Big Data: Jogo pra gente grande
Autor: Moacyr Ferreira | Publicado: 2013-09-09T13:23:00-07:00


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; O conceito
do Big Data tem ganhado força no mercado. Chamo de um conceito, pois ainda há muita confusão
acerca do tema, às vezes, tentando referenciá-lo a uma solução, a um produto ou
a um software. Este post vai abordar
o tópico tentando trazer uma luz sobre o que é e o que pode fazer este conceito
para as empresas e seus negócios.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Houve uma época onde
a oferta era muito superior à demanda e o que as empresas se preocupavam era
simplesmente produzir e lançar os produtos para serem consumidos no mercado
(Ex.: O famoso Ford T de Henry Ford). O tempo passou e a demanda, em um
determinado momento, superou a oferta, fazendo com as empresas passassem a
preocupar-se em encontrar compradores, por meio de esforços de venda. Um pouco
mais adiante, o esforço já não podia limitar-se somente à componente de preço e
o marketing ganhou força na identificação de segmentos e adequação dos
compostos de marketing (4 P’s) para o atendimento das necessidades e desejos
destes consumidores segmentados. Um pouco mais recentemente, assistimos a
marcha para a “customização em massa”, buscando o atendimento das necessidades
o mais próximo possível do indivíduo, com adequações aos gostos individuais dos
mesmos compostos de marketing (Ex.: Smartphones e seus aplicativos via software). 


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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; A dinâmica
de mercado exigiu, exige e sempre exigirá um esforço adicional das empresas na
busca de uma vantagem competitiva que as mantenham, primeiramente, vivas, e,
esperançosamente, líderes, pelo tempo em que isto for possível. Mas como conseguir isto equacionando adequadamente
investimento e retorno?

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Embora a
resposta não seja simples, uma tendência que tem aparecido com força é a da
identificação de comportamentos e atitudes dos consumidores para o oferecimento
de algo que estes enxerguem valor e convertam sua intenção de compra em
comportamento de compra, de onde as empresas poderão extrair maiores lucros. Ao contrário da customização em massa, que atende aos
desejos da demanda existentes, esta nova tendência poderá criar novas demandas,
por meio de mecanismos que motivem consumidores a consumir produtos novos,
explorados a partir das pistas sugeridas pelos consumidores.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Mas como descobrir
isto em um mar de informações a que as empresas estão sujeitas? A resposta
surge justamente aí: Mergulhar neste mar de dados, extrair informações e ganhar
conhecimentos que aportem valor na criação de segmentos de consumidores
dispostos a consumir e pagar mais por algo que vá diretamente ao encontro de
suas necessidades e desejos latentes.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Alguém poderia
questionar se isto já não é o que o CRM se propõe a fazer e estaria correto
neste questionamento. Mas, e quando a quantidade de dados que circula é de uma
dimensão absurda, tal como cerca de 2 bilhões de pessoas conectadas à internet,
sendo que, por minuto, estes usuários, juntos, são capazes de enviar 200
milhões de emails, 2 milhões de pesquisas no Google, compras da ordem de 200
mil dólares, 27 mil novos posts em
blogs, mais de 500 novos sites criados, para citar alguns números levantados
pela new.investors.com? Isto sem contar as centenas de milhões de transações
comerciais entre empresas. 

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Para lidar
com esta infinidade de dados (estruturados e não estruturados) surge o conceito
do Big Data, baseado em: velocidade (geração de dados); volume (armazenamento
de dados); variedade (tipos de informações geradas); veracidade (dados reais);
valor (o quanto agrega). Na
prática, a tecnologia permite analisar qualquer tipo de informação digital em
tempo real, sendo fundamental para a tomada de decisões das empresas por meio
de muita e profunda matemática, algoritmos e teorias para o correto tratamento
desses dados todos.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; É importante, que
nesta altura, deixemos bem claro que Big Data não é o mesmo que Data Warehouse.
Enquanto o Data Warehouse trata da criação de um subconjunto limpo de dados
para colocá-los numa “data warehouse” para serem consultados a partir de um
número limitado de formas pré-determinadas, o Big Data recolhe “todos” os dados
que uma organização gera e permite que os administradores e analistas se
preocupem em como usá-los mais tarde.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Para o marketing, o
entendimento desta evolução tecnológica é fundamental, pois os dados estão
vindo dos seus clientes e prospectos numa velocidade incrível. Todos estes
dados crus podem conduzir a insights valiosos sobre quais tipos de conteúdo e quais tópicos são os mais importantes para a sua audiência alvo.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; O processo de decisão
de compra dos consumidores trata das influências sociais, de marketing e
situacionais sobre o comportamento de compra do consumidor. O Big Data permite atuar, justamente, na identificação dos
elementos que, de fato, podem influenciar esta decisão a seu favor.

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Um exemplo simples
para ilustrar a força do Big Data são empresas varejistas que controlam as
combinações de produtos que seus clientes põem no carrinho, para descobrir
insights sobre o comportamento de compra, tais como o que compram os
consumidores, qual a relação de um produto comprado com outros que poderiam ser
reforçados através dos compostos de marketing, etc. Ou seja, uma análise
profunda no meio de uma montanha de dados para descobrir coisas que possam
melhorar o negócio da empresa. 

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Mas nem tudo é tão
simples assim. Alguns problemas relacionados são:


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Privacidade: Vai dizer que você nunca foi
surpreendido com um anúncio em seu email sobre algo que você andou pesquisando
na Internet? Vai dizer que você nunca se fez a pergunta: Nossa, como este
anúncio relacionado com o produto que me interessa veio parar aqui, neste
momento, sem eu ter enviado ou me inscrito em nenhuma lista para receber esta
informação? O mundo e a legislação atual não estão preparados para as
possibilidades que o Big Data oferece de agregar e tirar conclusões de dados
até então esparsos nas várias fontes individuais e privadas;


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- Mão de Obra: Vai faltar, cada vez mais, mão de obra
especializada para tratar estes dados. Não é coisa pra qualquer um. É coisa pra
profissional que trabalha com Analytics,
com Data Mining e você não encontra
um “camarada” destes “de bobeira” em qualquer esquina;


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Volume de dados: Estamos falando de uma quantidade
absurda de dados. Os sistemas tradicionais atuais não estão preparados para
tratar certas coleções de dados que já temos ou vamos obter nos próximos anos.
A previsão é que passaremos da faixa de muitos gigabytes (bilhões de bytes) ou
poucos terabytes (trilhões) para a faixa de petabytes (milhares de trilhões) ou
até mesmo exabytes (milhões de trilhões);&nbsp;


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; - Velocidade: Significa que esses dados são enviados
aos nossos sistemas com uma taxa de bytes por intervalo de tempo muito alta,
tão grande que não temos como armazená-los todos. Assim, muitas vezes, somos
obrigados a escolher dados para guardar e outros para descartar. Para armazenar
aqueles 15 petabytes por ano, o “cern” escolhe dados relevantes entre 15 petabytes
gerados por segundo de operação do LHC. Como saber o que guardar e guardar cada
vez mais rápido é o desafio;


&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- Veracidade: Nossos sistemas tradicionais são
otimizados para processar dados que podem ser facilmente descritos na forma de
tabelas, como uma planilha eletrônica, onde cada coluna tem tamanho constante
ou previsível, mesmo que a quantidade de linhas seja muito grande. Entretanto,
muitos dos novos tipos de dados têm formatos mais livres (textos, imagens etc.)
ou com estruturas específicas (redes, por exemplo).




&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Em 2011, o filme MoneyBall, com Brad Pitt, mostrou como
um profissional que não era totalmente envolvido com o mundo do beisebol, ajudou uma equipe a escolher
os jogadores mais adequados para a formação de um time que se tornou vitorioso,
por meio da pesquisa e identificação a partir de uma montanha de dados
estatísticos disponíveis sobre jogadores pertencentes à liga.




&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Superadas estas
dificuldades: 


 - O Big Data poderá
criar valor por meio da utilização das informações disponíveis;


- Da mesma forma como
as organizações coletam dados transacionais, na forma digital, elas deverão
capturar informações mais detalhadas e precisas ao longo da cadeia de valor da
empresa; 


&nbsp;- O Big Data permitirá
uma segmentação mais focada em clientes mais orientados para os produtos da
empresa, permitindo atendimento de desejos e necessidades mais próximos do
interesse destes consumidores; 


- Análises
sofisticadas podem aumentar significativamente o processo de decisão, redução
de riscos e captura de insights que eventualmente estão encobertos;


- O Big Data pode ser
usado para desenvolver a próxima geração de produtos e serviços.




O Big Data é muito importante para ser desconhecido, mas muito complexo
para ser facilmente entendido e utilizado. Por isto, quem souber dominar este conceito,
seguramente, vai sair na frente na difícil arte de sobreviver no mundo dos
negócios.


Boa semana.


Moacyr Ferreira

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