O que é Big Data Analytics e como utilizá-lo para otimizar o seu marketing?

Big Data Analytics é um termo bastante amplo, um grande guarda-chuva que contém outras metodologias e ferramentas, buscando controlar todos os dados da sua empresa e marca. 

A questão é que esse controle muitas vezes é dificultado pelo volume dos dados e pela complexidade dos sistemas de Analytics. 

O Power B.I., por exemplo, foi por muitos anos e ainda é considerado como uma das melhores ferramentas para Business Intelligence e Big Data. 

Mas ele é um pouco complicado de usar para pessoas que não são acostumadas — ou até especialistas — nas suas funcionalidades. 

Mas o Big Data Analytics está mudando bastante. Hoje, com a IA Generativa, muitos avanços estão sendo feitos para melhorar a acessibilidade dessas ferramentas. 

Por conta dessa maior democratização, hoje precisamos conversar sobre o Big Data Analytics — tirar o termo do pedestal da especialização e levar a conversa pra todo mundo. 

Vamos entender o que é o Big Data Analytics, sua relação com o marketing e quais são os avanços que a IA está trazendo para o campo. 

Vamos juntos? 

Para começar: o que é Big Data?

Só para contextualizar: o conceito de Big Data não é para todas as empresas e nem para todos os segmentos de mercado. 

Normalmente, as empresas que lidam com algum aspecto de Big Data são empresas maiores, bem maiores, que precisam lidar com uma grande quantidade de informação. 

Ou que, na verdade, nem precisam lidar com essa grande quantidade de informações: elas buscam data sets grandes para ter uma maior vantagem competitiva.

A definição de Big Data é justamente essa: data sets tão grandes que eles acabam não podendo ser processados e organizados em um sistema comum, nem por analistas sozinhos. 

O conceito de Big Data está muito relacionado com o de Business Intelligence. Foi a IBM que cunhou o termo no final dos anos 50, determinando a atividade como: 

“A habilidade de entender a interrelação dos fatos apresentados de forma a guiar as ações buscando um objetivo determinado” — IBM, veja mais na História do Big Data.

Vamos para um exemplo prático? Antes da Web 2.0, que inclusive é o momento histórico que estamos vivendo hoje, era impossível armazenar informações detalhadas sobre todos os clientes do site. 

Simplesmente por uma falta de estruturação de dados. Simplificando muito, era como se cada arquivo de perfil de cliente fosse muito grande. 

Lidar com esses arquivos fica ainda mais difícil considerando e-commerces enormes, que fazem dezenas de milhares de vendas por mês. 

A partir de 2011 — é recente assim mesmo! — um novo framework surgiu: o Hadoop. Ele era open source, o que permitiu mais pesquisas e desenvolvimentos na área, culminando nos softwares de Business Intelligence — inclusive com IA — que temos hoje. 

Ficou tranquilo entender o que é Big Data? Espero que sim, mas ainda temos mais alguns pontos para elucidar que vão te ajudar a entender ainda mais. 

São os três V’s do Big Data. Depois que conversarmos sobre eles, vamos estar muito bem entendidos sobre o que o conceito realmente significa.

Depois disso, já vamos poder passar para o que é — e como fazer — Big Data Analytics. 

Me acompanhe: 

Os três Vs do Big Data 

Para entender o que realmente é considerado Big Data, os três Vs servem como uma ótima ferramenta de guia. 

Esses Vs servem para formalizar que tipos de dados são entendidos como Big Data, e também nos dão o caminho das pedras para começar a entender qual é o tratamento que eles recebem. 

Os três Vs do Big Data são: 

• Volume: o Big Data, como conceito e também aplicado como estratégia através do Big Data Analytics, lida com uma quantidade enorme de dados. Demos o exemplo do e-commerce antes, mas podemos pensar em outros: histórico de interações e menções à sua marca no Twitter, por exemplo. Ou clickstreams de um site, dados de sensores industriais etc.;
  
• Velocidade: se refere à velocidade que esses dados chegam. Eles precisam ser armazenados com a mesma velocidade que eles chegam, para evitar gargalos nos servidores e nos sistemas. Normalmente, esse V está relacionado com o armazenamento das informações na memória local ao invés do disco, que é um processo mais lento. Esse é um ponto bem técnico;
  
• Variedade: esse é o grande “pega” do Big Data: a maioria dos dados considerados como Big Data não são estruturados — ou seja, eles não se encaixam nos frameworks vigentes, como o Google Analytics, por exemplo. Pense em texto, vídeo, áudios etc. Dados estruturados seriam “quantidade de comentários”, enquanto o que os comentários estão dizendo são dados não estruturados. Por conta dessa característica, parte do trabalho e da dificuldade do Big Data é fazer um pré-processamento e criar estruturas novas para esses dados. 

➡️ Leia também: 30 KPIs de Vendas, Marketing e CS que os Líderes Querem ver no seu Dashboard

Entendemos, então, que o que pode ser considerado Big Data? 

Basicamente, são dados não estruturados, extremamente variados, que chegam com muita velocidade e que precisam ser interpretados também com muita velocidade, para garantir acompanhamento em tempo real no seu Dashboard. 

E claro: tudo em um grande volume. 

É por isso que deixamos claro logo no começo do texto que não são todas as empresas que vão sequer entrar em contato com o Big Data.

A maioria dos dados captados no marketing digital convencional são dados estruturados. E os que não são podem ser estruturados através de eventos do Google Analytics.

Tudo certo até aqui? Então agora vamos para a parte principal do texto: o que é exatamente o Big Data Analytics? 

O que é Big Data Analytics?

Como você deve estar imaginando, Big Data Analytics é o trabalho de captar os dados de Big Data e analisá-los da melhor forma possível.

É uma das partes do trabalho de Business Intelligence, que busca armazenar e interpretar esses dados para poder tomar ações que aproximem a marca dos seus objetivos de negócio. 

O mais importante do Big Data é, de longe, a interpretação que os dados recebem. 

É só através dessas interpretações que podemos usar esse conhecimento para algo que faça sentido para a marca. 

Um exemplo para deixar mais claro: uma empresa resolve catalogar todas as menções ao seu nome no Twitter. 

🤓 Leia também:  Twitter Marketing: Como Fazer ou Vender na Agência

Ao longo desse tópico, trouxe alguns itens que vão nos ajudar a entender melhor o que é Big Data Analytics e como esse trabalho é feito. 

Olha só: 

Quais são os tipos de dados que o Big Data Analytics analisa? 

No mundo da análise de dados para o marketing digital, existem três grandes categorias: 

• Dados estruturados: que são captados para caber dentro de um framework específico. A quantidade de visitantes de um site dentro do Google Analytics, por exemplo, é um dado estruturado, pois o GA4 tem uma estrutura criada para captá-los e armazená-los. Ou uma lista de leads qualificados, que você consegue exportar de um software de automação de marketing para outro sem problemas;
  
• Dados semi estruturados: um site, por exemplo, é um dado semi-estruturado. Ele pode ser analisado dentro de um framework, mas para que isso aconteça, é necessário criar esse framework antes. Eles estão estruturados porque seguem um padrão — no caso do site, o padrão HTML, CSS, JavaScript etc. — mas não seguem um padrão de análise simples; 

• Dados não estruturados: são dados que não estão em nenhum framework nem seguem uma lógica. Vídeos no TikTok, por exemplo, só têm em comum seu formato. Comentários no Instagram só têm em comum o fato de serem textos. O dado é o que o vídeo diz, o que o comentário expressa. Esses dados são os mais importantes para o Big Data Analytics, mas eles não são estruturados e precisam ser processados pelo framework de Big Data — ou seja, eles vão ser estruturados dentro do sistema. 

Como funciona o Big Data Analytics na prática? 

O trabalho do Big Data Analytics está em conseguir analisar todos esses dados, desde os estruturados até os não estruturados, com a mesma eficiência e velocidade. 

Pense em um computador simples, o notebook que você está usando para ler esse texto agora, por exemplo. 

Você consegue abrir uma planilha com 20.000 células sem o menor problema. 40.000 células já é um pouco demais. 100.000 já vai causar lentidão. 

E essa planilha é apenas de dados estruturados, normalmente só texto, informação crua. 

Agora imagine que, ao mesmo tempo, seu notebook precisa organizar esses dados e interpretar todos os dados não estruturados — vídeos, comentários etc.

Você vai precisar de um PC da NASA para fazer isso. O funcionamento do Big Data Analytics — aqui pensando tanto no conceito quanto no hardware e nos softwares — procura justamente permitir que essa análise aconteça. 

Isso acontece em quatro etapas distintas: 

• Captação: o software de Big Data Analytics precisa ser capaz de captar as informações. Isso é feito muitas vezes através da integração por API. Esses dados são então armazenados em um repositório para o processamento. 

• Processamento: a informação é então processada e filtrada, buscando facilitar o processo de integração desses dados ao framework de Big Data usado pelo software;
   
• Limpeza: os dados então são “limpos” — informações repetidas, irrelevantes etc. são verificadas e excluídas; 

• Análise: o software então vai buscar extrair insights das informações obtidas, e apresentá-las para os usuários da melhor forma possível. Aqui é onde se torna possível criar gráficos, relatórios etc.

Para quem entende inglês, vale a pena a leitura desse artigo da Microsoft, detalhando toda a parte técnica — envolvendo desde os frameworks de banco de dados até a apresentação das informações — por trás do Big Data. 

Quais os benefícios do Big Data Analytics? E seus desafios? 

O Big Data Analytics tem como maior benefício a possibilidade de analisar dados que, antes desses frameworks específicos, simplesmente não poderiam ser analisados de jeito nenhum. 

Analisar esses dados é fundamental para grandes empresas, que conseguem ter resultados em várias áreas, muito além de lucros ou prejuízos. 

Veja uma aplicação na área de Relações Públicas, por exemplo. Uma empresa que usa Big Data Analytics consegue medir sua reputação com facilidade fazendo uma análise dos comentários de uma rede social, por exemplo. 

Ou de todas as redes sociais ao mesmo tempo. 

Os maiores desafios do Big Data Analytics, porém, estão relacionados principalmente com a sua complexidade. 

Hoje, lidar com sistemas de Big Data Analytics é uma tarefa complicada, destinada principalmente para especialistas nos softwares. 

Empresas contratam pessoas com esses conhecimentos específicos para operar esses sistemas. E por muitos anos, esse era o único jeito de conseguir ter acesso a tudo o que o Big Data Analytics oferece. 

Porém, isso vem mudando pouco a pouco, principalmente com a IA. Vamos conversar melhor sobre isso ao longo do texto. 

Mas primeiro precisamos nos aprofundar ainda mais na parte prática do Big Data Analytics. Vem comigo: 

Possíveis aplicações do Big Data Analytics na indústria

As aplicações do Big Data Analytics são bastante variadas. 

Muitas delas são relacionadas ao Business Intelligence. Ao longo do texto, todos os exemplos práticos que trouxemos estão totalmente relacionados a essa finalidade. 

Porém, ela consegue ir bem além disso. 

Separei nos próximos itens alguns casos de uso mais fora da curva pra gente entender melhor todas as possibilidades do Big Data Analytics. 

Vem comigo: 

Sensores e automação industrial 

Grandes indústrias lidam com uma quantidade enorme de informações no seu maquinário. 

Só uma única máquina produz sozinha uma quantidade enorme de informações o tempo todo. 

E máquinas específicas produzem informações também específicas, que precisam ser catalogadas e analisadas. 

Esses dados variam dos estruturados ao não estruturados, e estão chegando para o sistema o tempo todo. 

A única forma de categorizar e armazenar tudo é através do Big Data Analytics. 

Ainda mais quando a automação industrial entra na jogada. Nesse caso, coletar essas informações vai além do compliance: para que o sistema funcione, é necessário operar com Big Data. 

Business Intelligence

O B.I. é sobre integração de dados. É sobre encontrar correlações entre os dados e aplicá-los de uma forma que faça sentido para os objetivos de negócio de uma empresa. 

Um exemplo rápido: a reação do público ao anúncio de uma nova aquisição pode indicar uma queda ou um aumento no valor das ações das duas empresas. 

Ações, como sabemos, têm seu valor ditado pela opinião do público que as compra. Então, entendendo a reação em tempo real, é possível se preparar para tempos de desvalorização ou aumentar as vantagens quando a valorização acontece. 

O Business Intelligence vai muito além disso. Como não há a necessidade de trabalhar com dados estruturados, qualquer tipo de dado pode ser armazenado e interpretado por esses softwares. 

Logística, por exemplo. Antes de lançar uma campanha de marketing agressiva, é possível acompanhar em poucos cliques quais foram as maiores reclamações sobre entregas no último mês, para garantir uma experiência melhor para os novos compradores. 

As possibilidades do Big Data Analyitcs para o B.I. são imensas. É justamente por isso que esses sistemas são normalmente criados para essa funcionalidade. 

Mas ainda temos um outro uso prático antes de passarmos para a próxima parte do texto. Mas esse merece um tópico especial. Me acompanhe: 

Big Data Analytics no marketing: é possível?

Sim, o Big Data Analytics no marketing é bastante possível. Mas com uma ressalva: ele normalmente é aplicado por empresas bem grandes.

Empresas pequenas e médias, na verdade, não chegam a precisar do Big Data Analytics nas suas estratégias de marketing digital. 

Elas normalmente usam o Inbound Marketing, junto com o Marketing de Conteúdo, para a geração de demanda e a geração de leads. 

A questão é que essas técnicas lidam, geralmente, com dados estruturados. Não é necessário ir muito além deles para essas finalidades no marketing digital. 

Mas as empresas que vão além disso costumam ter grandes resultados com o Big Data Analytics. Onde exatamente? Vamos descobrir juntos agora: 

Análise nas redes sociais

Uma das formas que o Big Data Analytics mais é utilizado é através das análises de conteúdo nas redes sociais. 

Esse trabalho é bastante interessante. Usando Processamento de Linguagem Natural — não exatamente IAs com PNL, só o conceito — sistemas de Big Data Analytics conseguem medir vários pontos a partir do que as pessoas dizem nas redes sociais. 

O mais óbvio são as menções à marca. Sistemas de Big Data conseguem armazenar todas as menções à marca, e ir um pouco além do que só guardá-las. 

Com o PLN, é possível determinar parâmetros bem específicos sobre o que está sendo medido. Por exemplo: é possível entender qual é a porcentagem de menções positivas e negativas. 

Além disso, também é possível fazer essa associação de positivo e negativo para qualquer tópico, informando a empresa sobre novas tendências que compensam ser abordadas ou não. 

É possível integrar tudo isso no seu banco de dados para que seja mais fácil chegar a conclusões de marketing e lançar novas ações. 

Mas o trabalho do Big Data Analytics não pára por aí: 

Personalização no marketing

Sistemas de Big Data Analytics também permitem uma personalização muito maior no seu marketing. 

Através desses sistemas, é possível integrar outros bancos de dados, especializados em reviews de clientes por exemplo, para identificar quais são as melhores qualidades e os maiores defeitos de um produto. 

E até antes do próprio produto ser lançado: é possível entender até pontos positivos e negativos das suas campanhas de marketing, e das campanhas dos seus concorrentes. 

E falando nisso: 

Análise de concorrência 

Do mesmo jeito que você consegue analisar seus próprios resultados e menções, também é possível fazer o mesmo com os seus concorrentes. 

Você pode saber qual é a opinião predominante sobre cada um dos seus principais competidores no mercado, e avaliar qual é o nível de competitividade que o seu segmento apresenta.

Temos um texto que fala um pouco mais sobre análise de concorrência. Leia mais logo abaixo: 

➡️ Benchmarking no Marketing: O Que é, Como Fazer e Exemplos

Pesquisas de marketing 

Uma outra forma de usar Big Data é para auxiliar na condução de pesquisas. 

Todos os parâmetros que conversamos até agora podem servir para informar a marca sobre algum aspecto do seu público-alvo que elas ainda não conhecem. 

Por exemplo: qual é o dia que o seu público-alvo mais costuma sair de casa? 

Com o Big Data Analytics, é possível integrar as redes sociais como fonte de informação e obter esse conhecimento. 

Mas claro: tudo isso é um trabalho bastante especializado, que além de softwares, também precisam de pessoas para conduzi-los. 

Temos um texto super completo aqui no blog que também fala sobre isso. Acompanhe no link logo abaixo: 

➡️ Como Fazer Pesquisa de Marketing? 5 Recursos e 10 perguntas

Exemplos do uso de Big Data Analytics por grandes marcas

Agora que conversamos sobre as possibilidades do Big Data Analytics, também é uma boa ideia a gente conversar sobre as empresas que já estão fazendo esse trabalho. 

Como essas gigantes operam seus sistemas de Big Data Analytics? Quais são seus usos mais comuns? 

Analisando os exemplos abaixo, fica claro que a maioria das grandes empresas que precisam de Big Data Analytics analisam os seus próprios dados, já que elas os produzem em quantidades absurdamente grandes. 

Esse é o uso mais comum do Big Data Analytics: entender o comportamento dos clientes e usuários que você já tem. 

Vamos a alguns exemplos que vão deixar tudo isso bem mais claro. Me acompanhe: 

Amazon

A Amazon tem um banco de dados global gigantesco sobre tudo o que os seus clientes fazem. 

E as possibilidades de interação entre cliente e marca são enormes. Veja algumas: 

• Adicionar produto ao carrinho; 
• Finalizar uma compra;
• Abandonar o carrinho; 
• Pesquisar por diversas marcas;
• Deixar reviews; 
• Deixar fotos e vídeos; 
• Fazer avaliações. 

Dentre vários outros pontos. Agora pense: todas essas informações são adicionadas à Amazon todos os dias, aos milhões. 

É somente através do Big Data Analytics que a Amazon consegue entender o que seus clientes estão pensando da experiência. 

E essa experiência inclui tudo: desde a primeira pesquisa no Google até o momento que a compra chega e além. 

A única forma de medir tanta coisa ao mesmo tempo é através do Big Data Analytics. 

Nubank

O Nubank, como vários outros bancos, usa o Big Data Analytics para entender tanto o comportamento dos seus clientes como para fazer análises avançadas de crédito e para operar seu sistema anti-fraude. 

Operadoras de cartão estão sempre na corda bamba. Os riscos da operação são imensos, indo desde a fraude até a inadimplência. 

Um sistema de Big Data Analytics ajuda o Nubank a conhecer novas oportunidades de negócio ao mesmo tempo em que mantém a operação funcionando sem problemas, garantindo mais fôlego para os seus investimentos. 

Netflix

Cada usuário da Netflix gera uma quantidade enorme de dados toda vez que ele acessa a plataforma. 

Quais filmes assistiu, quais filmes gostou, quais títulos deu play e parou, por quanto tempo assistiu e por aí vai. 

A melhor forma de personalizar a experiência desses usuários em tempo real é através do Big Data Analytics. 

Aliás, o que entendemos como “o algoritmo” da Netflix é justamente isso: uma interpretação automatizada dos gostos do usuário oferecendo sugestões personalizadas, também através da automação. 

Mas a Netflix vai além. Como ela sabe, por exemplo, qual é a série que está bombando na plataforma hoje? 

Sabendo dessa informação, a Netflix consegue determinar quais são os títulos que merecem renovação e quais vão ser cancelados. 

E o Big Data Analytics vai até no marketing: com análises aprofundadas das redes sociais, a Netflix consegue entender não só quais são suas séries mais populares, mas quais personagens dentro dessas séries são os queridinhos do público. 

E com isso, novas ações são imaginadas dentro do universo do marketing da gigante do Streaming. 

As melhores ferramentas de Big Data Analytics

Bom, entendemos quase tudo o que há para entender dentro do cenário de Big Data Analytics. 

O que está faltando mesmo pra gente conversar são as ferramentas que possibilitam que o trabalho aconteça. 

Trabalhar com Big Data Analytics é trabalhar com softwares. Não é possível trabalhar de outra forma que não essa. 

Mas quais são os softwares mais usados? Fiz um compilado rápido aqui com as melhores ferramentas do mercado. 

Não há muito o que falar sobre elas além de que elas são as principais quando o assunto é Big Data Analytics. 

No fim das contas, todas oferecem serviços similares: a possibilidade de fazer análises de  Big Data de forma personalizada para a sua empresa. 

As principais ferramentas de Big Data Analytics hoje no mercado são: 

• Apache Hadoop (o original); 
• Cloudera;
• Tableau; 
• MongoDB (é um framework opensource, parecido com o Hadoop); 
• IBM Cognos e Watson; 
• Microsoft Power B.I.; 

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E aí, ficou claro o que é Big Data Analytics e quais são as suas principais aplicações para o marketing e Business Intelligence? 

Espero que sim. E já que estamos falando de dados, tenho um último convite para te fazer — venha conhecer os nossos! 

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