Já parou para refletir que até o posicionamento de marca da sua empresa pode ser criado de acordo com o que público precisa?
Provavelmente, você já ouviu a expressão Big Data em algum lugar, seja na TV, vindo da sua equipe ou de alguém próximo que tinha alguma familiaridade com o uso de dados em organizações.
É hora de entender o que é, como funciona, e qual a importância dessa estratégia, para começar a aplicá-la o quanto antes. Afinal, novas abordagens na coleta de informações estão surgindo, como o Small Data.
Embora seja uma tendência recente, algumas empresas já estão adaptando a forma como processam dados, garantindo uma entrega mais precisa e satisfatória para seus clientes. Continue a leitura para saber mais!
O que é Big Data?
A Big Data é um conceito relativamente novo, mas sua origem provém dos data centers dos anos 60 e 70, ganhando força novamente em 1997, para dar nomenclatura aos volumes altos e de rápido crescimento com a popularização da internet e dispositivos tecnológicos.
Assim, o Big Data evoluiu, permitindo a análise e interpretação de grandes volumes de dados variados. Para obter essas informações, são necessárias soluções específicas que permitam aos profissionais de TI trabalhar com dados não estruturados com grande velocidade.
*Dados não estruturados são referências que não têm uma relação entre si ou estrutura definida.
Portanto, o Big Data é um conceito que trabalha com análise de grande volume de dados gerados por consumidores online. O foco em quantidade e não em qualidade, não estando aptos a serem transformados efetivamente em informações úteis que auxiliem diretamente na gestão de uma empresa.
Estrutura do Big Data: os 5 Vs
A prática de coletar e armazenar dados é antiga. No início dos anos 2000, o termo ganhou uma estrutura embasada em 3 Vs (volume, velocidade e variedade).
Ao longo dos anos, conforme a tecnologia de dados se desenvolveu e as demandas de negócio se tornaram mais complexas, a estrutura foi ampliada. Dois Vs foram incluídos (veracidade e valor).
- Volume: Quantidade massiva de dados gerados a cada segundo dentro e fora da empresa.
- Velocidade: Rapidez com que os dados são gerados e processados. O objetivo é que com um processamento ágil das informações o gestor obtenha tudo em tempo real;
- Variedade: Diversidade de tipos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados).
- Veracidade: Qualidade e confiabilidade dos dados.
- Valor: Capacidade de extrair insights valiosos.
Exemplos de uso do Big Data
- Análises de sentimentos nas redes sociais para compreender a percepção da marca.
- Previsão de demanda de produtos em tempo real, ajustando o estoque de acordo.
- Personalização de campanhas de marketing em massa, baseada em comportamento anterior.
O que é Small Data?
Até 2025, 70% das organizações mudarão seu foco de Big Data para pesquisas de dados mais abrangentes, conhecidas como small data.
Fonte: Convergência Digital/ Gartner
O Small Data tem por finalidade a qualificação do material coletado. O sistema filtra as informações que realmente tem significado quanto às necessidades e desejos dos clientes e consumidores potenciais.
Dessa forma, o método revela informações essenciais para fundamentar a tomada de decisão dos gestores durante o planejamento estratégico e otimizar a execução dos processos operacionais.
Exemplos de uso do Small Data
- Pesquisa de satisfação para entender por que clientes estão insatisfeitos com um produto.
- Análise de dados de vendas em uma loja específica para ajustar a estratégia local.
- Testes A/B para otimizar a conversão de uma landing page.
Quais são as principais diferenças entre eles?
A coleta de informações tornou-se essencial para a gestão de um negócio. Ela está diretamente ligada à jornada do cliente, permitindo a aplicação de métricas e indicadores para monitorar o desempenho do serviço e das estratégias adotadas.
Como mencionamos, o Big Data está se desdobrando, e o Small Data é uma dessas ramificações. Ambos são usados com o mesmo propósito, mas sob perspectivas diferentes. Confira abaixo mais detalhes sobre as diferenças:
Forma como operam
Embora atuem de forma integrada, a principal diferença entre eles está na maneira como operam.
O Big Data coleta e armazena grandes volumes de dados. Esses dados são transformados em insights para mapeamento de serviços, segmentação de público, entre outras aplicações.
Já o Small Data analisa esses dados em busca de informações mais específicas, focando em entender o comportamento do consumidor e no desenvolvimento de estratégias de comunicação.
Origem das informações
O Big Data coleta dados de várias fontes, como bancos de dados, ferramentas de ERP ou CRM, nuvem, plataformas empresariais e até ambientes externos.
Já o Small Data concentra-se em dados internos, coletados apenas nos sistemas da própria organização.
Volumes de dados
- Big data: envolve um volume enorme de dados.
- Small data: trabalha com uma porção bem menor contendo informações mais pontuais.
Formato de dados
Em ambas as análises, a empresa é quem define e seleciona os dados que deseja explorar.
O Big Data lida tanto com dados estruturados quanto não estruturados, vindos de diversas fontes, exigindo uma interpretação minuciosa. Já o Small Data trabalha com dados estruturados, preparados para análise, o que torna o processo mais ágil e dinâmico.
Interpretação dos dados
O Big Data exige soluções robustas e projetadas especificamente para isso. Isso por se deve ao formato e volume dos dados obtidos nas análises.
A sua subdivisão segue um padrão simples e prático.
Qual é o mais ideal para o seu negócio?
Para saber qual é o mais adequado para sua empresa, é importante você estudar os objetivos que deseja alcançar.
Se o objetivo é identificar características de público, entender tendências de mercado e extrair insights estratégicos, o Small Data é uma ferramenta útil e eficiente.
Por outro lado, se a meta é melhorar o atendimento ao cliente, otimizar o controle de qualidade, ou gerir recursos de forma mais eficiente, o Big Data é mais adequado.
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Aplicações práticas para empreendedores
Ao contrário do que muitos pensam, pequenas e médias empresas também podem usar a análise de dados para entender melhor o cliente, otimizar processos, reduzir custos e encontrar novas oportunidades.
- Conheça melhor o cliente: Use big data para entender padrões gerais e small data para feedbacks diretos.
- Decisões mais rápidas: Baseie-se em tendências amplas e em ajustes locais para ser mais assertivo nas escolhas.
- Melhore a experiência do cliente: Use ambos para personalizar ofertas e otimizar atendimento.
- Reduza custos: Identifique ineficiências com big data e ajuste operações pontuais com small data.
- Planeje o futuro: Crie estratégias de longo prazo com big data e ajustes táticos com small data.
O que fica de aprendizado com esse artigo?
Tanto o small data quanto o big data são essenciais para entender melhor o mercado, os consumidores e as operações internas do seu negócio. Integrá-los de forma eficaz pode ser o diferencial necessário para se destacar no mercado.
O ideal é pensar em como eles podem se complementar e trazer insights valiosos para sua empresa. Afinal, a tomada de decisão assertiva é o coração de qualquer estratégia de sucesso.
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