Como o Big Data ajuda empresas a otimizar a gestão da qualidade 

O big data é uma ferramenta potente para otimizar a gestão da qualidade e trazer mais eficiência às operações. Isso porque, por meio dela, é possível fazer a coleta e análise de informações em tempo real. 

Dessa forma, a equipe de qualidade pode realizar análises preditivas para obter insights sobre o desempenho e logística de produtos e serviços. As informações podem estar relacionadas a temas como: 

• Controle da temperatura; 
• Mapeamento de rotas; 
• Condições de armazenagem; 
• Data de validade e outras informações essenciais sobre os produtos. 

Com informações como essas, os gestores da qualidade podem aplicar estratégias para otimizar a eficácia operacional.   

O que é big data? 

Big Data é um conceito relacionado ao grande volume de dados gerados por soluções e serviços digita. Essas informações podem ser agrupadas de acordo com o objetivo de quem usará os dados para gerar análises e insights.  

O big data pode se referir tanto a bancos de dados públicos, como os disponíveis facilmente na internet, como registros internos das empresas. Isso é, todos os dados que a empresa coleta e disponibiliza para a tecnologia.

Por meio de ferramentas específicas de análises de grande bancos de dados, todo o processo de interpretação e análise de dados é facilitado. Além disso, as informações extraídas do Big Data são muito usadas como ferramenta de suporte estratégico. 

Isso porque fornecem insights importantes sobre tendências de mercado e comportamento dos consumidores, por exemplo. Esses indicadores podem auxiliar na tomada de decisões estratégicas e ajudam a empresa a se antecipar diante da concorrência.  

Como o big data surgiu? 

Os primeiros bancos de dados surgiram entre as décadas de 1960 e 1970 em países como os Estados Unidos. Apesar disso, o conceito de big data é muito mais recente. 

Na prática, o conceito começou a tomar forma por volta de 2005. Nesse ano, profissionais de tecnologia, em especial de serviços online, como o YouTube, por exemplo, identificaram a quantidade de dados que geravam e sua especificidade.  

Nesse mesmo ano, uma estrutura de código aberto (open source) de processamento de grandes volumes de dados foi criada. É a Hadoop, que também serviu como incentivadora para o início do movimento. 

Para que serve o big data? 

Agora que você já entendeu o que é e como o big data foi criado, deve estar se perguntando quais são os benefícios de utilizá-lo. Este é um dos principais recursos usados por empresas que buscam incrementar sua Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI). 

Isso porque possibilita que as empresas organizem, leiam e interpretem dados qualificados a respeito de tudo que diz respeito aos seus processos internos e aos seus produtos ou serviços. 

Essas informações incluem dados estruturados e não estruturados. Isso significa que esses sistemas inteligentes podem processá-las, mesmo que não estejam organizadas de uma forma simples.  

Dessa maneira, as empresas podem usar o big data para aprimorar suas estratégias. Assim, a partir da leitura dos dados, podem entender diversas questões e pontos críticos com clareza e eficácia. 

Big Data e Internet das Coisas: qual é a relação? 

Apesar de Big Data e Internet das Coisas (IoT) terem aplicações diferentes, elas se complementam. 

De um lado está a IoT, que descreve redes de dispositivos conectados à internet. Essas redes coletam dados e os direcionam para bancos de dados que nutrem o Big Data. 

Assim, as informações coletadas nesse processo servem de base para análises. Dessa forma, as tecnologias se complementam para possibilitar uma gestão cada vez mais estratégica. 

Qual é a relação entre Big Data, Business Intelligence e Inteligência Artificial? 

O Big Data também atua como um repositório de dados. Assim, para chegar às respostas necessárias, as empresas precisam de profissionais e ferramentas para coletar e tratar essas informações em grandes volumes. 

Nesse momento, o BI entra em jogo. Isso porque, por meio de saberes, competências, técnicas e conhecimento estratégico, operacional e tático, é a forma pela qual a empresa cria sua inteligência de mercado. 

As ferramentas de IA chegam como um complemento para extrair insights dos dados do Big Data e realizar análises preditivas. 

Como o Big Data funciona na prática? 

Até aqui, o conceito de Big Data ficou bem claro. Mas, como aplicá-lo de maneira prática? O primeiro passo é mapear como essa grande estrutura de informações deve fluir dentro do negócio. Isso porque envolve diversas camadas, como fontes, usuários e sistemas. 

Porém, normalmente, as etapas que devem ser seguidas são: 

• Definição da estratégia; 
• Identificação de fontes de big data; 
• Acesso, gerenciamento e armazenamento dos dados; 
• Análise de dados; 
• Tomada de decisões com base em dados. 

Essas tarefas podem ser sintetizadas em três pontos principais: integração, gerenciamento e análise de dados. Entenda mais sobre eles abaixo: 

1. Integração de dados 

A estratégia de big data deve ser definida para auxiliar na supervisão e na otimização das formas como a empresa adquire, gerencia, armazena, utiliza e compartilha os dados dentro e fora da organização. 

Assim, seu papel é organizar as coisas para que o negócio cresça em meio a uma grande quantidade de dados. Por isso, a estratégia deve considerar objetivos e iniciativas de negócio e de tecnologias presentes e futuras. 

Assim, o big data passa a ser um ativo comercial valioso. Mas para integrar a estratégia, é necessário mapear todas as fontes de dados da empresa. Para isso, é preciso considerar fontes como: 

• Sistemas de gestão: Por exemplo, CRMs (Customer Relationship Management, ou ferramentas de Gestão do Relacionamento com o Cliente), ERPs (ferramentas de Planejamento de Recursos Empresariais) e outras plataformas especializadas no gerenciamento de setores ou de todo o negócio; 
• Dispositivos inteligentes e de IoT: Eles alimentam sistemas de TI, como equipamentos industriais, dispositivos médicos, dispositivos de monitoramento e diversos outros; 
• Mídias sociais: dados relevantes para funções de marketing, suporte e vendas, que incluem grandes quantidades de dados em formato de vídeos, imagens, texto, som e voz; 
• Outras fontes: Por exemplo, dados em nuvem, data lakes, fornecedores e clientes. 

2. Gerenciamento de dados 

Os sistemas tecnológicos já possuem velocidade, potência e flexibilidade suficientes para acessar rapidamente grandes volumes e tipos de informações. Porém, além deles, as empresas necessitam de métodos para integrá-las. 

Isso porque precisam garantir a qualidade dos dados por meio da governança e do armazenamento seguro, além de prepará-los para a análise. Os sistemas de gestão ajudam a fazer a ponte entre setores, equipamentos e dispositivos, e centralizam os dados da empresa. 

O armazenamento deve ser feito conforme as condições e metas da empresa. Atualmente, as empresas optam por soluções em nuvem devido à escalabilidade, facilidade de acesso e economia.   

3. Análise de dados 

Usando tecnologias de ponta, as empresas podem analisar todos os dados e determinar previamente quais são relevantes. Por meio do big data, as empresas podem analisar e definir o valor dos dados que têm em mãos, e com isso, podem tomar decisões inteligentes.  

Por esse motivo, é fundamental contar com soluções adequadas para organizar as informações e acessar seu volume. Isso porque dados confiáveis e bem gerenciados possibilitam análises e tomadas de decisões confiáveis.  

Empresas que querem se manter competitivas precisam atuar orientadas por dados. Ou seja, devem tomar decisões com base nos indicadores apontados pelo big data, e não por instinto ou achismo.  

Os 5 Vs do Big data 

O Big Data possui algumas características próprias. Elas são conhecidas como os 5 Vs. Saiba mais sobre eles abaixo: 

• V1 – Volume: O Big Data lida com um grande volume de dados e com uma variedade de fontes a todo o momento; 
• V2 – Velocidade: Está relacionado à velocidade em que os dados são produzidos, seja por meio das mídias sociais como em operações realizadas no dia a dia. Por exemplo, um CRM pode incorporar diversos dados sobre os usuários de maneira constante. Esses dados podem ser trabalhados imediatamente pelas soluções de big data, sem a necessidade de armazená-los; 
• V3 – Variedade: O big data também lida com uma enorme variedade de informações: textos, dados organizados em tabelas e bancos de dados, imagens, biometrias, vídeos, áudios, dados de dispositivos IoT. 

Inicialmente, o conceito de big data envolvia apenas esses três Vs. Porém, conforme o avanço da tecnologia, outros fatores foram incorporados ao conceito, adicionando mais 2 Vs: 

• V4 – Veracidade: Diz respeito à qualidade dos dados. Como os dados são coletados de diversas fontes, fica difícil limpá-los, combiná-los e transformá-los nas trocas entre os sistemas. Por isso, é preciso conectar e relacionar as hierarquias e ligações de dados. Assim, as ferramentas de big data podem entregar dados mais confiáveis por meio de processos de validação e conferência; 
• V5 – Valor: Por fim, os dados precisam ser relevantes para o negócio. Isso porque é por meio deles que a tomada de decisões será mais estratégica e o negócio, mais competitivo. 

Big Data analytics: o que é e por que é importante? 

Por um lado, o big data trata da coleta de informações. Por outro, o Big Data Analytics está relacionado à organização, processamento e análise adequada dessas informações. Mas, como um sistema de Big Data Analytics funciona? 

A coleta de informações costuma ser dividida em quatro pilares. Saiba mais sobre eles:   

• Coleta – Está relacionada à alimentação da ferramenta de busca. Para isso, é preciso realizar uma análise inteligente dos dados internos e externos, estruturados ou não. Por exemplo, dados internos podem ser relatórios, indicadores de desempenho, documentos contábeis, pesquisas de satisfação e outros. Já os externos podem ser conteúdos de redes sociais, informativos de tendências do setor, serviços de proteção ao crédito e outros; 
• Armazenamento – Está relacionado aos backups que guardam as informações em servidores, dispositivos e sistemas físicos ou na nuvem; 
• Organização – Está relacionada à classificação dos dados para que os gestores possam acessá-los e analisá-los com facilidade; 
• Análise – Os dados podem ser avaliados em tempo real ou após seu armazenamento. Essa etapa envolve o processamento dos conteúdos para extrair informações relevantes e estratégicas. As análises podem ser descritivas, a partir de históricos de dados, diagnósticas, centradas nas causas e consequências daqueles tópicos, preditivas, avaliando possibilidades futuras com base em padrões anteriores, ou prescritivas, traçando previamente possíveis consequências das ações.  

Quais são os benefícios do Big Data para empresas? 

Confira as principais vantagens e retornos que o big data pode trazer para a sua empresa: 

Otimização do relacionamento com o cliente 

Analisar dados como histórico de compras e conversas com os clientes é uma maneira de traçar estratégias para uma aproximação. Além disso, conhecer seu perfil ajuda a criar campanhas de marketing personalizadas. 

Isso ajuda a aumentar o ticket médio e fidelizar os clientes à marca. 

Vantagem competitiva 

O big data ajuda as empresas a se conscientizarem de diversos aspectos relacionados ao negócio e ao mercado. Ou seja, traz tendências e indica o que está funcionando, o que não, e o que falta para alcançar os resultados. 

Esses detalhes podem fazer toda a diferença para o seu negócio, se tornando uma grande vantagem competitiva. 

Tomada de decisões precisas 

Os insights gerados pela análise de dados ajudam a otimizar todo o processo de tomada de decisões. Dessa maneira, é possível ter mais rapidez, clareza e eficiência para gerar valor para o negócio. 

Identificação de padrões 

Por fim, os dados em grande volume podem ajudar a traçar padrões de consumo que irão direcionar estratégias e ajudar a segmentar bases de clientes ou leads. Assim, é possível estabelecer uma comunicação mais efetiva e que atinja a dor do cliente. 

Quais são os principais desafios do Big Data? 

O principal desafio do big data, ironicamente, é lidar com um grande volume de dados e extrair análises que realmente geram impacto positivo nas instituições e empresas. Embora as novas tecnologias de armazenamento de dados sejam eficazes, os volumes de dados crescem mais a cada dia. 

Assim, as empresas precisam encontrar maneiras de acompanhar essa evolução e armazenar os dados com eficácia. 

Outro desafio é garantir que os dados passem por uma curadoria que garanta que eles sejam úteis. Dados limpos, relevantes e organizados para uma análise profunda exigem muita organização e trabalho. 

Por fim, a tecnologia de big data está em constante evolução. As empresas também enfrentam o grande desafio de se manter atualizadas e arcar com os custos que envolvem essas mudanças constantes.  

Principais ferramentas de big data 

Atualmente, existem várias ferramentas de big data. Para escolher a ideal para sua empresa, é necessário avaliar suas necessidades. Confira as dez principais qie podem ser aplicadas a negócios de diversos ramos: 

1. Pentaho: Integra informações de diversas fontes;

2. Import.io: Permite a extração de dados de código aberto; 

3. Tableau: Possibilita a visualização de dados, e a criação de gráficos, tabelas e mapas; 

4. Apache Hadoop: Diminui ou aumenta arquivos de dados; 

5. Oracle Data Miner: Peneira os dados considerados mais relevantes; 

6. Statwing: Permite a análise de estatísticas; 

7. Chartio: Cria relatórios criados a partir dos dados coletados; 

8. Watson Analytics: Simplifica a identificação de insights de dados; 

9. Stratws One: Otimiza a gestão de performance; 

10. MindMiners: Permite a realização de buscas automatizadas. 

Como o big data é usado nas empresas? 

Empresas de diversos setores podem utilizar o big data para aproveitar seus benefícios. O principal intuito é a modernização do negócio, que tem como consequência a redução de custos.  

Abaixo, você confere alguns exemplos da aplicação do big data no dia a dia de empresas de diversos setores: 

Quais empresas utilizam o big data?  

Manufatura 

Na indústria, o big data contribui para a gestão de qualidade, reduzindo desperdícios.  Além disso, esse tipo de tecnologia é a base para a automação industrial, que está relacionada à indústria 4.0. 

Nela, os recursos e programas são integrados, há descentralização de processos e modularidade de sistemas.  Assim, cada módulo atua na produção conforme as demandas específicas.   

Varejo 

No varejo, o big data analytics auxilia na construção e no fortalecimento do relacionamento com os clientes. Isso porque pode acessar dados de pesquisas de mercado, interações com clientes, programas de fidelidade e outros. 

Essas informações ajudam a mapear as principais necessidades dos consumidores. Além disso, guiam as estratégias para otimizar o atendimento.  

Saúde 

Ferramentas de monitoramento por meio de IoT aliadas a tecnologias de análise eficientes estão transformando a saúde. Essas soluções ajudam no rápido suporte de saúde, na distribuição de leitos e na otimização da gestão hospitalar. 

Serviços financeiros 

O big data otimiza análises de crédito e processos de prevenção a fraudes. Além disso, analisa um grande volume de dados para identificar padrões que possam indicar fraudes ou comportamentos suspeitos. 

Construção civil 

O maior exemplo de big data na construção civil é o desenvolvimento de cidades inteligentes e integradas por IoT. Assim, essas tecnologias são aplicadas para: 

• Otimizar a infraestrutura e serviços; 

• Integrar metrô, ônibus, trem e outros transportes; 

• Monitorar redes de distribuição de energia em tempo real; 

• Prevenir eventuais interrupções no abastecimento de água e luz, por exemplo, etc. 

Como aplicar o big data na gestão da qualidade? 

Qualquer empresa ou área pode aplicar o big data em sua rotina. Isso porque todos os negócios já geram dados e têm a possibilidade de gerar ainda mais. Porém, é fundamental saber como organizá-los e gerenciá-los. 

Na gestão da qualidade, os sistemas de big data podem auxiliar em aspectos como: 

1. Análise da eficiência operacional – Dados coletados em todas as etapas dos processos ajudam a analisar a eficiência de cada etapa, identificar gargalos e traçar estratégias de otimização, aumentando a produtividade e reduzindo perdas; 

2. Qualidade na entrega final – Por meio do big data é possível monitorar os processos e garantir que os produtos cheguem ao destino final em perfeitas condições; 

3. Redução e prevenção de perdas – É possível usar sistemas de automação para rastrear datas de vencimento e gerar alertas antecipados. Quanto mais informações disponíveis, mais eficientes as ações de redução de perdas; 

4. Mais controle sobre processos críticos – Isso inclui rastreabilidade, conformidade e segurança operacional. Integrar dados em tempo real a ferramentas analíticas ajuda as empresas a identificar não conformidades com mais rapidez e agir preventivamente; 

5. Tomada de decisões estratégicas – Por meio do big data, é possível fortalecer o Business Inteligence e evitar perdas e quebras operacionais, e tornar o setor cada vez mais relevante dentro do negócio. 

São diversas as aplicações do big data na gestão da qualidade farmacêutica e alimentícia. Isso porque as áreas lidam com diversas etapas que podem se beneficiar com o uso de dados em massa.  

5 pontos essenciais sobre Big Data nas empresas 

O big data é uma tecnologia de ponta que lida com grandes volumes de dados para gerar inteligência e valor para os negócios. Em resumo:  

• Os 5 Vs (volume, velocidade, variedade, veracidade e valor) são os pilares que diferenciam o Big Data de outros métodos de análise tradicionais; 
• O Big Data possibilita decisões mais rápidas, eficientes e personalizadas, com base em dados reais e atualizados; 
• Setores como logística, varejo, saúde, alimentos e farmacêutico já aplicam Big Data para otimizar seu desempenho e reduzir riscos; 
• Aliado a tecnologias como IoT, o Big Data se torna ainda mais poderoso para prever falhas, monitorar operações e otimizar processos. 

Na gestão da qualidade, essa tecnologia possibilita uma tomada de decisões rápida e efetiva. Por meio de tecnologias como a da SyOS, que integra IoT com IA para a análise de dados, é possível otimizar ainda mais sua gestão. Conheça! 

Para saber mais sobre tecnologias que estão transformando a gestão de qualidade, continue acompanhando o blog da SyOS!