Neste artigo, você vai entender o que é Big Data e Big Data Analytics e como esses termos podem ser aplicados na sua indústria, a ponto de garantir uma série de novas possibilidades. Boa leitura!Diante da evolução tecnológica (Indústria 4.0) e da digitalização, o cenário industrial vem sendo transformado, trazendo para o setor uma série de inovações. Mas todas elas só são possíveis com o avanço do Big Data.
As tecnologias atualmente utilizadas geram uma grande quantidade de dados que vêm de diferentes fontes. Quando devidamente tratados, eles podem ser utilizados para:
Nas últimas décadas, as tecnologias, que se mantiveram em constante evolução, passaram a gerar uma enormidade de dados. Consequentemente exigindo uma tecnologia capaz de armazená-los, como destacado neste artigo da Oracle.
O Big Data tem justamente essa função. Essa é uma inovação que funciona como um meio capaz de abrigar todo tipo de registro sobre a indústria.
Em uma definição mais simplificada, Big Data é o termo que usamos para expressar uma enorme quantidade de dados gerados por segundo (macrodados), estruturados ou não, por empresas, produtos e serviços.
Vale destacar também que muitas pessoas confundem o Big Data com o Big Data Analytics. Em uma explicação básica, o primeiro faz referência à elevada quantidade de dados gerados de diferentes formas.
O segundo, por sua vez, envolve o ato de analisar dados com o objetivo de obter melhores insights dentro do negócio.
O Data Analytics é baseado no uso de softwares especializados e modernas tecnologias, cada vez mais aplicados na gestão das indústrias para dar respaldo às suas decisões.
Já na atualidade, principalmente com o avanço da Indústria 5.0, a união entre esses termos tende a se tornar cada vez mais presente em vários tipos de indústrias e nos mais diversos segmentos, desde finanças até manufatura e transporte.
E os dados comprovam isso. Uma pesquisa citada pelo portal O Globo, destaca que o Big Data deve atingir cerca de US$ 549,7 bilhões em 2028, com uma taxa de crescimento de 13,2% entre 2021 e 2028.
Por isso, é tão importante conhecer detalhes destes termos e suas aplicações principais em diferentes segmentos da indústria.
Na atualidade, o Big Data (e também Big Data Analytics) são baseados em alguns pilares bastante importantes. Eles são essenciais para entender a importância destes termos em qualquer processo produtivo.
Dessa forma, essa solução é descrita por 5 características bastante marcantes: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Veja mais a seguir:
Como já destacado no artigo, o Big Data caracteriza-se pelo seu alto volume de dados. Estes, quando bem analisados, geram insights, posicionamentos e ajudam na elaboração de estratégias baseadas em informação.
Dessa forma, os resultados tendem a ser muito mais assertivos.
Em um segmento onde “tempo é dinheiro”, como o industrial, a velocidade com que os dados são gerados e analisados é crítica. Isso se aplica a processos como manutenção preventiva, monitoramento operacional e previsão do mercado financeiro.
Neste sentido, o Big Data Analytics deve ter a capacidade de lidar com o recebimento, processamento e análise de dados, quase sempre em tempo real.
Em uma indústria, diferentes fontes geram uma infinidade de dados, que podem se apresentar em vários formatos, como operação das máquinas da produção, transações financeiras, informações sobre manutenções, entre tantos outros.
As classificações de variedade de Big Data incluem ainda dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Este é um pilar de grande relevância para o Big Data. Como já destacamos, há uma infinidade de dados disponíveis. Mas, como identificar quais são os verdadeiros e os falsos para a análise em questão?
Há várias estratégias para isso, mas a melhor forma de garantir a veracidade é possuir equipes capacitadas para direcionar tanto a coleta quanto o tratamento de dados, garantindo a verificação de informações.
Assim, ter especialistas em LGPD, Compliance e Fact Checking pode ser uma excelente ferramenta.
Além disso, é preciso investir em um bom planejamento e uma estratégia capaz de coletar boas informações que, de fato, são muito importantes para o perfil da companhia.
Este também é um pilar muito importante, mas para entendê-lo vale fazer uma reflexão. Dependendo do negócio, pode não fazer sentido armazenar dados que não sejam relevantes. Você vai gastar para coletá-los, mas eles não vão agregar nada ao negócio.
E é por essa razão que o valor é essencial para o Big Data. Ele mostra o quanto determinado tipo de dado ou informação é realmente relevante para o segmento.
Mas, o pilar do valor vai além! Ele também diz respeito ao que a empresa faz com as informações. Ou seja, em quais ações práticas um grupo de dados coletados, organizados e analisados vai atuar?
Em resumo, este é um pilar que se refere à análise e execução.
Quando corretamente aplicado, os chamados macrodados garantem uma série de possibilidades dentro da Indústria 4.0, desde a melhoria na experiência do cliente até a análise avançada de dados gerados por máquinas e equipamentos.
Confira a seguir algumas das principais aplicações do Big Data.
Os dados analisados ajudam na criação de modelos preditivos na elaboração de novos produtos e serviços, classificando os principais atributos de produtos ou serviços já lançados e comparando-os com os atuais.
Isso permite modelar a relação entre seus atributos, virtudes e falhas e o sucesso comercial de cada modelo.
Dados gerados pelas máquinas podem prever falhas mecânicas. Ou seja, via Big Data, é possível utilizar milhões de entradas de log, dados de sensores e temperatura do motor que geram informações fidedignas sobre uma atividade.
Ao analisar essas informações, os gestores podem implementar a manutenção preditiva e preventiva de maneira mais econômica, maximizando o tempo de atividade do equipamento.
O Big Data permite que qualquer indústria reúna dados de mídias sociais, visitas ao site e outras fontes para aprimorar e maximizar a experiência.
Isso possibilita a personalização, reduzir a rotatividade de clientes e lidar com possíveis problemas de uma forma mais proativa.
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Na Indústria 4.0, o Machine Learning é um dos assuntos mais comentados e adotados por empresas. Um levantamento realizado pela GSI Brasil e citado pela Plástico Industrial comprova isso.
Segundo a pesquisa, o índice de adoção de inteligência artificial - em que o Machine Learning se enquadra - em operações no chão de fábrica passou de 4% para 9% em 2022.
E o grande volume de dados são um dos motivos para esse crescimento. Somos, cada vez mais, capazes de ensinar máquinas em vez de apenas programá-las.
A disponibilidade do Big Data para treinar modelos inteligentes permite que esse tema seja um dos principais representantes da Indústria 4.0.
Com o Big Data Analytics é possível analisar e avaliar o sistema de produção e oferecer insights para melhorar a tomada de decisões, aumentando a eficiência e reduzindo o desperdício.
A manufatura aditiva, que ganha mais espaço nas indústrias, também é beneficiada pela informação. Essa é uma tecnologia capaz de desenvolver produtos em um curto espaço de tempo, sem depender de moldes, usando modelos tridimensionais.
Essa é uma ótima ferramenta de inovação. A análise de diferentes dados permite estudar as relações entre vários segmentos. É possível, por exemplo, relacionar dados de mercado com dados de comportamento do cliente e obter insights que orientem as ações estratégicas da empresa.
Com isso, é possível conhecer as principais tendências e promover a inovação em novos produtos e serviços e marcas.
Além de todas essas aplicações, os macrodados contribuem significativamente com as estratégias de marketing de qualquer tipo de indústria, como você acompanhará no nosso tópico a seguir.
Como você acompanhou anteriormente, as técnicas envolvendo Big Data contribuem na mensuração de resultados para sua indústria em diversas vertentes. Mas, na área de Marketing Industrial, os benefícios são expressivos.
Confira a seguir alguns pontos de destaque em que o Big Data pode ser aplicado nas estratégias de marketing de qualquer indústria:
Quando aplicado na indústria, o Big Data é essencial para segmentar clientes de uma maneira muito mais eficaz, pois leva em conta vários comportamentos. Essas informações podem ser utilizadas na personalização das abordagens, melhorando a taxa de conversão.
Saiba Mais: Como fazer a segmentação de clientes?
Os dados, quando corretamente analisados, permitem acompanhar o desempenho das campanhas de marketing de qualquer negócio.
Isso permite aos profissionais da área fazerem ajustes e até otimizar o ROI, assim como colocar em prática as melhores estratégias de atendimento B2B.
As informações oferecidas pelo usuário oferecem a capacidade do time de Marketing entender o comportamento do cliente. Isso permite que as empresas se antecipem as suas necessidades e ofereçam soluções mais personalizadas.
Se os dados demonstram que uma estratégia de Marketing não está funcionando bem, a decisão de alguma adequação ou alteração será muito mais rápida.
Por fim, considerando todas as aplicações e benefícios do Big Data, fica fácil perceber que essa é uma tendência que deve rapidamente se tornar predominante em indústrias, independentemente do seu porte ou categoria.
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