Big Data na indústria: benefícios e como funciona na prática

O Big Data diz respeito ao tratamento de dados relevantes para as organizações por meio de tecnologias, um dos pilares da Indústria 4.0.
Atualizado em: 27 de fevereiro de 2024
Tempo de leitura: 5 minutos

Qual a maturidade do uso de dados da sua empresa? O Big Data veio para revolucionar a forma com que as empresas utilizam informações para reduzir custos, tomar decisões e personalizar o atendimento. No entanto, ainda existem questões que geram dúvida sobre como usar a tecnologia a favor dos negócios, na prática, e deixar a empresa preparada para a indústria 4.0 e a transformação digital

Neste artigo desmistificamos o Big Data na indústria, explicando o seu objetivo, funcionamento e principais tipos. Além disso, você vai entender como é possível aplicá-lo dentro da sua empresa em 7 passos.

Boa leitura!

Afinal, o que é Big Data?

Big Data, que em tradução livre para o português significa “grandes dados” ou “mega dados”, é uma ciência que estuda como tratar e obter informações relevantes para os negócios por meio de um grande volume de dados.

Na era da internet, onde praticamente tudo e todos estão conectados, temos nos deparado com dados em larga escala que não param de crescer e se tornam cada dia mais complexos. Essas informações requerem um filtro para empresas gerarem insights valiosos que beneficiam a rotina. E o Big Data tem essa proposta. 

Os 5 Vs do Big Data

A ciência do Big Data é representada por cinco pilares: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor, também conhecido como 5 Vs. Esses Vs representam os desafios de tratar, analisar e obter as informações acerca dos dados, e o que é preciso para se beneficiar, de fato, da tecnologia. A saber:

  • Volume: está relacionada ao volume de dados que a empresa precisa lidar, que hoje já é grande, e que tem potencial para crescer ainda mais; 
  • Velocidade: além do volume de dados, é preciso também lidar com a velocidade com que esses dados são produzidos. Se a empresa perder o timing, por exemplo, ela pode fundamentar suas estratégias em cima de dados ultrapassados;
  • Variedade: a diversidade de dados também é um problema, uma vez que pode confundir o tratamento e a análise das informações. É preciso filtrar o que é relevante e que realmente contribui para a empresa;
  • Veracidade: diante da massa e variedade de dados, a empresa também precisa cuidar da veracidade das informações. Isso porque nem todos os dados são verídicos e atuais; 
  • Valor: ainda existe o desafio da empresa saber usar esses dados de modo a gerar valor aos negócios. É preciso converter os dados em informações de qualidade, e saber usá-los corretamente e de forma estratégica.

Quais os tipos de Big Data?

Atualmente, existem diferentes tipos de dados que podem ser coletados, tratados e analisados: Dados Estruturados, Não Estruturados e Semiestruturados.

  • Dados Estruturados: possuem uma estrutura definida, ou seja, são organizados em colunas e linhas, de modo a facilitar a recuperação e processamento no banco de dados;
  • Não Estruturados: precisam de processamento, pois não possuem uma estrutura e podem apresentar diferentes formatos, como vídeo, áudio, e-mails, documentos de textos, entre outros;
  • Semiestruturados: requerem uma análise prévia porque alguns dados podem estar organizados de forma diferente e não acompanhar a estrutura dos demais.

Além desses tipos de Big Data, há outros níveis de dados que precisam ser considerados, sendo estes relacionados à fonte de origem das informações. Social Data, coletada de pessoas, Enterprise Data, vindo de empresas, e Data of Things, obtido através de dispositivos inteligentes. 

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Como funciona o Big Data na prática?

Aplicar o Big Data não é difícil, porém requer da empresa o cumprimento de 7 etapas. São elas:

  1. Concepção: deve-se definir metas e objetivos, bem como os locais usados para a concepção de dados. Aqui a empresa pode optar por e-mail, redes sociais, históricos, relatórios, cookies, entre outros;
  2. Coleta: envolve coletar todos os dados nos locais usados para a concepção. Aqui é necessário definir os métodos utilizados para a coleta, bem como as pessoas responsáveis por fazer isso; 
  3. Processamento: corresponde a fazer uma limpeza dos dados, a fim de identificar desvios, duplicidades e equívocos que podem prejudicar a análise; 
  4. Mineração: deve-se utilizar tecnologias com Inteligência Artificial para identificar padrões e associações entre os dados; 
  5. Análise: consiste em avaliar todo o conteúdo, de modo a obter insights significativos que contribuem para a tomada de decisão estratégica e gestão dos negócios;
  6. Apresentação: envolve organizar os dados, a fim de simplificar a compreensão e a interpretação dos conteúdos;
  7. Integração: corresponde em aplicar o conhecimento obtido com os dados nas estratégias de negócio. Aqui a empresa começa a usar o Big Data como uma ferramenta de gestão. 

Como a indústria se beneficia do Big Data?

Uma vez que realiza a coleta, tratamento e análise de dados, a indústria começa a obter muitos benefícios com o Big Data. O primeiro deles envolve a logística e tomada de decisão, que se torna muito mais direcionada e inteligente, permitindo que a empresa aprimore seus processos internos e obtenha resultados melhores nas vendas e satisfação dos clientes. 

Além disso, obtêm-se outras vantagens interessantes, como:

Personalização de produtos e serviços

A indústria pode personalizar seus produtos e serviços ao analisar as informações sobre o seu público-alvo e histórico de vendas. Isso pode melhorar a experiência de compra dos clientes, e se tornar um diferencial competitivo no mercado. 

Conhecimento do perfil de consumo

Pode-se ainda usar os dados para avaliar o perfil de consumo, e em cima dessas informações definir a produção dos itens com base nessa preferência. Dessa forma, além de evitar a fabricação desnecessária de produtos, a indústria pode direcionar seus esforços para produzir mercadorias que geram maior retorno

Redução de riscos

Com o acesso aos dados, a indústria consegue também antecipar os riscos e preparar a indústria para superar períodos de menor ou maior demanda. No caso das sazonalidades, por exemplo, pode-se avaliar os meses com mais venda e agendar a produção de modo que não falte itens no estoque. 

Exemplos de aplicação do Big Data na Indústria

Existem muitas áreas dentro da empresa, e o Big Data pode ser aplicado de diferentes formas em cada uma delas. Na indústria, essa aplicação pode ser realizada nos setores de:

Transporte

Gestores podem usar os dados para programar rotas mais rápidas, e com isso otimizar prazos de entrega e reduzir os custos de deslocamento. Uso de GPS, gerenciamento de tráfego e aplicativos como Google Maps e Waze são excelentes alternativas.

Marketing

As equipes de marketing podem usar as informações para direcionar as campanhas, e assim melhorar o resultado de venda de produtos e a autoridade da marca. Site, blog, redes sociais, e-mails e cookies são opções interessantes para coletar os dados.

Manutenção

A coleta, tratamento e análise de dados também pode contribuir para a manutenção de máquinas e equipamentos, impedindo que a indústria sofra paradas não programadas na linha de produção, o que pode prejudicar os prazos e a qualidade dos produtos. Aqui podem ser usados dispositivos, sensores e até mesmo software para acompanhar o desempenho de ativos e manter a manutenção em dia. 

Estoque

A cultura de dados também pode impedir que a indústria sofra problemas ligados ao estoque, tais como desperdícios, produtos obsoletos ou falta de matéria-prima para produção. Relatórios, indicadores de desempenho e software de checklist podem fazer com que as equipes do setor mantenham o inventário atualizado, e identifiquem períodos com maior demanda. 

O Big Data torna a indústria mais inteligente, pois utiliza os dados para direcionar as estratégias, identificar gargalos e aproveitar tendências. O Checklist Fácil é uma solução que extrai e concentra as informações coletadas por meio de checklists digitais de auditorias e inspeções e fornece dashboards personalizados para acessar dados e analisar minuciosamente os principais indicadores de qualidade industrial.

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