermos também que nem todas as empresas estão preparadas para essas tecnologias.

Como o próprio texto aponta “nadar em números não significa necessariamente que a informação correta está sendo coletado, ou que as pessoas vão tomar decisões mais inteligentes”.

Na verdade, o big data esbarra frontalmente no ativo que mais importa em uma organização: o capital humano.

Gestor de TI
Imagem por Campaign Creators em unsplash.com

Nesse sentido, de nada adianta toneladas de dados sem a capacidade real de analisá-los. Pelo contrário, eles até poderão começar a atrapalhar serviços básicos!

Além disso, será necessário pessoal altamente capacitado para lidar com os serviços modernos de armazenamento e análise de dados, bem como um aperfeiçoamento constante dessas ferramentas pelas empresas que as produzem.

Questões como segurança da informação, custos, aumento de atividades e tarefas devem ser observadas antes de mergulhar a fundo em soluções de big datas.

Ainda assim, o uso pensado desses serviços tecnológicos podem trazer muitas consequências positivas, como:

  1. Melhoria na confiabilidade e rapidez da busca e troca de informações;
  2. Aperfeiçoamento das informações coletadas, isto é, um grande número de dados pode gerar informações mais precisas e detalhadas;
  3. Otimização de processos internos, tanto para aqueles relacionados à própria estrutura interna da organização quanto no atendimento de clientes externos.

Agora você tem mais conhecimento para compartilhar com sua equipe rumo a esse maravilhoso mundo das informações!

Compartilhe o link deste artigo com seus colegas de trabalho e potencialize os ganhos de seu negócio!

REFERÊNCIAS

LAUDON, Kenneth; LAUDON, Jane. Sistemas de Informações Gerenciais. São Paulo: Editora Pearson. 2014. 11ª ed.

PEDAMKAR, Priya. Data Warehouse vs Hadoop. Acesso em 16/03/2021.

ELLSWORTH, David; COX, Michael. Application-Controlled Demand Paging for Out-of-Core Visualization. Acesso em 16/03/2021.

SAS. Hadoop: O que é e qual sua importância? Acesso em 18/03/2021.

Servidor público. Músico e escritor nas horas vagas. É também responsável pelo maior site de Administração e Gestão Pública do Brasil. Formado em Administração pela UNICEP, com especialização em Gestão Organizacional e de Pessoas pela UFSCar.

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