O big data é um dos conceitos de análise de dados mais conhecidos no mundo empresarial. Por isso, os gestores de escritórios de advocacia também precisam conhecê-lo. Isso porque, quando se tem mais informações, melhor é a decisão sobre a metodologia a ser utilizada.
Trata-se de uma ferramenta útil para quem precisa lidar com um imenso volume de dados. Ademais, pode auxiliar muito na tomada de decisão dentro de um empreendimento.
Nesse artigo, você aprenderá sobre big data. Acompanhe a leitura, entenda o conceito e veja como aplicá-lo na prática!
O que é big data?
Big data significa, de modo claro e objetivo, organização de um grande volume de dados. Em protuguês, o termo significa “mega dados” ou “grandes dados”.
Empreendimentos dos mais diversos portes e setores do mercado acabam acumulando uma imensa quantidade de informações. Esse volume costuma aumentar conforme o tempo. Sendo assim, é necessário buscar maneiras de organizá-los estrategicamente.
Dessa forma, o big data surge como uma solução para tratar e analisar essa grande quantidade de informações, que podem ser tanto estruturadas, semi estruturadas ou não estruturadas. Assim, torna-se possível cruzá-las para se obter insights que auxiliem nas decisões estratégicas da companhia.
Embora o termo se refira a um conceito de análise de dados, pode ser aplicado para tecnologias que tem como objetivo lidar com grandes volumes de informações.
Por meio do big data, é possível compreender diversos aspectos importantes para uma atuação estratégica, como: cenário do mercado, satisfação dos clientes, necessidades do público-alvo, pontos fortes e fracos dos concorrentes, dentre outros.
Para que serve o big data?
Todo empreendimento pode gerar grandes quantidades de dados. Da mesma forma, os escritórios de advocacia também costumam se encontrar em um oceano de informações que podem ser utilizadas em favor do negócio.
Gestores e líderes de companhias precisam enxergar os dados como uma riqueza. Isso porque eles são valiosos e, se forem utilizados de forma inteligente, podem trazer muitos benefícios para o futuro de suas organizações.
É nesse momento que o big data, bem como as tecnologias existentes, aparecem para trabalhar com esse imenso volume de dados de forma rápida, garantindo eficiência, agilidade e boa performance nesse processo de análise.
Em suma, o big data serve para auxiliar gestores a trabalharem com uma grande quantidade de dados, permitindo, assim, que consigam extrair insights e tomem decisões embasadas em evidências.
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O que são os 5 V’s do big data?
Os 5 V’s do big data formam a base para a implementação dessa metodologia em qualquer negócio. São eles: volume, velocidade, variedade, variabilidade e vínculo. Veja abaixo no que consiste cada um.
Volume
Volume é a chave inicial para entender o big data. Isso porque é a grande quantidade de informações que se destaca nas análises.
Essa variável influencia no armazenamento e na análise. Com o avanço da tecnologia, se tornou mais fácil armazenar esses dados, principalmente com a possibilidade de deixá-los na nuvem. Desse modo, as ferramentas de big data tornam as análises mais simples.
Velocidade
A transferência e o armazenamento de dados são feitos em grandes velocidades. Graças às ferramentas, é possível trabalhá-los e atualizá-los com agilidade e eficiência.
Esse ponto é extremamente essencial. Isso porque cada vez mais fontes fornecem dados. Logo, é necessário gerenciar essas informações de forma rápida e segura.
Variedade
Variedade diz respeito às formas como os dados podem aparecer. Eles podem ser de todos os tamanhos, formas e cores, como: planilhas, documentos, imagens, vídeos, dentre diversos outros.
Dessa forma, é preciso compreender como armazenar e analisar cada um dos tipos.
Variabilidade
A variabilidade demonstra que as informações geradas podem variar conforme o tempo. Ou seja, os elementos coletados mudam e não necessariamente são consistentes.
Assim, dados diários, sazonais ou relativos a um determinado evento, por exemplo, podem sofrer com a variabilidade, o que traz desafios no gerenciamento deles.
Vínculo
Quando se trabalha com um imenso volume de dados sem ter um controle, é provável que os responsáveis percam o controle e se desorganizem no momento em que for utilizá-los.
Um dos desafios que existem na prática é a dificuldade de conectar e transferir informações entre diversas plataformas. Isso pode gerar desordem e dificultar o trabalho de análise de dados com o big data.
Por isso, é fundamental conectar e correlacionar os elementos e criar ligações, vínculos e hierarquias entre eles.
Como os 5 V’s se relacionam?
Embora o conceito de big data exista há muito tempo, é nos dias de hoje que a geração de dados se tornou ainda mais frequente e mais rápida.
Atualmente, diversos fatores influenciam o big data, como: smartphone, televisão, mídias sociais, dentre diversos outros canais que oferecem informações e possibilitam a análise de dados.
Ademais, existem outros fatores, como a internet das coisas (IoT). Isso porque eletrodomésticos, como geladeiras e carros, já são conectados, o que faz com que a quantidade de dados que os dispositivos conectados à internet seja ainda maior.
Em suma, os 5 V’s do big data se relacionam muito entre si nos dias atuais. Os avanços tecnológicos fizeram com que a velocidade com que os dados aparecessem fosse cada vez mais rápida. Ademais, o volume também aumentou, devido ao crescimento de aparelhos tecnológicos e do uso da internet.
Outrossim, os tempos atuais fizeram com que a análise de dados trabalhe com diversos formatos e tamanhos. Por fim, como as mudanças ocorrem rapidamente, os dados também podem sofrer variação. Logo, precisam ser correlacionados e organizados para não causar desordem no momento das análises.
Como surgiu o big data?
Embora o conceito tenha se popularizado mais com o advento da tecnologia, ele já existe há algumas décadas.
O termo surgiu por volta dos anos 1960 e 1970, quando os primeiros bancos de dados foram construídos em países que perceberam a importância de trabalhar com as informações, como os Estados Unidos.
Entretanto, foi no início dos anos 2000 que a metodologia se tornou mais palpável. Foi a partir daí que os profissionais e gestores envolvidos em projetos tecnológicos perceberam a quantidade e especificidade dos dados que eram gerados.
Assim, enxergaram a necessidade de utilizá-los para obter informações que podem auxiliar os negócios em diversos aspectos.
Desse modo, as primeiras estruturas para lidar com grandes volumes de dados começaram a aparecer, como a Hadoop. Isso fez com que o investimento em big data começasse a ter relevância.
Qual é a diferença entre big data e small data?
Outro termo conhecido no universo da análise de dados é o small data. Em português, pode significar algo como “pequenos dados”.
Enquanto o big data busca trabalhar com um grande volume de dados, o small data, como o próprio nome já identifica, tem como foco lidar com apenas uma pequena quantidade de informações.
Outrossim, o foco do small data não está na quantidade, mas sim na qualidade dos dados coletados. Diante disso, o objetivo é analisar somente as informações que realmente são relevantes para o objetivo pretendido.
Para entender como o small data funciona, imagine que, para tomar decisões em relação ao planejamento estratégico no seu escritório de advocacia, você tenha em mãos um relatório imenso, de mais de 100 páginas, com informações sobre o seu negócio, o mercado, os concorrentes, a persona, dentre outras questões.
Analisar tudo seria cansativo e demorado. Além disso, não necessariamente todo o relatório seria útil para o problema que você pretende corrigir, mas somente algumas partes dele.
Enquanto o big data analisaria todo o relatório, o small data trataria de selecionar apenas as partes em que são importantes para o objetivo específico da análise.
Em síntese, big data e small data se relacionam e se complementam. Enquanto o primeiro passa uma visão geral sobre o todo, este último foca em uma análise micro, apenas nas informações essenciais para tomar decisões sobre o que se está avaliando.
Qual é a diferença entre big data e business intelligence?
É comum também que algumas pessoas confundam big data com business intelligence (BI). Tratam-se de metodologias completamente distintas. Contudo, podem se relacionar.
O big data trabalha com uma grande quantidade de dados. Nesse volume gigantesco, existem muitas informações que não são relevantes e não trazem valor para a análise. Diante disso, os gestores devem recorrer ao business intelligence.
O BI é um conceito de análise e interpretação de dados que também tem como objetivo guiar líderes a extrair insights que auxiliam na tomada de decisões.
O termo também costuma se referir a softwares que importam dados e os utilizam para gerar informações sobre uma questão específica. Serve para obter ideias valiosas que podem estar escondidas no big data.
Ou seja, entenda o big data como uma grande pedra bruta, enquanto que o business intelligence é como se fosse um cristal que passou por um processo de limpeza e lapidação.
Ambos podem se complementar e auxiliar o seu escritório de advocacia a trabalhar de forma eficiente com os dados.
Para entender melhor a diferença entre big data e BI, veja o artigo abaixo:
Inclusive, cabe salientar que o BI traz inúmeros benefícios para os escritórios de advocacia. Aproveite e veja um vídeo abaixo que demonstra como aplicar o conceito na prática com o software da ADVBOX:
Como o big data funciona?
O big data pode fornecer muitas informações que podem auxiliar os escritórios de advocacia a descobrir tendências e novas oportunidades, bem como se antecipar e se proteger de riscos.
O seu funcionamento geralmente envolve 3 etapas: integração, gerenciamento e análise. Entenda melhor abaixo.
Integração
O big data reúne dados de diversas fontes. Por isso, nem toda ferramenta de armazenamento de dados trabalha com o conceito, não estando aptas a lidar com grandes quantidades de informações.
Por isso, é fundamental que se utilize sistemas que analisem esses conjuntos de dados, que podem ser bastante volumosos, como terabytes ou até mesmo, petabytes.
Durante a integração, é preciso inserir os dados, processá-los e certificar se estão formatados e disponíveis de modo que os analistas consigam utilizá-los com eficiência.
Gerenciamento
Outro aspecto importante de se lembrar é que o big data exige armazenamento, que pode ser em local físico, mas o mais comum é que seja na nuvem. Assim, é possível guardá-los da maneira que desejar e processá-los conforme a sua necessidade.
Análise
Por fim, a análise é a etapa que faz com que o investimento em tempo e dinheiro seja compensado. Existem ferramentas próprias para trabalhar com o big data, possibilitando que os gestores tenham clareza com análises visuais, o que pode facilitar a tomada de decisões.
Ainda, é possível elevar o processo de análise compartilhando relatórios e descobertas com outros membros da equipe, criando modelos, dentre outras possibilidades, que podem variar de acordo com a ferramenta.
O que são dados estruturados e não estruturados?
O big data trabalha com dados estruturados, semi estruturados e não estruturados. Na prática, o que caracteriza cada um deles?
Primeiramente, as informações estruturadas são aquelas que têm algum padrão ou formato que pode ser utilizado na sua leitura e extração de dados. Aqui, encontram-se os dados de banco de dados, arquivos em texto no formato txt, dentre outras.
As informações não estruturadas, por outro lado, não possuem um formato padronizado para leitura, como páginas de internet e intranet, vídeos, áudios, arquivos em word, dentre outros.
Seguindo a mesma linha de pensamento, os dados semi estruturados são os que não estão em conformidade com um modelo de dados, mas têm uma certa estrutura. Tais informações não se encontram nos bancos de dados, mas possuem certas propriedades que podem facilitar a análise delas.
O que é o big data analytics?
O big data analytics seria o passo seguinte do estudo do grande volume de dados. Ou seja, se refere ao processo de extrair, organizar, processar e analisar essas informações. Mas, como isso ocorre na prática? Veja as etapas abaixo!
Coleta
O primeiro passo do processo é a coleta de dados. Nesse momento, a ferramenta busca por dados e realiza um trabalho analítico desse volume, independente se os dados são estruturados ou não.
Ademais, pode existir a combinação de conteúdos internos e externos. Alguns exemplos de fontes internas são:
- E-mails corporativos;
- Cadastros de clientes;
- Relatórios e histórico do fluxo financeiro;
- Pesquisas de satisfação;
- Documentos contábeis, gerenciais e financeiros;
- Informações do software jurídico, dentre outros.
Ainda, exemplos de fontes externas podem englobar:
- Conteúdos de redes sociais;
- Informativos ou notícias sobre o mercado jurídico;
- Banco de dados compartilhados, dentre outros.
As fontes podem ser diversas, assim como os dados coletados podem ser de tamanhos e formatos variados, conforme mencionado.
Armazenamento
Essa etapa consiste na distribuição de dados nos servidores e sistemas, tanto físicos quanto na nuvem. Isso gera mais segurança nos backups, principalmente após o processamento.
Organização
O terceiro passo se relaciona com a classificação dos dados estruturados, semi estruturados e não estruturados. Isso facilita o trabalho de análise dos gestores.
Análise
Esse é o momento de análise dos dados. A avaliação de big data pode ser em tempo real ou não, utilizando os dados armazenados nas etapas anteriores. Esse passo envolve o processamento dos conteúdos para a extração de informações úteis para a tomada de decisões.
Aqui, os responsáveis podem se valer dos 4 principais tipos de análise de dados. São elas: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva.
Diante o exposto, você conseguiu entender que o big data se tornou comum em diversas organizações que perceberam a necessidade de utilizar a grande quantidade de dados que possuíam para aprimorar a sua atuação.
Alguns escritórios de advocacia se utilizam desse conceito, bem como de outros, como o business intelligence. O ideal é entender sobre ambos para poder realizar um trabalho de análise de dados cada vez melhor, aprimorando, assim, a tomada de decisões.
E se você gostou desse artigo, aproveite e descubra o que é a jurimetria big data!
