Vivemos na era dos dados — nunca se gerou tanta informação como agora. Cada clique na internet, cada transação financeira e, até mesmo, cada movimento que realizamos enquanto carregamos nossos dispositivos móveis é transformado em dados que podem ser analisados para entender, prever e melhorar a experiência dos usuários, influenciar decisões estratégicas e transformar setores inteiros.

Mas o impacto do Big Data vai além do que se vê à primeira vista. Ele é a base de várias inovações no mercado, envolvendo desde a inteligência artificial até a personalização de experiências e a melhoria da segurança em transações financeiras.

Para empresas como a Serasa Experian, que é reconhecida globalmente como uma Datatech (empresa que usa a tecnologia de dados para inovação e solução de problemas complexos), o Big Data e a análise de dados não são apenas ferramentas de trabalho, mas parte do compromisso de ajudar pessoas e empresas a tomarem decisões mais seguras e inteligentes.

Por isso, vamos explorar hoje o conceito de Big Data, como ele funciona, quais são seus principais desafios e benefícios, e, claro, como ele transforma o mundo em que vivemos. Continue a leitura!

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Afinal, o que é Big Data?

Você já parou para pensar na quantidade de dados que geramos todos os dias? A cada segundo, enviamos e-mails, interagimos em redes sociais, assistimos a vídeos e compramos online. Todos esses dados são armazenados e podem ser analisados para entender comportamentos, tendências e oportunidades. E isso é, em essência, o que chamamos de Big Data.

O termo se refere ao volume gigantesco de dados que são gerados continuamente em várias plataformas e dispositivos. Mais do que a quantidade de dados, o conceito envolve a capacidade de captar, armazenar e analisar esses dados em tempo real, para que sejam usados em tomadas de decisão estratégicas e preditivas.

Para se ter uma ideia, de acordo com o relatório Data Never Sleeps 5.0 da Domo, a humanidade criou cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia em 2020 – uma quantidade difícil até de imaginar! Só em plataformas de redes sociais, como o Facebook, por exemplo, aproximadamente 4 petabytes de dados são coletados diariamente.

Curiosidade: um petabyte (PB) é uma unidade de medida de armazenamento de dados que equivale a 1.000 terabytes (TB) ou 1.000.000 de gigabytes (GB). Consegue entender a grandiosidade de 4 petabytes de dados? É gigantesco!

Então, com tamanha quantidade de informação, surgem as questões: como lidar com esse volume? E como extrair valor desses dados? Big Data é a resposta! Ele se caracteriza por três aspectos centrais: volume, variedade e velocidade — os famosos “3 V’s” — que ajudam a diferenciar esse universo de dados de informações comuns.

  1. Volume: refere-se à quantidade imensa de dados gerados. Grandes empresas, como a Serasa Experian, lidam com bilhões de registros e transações todos os dias, o que exige infraestrutura e ferramentas robustas para armazenamento e análise;
  2. Velocidade: a velocidade com que os dados são gerados e analisados também define o Big Data. A análise em tempo real, por exemplo, permite que decisões sejam tomadas quase instantaneamente, um diferencial para muitas empresas, especialmente em mercados dinâmicos como o financeiro e o de varejo;
  3. Variedade: dados de diferentes fontes e em formatos variados — sejam textos, vídeos, áudios ou informações estruturadas em planilhas — compõem o Big Data. O desafio está em unir essas diferentes fontes de maneira coesa e utilizá-las de forma integrada.

Esses três conceitos dão a base para entender o que é Big Data. Contudo, conforme a tecnologia evolui, novos conceitos como veracidade e valor se tornaram igualmente importantes, criando o que hoje chamamos de 7 V’s. Mais adiante, você entenderá o que cada um representa e por que são cruciais para o sucesso de qualquer projeto de dados.

Qual é a história do Big Data?

A história começa muito antes da revolução digital. O conceito remonta ao início do século XX, quando o volume de informações começou a crescer com o desenvolvimento de tecnologias como o telégrafo e, posteriormente, o computador.

No entanto, foi a partir dos anos 2000 que o termo "Big Data" ganhou popularidade, quando empresas como o Google começaram a desenvolver métodos para indexar e buscar grandes volumes de dados com eficiência. Desde então, o campo só cresceu e passou a abranger Business Intelligence, inteligência artificial (IA) e muitos outros setores que revolucionaram o modo como vivemos e trabalhamos.

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

A relação entre os termos é bastante complementar. Enquanto o Big Data representa o volume massivo de dados coletados, o BI e a IA são as ferramentas e técnicas que transformam esses dados em insights práticos. Entenda o que é cada um:

  • Big Data é o recurso bruto: são os dados em si, que podem ser estruturados (como tabelas e planilhas) ou não estruturados (como imagens, vídeos e textos);
  • Business Intelligence (BI) é o processo de análise dos dados para extrair informações relevantes que auxiliem na tomada de decisões. As ferramentas de BI são usadas para organizar, analisar e interpretar os dados, permitindo que as empresas compreendam o que está acontecendo e o que aconteceu no passado;
  • Inteligência Artificial (IA), por sua vez, é a tecnologia que permite que as máquinas processem e analisem dados complexos em alta velocidade, identificando padrões e realizando previsões que seriam impossíveis para os humanos em tão pouco tempo. A IA é capaz de lidar com dados não estruturados, o que é essencial para o Big Data, dado o volume de informações coletadas de diferentes fontes.

Quando combinados, esses três pilares permitem que empresas entendam não apenas o que aconteceu (com BI), mas também o que pode vir a acontecer (com IA). Esse trio se torna fundamental em setores como varejo, saúde e finanças, pois a capacidade de tomar decisões em tempo real e de forma acurada pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma estratégia de mercado.

Ainda é abstrato? Então, imagine, por exemplo, um sistema bancário que utiliza Big Data para armazenar e analisar dados de transações em tempo real. Com as ferramentas de BI, o banco pode identificar padrões de comportamento de consumo e traçar o perfil de seus clientes. Já com IA, ele pode prever o risco de inadimplência e até recomendar ofertas personalizadas para cada cliente.

Aqui na Serasa Experian, por exemplo, utilizamos Big Data, BI, IA e analytics para otimizar processos, garantir precisão na análise de crédito e prever fraudes, sempre respeitando a privacidade e a segurança dos dados dos consumidores!

Quais são os 7 V’s do Big Data?

Os 7 V’s do Big Data servem como um guia para entender o quão complexo e abrangente é o mundo dos dados. Estes sete atributos ajudam as empresas a interpretar e utilizar os dados de forma eficiente, por isso, vamos explicar aqui o que cada um deles significa. Role a página e descubra!

1. Volume

É o total de dados disponíveis. Segundo o Data Age 2025, em 2025, o mundo produzirá cerca de 463 exabytes de dados por dia! Essa quantidade é tão gigantesca que pensar em um armazenamento eficiente é essencial para que esse volume não se torne um “elefante branco”.

2. Velocidade

Diz respeito à rapidez com que os dados são gerados e processados. Com as redes sociais e o streaming de informações, o fluxo de dados é praticamente instantâneo. Empresas como Netflix e Spotify processam dados em tempo real para oferecer recomendações, criando uma experiência personalizada e em constante adaptação.

3. Variedade

Os dados vêm em múltiplos formatos: vídeos, áudios, textos e imagens — e saber lidar com essa variedade é crucial. É aqui que ferramentas de análise e categorização entram para organizar o caos dos dados.

4. Veracidade

A confiabilidade dos dados é essencial. Em setores como saúde e segurança, por exemplo, a qualidade dos dados determina a eficácia das decisões. Estudos como o The Four V’s of Big Data apontam que aproximadamente 30% dos dados armazenados pelas empresas são imprecisos, o que pode comprometer a qualidade das análises.

5. Valor

O dado só vale quando oferece insights úteis. Empresas como a Serasa Experian investem em tecnologias para transformar dados em valor real, como melhorar o acesso ao crédito e ajudar na tomada de decisões de forma ética e segura.

6. Variabilidade

A interpretação dos dados pode variar ao longo do tempo. Uma tendência que era relevante ontem pode não ter o mesmo impacto amanhã. A análise de Big Data leva isso em consideração, ajustando constantemente os algoritmos.

7. Visualização

Transformar dados complexos em gráficos e relatórios intuitivos é essencial para a interpretação. Ferramentas como Tableau e Power BI são cruciais para que empresas traduzam dados em estratégias e decisões assertivas.

Quais são os principais tipos de armazenamento de Big Data?

A tecnologia de armazenamento evoluiu muito para acompanhar a quantidade crescente de dados. Hoje, existem várias opções, cada uma com suas particularidades, como data lakes, data warehouses, armazenamento em nuvem ou híbrido.

  1. Data lakes: são depósitos de dados brutos, sem categorização específica. Os data lakes permitem que empresas armazenem informações não estruturadas em grande volume e custo acessível, possibilitando análises futuras;
  2. Data warehouses: aqui, os dados são estruturados e organizados para análise. É ideal para empresas que precisam de informações processadas rapidamente, como em relatórios financeiros e operacionais;
  3. Armazenamento em nuvem: o armazenamento em nuvem, como o Amazon S3 ou Google Cloud, possibilita que dados sejam acessados de qualquer lugar e de forma segura, atendendo empresas de todos os tamanhos com flexibilidade e escalabilidade;
  4. Armazenamento híbrido: algumas empresas optam por soluções híbridas, armazenando dados sensíveis em servidores locais e utilizando a nuvem para dados menos críticos. Isso proporciona segurança e acessibilidade, maximizando o uso dos recursos.

Como o Big Data e o marketing se correlacionam?

Aqui está um dos pontos mais interessantes para quem trabalha com clientes e público-alvo! O Big Data e o marketing formam uma dupla dinâmica, permitindo que marcas criem campanhas hiperpersonalizadas.

Imagine que uma empresa de cosméticos deseja lançar uma nova linha de produtos. Com Big Data, é possível saber em tempo real o que seus clientes mais buscam e consomem, monitorando tendências e até as interações nas redes sociais. Segundo a Salesforce, 76% dos consumidores esperam que as empresas entendam suas necessidades e preferências. Para isso, dados detalhados são essenciais.

Essa parceria permite que as campanhas sejam segmentadas e personalizadas. As recomendações que você recebe ao navegar por um e-commerce, por exemplo, são possíveis graças à análise de Big Data — tudo para que você encontre produtos que realmente atendam aos seus gostos e necessidades.

E o que é Big Data Analytics?

Big Data Analytics é o processo de examinar grandes volumes de dados para descobrir padrões, correlações e outras informações valiosas. É aqui que os dados ganham vida!

Imagine uma loja que analisa milhões de transações para entender o comportamento de compra dos clientes. Essa análise permite que a empresa veja padrões, como horários de pico, produtos mais comprados em conjunto e preferências de pagamento. Com esses insights, é possível criar promoções e otimizar estoques.

De acordo com a Allied Market Research, o mercado global de Big Data e análise de negócios foi avaliado em US$ 225,3 bilhões em 2023 e está projetado para atingir US$ 665,7 bilhões até 2033, evidenciando o quanto as empresas estão investindo nessa tecnologia.

Quais empresas utilizam o Big Data?

O Big Data não é exclusividade de grandes empresas de tecnologia. Hoje, é aplicado em praticamente todos os setores. Desde a agricultura até o varejo, passando por bancos e hospitais, o Big Data redefine como as empresas operam e tomam decisões.

Leia também: o impacto do Big Data, analytics e inteligência artificial no varejo.

Exemplos práticos de uso do Big Data

Imagine ter uma bola de cristal capaz de prever comportamentos, necessidades e até oportunidades antes mesmo que elas surjam. O Big Data atua exatamente assim — é a possibilidade de ter uma visão privilegiada sobre tendências, comportamentos e padrões. E seu impacto é tão amplo que atinge setores diversos, desde a saúde até o varejo, passando por segurança e, claro, finanças.

Impacto do Big Data na saúde

O Big Data tem revolucionado o setor da saúde com a análise preditiva, permitindo que hospitais e clínicas antecipem surtos de doenças ou previnam complicações em pacientes crônicos. Durante a pandemia da COVID-19, o Big Data foi crucial para monitorar a propagação do vírus, ajudando governos e instituições a responderem rapidamente.

Impacto do Big Data no varejo, bancos, finanças, logística e transporte

Quem nunca recebeu uma sugestão de produto “que era exatamente o que estava precisando”? Grandes varejistas utilizam Big Data para entender nossos hábitos de consumo e nos oferecer produtos com precisão cirúrgica.

A Amazon, por exemplo, utiliza o conceito para personalizar recomendações de produtos e otimizar a gestão de estoque. A empresa coleta dados de cada interação que seus usuários têm na plataforma para oferecer recomendações altamente personalizadas, aumentando a taxa de conversão em até 20%.

E não para por aí! O Big Data é o coração das operações financeiras modernas. No setor de crédito, é utilizado para análise de riscos e prevenção de fraudes. A Serasa Experian, por exemplo, transforma dados em insights que protegem os consumidores e ajudam as empresas a entenderem melhor o perfil de seus clientes, colaborando para a inclusão financeira.

Já a Uber e a FedEx utilizam a grande quantidade de dados para otimizar rotas, reduzir tempos de entrega e melhorar a experiência do cliente. A Uber, por exemplo, analisa milhões de pontos de dados em tempo real para determinar preços dinâmicos e rotas mais rápidas, melhorando a eficiência e reduzindo custos operacionais.

Quais são as principais tendências de Big Data?

O universo de Big Data está em constante evolução, com novas tendências emergindo conforme a tecnologia avança. Abaixo, destacamos algumas das principais tendências que moldam o futuro da análise de dados, como Machine Learning, Inteligência Artificial, data lakes, privacidade e segurança:

  1. Inteligência Artificial e Machine Learning: o uso de IA para análise de dados permite automação e predição em um nível sem precedentes. As empresas estão cada vez mais adotando machine learning para descobrir padrões que humanos poderiam nunca notar;
  2. Análise em tempo real: com o avanço da Internet das Coisas (IoT), há uma demanda crescente por análises em tempo real. Dispositivos conectados geram dados continuamente, e organizações que conseguem processar essas informações rapidamente obtêm uma vantagem competitiva significativa;
  3. Data lakes: com o aumento do volume de dados não estruturados, os data lakes, que permitem armazenar dados em seu formato bruto, estão substituindo sistemas mais tradicionais de armazenamento. Eles são uma solução mais flexível, permitindo que empresas acumulem dados que poderão ser analisados futuramente.
  4. Privacidade e segurança: a preocupação com a privacidade e segurança dos dados aumentou com regulamentações como a GDPR e a Lei Geral de Proteção de Dados. Essa tendência deve continuar, com empresas investindo em sistemas e compliance que protejam as informações de seus usuários.

Essas tendências estão definindo como o Big Data é utilizado e indicam que, nos próximos anos, veremos uma integração ainda maior entre tecnologia de dados, segurança e experiência do cliente.

Boas práticas de Big Data

Vamos discutir algumas boas práticas para empresas que buscam extrair o melhor dos dados, mantendo a privacidade e a segurança como prioridades.

Primeiro, é importante coletar apenas os dados necessários e garantir que os consumidores saibam que suas informações estão sendo usadas. A transparência é fundamental para construir uma relação de confiança.

Além disso, ter uma política clara de governança de dados assegura que todas as informações estejam organizadas e protegidas — companhias que investem em governança conseguem evitar fraudes e otimizar o uso de dados em suas operações.

Outra boa prática é a capacitação de equipes. Afinal, o Big Data é uma ferramenta poderosa, mas requer habilidades específicas. Então, investir em capacitação e treinamento garante que os times saibam interpretar os dados corretamente e extrair insights que tragam resultados positivos.

Guarde para ler depois: cinco motivos para as empresas investirem em capacitação profissional!

E com o aumento de ciberataques, outra grande prática é a de atualizar os sistemas de segurança com frequência. Existem ferramentas de criptografia e autenticação multifatorial que ajudam a proteger dados sensíveis contra acessos indevidos. Vale a pena estudar mais sobre e implementar o possível para que criminosos não causem problemas avassaladores!

Big Data na transformação digital da Serasa Experian!

Chegamos ao ponto onde se encontra a missão e visão da Serasa Experian! Mais que um birô de crédito, somos a primeira e maior Datatech do Brasil, ou seja, utilizamos a tecnologia de dados para ajudar pessoas e empresas a tomarem decisões como devem ser: analisando o passado e o presente, mas assumindo o desafio de antever o futuro.

Temos o maior e mais confiável ecossistema de Big Data da América Latina e, a ele, somamos o que há de mais avançado em inteligência analítica para que nossos parceiros alcancem um nível de previsibilidade e acurácia incomparável com soluções completas e flexíveis que atendem aos seus mais diversos cenários. O resultado? Incerteza do risco transformada em oportunidades tangíveis.

Mas não é só isso! Nossa atuação como Datatech nos leva muito além do crédito. Atuamos com uma visão consultiva que considera as demandas únicas de cada parceiro e de cada setor, oferecendo desde soluções para o mercado financeiro até inteligência de dados para os setores de varejo, saúde, serviços públicos e muito mais.

No varejo, por exemplo, nossos dados ajudam marcas a entender o comportamento de compra, segmentar público-alvo e a adaptar campanhas para oferecerem produtos que realmente façam sentido para o consumidor. Em serviços financeiros, permitimos que bancos e instituições façam análises de crédito mais justas e embasadas, reduzindo riscos e ampliando o acesso para um maior número de pessoas.

Por meio do Big Data, também levamos segurança e confiança para instituições que lidam com fraudes e riscos digitais. Nossas soluções identificam padrões de comportamento suspeito, geram alertas em tempo real e ajudam na mitigação de ameaças, o que fortalece a relação entre instituição financeira e clientes e permite transações mais seguras e rápidas.

E com um portfólio de dados que abrange desde perfis financeiros e econômicos até dados ambientais e sociais, também auxiliamos empresas a cumprirem suas metas ESG (ambientais, sociais e de governança).

Queremos que o analytics, o Machine Learning e a Inteligência Artificial não apenas gerem valor, mas também contribuam para um futuro mais responsável, em que os dados sejam utilizados para promover uma sociedade mais justa e sustentável.

Essa jornada com a inteligência de mercado é a nossa maneira de unir inovação e propósito. Acreditamos que transformar dados em ações é construir um amanhã mais promissor para todos, onde as decisões são embasadas em informações reais e cada passo é dado com segurança. Estamos aqui para oferecer soluções que vão ao encontro do que o mercado precisa hoje — e se prepara para amanhã. Conte conosco para enxergar o todo e ir além do óbvio!