Entenda o que é Big Data e Seu Impacto na Captação de Clientes

Muito provavelmente você já deve ter escutado a palavra Big data em alguma conversa relacionada a dados, certo?

Big data não é nenhum conceito extremamente novo no mercado, mas ainda é bem comum ter informações divergentes sobre o que exatamente é isso e como usá-lo a nosso favor, principalmente quando falamos na captação de clientes.

Big Data na prática para captação de clientes

Big Data é o conjunto de grandes volumes de dados com alta variedade e velocidade, vindo de diferentes fontes, que softwares tradicionais não conseguem processar e armazenar com eficiência. Esses dados costumam ficar em servidores online, com interligações e acesso remoto, permitindo análises mais rápidas e confiáveis. Ao estruturar e interpretar esses dados, é possível entender melhor o mercado consumidor, identificar padrões de comportamento e tomar decisões menos baseadas em “achismos”, apoiando estratégias de marketing e captação de leads de forma mais assertiva.

• • Entender os 5 Vs: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade;

  • Usar dados estruturados para decisões rápidas e com mais confiança;

  • Unificar dados de diferentes canais para segmentar clientes e leads;

  • Analisar comportamento para melhorar experiência e retenção;

  • Encontrar públicos semelhantes e trabalhar recomendações na captação.

No post de hoje, vamos explicar melhor o que é big data e para que serve, além disso, vamos explicar como usar para tomar decisões com base em big data e, consequentemente, melhorar o seu processo de captação de clientes. 

O que você vai ver no conteúdo de hoje

• O que é Big Data e por que ele envolve volume, velocidade e variedade;

• Quais são os 5 Vs do Big Data e como eles ajudam a avaliar dados;

• Como o conceito evoluiu com redes sociais, IoT, nuvem e machine learning;

• Por que Big Data fortalece decisões com mais rapidez e menos “achismo”;

• A diferença entre Big Data e BI, e como cada um apoia a tomada de decisão;

• Como aplicar Big Data na captação: segmentação, experiência e recomendações;

• Cuidados com privacidade e transparência no uso de dados em marketing digital.

Vamos lá? 

O que é Big Data?

Big Data é um conjunto de grandes volumes de dados. Quando falamos em Big Data, estamos falando de uma imensa variedade de dados que chegam em grandes volumes, muitas vezes, de diferentes fontes e com alta velocidade.

A esse conjunto de dados, damos o nome de Big Data, visto que softwares tradicionais não têm capacidade suficiente de processamento e armazenamento. Esse conjunto de dados, geralmente, fica disponível nos servidores online das empresas e, além de possuírem interligações entre si, podem ser acessados remotamente.

Dentro do Big Data, existem os chamados 5 Vs:

• Volume: quantidade de dados;
• Velocidade: recebimento e administração de dados de forma rápida e direta; 
• Variedade: diferentes tipos de dados que são disponibilizados de diferentes fontes;
• Valor: todo dado possui um valor (que vai além do número);
• Veracidade: a confiança que você pode e deve ter nos seus dados. 

Se você está lendo este texto e lembrando do Marketing 5.0, em que precisamos ter uma cultura "ready to change", saiba que essa associação está perfeitamente correta. 

Com a velocidade com que as coisas mudam, é extremamente importante termos ao nosso alcance dados estruturados e informações que ofereçam insights sobre o mercado consumidor e que possam servir de embasamento para a tomada de decisão rápida. 

Como surgiu o Big Data?

O conceito de Big Data é relativamente novo, mas não podemos dizer o mesmo dessas grandes bases de dados. Os primeiros conjuntos de dados em grande escala surgiram, mais ou menos, entre as décadas de 1960 e 1970. 

Depois disso, onde a tecnologia se desenvolveu mais e mais, ficou fácil perceber que uma quantidade massiva de dados era gerada dia após dia, e essa percepção ficou bem clara com o início do Facebook e YouTube, mais ou menos em 2005. 

Nessa época, já começaram a ser criadas estruturas de códigos para armazenar esses conjuntos de dados (e, daí para frente, isso só foi se aprimorando). Essas estruturas que tornavam mais fáceis e mais baratas a armazenagem de dados começaram a ganhar maior repercussão com o advento da IoT (internet das coisas), então, os dados não vinham apenas de um desktop, tudo gerava dados!  

Esses dados passaram a trazer ainda mais informações sobre padrões de comportamento, desempenho de produtos, hábitos etc.

Como se toda essa geração de dados já não fosse suficiente, o machine learning e as atividades em nuvem chegaram para gerar ainda mais banco de dados e entender ainda mais o consumidor. 

É comum surgir a dúvida “meu celular me escuta?”. Em geral, assistentes de voz ficam em modo de espera, detectando localmente a palavra de ativação. Só depois do comando (ou de um toque no botão) parte do áudio pode ser enviada para processamento. Veja detalhes e controles em privacidade da Alexa.

Imagem: Big Data ajuda a transformar grandes volumes de dados em insights para melhorar a captação de clientes.

Qual é a importância do Big Data?

Big Data vai muito além de apenas unir informações. Por meio dessa grande quantidade de dados, os especialistas em data analytics conseguem obter respostas mais rápidas e completas, com mais confiança em dados do que em "suposições". 

É comum aparecer “base de leads à venda”, mas atenção: dados pessoais só podem ser tratados/compartilhados com base legal e transparência. Na prática, listas sem origem, consentimento ou finalidade clara tendem a gerar risco jurídico e reputacional. Para orientar o time, vale usar como referência a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

A tecnologia, hoje, permite-nos estar cada vez mais próximos do nosso consumidor e identificar, em tempo real, gaps que nos permitem acompanhar mais ativamente a jornada de compra e atuar de forma preditiva às necessidades do consumidor. 

A essa altura do século XXI, você, com certeza, já sabe que, embora o feeling seja importante, não existe tomar decisões com base em achismos, né? 

Qual é a diferença entre Big Data e BI?

Como estamos falando de dados, é bem comum confundir essas duas tecnologias. Então, vamos lá: 

Big Data descreve conjuntos de dados com características (como volume, velocidade e variedade) que costumam exigir arquiteturas e processamento escaláveis. BI (Business Intelligence) é o conjunto de práticas e ferramentas para transformar dados em relatórios, painéis e decisões — com ou sem Big Data. Uma boa referência técnica é a definição do NIST para Big Data.

Uma coisa importante é que o Big Data também pode conter um nível de análise (esse processo está dentro do Big Data Analytics) e nem sempre esse processo funciona em conjunto com BI e vice-versa. Nesse cenário, o BI pode ser feito com uma base de 10 linhas e Big Data pode ter o objetivo apenas de prover dados de forma eficiente para uma API (Application Programming Interface ou Interface de Programação de Aplicação), por exemplo.

Podemos dizer que BI é a inteligência por trás da análise dos dados. Como já falamos aqui, dados são apenas números, e é necessário interpretar e cruzar esses dados para que eles se tornem informações, ou seja, big data e inteligência analítica de dados precisam, obrigatoriamente, estar relacionados!   

Agora, como usar toda essa informação dentro das suas estratégias de marketing?

Ao aplicar Big Data em captação, vale olhar também para a coleta no digital (site, landing pages e mídia). Boas práticas incluem transparência, gestão de preferências e cuidado com cookies/trackers — especialmente em instituições de ensino, onde confiança pesa muito. Um bom norte é o Guia orientativo de cookies da ANPD.

Veja também:

• Data Analysis: Conheça realmente seu cliente e erre menos
• Novo normal: como atender ao avanço nos serviços digitais
• Business Intelligence, Data Science e Marketing: qual a relação

Como usar o Big Data? 

A aplicação do Big Data é bem diversa, afinal, a análise de dados pode ser aplicada em, praticamente, todo tipo de negócio. Mas separamos aqui algumas situações específicas relacionadas com a captação de clientes. Veja só: 

Big Data aplicada a segmentação de clientes

Ter dados é bom, mas ter dados segmentados é incrível! 

Os dados surgem de diversos lugares: ações de marketing e vendas, redes sociais, aplicativos etc. Acontece que esses dados acabam ficando disponíveis em lugares diferentes, e uma das inúmeras possibilidades que o Big Data oferece é a de mesclar os dados de mercado com os dados coletados pela sua empresa. 

Isso permite que você consiga segmentar bases de clientes e traçar perfis mais específicos de pessoas que a sua empresa deseja atingir. Essa segmentação de dados é praticamente ouro para o processo de captação de leads. 

Conhecer o perfil do seu potencial cliente a fundo é o primeiro passo para criar estratégias assertivas de captação (e, posteriormente, de retenção). Aliás, se a sua empresa oferece diversos tipos de produtos e serviços, você pode ter bases separadas para cada perfil e definir estratégias diferentes de acordo com a necessidade de cada público a ser atingido. 

Além disso, essa segmentação irá te ajudar a otimizar recursos, visto que ações mais direcionadas tendem a ter menor custo de investimento e maior retorno. 

Big Data aplicada à experiência do usuário 

A sobrevivência econômica de uma empresa não se trata somente da captação de clientes, mas também da retenção. 

E como fazer isso? Analisando o comportamento do usuário depois que ele já realizou a ação desejada (entrou em um site, comprou um produto, logou em uma área monitorada etc.). 

Entender o comportamento desse usuário é essencial para oferecer experiências mais personalizadas para quem já é seu cliente.

A análise desses padrões de comportamento também vão gerar insights poderosos para usar no momento da captação.

Big Data aplicada a indicações

Quando falamos em captação, trabalhamos muito ativamente com a busca por públicos semelhantes, e o Big Data é uma chave essencial para isso. 

Quando você já tem em mãos informações coletadas a partir dos leads que deseja atrair, é possível trabalhar com recomendações. O processo de análise de dados pode indicar públicos semelhantes de acordo com os hábitos de comportamento. 

Essa é uma prática muito comum dos serviços de streaming (como YouTube, Netflix e outros). 

Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial

Antes de terminar este post, você precisa entender que Big Data e Machine Learning são coisas diferentes. 

Embora essas duas coisas + a Inteligência Artificial trabalhem em conjunto, elas são diferentes. 

O Big Data oferece o insumo para ensinar as máquinas (Machine Learning). 

Machine Learning é a capacidade que os softwares e robôs têm de modificar o próprio comportamento a partir do aprendizado com as interações. Esse processo de aprendizagem acontece de diversas maneiras e é apenas um pedacinho do universo da Inteligência Artificial (IA). 

Quando falamos em IA, estamos falando na capacidade das máquinas de realizar as mais diversas tarefas com diferentes níveis de complexidade que simulam a capacidade humana de pensar e resolver problemas. 

Ou seja, o Machine Learning depende ativamente da IA, mas a IA não depende do Machine Learning. 

Essas três tecnologias estão diretamente relacionadas, visto que o Big Data oferece os dados, a Inteligência Artificial consulta essa base de dados e o Machine Learning, por sua vez, aprende padrões para serem aplicados das mais diversas formas. 

E então, conseguiu entender a importância do Big Data no processo de captação de clientes? 

Esse tema é bem extenso e poderíamos ficar horas falando sobre, mas se você quiser continuar aprendendo sobre o universo dos dados, aproveite para conferir este post que colocamos recentemente aqui no blog: Data Analysis: conheça realmente seu cliente e erre menos. 

Perguntas frequentes sobre Big Data e captação de clientes

O que é Big Data?

Big Data é um conjunto de grandes volumes de dados que chegam com alta variedade e velocidade, muitas vezes vindos de diferentes fontes. Ele recebe esse nome porque ferramentas tradicionais podem não ter capacidade suficiente de processamento e armazenamento para lidar com esse cenário. Em geral, esses dados ficam em servidores online das empresas, com interligações entre si e possibilidade de acesso remoto. A ideia central não é só “ter muitos dados”, mas conseguir organizá-los e torná-los úteis para análises que apoiem decisões e estratégias.

O que significam os 5 Vs do Big Data?

Os 5 Vs ajudam a descrever as principais características do Big Data. Volume é a quantidade de dados. Velocidade é o recebimento e a administração dos dados de forma rápida e direta. Variedade se refere aos diferentes tipos de dados, provenientes de diferentes fontes. Valor indica que todo dado tem um valor que vai além do número em si, dependendo do contexto. Veracidade está ligada ao nível de confiança que você pode e deve ter nos seus dados, reforçando a necessidade de qualidade e consistência.

Como surgiu o Big Data?

O conceito de Big Data é relativamente novo, mas grandes bases de dados já existiam há décadas. Conjuntos de dados em grande escala apareceram entre as décadas de 1960 e 1970. Com a evolução da tecnologia, ficou claro que uma quantidade massiva de dados era gerada diariamente, algo que se evidenciou com plataformas como Facebook e YouTube por volta de 2005. Depois, estruturas de armazenamento e processamento foram se aprimorando, ganhando ainda mais destaque com a IoT, quando “tudo gerava dados”, e com o avanço de nuvem e machine learning.

Por que Big Data é importante para empresas?

Big Data vai além de juntar informações: ele permite que especialistas em análise de dados obtenham respostas mais rápidas e completas, com mais confiança em dados do que em suposições. Isso ajuda as empresas a se aproximarem do consumidor e a identificar, em tempo real, oportunidades e lacunas ao longo da jornada de compra. Com dados estruturados e insights sobre o mercado, torna-se mais viável tomar decisões com agilidade, especialmente em cenários que mudam rápido, reduzindo a dependência de “achismos” no planejamento e na execução.

Qual a diferença entre Big Data e BI?

Big Data descreve conjuntos de dados com características como volume, velocidade e variedade, que costumam exigir arquiteturas e processamento escaláveis. BI (Business Intelligence) é um conjunto de práticas e ferramentas para transformar dados em relatórios, painéis e decisões, com ou sem Big Data. Big Data pode envolver análise (Big Data Analytics), mas nem sempre está ligado a BI, e o inverso também é verdadeiro. Um exemplo citado é que BI pode funcionar com uma base pequena, enquanto Big Data pode servir “apenas” para prover dados de forma eficiente para uma API.

Como Big Data ajuda na segmentação de clientes e na captação de leads?

Os dados podem vir de ações de marketing e vendas, redes sociais, aplicativos e outros canais, muitas vezes ficando espalhados em lugares diferentes. Uma possibilidade do Big Data é mesclar dados de mercado com dados coletados pela empresa, permitindo segmentar bases e traçar perfis mais específicos de quem se deseja atingir. Isso é valioso para a captação de leads, porque conhecer o perfil do potencial cliente ajuda a criar estratégias mais assertivas. Além disso, ações mais direcionadas tendem a otimizar recursos, reduzindo custo de investimento e aumentando retorno.

Como Big Data pode melhorar a experiência do usuário e a retenção?

A sobrevivência econômica não depende apenas de captar clientes, mas também de retê-los. Para isso, é importante analisar o comportamento do usuário depois que ele realiza ações como entrar em um site, comprar um produto ou acessar uma área monitorada. Entender padrões de comportamento permite oferecer experiências mais personalizadas para quem já é cliente. Esses mesmos padrões também geram insights que podem ser usados na captação, porque ajudam a entender o que funciona melhor na jornada, quais pontos geram fricção e quais sinais indicam necessidades ou preferências.

O que são “indicações” e como Big Data apoia recomendações?

Na captação, é comum buscar públicos semelhantes aos leads que se deseja atrair. Com informações coletadas a partir desses leads, a análise de dados pode apoiar recomendações e indicar públicos parecidos com base em hábitos de comportamento. O texto cita que essa lógica é comum em serviços de streaming, que sugerem conteúdos a partir de padrões observados. Em marketing, a ideia é aproveitar dados existentes para entender similaridades e direcionar ações de aquisição de forma mais eficiente, em vez de tratar o público como um grupo único e pouco definido.

Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial são a mesma coisa?

Não. Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) podem trabalhar em conjunto, mas são diferentes. Big Data fornece o insumo: os dados usados para análises e para “ensinar” as máquinas. Machine Learning é a capacidade de softwares modificarem seu comportamento a partir do aprendizado com interações, e faz parte do universo da IA. IA é a capacidade de máquinas realizarem tarefas com diferentes níveis de complexidade que simulam a capacidade humana de pensar e resolver problemas. O texto ressalta que o Machine Learning depende ativamente da IA, mas a IA não depende do Machine Learning.

Há cuidados de privacidade ao usar dados para captação?

Sim. O texto chama atenção para riscos de “base de leads à venda”, destacando que dados pessoais só podem ser tratados e compartilhados com base legal e transparência, e que listas sem origem, consentimento ou finalidade clara tendem a gerar risco jurídico e reputacional. Também menciona cuidados na coleta no digital (site, landing pages e mídia), reforçando boas práticas como transparência, gestão de preferências e atenção a cookies e trackers, especialmente em contextos onde confiança é decisiva. A mensagem prática é alinhar captação e uso de dados a controles e clareza com o usuário.

Até a próxima!