Antes de tudo, podemos definir os dados como registros de fatos, conceitos e ações que constam em algum lugar, seja físico ou digital.

Assim, quando estes dados isolados são inseridos em um contexto e processados por sistemas adequados, podem ser conectados e produzir informações úteis para um indivíduo ou organização. 

Por exemplo, pensando de maneira prática, a personalização em campanhas de marketing ilustra muito bem esta lógica: 

Empresas de e-commerce coletam dados de comportamento de usuário em seus sites, como páginas visitadas, tempo gasto em cada página e itens adicionados ao carrinho de compras. Os dados isolados podem não parecer úteis no início. No entanto, ao analisar o contexto total e identificar padrões de comportamento, a empresa pode segmentar seus clientes em grupos e criar campanhas de marketing personalizadas para cada segmento, melhorando a conversão em vendas e satisfação. 

Desta forma, os dados podem ser classificados em duas categorias: 

Estruturados

São organizados e facilmente compreensíveis por sistemas computacionais. Eles seguem um formato padronizado, como tabelas e colunas, e podem ser facilmente inseridos em bancos de dados relacionais. Por exemplo: planilhas, registros de clientes e transações financeiras.

Por isso, as empresas são responsáveis pela proteção e privacidade desses dados, cumprindo as regulamentações de proteção de dados, como o GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil.

Não estruturados

São informações desorganizadas e de difícil processamento que não se encaixam nos formatos tradicionais de bancos de dados. Eles se geram de várias formas, como e-mails, vídeos, áudios, posts em redes sociais e documentos de texto.

No entanto, mesmo sendo desafiador coletá-los e estruturá-los, existem várias maneiras de aproveitar seu imenso valor. Dentre elas: Web scraping, APIs, arquivos de log e “cookies”. 

Ao mesmo tempo, a privacidade desses dados é uma preocupação crescente. Principalmente pela quantidade de informações pessoais compartilhadas online e o pouco conhecimento popular sobre seus verdadeiros impactos. 

Big data, desde quando? 

A quantidade de dados gerados diariamente tem crescido de forma exponencial nos últimos anos.

Segundo o relatório  “Data Age 2025” da IDC, patrocinado pela Seagate:  em 2015, cada pessoa gerou cerca de 1,3 GB de dados por dia.

E esse número foi projetado para crescer de forma rápida. A previsão era que, em 2025, cada pessoa estivesse gerando 5,3 GB de dados por dia, incluindo  interações em redes sociais, pesquisas na web, uso de aplicativos, comunicações e outras atividades digitais.

Em resumo, absolutamente tudo o que uma pessoa faz online, desde curtir fotos até pagar contas, vira uma “pegada digital” que pode ser mensurada por alguém. 

Da mesma maneira, empresas podem gerar terabytes de dados por dia, incluindo informações de clientes, transações, análises de comportamento do usuário e métricas de desempenho.

Diariamente, o mundo gera cerca de 2,5 quintilhões de dados. E 90% dos dados disponíveis hoje foram gerados nos últimos 3 anos, segundo o IBM. 

Por outro lado, de acordo com a IDC (International Data Corporation), espera-se que a quantidade de dados gerados no mundo alcance 175 zettabytes até 2025, um aumento significativo em relação aos 33 zettabytes gerados em 2018.

Este crescimento exponencial de “pegadas” é um dos principais fatores que contribuíram para a emergência do Big Data. Ou seja: conjuntos de dados tão grandes e complexos que os métodos tradicionais de processamento são inadequados para lidar com eles. 

Portanto, este cenário trouxe consigo novos desafios e oportunidades, levando à necessidade de desenvolver tecnologias e abordagens inovadoras. Ainda estamos desvendando como coletar, armazenar, processar e analisar dados em grande escala. 

As previsões para o futuro mostram um crescimento contínuo e inovação, onde  as tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial e o Machine Learning possibilitam novas formas de aplicação para eles.

Dados não são informação, mas podem se tornar 

Segundo Clive Humby, dados são o novo petróleo. 

Agora, se interpretarmos esta afirmação ao pé da letra, podemos concluir que: Dados só se tornam realmente valiosos após uma série de processos. 

Unidades isoladas não tem muito valor.  No entanto, quando associados a outras unidades e inseridos em um contexto, podem gerar insights valiosos e impulsionar o crescimento de empresas e organizações. 

A capacidade de extrair informações relevantes e úteis de grandes volumes de dados é o que faz deles um recurso extremamente valioso na era atual.

Linkages desvenda a histórias por trás dos dados 

Os dados têm se tornado cada vez mais importantes para empresas de todos os setores, pois permitem tomar decisões informadas e desenvolver estratégias eficazes.

Atualmente, estamos vivendo a era dos dados e isso é um fato. Segundo o matemático estatístico W. Edwards Deming: “Sem dados, você é mais uma pessoa com uma opinião”.

Em outras palavras: não há mais lugar para “achismos” em uma era que nos permite ser realmente assertivos. 

Quando analisamos este contexto sob a perspectiva humanizada da Linkages, podemos enxergar os dados como histórias a serem decifradas.

Afinal, por trás de cada informação, existe uma narrativa relacionada a comportamentos, preferências e experiências. 

Nossas metodologias testadas e validadas transformam dados isolados em uma fonte inestimável de conhecimento, gerando insights mensuráveis e acionáveis para nossos clientes.

Nossos relatórios customizados traduzem uma intrincada teia de informações em tópicos relevantes e diretos ao ponto, organizados pelos nossos designers da informação, para uma assimilação simples e rápida. 

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