Que a era do Big Data está aí, ninguém pode negar. Para dar a você uma ideia, de acordo com as estimativas, a cada dia são criados 328,77 milhões de terabytes de dados. Desde 2010 essa quantidade tem crescido exponencialmente. Tanto que acredita-se que 90% dos dados mundiais foram gerados apenas nos últimos dois anos.
O problema todo é que os dados, em si, podem não dizer muita coisa. A diferença está no que fazemos com eles, ou seja, como os transformamos em informações acionáveis. Dito isso, vem a pergunta: como o big data pode impactar o mercado financeiro?
Para saber a resposta, continue a leitura do artigo.
O que é big data na prática?
Big data refere-se aos grandes e diversos conjuntos de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Segundo o Gartner:
“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem insights aprimorados, tomada de decisões e automação de processos.”
Apesar de o termo Big Data estar em alta nos últimos anos, ele tornou-se popular na década de 1990. Sua popularidade é creditada a John R. Mashey, que na época trabalhava na Silicon Graphics.
O conceito ganhou força em 2001, quando Doug Laney, vice-presidente e analista da equipe de pesquisa de Data Officer da Gartner, apresentou os três Vs que servem para definir o que é Big Data:
- Volume: refere-se a quantidade de dados que transitam diariamente na web (e que estão armazenados).
- Variedade: indica a diversidade de tipos de dados. Eles podem ser estruturados (que possuem estrutura rígida e bem definida), não estruturados (como imagens, textos e vídeos) ou semiestruturados (como dados XML).
- Velocidade: tempo em que os dados levam para ser gerados e, então, processados.
Em seguida, dois outros V’s foram incorporados ao conceito de Big Data:
- Valor: considerado o V mais importante, pois indica capacidade de extrair valor significativo dos dados, isto é, o que fazer com toda a informação coletada;
- Veracidade: refere-se à precisão e confiabilidade dos dados.
Na prática, significa dizer que dados que possuem cada uma das características dos 5V’s podem contribuir para tomadas de decisão, definição de planejamentos, realização de previsões de cenários etc.
Como funciona o big data no setor financeiro?
Uma das belezas por trás do Big Data é ajudar o financeiro a obter uma visão detalhada e em tempo real de suas operações e mercados. Em termos práticos, isso impulsiona decisões que vão desde o gerenciamento de riscos até a personalização de produtos e serviços, passando por análises de tendências e do mercado.
Em finanças, é comum ouvirmos falar de Big Data analytics, que segundo a IBM, significa:
“O uso de técnicas analíticas avançadas aplicadas em conjuntos de dados muito grandes e diversos que incluem dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, de diferentes fontes e de tamanhos diferentes de terabytes a zettabytes.”
Explicando melhor, ao pegar uma grande quantidade de dados brutos para descobrir tendências e padrões, e fazer correlações, o Big Data ajuda a tomar decisões informadas por dados.
Como você deve imaginar, o uso do Big Data analytics em finanças tem diversos impactos. O principal deles é na tomada de decisão mais bem informada, mas existem ainda outros impactos que estão transformando o setor. Confira no próximo tópico.
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Impactos do big data no setor financeiro
O Big Data pode beneficiar o setor financeiro de várias maneiras, como:
Avaliação de risco
Com os dados capturados e analisados, empresas e instituições financeiras podem detectar anomalias prováveis ou comportamentos fraudulentos. Isso permite às organizações reagirem prontamente e reduzirem perdas potenciais inclusive com inadimplência.
Além disso, com o monitoramento de dados de mercado em tempo real e análise de sentimentos expressos em notícias e redes sociais, o Big Data analytics pode ajudar a identificar as preocupações do mercado, tendências, flutuações e movimentos econômicos. Isso contribui significativamente para o setor adaptar suas estratégias, atuando mais proativamente.
Personalização dos produtos e serviços
Os dados coletados podem ser utilizados pelo setor financeiro para:
- Moldar a experiência do cliente;
- Criar produtos e serviços que atendam às necessidades individuais;
- Evitar investimentos em um portfólio que não tem potencial de vendas.
Dessa maneira, o Big Data ajuda na tomada de decisão de investimentos em novas ofertas, como também dá insights sobre como ter um portfólio de produtos/serviços mais alinhado com o público-alvo.
Segurança dos sistemas
O Big Data pode utilizar o grande volume de atividades na rede, como tráfego e comportamento dos usuários, para detectar padrões e comportamentos anômalos. Com isso, ele pode identificar atividades de hackers, malware ou violações de segurança.
Adicionalmente, é possível fazer uma análise de todas as movimentações da empresa, o que ajuda a identificar atividades fraudulentas e desvios internos, como movimentação errada de estoque, erros contábeis etc.
Controle e redirecionamento dos custos
O setor financeiro também é responsável por direcionar recursos para outras áreas da empresa. Analisando dados e cruzando com indicadores e orçamento, o Big Data pode ajudar:
- No controle de despesas;
- No monitoramento de dados em tempo real;
- Na previsão de fluxo de caixa;
- Entre outros.
Assim, podemos dizer que o Big Data oferece insights para gestores reduzirem custos, melhorarem a eficiência operacional e tomarem decisões mais precisas.
Quais os desafios de implementação do big data?
Implementar uma ferramenta de Big Data pode trazer diversas oportunidades, como vimos até aqui. Todavia, existem desafios que precisam ser considerados. Elencamos os principais para você ficar por dentro:
1 – Gerenciar grandes quantidades de dados
A quantidade de dados coletados diariamente por empresas aumenta a cada dia e esse influxo pode sobrecarregar a infraestrutura de TI. Inclusive, esse é um dos motivos pelos quais muitas companhias estão fazendo a migração da infraestrutura para a nuvem.
Mas além da infraestrutura, vem a questão: como lidar com a quantidade massiva de dados? Como processar e analisar toda essa informação? Por essa razão, um dos principais desafios na implementação é ter uma infraestrutura adequada e sistemas robustos que facilitem a análise de dados.
2 – Garantir a qualidade dos dados
Um dos V’s do Big Data é “valor”. Pense no seguinte: processos que dependem de machine learning para fazerem análises preditivas são alimentados por dados. O que acontece se esses mesmos dados forem incompletos, inconsistentes ou corrompidos?
Bom, nesse caso você vai concordar que os resultados não serão conforme o esperado, certo? A situação pode ser ainda mais desafiadora à medida que o volume de dados aumenta, pois é provável que seja ainda mais difícil determinar se os dados analisados possuem a qualidade necessária para gerar insights precisos.
3 – Integrar dados de várias fontes
Os dados são provenientes de várias fontes, como CRM, ERP, sistema de gestão de pagamentos, redes sociais, e-mails, site e por aí vai. Eles não são estruturados da mesma forma e, portanto, integrá-los para analisá-los e criar relatórios e gráficos é um dos desafios na implementação do Big Data.
Existem ferramentas no mercado que fazem essa integração e é indispensável fazer o investimento para conseguir reunir os dados necessários.
4 – Segurança
Muitas vezes, quando o assunto é Big Data, empresas se preocupam em armazenar, coletar e analisar os dados. Até aí, tudo bem. O problema é quando a preocupação com esses pontos faz líderes, executivos e gestores deixarem a segurança em segundo plano, esquecendo-se que, se todo esse volume de informação não for protegido, pode se transformar em terreno fértil para hackers.
Algumas ações para garantir a segurança dos dados são: criptografia, controle de acesso e de identidade, monitoramento em tempo real, implementação de segurança de endpoint e segregação de dados.
Conclusão
Você viu aqui sobre Big Data, o que é e seus impactos no setor financeiro. Também viu que implementá-lo pode ajudar o financeiro a ter insights mais profundos e abrangentes para tomar decisões informadas.
Destacamos ainda que o Big Data tem sido cada vez mais presente nas pautas do setor financeiro. O motivo? Ele capacita os profissionais a transitarem por um ambiente de negócios cuja complexidade e dinamismo só aumenta.
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