Big Data: O manancial de dados
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Como transformar volume em valor com estratégia, governança e inteligência analítica
A Era dos Dados e a metáfora ao valor
Dados isolados não geram inteligência, muito menos valor. Para qualquer sistema inteligente atual funcionar, a priori, foi necessário estruturar uma cultura organizacional orientada a dados, bem como uma governança robusta que assegure qualidade, acessibilidade e integridade ao oceano de dados capturados diariamente e, assim, transformá-los em insumos estratégicos para um mercado hiperconectado que cada vez mais é orientado por informação e velocidade nas resposta.
A hypada frase do Clive Humb, “dados são o novo petróleo”, se tornou um jargão extremamente conhecido pelo mercado e por executivos mas sua síntese original é ainda mais reverberante:
“Dados são o novo petróleo. (...) E assim como o petróleo, os dados são valiosos, mas se não forem refinados, não podem ser realmente utilizados. Eles precisam ser transformados em gasolina, plástico, produtos químicos, etc, para assim criar algo valioso que impulsione atividades lucrativas. Da mesma forma, os dados precisam ser processados e analisados para que tenham valor.”
Essa analogia é magnífica, pois ela reforça a ideia de que os dados brutos, por si só, têm pouco ou nenhum valor prático. É a refinação — por meio de processos como coleta, limpeza, transformação, armazenamento, análise e interpretação — que os tornam ativos estratégicos capazes de gerar inovação. Mas, na prática: o que realmente está por trás do processo de transformar dados em valor de negócio? A resposta está no coração de um dos maiores desafios contemporâneos: gerenciar um verdadeiro manancial de dados — ou, como é conhecido tecnicamente, Big Data.
Entretanto, ao contrário do petróleo, os dados não são finitos — e tampouco suas possibilidades. Em um cenário marcado por dilúvio digital, a fonte é inesgotável, e nossa capacidade de gerar valor a partir dela ainda está longe de acompanhar seu ritmo. Por isso, o desafio vai além da quantidade: trata-se de lidar simultaneamente com a variedade, a velocidade, a variabilidade, o valor e o volume dos dados, o chamado 5 Vs do Big Data, que moldam a complexidade e o potencial desse ativo.
As correntezas do Big Data: entendo os 5 Vs
Mais do que termos técnicos, os 5 Vs funcionam como critérios estratégicos: ajudam a pensar em como armazenar, processar e proteger dados com eficiência. É por meio deles que se entende, por exemplo, quando um dado é útil, quão confiável ele é e quais decisões podem ser tomadas a partir dele. Na prática, são esses fatores que determinam a escolha de tecnologias, a definição de arquiteturas e o sucesso de iniciativas orientadas a dados.
Navegando muito além do armazenamento: Big Data como estratégia
Assim como rios moldam paisagens, dados moldam decisões. Em outras palavras, não se trata apenas de armazenar grandes quantidades de informação, mas de criar mecanismos que permitam capturá-la, processá-la, analisá-la e protegê-la com eficiência, precisão e escalabilidade. Por isso, fica muito claro o porquê do gerenciamento de Big Data deixou de ser vantagem competitiva para se tornar uma necessidade estratégica para as organizações no cenário atual.
Segundo a McKinsey, sete em cada dez organizações que incorporam Inteligência Artificial em seus produtos enfrentam desafios relacionados à governança e à integração de dados. Isso ocorre porque o Big Data é o verdadeiro combustível da IAs. Ter essa base bem estruturada traz uma série de benefícios: desde a melhoria na compreensão do comportamento do cliente e o estímulo à inovação no desenvolvimento de produtos, até o suporte à tomada de decisões comerciais e financeiras mais assertivas, graças à análise inteligente de grandes volumes de dados em diferentes áreas da empresa. Logo, estabelecer uma estratégia para gestão dos dados é importantíssimo e requer alguns passos, entre eles:
- A definição clara do problema e a compreensão das necessidades do negócio: é preciso entender quais perguntas precisam ser respondidas com dados e quais objetivos estratégicos estão por trás da análise. Exemplo: prever a evasão de clientes, otimizar campanhas de marketing, melhorar o controle de estoque
- A gestão das diversas fontes de dados: refere-se à identificação, organização e integração de dados provenientes de diferentes origens internas ou externas. Exemplo: CRM, redes sociais, sensores IoT, planilhas, bancos de dados relacionais e não relacionais
- A qualidade e confiabilidade dos dados analisados: garante que os dados utilizados estejam corretos, atualizados, completos e livres de duplicidades ou inconsistências. Exemplo: eliminar registros duplicados, corrigir erros de digitação, preencher valores faltantes
- A escolha das ferramentas e tecnologias adequadas para armazenamento, integração e análise: isso envolve selecionar plataformas e soluções tecnológicas compatíveis com o volume, a variedade e a velocidade dos dados. Alguns exemplos mais conhecidos: Azure Data Factory, Apache Hadoop, Power BI, Tableau, Python, Spark
- A definição de políticas de segurança, privacidade e governança: refere-se ao controle sobre quem pode acessar, modificar ou visualizar os dados, além do cumprimento de normas legais e éticas. Aqui entra em jogo a LGPD, controle de acesso por perfil, anonimização de dados sensíveis, políticas de backup e outros
Mergulhando em um bom Case de Sucesso: Como a Intel Otimizou sua cadeia de suprimentos com Big Data
Em um mundo sedento por decisões inteligentes, os dados são a fonte. A prova disso é o projeto MEIO (Multi-Echelon Inventory Optimization) da Intel. A empresa enfrentava o desafio clássico da cadeia de suprimentos: equilibrar níveis de estoque em múltiplos pontos para evitar tanto falta quanto excesso, que impactam diretamente nos custos e na satisfação do cliente. O MEIO foi desenvolvido para automatizar essa complexa otimização, utilizando vastos volumes de dados internos e externos para alimentar modelos preditivos e prescritivos. Ele substituiu métodos manuais ultrapassados por algoritmos avançados que corrigiam vieses nas previsões de demanda e ajustavam estoques em tempo real, oferecendo recomendações automatizadas para decisões estratégicas.
Em números, o impacto foi expressivo:
✔ Redução de 92% no tempo de entrega (91 → 7 dias)
✔ 99,5% de automação nos estoques (↓ intervenção humana)
✔ Simplificação de processos: De 21 para 6 etapas
✔ Liberação de talentos: 63% menos planejadores
Navegar é preciso: dados como mapas de futuros possíveis
Não é exagero afirmar que as possibilidades do Big Data são praticamente infinitas. A cada dia, novos horizontes se abrem à medida que diferentes áreas passam a lidar com grandes volumes de dados, ampliando as frentes de observação de fenômenos e análise de tendências, tanto em contextos científicos quanto sociais.
É o caso da intersecção entre a computação e as chamadas humanidades digitais. Esse termo descreve pesquisas que integram tecnologia computacional aos estudos em humanidades, mas também reflexões humanísticas sobre o impacto da tecnologia na cultura e na sociedade. Esse movimento evidencia que o Big Data vai além da técnica: ele tem se consolidado como uma lente para interpretar realidades complexas — cruzando dados e significados, algoritmos e contextos, números e narrativas. Caminhamos, assim, para um futuro em que saber trabalhar com dados será tão essencial quanto saber interpretá-los com senso crítico.
Um exemplo marcante é o projeto que organizou registros de cerca de 36 mil viagens de navios negreiros entre 1514 e 1866, transportando mais de 12 milhões de africanos escravizados, que revelou dados precisos sobre o tráfico transatlântico. Consolidado graças ao uso de Big Data nas humanidades digitais e desenvolvido com apoio da FAPESP, o projeto substituiu estimativas por informações obtidas de fontes primárias e ampliou o acesso ao acervo histórico.
Mais não para por aí, outras áreas também têm inovado com Big Data. Na saúde, ele possibilita diagnósticos preditivos e o monitoramento de epidemias. No meio ambiente, contribui para prever desastres e gerir recursos naturais de forma mais eficiente. O agronegócio aplica dados na agricultura de precisão, otimizando safras e reduzindo desperdícios. No entretenimento, plataformas como a Netflix utilizam Big Data para entender seus usuários, recomendando conteúdos personalizados com base no comportamento dos deles, otimizando a experiência e impulsionando a retenção. Educação, finanças, astronomia e moda também se beneficiam desse novo horizonte, usufruindo da abrangência e do poder transformador dos dados.
Portanto, ao aproveitar o poder dos dados em larga escala, integrando soluções de Big Data com plataformas completas e fortalecendo a aplicação de inteligência artificial e análises avançadas, as empresas passam a ter uma base sólida para se destacar num mercado cada vez mais competitivo. Com as ferramentas adequadas e uma cultura dirigida por dados, abrem-se inúmeras oportunidades de crescimento e inovação. Porque afinal de contas, por diversas vezes, a resposta daquilo que buscamos está na análise dos dados que eventualmente são descartados – o que torna ainda mais essencial a adoção de sistemas inteligentes de Business Intelligence capazes de revelar valor onde menos esperamos.
Caso queira aprofundar ainda mais nesse tema, recomendo muito a leitura de 2 livros que ampliam a discussão sobre Big Data e estratégia nas organizações. O primeiro é O Cientista e o Executivo, de Ricardo Cappra e o segundo é Big Data: Técnicas e Tecnologias para Extração de Valor dos Dados, de Rosangela Marquesone. Ambos são ótimos pontos de partida para quem deseja desenvolver uma visão mais crítica e estratégica sobre Big Data!
Referências
1. Forbes. Data As The New Oil Is Not Enough: Four Principles For Avoiding Data Fires
2. Moki. Os 5 Vs do Big Data
3. Siteware. Como implementar Big Data
4. McKinsey. The State of AI
5. MIT. A framework for transforming data into insight
6. o9 Solutions. What is Multi-Echelon Inventory Optimization (MEIO)?
Imagens utilizadas no artigo:
- Capa criada originalmente no Canva.
- Diagrama dos 5Vs elaborado originalmente no Excalidraw.
