QUAIS AS DIFERENÇAS ENTRE BIG DATA E BIG DATA ANALYTICS?

No mundo corporativo, os conceitos de Big Data e Big Data Analytics estão cada vez mais presentes. Os dados norteiam a maior parte das decisões tomadas pelas empresas e traz inúmeras vantagens competitivas, ajudando no desenvolvimento de novos produtos e serviços, no atendimento ao consumidor e no aperfeiçoamento do negócio.

Embora sejam semelhantes, esses dois termos não são sinônimos. Cada um se refere a um conceito distinto e tem aplicações próprias. Neste post, explicamos direitinho o que são os conceitos de Big Data e Big Data Analytics e mostramos as diferenças entre eles.

O que é Big Data Analytics?

O conceito de Big Data Analytics diz respeito à coleta, ao armazenamento, à ordenação, ao tratamento e à análise de um enorme volume de dados que são gerados digitalmente o tempo todo.

Esses dados podem ser estruturados, ou seja, aqueles que estão íntegros e se encontram organizados num banco de dados, ou não-estruturados, ou seja, aqueles que estão incompletos e desordenados, carecendo de organização.

O principal objetivo do Big Data Analytics é ajudar as empresas a usarem os dados de forma estratégica, a fim de aprimorar o negócio, perceber tendências, solucionar problemas e gerar novas oportunidades.

Qual a importância do Big Data Analytics para as empresas?

A principal utilidade do Big Data Analytics é fundamentar as decisões tomadas pelas lideranças. Ao invés de se basearem em achismos, os gestores conseguem extrair informações fundamentais dos dados e usá-las para propor melhorias, resolver problemas que estejam fazendo a empresa perder dinheiro e obter resultados muito melhores.

Como os dados são gerados e analisados em altíssima velocidade, as empresas conseguem reunir todas as informações de que precisam em tempo real. Assim, as decisões não só se tornam mais acertadas como também mais velozes.

Outra grande vantagem de se usar Big Data Analytics é a identificação de padrões, por meio de algoritmos, que permitem segmentar o público de maneira muito mais precisa. 

A partir dos dados, é possível analisar o comportamento dos clientes de forma personalizada e, assim, entregar exatamente aquilo que desejam. Dessa forma, as chances de um produto ou serviço ter sucesso aumentam consideravelmente.

Quais os tipos de análises envolvidas no Big Data Analytics?

O Big Data Analytics envolve três tipos diferentes de análises, cada uma com um propósito diferente. São elas:

Análise descritiva

A análise descritiva olha para o que uma base de dados oferece de informações sobre um determinado momento do negócio. Ela visa responder questões a respeito do cenário atual da empresa, como, por exemplo, uma queda inesperada no desempenho ou a perda massiva de clientes.

Essa análise tem por base a pergunta “o que está acontecendo?”, descrevendo a situação e, a partir dessa descrição, obter insights que auxiliem a tomada de decisão dos gestores.

Análise preditiva

A análise preditiva, por sua vez, visa a executar uma varredura na base de dados para procurar respostas a perguntas como “o que é mais provável que aconteça?”. Em outras palavras, ela busca prever tendências, utilizando técnicas como estatística e análise de regressão.

Por trabalhar com probabilidades, a análise preditiva permite a antever eventos e se antecipar a eles. É quase uma maneira de prever o futuro sem precisar de uma bola de cristal, mas sim de mineração de dados e aprendizagem de máquina!

Análise prescritiva

Finalmente, a análise prescritiva visa a responder à pergunta “o que pode acontecer se determinada medida for adotada?”.  Em linhas gerais, pode-se dizer que seu objetivo é traduzir as previsões da análise preditiva em ações concretas e viáveis.

Para isso, ela adota técnicas de simulação, utilizada para identificar comportamentos futuros do sistema, e de otimização, que usa técnicas de programação linear para identificar qual seria o melhor resultado para a empresa. 

Assim, os gestores conseguem entender qual é o rumo mais favorável a ser seguido e tomam decisões mais precisas.

Qual a diferença entre Big Data e Big Data Analytics?

O conceito de Big Data é mais abrangente. Ele se refere a um gigantesco aglomerado de dados que são gerados em altíssima velocidade. Esses dados podem ser estruturados ou não-estruturados, e gerados online ou offline. 

O que diferencia esse conjunto de dados é seu grande volume, o que exige tecnologias específicas para coletá-los, organizá-los, processá-los e analisá-los.

O conceito de Big Data Analytics, por sua vez, é menos amplo e diz respeito à coleta, ao armazenamento, à organização, ao processamento e à análise dos dados. 

Em outras palavras, é o Data Analytics que permite que as informações contidas nos bancos de dados sejam analisadas e interpretadas, a fim de acompanhar indicadores, identificar oportunidades e pontos críticos e prever tendências.   

Quais as aplicações práticas do Big Data Analytics?

O Big Data Analytics tem inúmeras aplicações práticas nas empresas, independentemente de seu porte ou de seu nicho de atuação.

Uma das possibilidades é utilizar Big Data Analytics para compreender melhor o comportamento do público, identificando padrões e características nos dados coletados. Com isso, as empresas conseguem oferecer produtos e serviços mais adequados ao perfil dos clientes e até mesmo recomendar itens de modo mais certeiro.

Além disso, o Big Data Analytics possibilita às empresas entenderem o mercado em que atuam de forma mais aprofundada e, assim, criar campanhas e ações de marketing mais efetivas, que gerem melhores resultados.  

Até mesmo a prospecção de novos clientes pode ser facilitada com as soluções de Big Data Analytics. Afinal, os dados ajudam a encontrar leads com perfis semelhantes aos dos clientes que já consomem a marca. O resultado disso é a redução do custo de aquisição de clientes (CAC) e o aumento do retorno sobre o investimento (ROI).

Outras possíveis aplicações das soluções de Big Data Analytics são a análise de riscos e a prevenção de fraudes, já que a análise dos dados permite identificar anomalias e comportamentos inesperados. Ou seja, além de gerar resultados, os dados também servem para evitar prejuízos!

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Como você pode perceber, os dados são o futuro (e o presente!) dos negócios, e as empresas que dominarem o conhecimento de Big Data Analytics têm tudo para se destacar. Vale lembrar, no entanto, que esse é um assunto complexo e que exige profissionais habilitados, com expertise em gestão corporativa. E você pode contar com a Insper Jr para essa tarefa! Visite nosso site e agende uma consultoria com nossa equipe.