Com diferentes dados, a análise de Big Data possibilita decisões mais acertadas, inovação e vantagem competitiva nas empresas
O termo Big Data se refere a conjuntos de dados muito grandes, variados e complexos que superam a capacidade dos sistemas tradicionais de armazenar e analisar informações. Mas o conceito vai além do volume: ele abrange toda a jornada dos dados — da coleta ao armazenamento, do processamento à análise — com o objetivo de transformar informações brutas em conhecimento útil.
Quando bem utilizados, esses dados ajudam as empresas a entender melhor seus processos, seus clientes e o mercado, o que pode se traduzir em decisões mais acertadas, inovação e vantagem competitiva.
A geração massiva de dados que caracteriza o Big Data é resultado da transformação digital vivida nas últimas décadas. As informações vêm de uma variedade cada vez maior de fontes, como redes sociais, sites, aplicativos, transações online, vídeos, imagens, geolocalização e registros de chamadas.
Na indústria, por exemplo, o avanço da Internet das Coisas (IoT) também possibilitou coletar dados em tempo real de máquinas e equipamentos que antes não eram monitorados, ajudando no controle de funcionamento e aumentando a produtividade. Ainda na indústria, formatos que já eram usados, como vídeos de operação apresentados em salas de controle, podem passar a ser sistematicamente armazenados e analisados com o avanço do Big Data e da IA.
Nos próximos tópicos, você vai entender melhor como funciona a análise de Big Data, além de conhecer os cinco pilares que sustentam essa abordagem.
Big Data e dados tradicionais
Uma das principais diferenças entre Big Data e os dados mais tradicionais está na forma como essas informações são organizadas. Dados tradicionais costumam ser estruturados — organizados em tabelas, planilhas ou bancos relacionais, com formatos fixos e previsíveis. Já o Big Data envolve também dados não estruturados — que não seguem uma estrutura predefinida como imagens, vídeos e dados coletados por câmeras de monitoramento — e semiestruturados, que não seguem o formato rígido de tabelas.
Para dar conta desse volume e diversidade, as empresas recorrem a técnicas avançadas, como mineração de dados e algoritmos de inteligência artificial (IA). Já nos dados tradicionais, os métodos de análise costumam ser mais simples, baseados em estatísticas e com foco em amostras.
A origem do Big Data
Embora a coleta e o armazenamento de informações existam há séculos — desde registros contábeis antigos até censos populacionais — foi com a era digital que os dados começaram a crescer até chegar no Big Data.
Mas o que permitiu essa transformação?
O início do processamento de dados em larga escala
Para que o Big Data se tornasse possível e relevante como é hoje, uma série de avanços tecnológicos ocorreu ao longo das últimas décadas. Antes do termo ser criado, nos anos 1960, a IBM lançou o IBM System/360, um dos primeiros sistemas computacionais de uso geral. Pela primeira vez, uma plataforma de hardware era capaz de lidar com diferentes aplicações — de cálculos científicos a processos administrativos — e com um volume considerável de dados para a época. Esse lançamento marcou o início do processamento de dados em larga escala.
O termo e os pilares do “Big Data”
A expressão Big Data começou a ganhar destaque nos anos 1990. Um dos primeiros registros do termo foi em um artigo de 1997, escrito pelos pesquisadores da NASA Michael Cox e David Ellsworth, que enfrentavam desafios ao trabalhar com conjuntos de dados grandes demais para os sistemas convencionais da época.
Já em 2001, o analista Doug Laney, da consultoria Meta Group (mais tarde adquirida pela Gartner), definiu as dimensões e propriedades do Big Data, propondo o modelo dos 3 Vs do Big Data: Volume, Velocidade e Variedade. Com o tempo, dois Vs adicionais foram incorporados por estudiosos e empresas: Veracidade e Valor.
A explosão de dados na era da internet e da nuvem
Nos anos 2000 e 2010, o crescimento da internet, das redes sociais, dos smartphones e da computação em nuvem levou a um aumento considerável de dados. De acordo com a Statista, o mundo gerou 149 zettabytes de dados em 2024, e a previsão é que esse número chegue a 394 zettabytes até 2028.
Além do volume, a origem dos dados se diversificou e as informações começaram a ser analisadas em tempo real por empresas para tomar decisões estratégicas.
Os cinco Vs do Big Data
Confira mais sobre cada um dos cinco Vs que marca as características do Big Data:
1. Volume
Uma das características mais marcantes do Big Data é a imensa quantidade de dados gerados a todo momento. São bilhões de transações, interações e registros criados a cada minuto. Para analisá-los e processá-los, empresas utilizam tecnologias como data lakes — um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, em sua forma original —, IA e computação em nuvem.
2. Velocidade
Os dados são gerados e precisam ser processados o mais rápido possível para que as empresas consigam responder com agilidade às mudanças, corrigir rotas, detectar falhas e identificar oportunidades. Em indústrias, ter velocidade ajuda identificar falhas em uma linha de produção ou responder a variações de mercado rapidamente pode evitar prejuízos e abrir oportunidades. O Otimizador de Matéria-Prima da Futago, por exemplo, analisa dados instantaneamente e permite simular cenários para decisões mais rápidas e seguras.
3. Variedade
Big Data lida com dados de diferentes formatos e origens. Ferramentas atuais, como o Assistente de Manutenção Futago, cruzam dados estruturados, semiestruturados e não estruturados para oferecer uma visão mais completa e precisa da operação.
4. Veracidade
Nem todo dado é confiável. Erros, duplicações e dados fora de contexto podem distorcer análises de Big Data. Para minimizar os efeitos negativos, soluções de Big Data contam com ferramentas capazes de validar, limpar e cruzar os dados automaticamente. Também é essencial cuidar da captura de dados, validar e limpar antes de utilizá-los. Empresas investem em tecnologias e processos para garantir a qualidade das informações, evitando prejuízos e mantendo a confiança dos clientes.
5. Valor
O dado só tem valor quando gera impacto real. O objetivo final do Big Data é transformar conhecimento em ação — seja para reduzir desperdícios, prever falhas, melhorar a experiência do cliente ou aumentar a produtividade. Na prática, isso significa transformar dashboards em decisões estratégicas.
Como funciona o Big Data na prática?
O funcionamento do Big Data envolve um ciclo de etapas interconectadas que permitem transformar dados brutos, geralmente gerados em grande volume, em informações úteis para a tomada de decisão. Esse processo depende de uma combinação de infraestrutura tecnológica, algoritmos e modelos de análise.
1. Coleta de dados
Em formatos diversos, dados são gerados e coletados por meio de sensores, dispositivos conectados, câmeras, sistemas empresariais e outros meios. Essas informações podem representar variáveis como temperatura, vibração, consumo de energia, desempenho de equipamentos, comportamento de usuários e status de produção.
2. Armazenamento
Uma vez coletados, esses dados precisam ser armazenados em estruturas capazes de lidar com seu volume e variedade. São usadas soluções como data lakes, que aceitam tanto dados estruturados quanto não estruturados, e bancos NoSQL (Not Only SQL), que são mais flexíveis que os bancos de dados tradicionais. As empresas também utilizam os serviços de nuvem — como AWS, Azure ou Google Cloud — por oferecerem escalabilidade, segurança e alta capacidade de processamento. Assim, mesmo que os dados ainda não tenham uma aplicação imediata, eles ficam disponíveis para serem usados futuramente.
3. Tratamento e Processamento
Com os dados armazenados, inicia-se o processo de tratamento e processamento. Essa etapa envolve a limpeza das informações, como a remoção de duplicações, a correção de erros e a padronização de formatos. O processamento pode ocorrer em lotes (batch) ou em tempo real (streaming), dependendo da necessidade do negócio. Para dar conta do volume, empresas utilizam diferentes ferramentas que dividem as tarefas entre diferentes máquinas. Por exemplo, em uma linha de produção industrial, o sistema pode analisar em segundos milhares de dados históricos e identificar se uma máquina está prestes a falhar.
4. Análise dos dados
Depois do processamento, começa a fase de análise dos dados. Os dados tratados são submetidos a modelos estatísticos, algoritmos de IA e outras ferramentas que identificam padrões, correlações e tendências. Esses resultados são apresentados em painéis visuais (dashboards), facilitando a interpretação. A análise pode apontar, por exemplo, que a produtividade de uma máquina está caindo sempre em determinada faixa de temperatura — o que pode levar à correção do problema antes que ele afete a produção.
5. Tomada de decisão
Por fim, os insights obtidos são usados na tomada de decisão ou automação de processos. Os dados transformados em informação útil podem orientar desde estratégias de negócios até ações automáticas dentro de sistemas.
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