Big data é uma área em plena expansão no mundo atual, pois possibilita coletar uma enorme quantidade de dados, analisá-los e, a partir do resultado obtido, extrair insights para melhorar o seu negócio. ao identificar tendências, padrões e inconsistências, o big data proporciona uma capacidade de entender o passado, monitorar o presente e antecipar o futuro. no âmbito da educação, tamanha capacidade de produção de dados, especialmente os logs registrados pelos sistemas de gestão de conteúdo como o moodle, pode resultar em diversas oportunidades e melhorias para alunos e professores. contudo, essa imensa quantidade de informações, se não for bem trabalhada e processada adequadamente, corre o risco de se tornar irrelevante. por isso, é tão importante estudar formas de utilizar o big data educacional dentro das instituições de ensino, já que não é mais possível ignorar a sua capacidade de gerar vantagens competitivas. ainda mais quando falamos da educação a distância e os cursos massivos online (moocs), cada vez mais frequentes e necessários na propagação de conhecimentos nas mais variadas áreas. os procedimentos metodológicos utilizados neste trabalho se iniciaram por uma revisão narrativa, com objetivo de buscar a fundamentação teórica sobre três temas principais: big data educacional, moocs e learning analytics. a segunda etapa foi uma revisão bibliográfica sistemática que buscou entender os principais gaps na pesquisa sobre big data educacional, os potenciais e os desafios da área, e também analisar alguns frameworks existentes na literatura. de uma forma geral, percebeu-se que a grande dificuldade encontrada para realizar uma análise satisfatória, é dominar as questões técnicas. por exemplo: o professor que deseja melhorar seu curso, mas não sabe onde procurar os dados educacionais e nem quais métodos de análise utilizar; ou o cientista de dados que domina as técnicas analíticas, porém não entende de pedagogia e o funcionamento dos moocs; ou o design instrucional que conhece tudo sobre educação a distância, mas não entende nada de estatística e ciência de dados. esses três exemplos são cenários comuns. por se tratar de uma área interdisciplinar que engloba campos tão distintos do conhecimento, percebeu-se a necessidade de criar uma espécie de guia para orientar os pesquisadores. para entender na prática como funciona essa análise de dados educacionais, realizou-se um estudo de caso de um mooc sobre auriculoterapia da ufsc, o qual capacitou milhares de alunos nos últimos anos. foram realizadas pesquisas qualitativas com os autores e a equipe técnica do curso, além de uma análise da big data educacional fornecida pelo moodle do curso. como resultado é apresentado um framework conceitual que tem como objetivo orientar pesquisadores no que se refere ao manejo da big data educacional de moocs. ele é composto de cinco etapas que abrangem desde a determinação dos objetivos e métricas da pesquisa, passando pela identificação e localização dos dados necessários e a indicação dos métodos mais apropriados para cada tipo de análise. o bom uso dos dados educacionais se torna uma vantagem competitiva importante para melhorar a aprendizagem e a experiência dos alunos nos cursos online.