Big Data: como empresas B2B podem extrair valor de grandes conjuntos de dados

O Big Data marca um mundo repleto de avanços tecnológicos que geram uma gigantesca quantidade de informações disponíveis, as quais fluem em uma velocidade impressionante. 

Os dados são gerados diariamente pela população, principalmente no ambiente online, tornando o cenário mercadológico cada vez mais rico e competitivo.

No entanto, é necessário muito mais do que coletar grandes volumes de inputs para fazer bom uso do Big Data. Quando aplicado de forma estratégica, os negócios podem colher muitos resultados positivos dele.

Neste artigo, você vai descobrir como transformar dados brutos em inteligência acionável para acelerar o crescimento sustentável do seu negócio no mercado B2B.

Continue lendo para aprender a extrair valor do Big Data.

Boa leitura!

O que o termo Big Data significa?

O termo “Big Data” une duas ideias centrais: 

• big (grande) remete à imensidão e complexidade do volume de dados disponíveis;
• data (dados) são as informações brutas, sem interpretações ou contexto atribuído. 

Ou seja, trata-se de um conceito que traduz a realidade contemporânea em que empresas e consumidores B2B produzem, a cada segundo, quantidades massivas de dados em diferentes formatos e origens.

O que é Big Data?

Big Data é um termo utilizado para definir um grande volume de dados, estruturados, semi estruturados ou não estruturados, os quais, na maioria das vezes, são complexos e variados. 

O conceito abrange todo e qualquer dado disponível de forma online, incluindo não apenas os bancos de dados públicos, mas também os privados.

Além disso, o Big Data também inclui os processos do mecanismo de coleta, análise e interpretação dos dados armazenados de forma remota. 

Afinal, qualquer informação que está na internet pode ser acessada, apanhada e agrupada em grande velocidade com o uso da tecnologia.

Tipos de dados produzidos por empresas e consumidores B2B

Como fora explicado, empresas e consumidores B2B estão produzindo quantidades massivas de dados o tempo inteiro, sejam em interações online ou em transações financeiras.

É possível acessar tais informações por meio de diversas fontes, como:

• bancos de dados públicos;
• históricos de transações de compra e venda;
• canais de interação virtual;
• compartilhamento de dados dos usuários em redes sociais.

O grande valor dos dados está na possibilidade de obter insights importantes que geram vantagens competitivas e alavancam as vendas B2B. 

Principais fontes de geração de dados atualmente

As principais fontes de geração de novos dados incluem:

1) Conteúdo gerado por IA: modelos de linguagem, aprendizado de máquina e ferramentas de IA generativa criam dados contínuos em treinamentos, recomendações e automações.

2) Mídias sociais e conteúdo do usuário: interações em plataformas como LinkedIn, Facebook, YouTube e Instagram geram bilhões de dados diários entre vídeos, curtidas, comentários e transmissões ao vivo.

3) Dispositivos IoT e tecnologia inteligente: sensores industriais, wearables, eletrodomésticos e veículos conectados produzem dados em tempo real de forma constante.

4) Dados empresariais e transacionais: sistemas ERP, CRM e SCM registram transações financeiras, logísticas e de clientes B2B, alimentando bases críticas para a gestão.

5) Pesquisa científica: dados de mercado importantes que envolve economia, tecnologia e física geram volumes massivos de dados para análises e simulações.

6) Computação em nuvem: plataformas cloud ampliam o armazenamento de informações e permitem processá-las em tempo real sem limites físicos.

7) E-commerce/comércio eletrônico B2B: cada busca, clique e compra gera dados que sustentam recomendações personalizadas e precificação dinâmica.

8) Transações digitais: pagamentos online, carteiras digitais e blockchain registram trilhas detalhadas de dados financeiros e de segurança.

Para empresas B2B, compreender as fontes de dados é vital para adquirirem previsibilidade, inovação e maior assertividade nas decisões.

Quais são os tipos de dados existentes?

Os dados podem ser classificados em:

Dados estruturados

São dados que possuem uma estrutura ou formato específico, fixo e previsível, podendo ser classificados em categorias, o que facilita buscas, cruzamentos e análises com alta precisão.

Em geral, incluem informações sobre clientes, colaboradores e outros contatos internos, sendo gerados de forma mais tradicional em softwares de empresas, sistemas financeiros ou recursos humanos. 

Dados semiestruturados

São dados com um certo nível de organização, mas não seguem um esquema rígido. 

Trazem etiquetas ou metadados que dão sentido às informações, como acontece em arquivos XML, e-mails ou até registros de sensores IoT. 

Tal flexibilidade permite armazenar dados variados, mas ainda exige processamento para padronização.

Dados não estruturados

Por outro lado, os dados não estruturados são aqueles que não possuem uma estrutura específica, o que torna mais complexo o trabalho de quem irá prepará-los. 

Em sua maioria, são coletados em redes sociais, mas também em jornais online e outros portais de informação.

Por se tratarem de dados com fontes de textos, imagens, áudios e vídeos, existe uma variedade maior de informações inseridas neles, o que torna o trabalho de estruturação mais difícil, mas também possibilitam a geração de insights estratégicos mais subjetivos e detalhistas.

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Conheça os 5 Vs do Big Data

Apesar de ser cada vez mais comum e amplamente utilizado nos dias atuais, o Big Data não é um termo novo. 

Na verdade, surgiu na década de 1990 na NASA (Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço) e, no primeiro momento, fora usado para descrever dados complexos que fugiam da capacidade de processamento dos computadores na época.

Em 2001, o conceito ganhou destaque quando o analista de dados Doug Laney definiu o Big Data baseado em características essenciais, os chamados 5 Vs.

V1 – Volume

No contexto de Big Data, o volume indica a quantidade de dados gerados por segundo, sendo mensurado em zettabytes (ZB) e em yottabytes (YB).

De acordo com uma pesquisa sobre volume de dados da Statista, em 2024, 

o volume global de dados criados, capturados, copiados e consumidos foi de, aproximadamente, 149 zettabytes. 

Para colocar em perspectiva, um zettabyte é igual a 1 sextilhão de bytes (1.000.000.000.000.000.000.000 bytes), ou o equivalente a armazenar 250 bilhões de DVDs.

O mesmo estudo prevê que, até o final de 2025, o número chegue a 181 zettabytes.

Fica evidente, portanto, que existe um número muito expressivo de dados sendo gerados e, com o desenvolvimento de novas tecnologias, a tendência é de um crescimento ainda maior nos próximos anos. 

V2 – Variedade

Por estarem disponíveis em grande volume, os dados também tem uma enorme variedade de formatos, o que pode ser um desafio por dificultar a interpretação e organização deles. 

Alguns formatos comuns incluem: textos de blogs, planilhas financeiras, registros de transações, imagens, vídeos, áudios, documentos em PDF, e-mails, JSON, XML, dados de sensores de IoT e logs de sistemas.

V3 – Velocidade

A velocidade representa a agilidade com que os dados são compartilhados e processados em tempo real, sem necessariamente serem armazenados, como ocorre na visualização de conteúdos e postagens nas redes sociais.

V4 – Valor

O valor nada mais é do que a qualidade dos dados e a utilidade de cada um para diferentes aplicações. 

Ou seja, diferentes tipos de informação podem ou não ter valor a depender da empresa B2B que irá utilizá-la.

V5 – Veracidade

A veracidade está diretamente ligada à apuração dos dados para que não haja acúmulo de informações falsas e desnecessárias para a empresa. 

Além disso, analisar com cuidado os dados ajuda, por exemplo, a evitar fake news.

ADENDO: a falta de veracidade nos dados pode resultar em custos elevados para sua empresa devido à necessidade de corrigir erros, perda de clientes, ações regulatórias e danos à reputação corporativa.

Como o Big Data funciona?

O Big Data funciona como um grande ecossistema de coleta, armazenamento, processamento e análise de informações em escala massiva.

Todos os dias, milhões de interações digitais geram dados, como sensores de máquinas, sistemas corporativos ou até mesmo dispositivos de IoT (Internet das Coisas), exigindo:

1. Coleta de dados (volume e variedade)

O primeiro passo do Big Data é a coleta de informações em grande escala, vindas de diferentes fontes.

O desafio está em lidar não apenas com o volume gigantesco de dados, mas também com a variedade de formatos: textos, números, imagens, áudios e vídeos.

2. Armazenamento (volume e velocidade)

Após coletados, as informações precisam ser armazenados em plataformas robustas, mais sofisticadas do que os bancos de dados tradicionais e capazes de lidar com alta demanda em tempo real. 

Tecnologias como data lakes (lago de dados) oferecem escalabilidade e agilidade para acompanhar a velocidade com que novas informações são geradas.

ADENDO: um data lake é um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados brutos em seu formato original, sem a necessidade de estruturação prévia, provenientes de diversas fontes e tipos.

3. Processamento e Limpeza (veracidade)

Antes de gerar insights, os dados passam por um processo de limpeza e organização, pois costumam chegar em estado bruto, ou seja, em seu formato original: não processado, não organizado e sem tratamento, após ser coletado diretamente de uma fonte.

Para realizar tal processo, algoritmos, inteligência artificial e machine learning filtram inconsistências, promovendo a veracidade das informações.

4. Análise e Visualização (valor)

As ferramentas de análise cruzam padrões e revelam tendências escondidas, transformando dados brutos em valor estratégico. 

A visualização em dashboards, gráficos e relatórios facilita o entendimento dos resultados, permitindo decisões mais rápidas, assertivas e embasadas em evidências reais.

5. Aplicações Práticas (valor)

O grande diferencial do Big Data está em suas aplicações práticas, o que permite transformar informações em vantagem competitiva. 

No universo B2B, isso significa:

• prever demandas de mercado;
• identificar riscos iminentes;
• personalizar experiências para diferentes perfis de clientes;
• otimizar processos internos.

Ao aplicar os insights extraídos de evidências reais, as empresas conseguem gerar valor real, reduzindo custos, acelerando vendas e ampliando oportunidades de crescimento sustentável.

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A importância do Big Data para negócios B2B

Segundo o relatório “Data Age 2025” da IDC e Seagate, a previsão é de que, em 2025, cada pessoa gere cerca de 5,3 GB de dados por dia, incluindo todas as atividades digitais. 

Assim, empresas B2B do mundo todo estão diante de uma imensidão de dados e informações que podem e devem ser utilizadas de forma estratégica em diversas áreas internas para manter o crescimento saudável da organização. 

Para além das decisões orientadas por dados (data-driven decision making), o Big Data permite mapear a jornada do cliente B2B com dados de interação para identificar pontos de atrito e otimizar processos, aumentando a satisfação.

Por meio de uma experiência de compra positiva, é possível aumentar o LTV (Lifetime Value) que, por sua vez, impacta diretamente na previsibilidade de receita e na sustentabilidade do negócio.

Como funciona a coleta de dados no Big Data?

A coleta de dados no Big Data funciona por meio da integração de múltiplas fontes, estruturadas e não estruturadas, em plataformas capazes de lidar com grande volume e diversidade de informações. 

Normalmente, os dados passam por ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) ou pipelines em tempo real para serem armazenados em data lakes ou data warehouses e, posteriormente, analisados. 

O objetivo é que a coleta seja contínua, escalável e confiável, permitindo insights estratégicos a partir de dados atualizados.

O que é um pipeline de dados?

Um pipeline de dados é um conjunto de processos automatizados que coleta, organiza, transforma e entrega informações de diferentes fontes para sistemas de análise ou armazenamento. 

Em outras palavras, é a “linha de produção” que permite que os dados cheguem limpos, estruturados e prontos para gerar valor dentro de uma empresa. 

O pipeline conecta desde a origem — como sistemas internos, ERPs, CRMs ou sensores IoT — até o destino, o qual pode ser data warehouses ou ferramentas de BI (Business Inteligence).

No contexto corporativo, o pipeline de dados é essencial para promover fluidez, consistência e confiabilidade nas informações usadas para tomadas de decisão, redução de riscos e melhoraria na eficiência das operações.

Sem este processo, os dados ficariam dispersos, redundantes ou até incorretos, dificultando análises estratégicas.

Como saber se um dado tem valor?

Após apanhados, para entender se realmente agregam valor e são úteis, é necessário utilizar o Big Data Analytics, que realiza o cruzamento e análise deles através de ferramentas específicas que seguem uma ordem: organização, integração e análise/modelagem.

Na primeira etapa, os dados são organizados e filtrados para reduzir a chance de erros, além de eliminar fake news e campos incompletos. 

Depois, a integração é responsável por dar tratamentos específicos a estes dados, que possuem características e formatos diferentes. 

Por fim, na etapa de análise e modelagem, os dados divididos em categorias são analisados para que seja possível identificar a correlação e causalidade entre eles, transformando-os em informações completas e valiosas.

Vantagens de utilizar os dados e insights extraídos

O Big Data é uma ferramenta extremamente importante para empresas de todos os setores atualmente. 

Além de facilitar a coleta e análise dos dados, proporciona aos negócios B2B a oportunidade de obter insights valiosos em relação ao comportamento do consumidor.

Outras vantagens incluem: 

• aumento da produtividade;
• redução de custos;
• identificação da satisfação dos clientes;
• desenvolvimento de novas tecnologias;
• aumento da segurança da informação.

ADENDO: a maior vantagem do Big Data é a predizibilidade para posicionar a empresa a frente do mercado.

Como empresas B2B podem extrair máximo potencial de seus dados?

Para extrair máximo potencial de grandes conjuntos de dados, empresas B2B devem aplicar um processo conhecido como Hierarquia do Conhecimento — ou DIKW Pyramid, em que a sigla “DIKW” significa, respectivamente, Data, Information, Knowledge e Wisdom.

Funciona da seguinte forma: 

• dados são transformados em informações;
• informações são transformadas em conhecimento;
• conhecimento é transformado em sabedoria.

A Hierarquia do Conhecimento é fundamental porque:

• dados brutos são inúteis sem transformação;
• informações claras sustentam decisões estratégicas;
• conhecimento prevê tendências;
• sabedoria evita erros e maximiza oportunidades.

A DIKW Pyramid é um ciclo contínuo em que conhecimento e sabedoria geram novos dados, como feedback de decisões, permitindo melhorias constantes.

O futuro do Big Data no B2B

O futuro do Big Data no B2B aponta para um cenário cada vez mais inteligente, automatizado e preditivo, em que os dados deixam de ser apenas registros estáticos e passam a atuar como ativos estratégicos em tempo real. 

À medida que o volume e a complexidade das informações aumentam, tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) tornam-se essenciais para transformar dados brutos em insights acionáveis, acelerando a tomada de decisão em ambientes corporativos altamente competitivos.

Com o avanço da automação cognitiva, os sistemas B2B poderão identificar padrões de consumo, prever comportamentos de compra e recomendar soluções personalizadas antes mesmo do cliente expressar sua necessidade. 

Além disso, o uso de tecnologias emergentes como computação em nuvem, edge computing e blockchain ampliará a segurança, a velocidade e a confiabilidade no tratamento dos dados, criando um ecossistema integrado entre fornecedores, clientes e parceiros de negócios.

Aplique corretamente o potencial do Big Data no seu negócio

Utilizar o Big Data no dia a dia da sua empresa parecer uma tarefa muito difícil, sendo necessário desenvolver uma cultura data-driven, ou seja, tomar decisões orientadas por dados. 

A Agência Mutum é especialista em mercado B2B e entende a complexidade de coletar, armazenar, filtrar e aplicar corretamente informações que gerem inteligência de negócios para destacar sua empresa no seu setor de atuação.

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Perguntas frequentes sobre Big Data

Principais dúvidas sobre o assunto esclarecidas.

Quais são as fontes de Big Data?

As fontes de Big Data incluem dados estruturados (bancos de dados tradicionais), semiestruturados (logs, XML, JSON) e não estruturados (vídeos, imagens, áudios e textos). 

O que é Big Data Analytics?

Big Data Analytics é o processo de coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados para extrair insights estratégicos, usando técnicas de estatística, machine learning e inteligência artificial para identificar padrões, prever comportamentos e apoiar decisões corporativas.

Qual é o valor do Big Data?

O valor do Big Data está em gerar informações que orientam decisões mais rápidas e embasadas, reduzindo riscos e aumentando oportunidades. Assim, empresas que exploram seus dados de forma eficiente conseguem inovar, reduzir custos e ampliar a receita.

Quais são as principais plataformas de Big Data?

Entre as principais plataformas de Big Data estão Hadoop, Apache Spark, Google BigQuery, Amazon EMR, Microsoft Azure HDInsight e Snowflake. As soluções mencionadas permitem armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de forma distribuída, escalável e em tempo real, atendendo a diferentes necessidades corporativas.

Quais são as cinco características da Big Data?

As cinco características são conhecidas como os 5 Vs: 

1. Volume – quantidade massiva de dados.

2. Velocidade – rapidez com que os dados são gerados e processados.

3. Variedade – diferentes tipos e formatos de dado.

4. Veracidade – qualidade e confiabilidade das informações.

5. Valor – capacidade de transformar dados em insights úteis para o negócio.

O que um profissional de Big Data faz?

O profissional de Big Data coleta, organiza, processa e analisa grandes volumes de dados para apoiar a tomada de decisão, atuando com ferramentas de programação, bancos de dados distribuídos, estatística e machine learning. Sua missão é transformar dados brutos em informações estratégicas que orientem e fomentem inovação, eficiência e competitividade empresarial.