36+ Exemplos e Aplicações de Big Data na Vida Real

À medida que as empresas racionalizam suas práticas de gerenciamento de banco de dados, mais empresas recorrem ao big data para operacionalizar seus resultados de negócios.

A influência do big data e seu impacto gigantesco nas indústrias comerciais e não comerciais hoje tem sido manchete. Enquanto líderes de mercado buscam desvendar comportamentos ocultos, tendências, sentimentos dos usuários e operações de failover com big data, algumas entidades ainda estão confusas sobre sua correlação com produtos e serviços.

As indústrias estão adotando software de big data com recursos avançados de análise de dados para prever habilidades preditivas, mitigar falhas de produtos e melhorar os ciclos de vida orientados por produtos. De fato, a revista European Business revelou um aumento de 54% no investimento em análise de dados e insights de clientes em 2024.

Antes de verificar seu próximo alerta meteorológico no telefone ou o total de passos caminhados, aprenda sobre mais de 36 exemplos de big data que estão revolucionando o mercado digital hoje.

Exemplos de big data em mídia e entretenimento

A indústria de mídia e entretenimento gerará uma receita estimada de 3,4 trilhões de dólares até o final de 2028. A digitalização trouxe mais maneiras de consumir conteúdo, e uma riqueza de big data é gerada todos os dias a partir desses canais.

Como o big data é usado em mídia e entretenimento

Analisar big data é crucial para gerar mais receita e proporcionar experiências personalizadas nesta indústria impulsionada digitalmente. Aqui estão algumas maneiras como o big data está sendo aplicado em mídia e entretenimento hoje:

1. Personalização de conteúdo: Empresas como Hulu e Netflix usam muito big data diariamente para analisar tendências dos usuários, conteúdo personalizado preferido, tendências de consumo e mais. De fato, Netflix e HuluPrime usaram análise preditiva de dados para criar seu programa House of Cards, pois os dados validaram que seria um sucesso com os consumidores.

2. Monetização digital: O big data está revelando novas maneiras de monetizar conteúdo digital, criando novas fontes de receita para empresas de mídia e entretenimento. Com o aumento das plataformas OTT e serviços de streaming, mais produtores e investidores estão comprando participações em mídia digital e criando fontes de receita.

3. Análise de big data: Graças ao software de análise de big data, os anúncios são direcionados de forma mais estratégica, ajudando as empresas a entender o desempenho dos anúncios de forma mais clara com base em certas características dos consumidores. Este software também faz um ótimo trabalho ao rastrear o comportamento do consumidor na forma de nuggets de conteúdo.

4. Análise de streaming de vídeo: Streamers e gamers aproveitam o big data para aprender sobre os interesses de seus públicos de jogos. Eles também podem capturar dados em tempo real por meio de pesquisas de feedback, análise de seções de comentários, métricas de compartilhamento e estrategizar suas próximas transmissões ao vivo para corresponder à intenção de busca.

5. Sucesso cinematográfico: O software de big data pode coletar dados de bilheteria, dados de revisão e coleta de ingressos, margens de lucro bruto e orçamentos de produção para prever a probabilidade de sucesso de um filme nos cinemas.

6. Marketing em mídias sociais: A maioria das empresas de mídia também se concentra no engajamento em mídias sociais para analisar as respostas das campanhas de marketing e as reações das pessoas a seus novos empreendimentos. O big data que flui por meio de ferramentas de marketing em mídias sociais é aproveitado para ajustar campanhas de marketing futuras.

Exemplos de big data em finanças

O big data mudou fundamentalmente a indústria financeira, particularmente o comércio de ações. A introdução de modelos de análise quantitativa marcou uma mudança do comércio manual para o comércio apoiado por tecnologia de IA generativa.

Grandes instituições financeiras e fundos de hedge foram os primeiros a adotar essa tecnologia. Agora, os modelos quantitativos se tornaram o padrão.

Esses modelos analisam big data para prever os resultados de certos eventos financeiros, tomar decisões precisas de entrada/saída de comércio, minimizar riscos usando aprendizado de máquina e até mesmo avaliar o sentimento do mercado usando mineração de opinião.

Como o big data é usado em finanças

Abaixo estão as áreas onde a análise de big data tem sido um dos mecanismos de verificação e detecção de erros mais procurados pelas empresas financeiras.

7. Detecção de fraude em cartões de crédito: Os cartões de crédito são os mais vulneráveis à exploração fraudulenta porque os dados são armazenados em vários data warehouses. Os sistemas de big data aproveitam algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar e rastrear pesadamente a atividade de dados caso o cartão seja passado ou inserido por um usuário malicioso.

8. Controle de risco: A análise de big data também é usada para mitigar e analisar processos de controle de risco para organizações financeiras. Estuda conjuntos de dados financeiros passados e dados de previsão histórica para capacitar analistas a avaliar riscos e construir estratégias para contas bancárias, contas de crédito, contas de empréstimo e assim por diante.

9. Análise do consumidor: O big data também analisa a estabilidade financeira dos consumidores, registros bancários e investimentos para extrair dados relevantes para construir consultorias em torno de coberturas de seguro, prêmios, hipotecas digitais e assim por diante.

10. Cibersegurança: Todos os dias, o big data é usado para projetar pilhas de tecnologia de ransomware e anti-roubo fortes para prevenir invasões e ataques de força bruta. Os serviços de segurança McAfee integram big data com suas ferramentas de cibersegurança para prevenir a transmissão de dados na dark web e construir uma infraestrutura robusta de segurança de dados.

11. Big data e nuvem híbrida: Implantar análise de big data em programas de nuvem híbrida como Hadoop ou PostgreSQL capacita as empresas a gerenciar grandes fluxos de pools de dados com confiança. Como o big data é composto principalmente de dados de clickstream e log, esses servidores híbridos acomodam esses grandes conjuntos de dados e reduzem a carga dos servidores de dados físicos.

12. Conformidade regulatória: Ferramentas de inteligência de big data e aprendizado de máquina como PowerBI sempre obedecem às leis estaduais, federais e locais de qualquer área geográfica. Essas ferramentas nunca violam nenhuma política rigorosa de apagamento ou retenção de dados imposta pela empresa.

13. Bancos digitais: Processar grandes volumes de dados financeiros com automação inteligente otimiza processos bancários tradicionais e serviços de transação. Muitos desses sistemas de IA foram integrados com resumos de dados de cartões de crédito, contas de empréstimo e banco online para a conveniência do cliente.

14. Segmentação de clientes: Como os sistemas são alimentados por rotulagem de dados e recursos de anotação de dados, os algoritmos preveem tendências de clientes e geram vários registros de clientes que são categorizados em localização, idade, área, salário e outros parâmetros.

Exemplos de big data em saúde

A capacidade de melhorar a qualidade de vida, fornecer tratamento hiperpersonalizado ao paciente e descobrir avanços médicos torna a indústria da saúde um candidato perfeito para o big data. De fato, a indústria da saúde é uma das maiores adotantes recentes de análise de big data.

Como o big data é usado em saúde

Na saúde, não se trata de aumentar os lucros ou encontrar novas oportunidades de produtos; trata-se de analisar e aplicar big data de forma centrada no paciente. Já existem muitos ótimos exemplos disso hoje:

15. Prever eventos de saúde negativos: Em nossa análise de exemplos de análise preditiva, discutimos como a AlayaCare analisou big data para prever eventos de saúde negativos que idosos poderiam experimentar com cuidados domiciliares. A análise reduziu hospitalizações e visitas ao pronto-socorro em 73% e 64% entre pacientes cronicamente doentes.

16. Identificar fatores de risco: Dados históricos de big data de provedores de saúde podem ser usados para identificar e analisar certos fatores de risco em pacientes. Isso é útil para a detecção precoce de doenças, permitindo que médicos e seus pacientes tomem medidas mais cedo.

17. Analisar registros de pacientes: O big data pode analisar dados heterogêneos de pacientes e pode prever seu próximo ciclo de tratamento ou consulta. A administração hospitalar usa soluções de entrada de dados infundidas com capacidades de big data para criar agendas de consultas futuras e prever despesas dos pacientes.

18. Identificar doenças: O big data pode identificar tendências de doenças com base em demografia, geografia, socioeconomia e outros fatores. Pesquisadores médicos e estudantes podem implantar o software para apoiar suas previsões de tendências de doenças, causação e possíveis remédios.

19. Imagem médica: O big data em imagem médica envolve o processamento de vastos conjuntos de dados de ressonância magnética (MRI), raios-X ou outros exames de órgãos. Algoritmos analisam e detectam padrões para melhorar a precisão, velocidade e eficiência do diagnóstico. Por exemplo, modelos de IA identificam anomalias em grandes volumes de imagens, auxiliando no diagnóstico precoce e na prevenção de doenças.

20. Anatomia 3D: A anatomia 3D utiliza big data para construir modelos digitais precisos e detalhados de corpos humanos. Esses modelos compilam dados complexos e de múltiplas fontes, como exames de ressonância magnética e raios-X, permitindo avaliações médicas personalizadas, planejamento cirúrgico e treinamento em tempo real para profissionais médicos.

21. Nanoengenharia: O big data também está sendo utilizado para desenvolver nanobots para imunoterapias contra o câncer sem dor. Os dados sobre novos antídotos, antibióticos e medicamentos podem ser alimentados em um sistema de big data para pesquisar, analisar e inventar novos medicamentos para pacientes afetados.

Exemplos de big data em educação

O aprendizado moderno apoiado pela tecnologia está se afastando do que "achamos" que funciona e se aproximando mais do que "sabemos" que funciona. Através do big data, os educadores são capazes de criar modelos de aprendizado mais personalizados em vez de depender de estruturas padronizadas, de tamanho único.

O big data está ajudando as escolas a entender as necessidades únicas dos alunos, misturando ambientes de aprendizado tradicionais com ambientes online. Isso permite que os educadores acompanhem o progresso de seus alunos e identifiquem lacunas no processo de aprendizado.

De fato, o big data já está sendo usado em alguns campi universitários para reduzir as taxas de evasão identificando fatores de risco em alunos que estão ficando para trás em suas aulas.

Como o big data é usado em educação

22. Programas personalizados: Faculdades e universidades podem promover o aprendizado experiencial com big data. Ao analisar padrões de frequência, aprendizado padrões, resultados de questionários, tarefas e outras submissões, esses algoritmos podem personalizar o portal do sistema de gerenciamento de aprendizado (LMS) de acordo com as áreas obrigatórias de aprendizado e melhoria dos candidatos.

23. Currículo digital: Os sistemas de big data dependem do processamento de linguagem natural (NLP) para construir correlações e comparações de dados a partir de conjuntos de dados de entrada. Ao melhorar sua precisão de resposta e fluxos de trabalho especializados de aprendizado por reforço com feedback humano, esses sistemas podem digitalizar currículos para promover um melhor aprendizado ao longo do ciclo acadêmico.

24. Melhorando os resultados dos alunos: Analisar e pontuar candidatos por meio de sistemas de classificação automatizados de big data também leva à felicidade e satisfação dos alunos. Isso capacita o engajamento dos alunos e a satisfação dos alunos e, por sua vez, eleva as práticas de pontuação nas instituições educacionais.

25. Eficiência do ensino: Com sistemas de big data, os professores podem acessar conjuntos de dados de alunos de primeira mão, resumir conjuntos de dados e prever o desempenho coeso dos alunos para ajustar suas estratégias de ensino e trabalhar em resultados de dados acionáveis. Isso lhes dá transparência nos resultados reais das avaliações e um resumo dos sucessos e fracassos.

26. Segurança e privacidade dos dados: A análise de big data é instalada e mantida de acordo com os regulamentos governamentais especiais da organização e as leis de privacidade de dados.

Exemplos de big data no varejo

A indústria de varejo se digitalizou, e os clientes esperam uma experiência perfeita do online ao físico. A análise de big data permite que as empresas de varejo ofereçam uma variedade de serviços e entendam mais sobre seus clientes.

Como o big data é usado no varejo

Você encontrará que alguns dos casos de uso de big data no varejo imitam de perto os de mídia e entretenimento. Mas no varejo, é um pouco mais focado no ciclo de vida completo do cliente.

27. Recomendações de produtos: O big data é usado para armazenar comportamento de navegação do cliente e clickstream para fazer recomendações personalizadas de produtos de e-commerce. Por exemplo, a Amazon analisa produtos com base em pesquisas anteriores em sua plataforma. Usando análise preditiva, a Amazon prevê com precisão o que você provavelmente comprará a seguir.

28. Previsão de demanda: A previsão de demanda é outra aplicação amplamente utilizada por equipes de cadeia de suprimentos para entender fatores econômicos, gerar demanda e pontuações agregadas de oferta e prever vendas. Varejistas como Walmart e Walgreens analisam regularmente mudanças climáticas para identificar padrões na demanda por produtos.

29. Controle de crise: O big data é útil para controle de crise. Por exemplo, em recalls de produtos, o big data ajuda os varejistas a identificar quem comprou o produto e permite que eles entrem em contato de acordo. Ele inicia processos de recuperação e suporte ao cliente com base em imagens de produtos e comentários e ajuda as marcas a lidar com a insatisfação.

30. Preço dinâmico: Os varejistas aproveitam o big data para ajustar os preços dinamicamente com base em fatores como demanda, preços de concorrentes e padrões de compra dos clientes. Essa abordagem maximiza a receita, especialmente durante os períodos de pico, enquanto permanece competitiva em um mercado em flutuação.

31. Análise de sentimento: Os varejistas analisam grandes quantidades de dados de mídias sociais e avaliações de clientes para analisar sentimentos em torno de produtos ou marcas. Isso os ajuda a tomar decisões baseadas em dados, ajustando estratégias de marketing ou ofertas de produtos para alinhar com as opiniões dos consumidores e melhorar a percepção da marca.

32. Detecção de fraude: O big data permite a detecção de fraude em tempo real, analisando padrões em dados de transações para sinalizar atividades suspeitas. Varejistas como eBay e Target usam modelos de aprendizado de máquina para identificar rapidamente anomalias, minimizando perdas financeiras e aumentando a confiança do cliente.

33. Otimização do layout da loja: Os varejistas usam big data sobre movimentos dos clientes e comportamento de compra dentro de lojas físicas. Mapas de calor e dados de tráfego revelam seções populares, ajudando os varejistas a posicionar produtos de alta demanda para aumentar as vendas e melhorar a experiência de compra.

Exemplos de big data na manufatura

O gerenciamento da cadeia de suprimentos e o big data andam de mãos dadas, razão pela qual a manufatura é uma das principais indústrias que se beneficiam do big data. A análise de big data torna o monitoramento do desempenho dos locais de produção mais eficiente. A análise também é extremamente útil para controle de qualidade, especialmente em projetos de manufatura em larga escala.

A análise de big data desempenha um papel fundamental no rastreamento e gerenciamento de despesas gerais e logística em vários locais. Por exemplo, ser capaz de medir com precisão o custo das tarefas no chão de fábrica pode ajudar a reduzir os custos de mão de obra.

Depois, há o software de análise preditiva, que usa big data de sensores acoplados a equipamentos de manufatura. A detecção precoce de falhas nos equipamentos pode salvar locais de reparos caros capazes de paralisar a produção.

Como o big data é usado na manufatura

34. Sistemas de controle de inventário: Os sistemas de big data podem armazenar dados de inventário para otimizar processos de cadeia de suprimentos e logística. Saber com antecedência qual matéria-prima foi reabastecida ou quanto desperdício de fábrica é produzido com esses sistemas pode capacitar as equipes a verificar minuciosamente listas de materiais (BOM), valor de pedido de compra, custo médio de valor e configurações de produção para evitar qualquer falácia.

35. Dropshipping e transporte: Esses sistemas adicionam marcações virtuais para cada prateleira e fila do armazém, realizam avaliações de risco, monitoramento de suprimentos e inspeção de fábrica de seus produtos. Eles também automatizam rotas de transporte e constroem estratégias inteligentes de rastreamento de navegação GPS para produzir mais rendimento com menos mão de obra.

36. Logística: Os sistemas de big data podem gerar uma sincronização entre equipes de manufatura e equipes de cadeia de suprimentos para ajustar lotes de inventário com base na demanda exata e regularizar cronogramas de entrega. Ele otimiza a logística e os fluxos de trabalho de produção para que não haja muita pressão sobre os trabalhadores e montadores da fábrica.

Vá grande ou vá para casa

O mercado global de big data está previsto para crescer para 103 bilhões de dólares até 2027. Com as notícias recentes do foguete Artemis retornando à sua plataforma de lançamento no Centro Espacial Kennedy e Elon Musk inaugurando o primeiro Robotaxi da Tesla, o céu é o limite para o consumo de big data.

Não apenas as empresas, mas negócios de todos os tamanhos estão em seus calcanhares investindo em protótipos de IA e estrategizando para obter uma infraestrutura de IA madura em um futuro previsível. Sua principal força motriz é eliminar bloqueadores criativos no local de trabalho, prever novas tendências e atualizações algorítmicas e atualizar produtos e serviços para aproveitar novas oportunidades de mercado. Não é preciso dizer que o big data torna isso possível.

Aprenda como você pode construir painéis inteligentes e orientados por dados para visualizar tendências passadas de big data e relatórios de consumidores com o 10 melhores softwares de painel gratuitos.

Este artigo foi publicado originalmente em 2019 e foi atualizado com novas informações.