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Big Data

Big Data: saiba tudo sobre

Se você possui um negócio, sabe como as informações internas e externas sobre o seu mercado são decisivas para a tomada de decisão. Nesse contexto, o Big Data surge como uma ferramenta para criar estratégias com alvos bem definidos. 

Para isso, coleta, processa e armazena dados de diferentes características e permite fácil acesso às informações. 

A seguir, vamos explicar como utilizar a ferramenta para aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar decisões mais inteligentes. Boa leitura!  

O que é Big Data?

O Big Data nada mais é do que o conjunto de informações presentes nos bancos de dados de servidores e empresas. A premissa é que os dados fiquem disponíveis na rede mundial de computadores e possam ser acessados de forma remota. 

No entanto, engana-se quem pensa que Big Data está relacionado a bancos de dados e informações online. Na verdade, é uma coleção de informações de fontes tradicionais e digitais internas e externas à empresa. 

O conceito ganhou uma nova abordagem nos anos 2000, quando Doug Laney escreveu um artigo que hoje é a definição mais conhecida de Big Data. O conceito passou a ser dividido em 5’Vs. A seguir explicaremos cada um deles.  

Volume

Acompanhamento de leads, redes sociais, interação com sites, histórico de compras… O volume de dados que criamos diariamente gera uma quantidade de informações impressionante. 

Logo, o volume influência em dois pontos: armazenamento e análise. Hoje em dia está mais fácil armazenar esses dados, já que existe a possibilidade de comprimir arquivos e armazená-los na nuvem.

Já a análise se torna cada vez mais simples, principalmente com o uso das ferramentas para o Big Data.

Velocidade 

Hoje, os dados são transferidos, armazenados e baixados em velocidades muito altas. Além da conexão com a internet, esse processo inclui a forma como esse conteúdo é trabalhado e expandido rapidamente também. 

Como as fontes oferecem cada vez mais dados, é preciso contar com um gerenciamento dessas informações em tempo real.

Variedade 

Os dados são oferecidos de diversas cores, formas e tamanhos. Isso inclui planilhas, dados estruturados, documentos em texto, vídeos ou imagens. Portanto, é preciso entender a variedade e como cada um dos formatos deve ser analisado e armazenado. 

Variabilidade

Os dados não são elementos consistentes, isso significa que podem mudar a qualquer momento. Se pensarmos nas redes sociais, elas não geram informações de forma regular. 

Isso porque são totalmente dependentes da ação dos usuários, que não ficam 24 horas por dia conectados à internet. Logo, existem desafios no gerenciamento. 

Vínculo

Com um volume tão grande de dados, é provável que você perca o controle quando realmente precisar. Afinal, não é fácil conectar e transformar informações através de diferentes plataformas. 

Portanto, é preciso correlacionar os elementos, criar hierarquias e ligações para os dados, ou seja, criar vínculos entre eles. 

Como é feita a gestão?

A principal característica dos dados é que eles sejam acessíveis. Aliás, não importa se são estruturados, como planilhas e tabelas, ou estruturados, como imagens e blocos de texto.

Afinal, diversos dados podem compor o Big Data, desde informações de controle de estoque até dados de navegação do cliente no site ou app. 

Então, sejam números, mapa de localização, dados demográficos ou históricos de acesso, todos esses dados compõem o Big Data. É por isso que o termo causa bastante confusão.

Naturalmente, quanto mais digitalizado for o negócio, mais dados ele terá à disposição no Big Data. No entanto, empresas de diferentes setores apresentarão diferentes tipos de informações.

Tudo dependerá das ferramentas que cada empresa tem para coletar, armazenar e processar esses dados. Para entender melhor, vamos dividir o processamento de dados em etapas. 

Coleta de dados

Essa é a etapa responsável por reunir todo o volume e diversidade de informações. 

Enquanto são coletadas, é necessário que passem por uma filtragem ou formatação, eliminando erros e dados incompletos. Esse cuidado é fundamental para que não haja prejuízo nas próximas etapas. 

Integração dos dados

Nesse momento, é hora de integrar os dados. Como eles são de características e formatos diferentes, devem receber tratamentos específicos. 

Portanto, devem ser definidos critérios de validação, aceitação e segurança, conforme suas fontes.

Análise e modelagem dos dados 

Trata-se de uma das fases mais importantes no Big Data, já que é a etapa onde os dados começam a se transformar em informações. 

Para isso, é necessário ter profissionais capacitados e o suporte de tecnologias de inteligência artificial para tornar o trabalho mais exato.

Além disso, é importante pesquisar novos tipos de visualização de dados para que sejam feitas descobertas valiosas e garantam uma melhor interpretação das informações. 

Interpretação dos dados

A fase de interpretação dos dados é aquela que faz valer todo o investimento em Big Data. Afinal, é aqui que você vai conseguir os insights que vão garantir os diferenciais competitivos ao seu negócio. 

Com esses resultados é possível segmentar o público e o mercado com facilidade, efetuar análises de marketing e mensurar a satisfação do cliente. Também é possível precificar os serviços e produtos mais adequadamente.

Quais as aplicações do Big Data em diferentes setores?

Atualmente, o que faz o Big Data ser tão utilizado é a aplicação em inúmeros contextos. 

Na maioria dos casos, o uso está vinculado à geração de resultados melhores em relação ao lucro e ao relacionamento com o cliente. Veja a seguir alguns setores que podem aplicar o Big Data.

Comportamento do usuário 

Nesses casos, o usuário pode ser rastreado e coletado com o apoio do Big Data.Assim, o profissional da área pode dispor dados com organização e intuir determinadas ações de acordo com o comportamento prévio.  

Por exemplo, com base no histórico de compras, o sistema pode indicar a possibilidade de um cancelamento do serviço ou produto adquirido. Além disso, pode prever como o cliente vai reagir a determinadas estratégias. 

Dessa forma, é possível criar anúncios otimizados para gerar mais conversões e vendas. Também permite estudar quais formas de comunicação funcionam melhor com o público.

Logística 

Em suma, nesse setor, o uso de análise de dados ajuda a gerar eficiência na definição das melhores rotas para deslocar o produto. Para isso, permite otimizar o transporte e gerenciar os riscos que podem surgir. 

Da mesma forma, empresas conseguem antecipar demandas para preparar os produtos, acelerando a separação no estoque. 

Otimização de preços 

Com o Big Data é possível processar e analisar dados para uma otimização dinâmica dos preços. 

Isso porque permite analisar a concorrência, preferências do usuário, contexto socioeconômico e outras questões que podem interferir no preço. Como consequência, maximiza as vendas e a lucratividade em tempo real. 

Detecção de fraudes

A análise de dados permite detectar os riscos de fraudes e antecipá-las com rapidez. Nesse caso, qualquer sinal que indique a possibilidade de fraude já levanta um alerta para a empresa. 

Então, ficará mais fácil agir de forma preventiva para combater os riscos. 

Assistentes virtuais 

Os assistentes virtuais são exemplos de como transformar dados em aplicações inteligentes. Os dados de interações do usuário é coletado para criar diálogos e interações espontâneas.

O sistema também permite personalizar a abordagem de comunicação, que sejam coerentes com perfil do cliente e tom de voz da marca.

Saúde

Na área da saúde o Big Data pode ajudar a prever doenças nas pessoas com base em uma série de dados históricos. 

Também permite detectar as chances de algum quadro clínico ocorrer a partir de padrões de outras doenças. 

Nesse setor, é importante destacar a presença de internet das coisas, o IoT. Esses dispositivos conseguem monitorar e acompanhar as condições de um paciente, gerando uma quantidade significativa de dados. 

Conclusão 

Como vimos anteriormente, o Big Data surgiu para facilitar o gerenciamento do seu negócio. Dessa forma, é possível aumentar os lucros e melhorar a experiência e o relacionamento com o cliente. 

Por isso, vale a pena investir nessa ferramenta para fazer uma gestão mais eficiente do seu negócio.

Sap Business One HANA

Porque usar o Sap Business One on HANA?

O uso de informações no ambiente corporativo tornou-se um fator estratégico para empresas de diferentes setores.

Porém, quanto maior o número de registros disponíveis para uso, mais complexos tornam-se os processos de gestão de dados.

E para auxiliar a companhia a ter menos dificuldades nesse momento, soluções de TI podem ser empregadas para simplificar o uso de informações para criar oportunidades de negócio.

Esse é o caso do SAP Business One on HANA, uma plataforma para uso de aplicações de processamento de informações em tempo real. Quer saber mais sobre ela? Confira então o nosso post de hoje!

O que é o SAP Business One on HANA?

O SAP Business One on HANA é a plataforma de processamento de dados em tempo real para o SAP Business One. Com recursos voltados para pequenas, médias e grandes empresas, ele dá ao usuário a capacidade de manter-se com um fluxo de trabalho moderno e capaz de responder às demandas de clientes com mais agilidade.

Os recursos analíticos podem ser executados em plataformas de computação na nuvem e de servidores locais. Em ambos os casos, eles trazem ao negócio a capacidade de utilizar informações de maneira estratégica, solucionando demandas e criando serviços mais eficazes.

A empresa poderá acompanhar, em tempo real, fatores como o nível de produtos no estoque ou as novas vendas online.

Isso dá aos profissionais a capacidade de atuar rapidamente para solucionar problemas e evitar que pequenos desvios atrasem a entrega de um produto.

Além disso, a análise de dados ganhará mais recursos para abrir espaço para mais inovação e competitividade para o empreendimento.

Quais são os recursos do SAP Business One on HANA?

O SAP Business One on HANA combina uma série de funcionalidades para que empresas possam atuar com alto nível de qualidade e inovação. Processos corporativos são acelerados, as estratégias de BI ganham mais precisão e o ambiente de TI é simplificado. Entre as principais recursos, podemos destacar:

  • suporte a todas as funcionalidades do SAP Business One (dos controles de finanças à gestão de relacionamento com clientes), mas com tempos de resposta muito menores;
  • funcionalidades embarcadas que permitem a criação de relatórios precisos envolvendo dados como o inventário atual e o número médio de clientes;
  • mecanismos para visualização simplificada e inteligente de dados sobre o negócio;
  • busca aprimorada, permitindo que profissionais encontrem qualquer registro do empreendimento quando for necessário;
  • possibilidade de analisar informações por meio de um processo mais interativo e elegante;
  • centralização e visualização de registros a partir de um mecanismo mais inteligente, que elimina dados necessários e dá ao analista a possibilidade de focar no que é mais importante para a empresa;
  • dashboards inovadores e mais precisos;
  • possibilidade de simular cenários com mais agilidade;
  • integração com o app mobile SAP Business One (incluindo a busca de dados e a possibilidade de visualizar informações em meios centralizados).

Por meio do módulo de gestão de projetos, a empresa pode monitorar o progresso das tarefas de cada profissional, evitando atrasos e quedas de produtividade.

Todas as transações, documentos e recursos associados com as rotinas de cada etapa serão gerenciados com mais precisão. Assim, o tempo necessário para executar demandas cairá drasticamente.

Já as ferramentas de previsão baseadas em análise preditiva facilitam a identificação da demanda em um determinado período.

Assim, a companhia pode melhorar o seu planejamento em toda a cadeia de produção: o negócio terá mais visibilidade para as suas rotinas, priorizará processos com mais precisão e poderá preparar-se melhor para enfrentar os desafios que surgem quando a demanda por serviços e produtos aumenta.

Por sim, o SAP Business One on HANA pode trabalhar lado a lado com o Microsoft SQL Server 2014. Isso dá mais flexibilidade para o gestor, que pode criar uma infraestrutura de TI mais integrada e com menos incompatibilidade entre soluções de TI.

E as vantagens?

O SAP Business One on HANA possui uma alta escalabilidade e funcionalidades para garantir que a empresa possa analisar todos os seus dados importantes da melhor forma possível.

Dessa forma, a empresa pode crescer a sua base de dados sem grandes dificuldades, criando serviços mais inteligentes e produtos conectados com as necessidades do mercado. Entre as principais vantagens dessa ferramenta, destacamos:

  • possibilidade de otimizar os processos de tomada de decisão;
  • diminuição do tempo de resposta às demandas do mercado a partir de análise dados em tempo real;
  • aumento da capacidade de crescimento da empresa;
  • possibilidade de encontrar pontos que necessitam de melhorias com mais precisão;
  • simplificação dos processos de gerenciamento de recursos;
  • maior capacidade de prever o futuro do negócio a partir das opções disponíveis para a empresa;
  • acesso mais rápido a dados estratégicos;
  • relatórios com informações mais precisas e integradas;
  • mais autonomia para times de analistas;
  • redução de custos operacionais relacionados a tecnologia.

O SAP Business One on HANA é a solução ideal para que empresas de todos os portes possam ter processos de gestão mais inteligentes e conectados com as necessidades do mercado. Com uma análise de dados mais eficaz, a organização pode definir prioridades, evitar prejuízos e solucionar problemas em tempo real.

O planejamento torna-se mais eficaz: a companhia pode avaliar a sua posição no mercado e simular cenários a partir de um número muito maior de variáveis.

Como consequência, o gestor pode identificar com precisão as maneiras corretas de otimizar o funcionamento do negócio e deixá-lo preparado para atuar com serviços de maior valor agregado.

A empresa dará aos seus funcionários mais capacidade para criar fluxos de trabalho eficazes e livre de gargalos.

Isso tornará todos os times mais produtivos, uma vez que a troca de dados será mais dinâmica e cada equipe encontrará soluções com mais facilidade.

E por ser compatível com dispositivos móveis, a mobilidade operacional também fará parte da rotina da empresa.

Os riscos operacionais cairão por meio de um planejamento capaz de preparar o negócio para enfrentar vários desafios. Quedas de performance serão evitadas por meio de uma aplicação escalável e flexível.

E por dar espaço para uma política de gestão de TI simplificada, o SAP Business One on HANA dá aos profissionais da área a capacidade de atuar com maior foco em processos estratégicos.

Gostou de aprender mais sobre essa ferramenta? Quer saber mais sobre como a análise preditiva pode auxiliar o seu negócio? Então veja como o BI torna companhias mais eficazes!

IBM Think 2018: Personalizando a experiência do consumidor

Somos 24 mil pessoas no 1o. dia do Think 2018 em Las Vegas!

Não foi nada fácil conseguir participar de uma boa sessão com tanta gente faminta por informação, mas consegui ouvir a uma excelente palestra sobre o tema Consumer Experience” por Melissa Geissler, da IBM’s Healthcare Services Business.

Já tenho ouvido e vivido a experiência da personalização de ofertas, da propaganda, do marketing. Uma grande rede de supermercados perto de casa criou um app do tipo “impossível não baixar” porque oferece ofertas só pra mim, analisando os produtos que eu compro e me oferecendo descontos em alguns destes produtos. Faz todo sentido já que a mesma rede sabe o que tenho comprado por lá. Também faz muito sentido que ela me dê wi-fi gratuito dentro da loja para que eu consiga acessar minha ofertas. E a experiência se encerra com perfeição quando passo no caixa e, o mesmo mercado que cerca de 1 ano atrás lidava com reclamações constantes quanto aos erros no preço, reconhece meus descontos.

Olha só como fica fácil falar de big data e analitics, porque o que antes impedia o mercado de obter este tipo de ferramenta era justamente a incapacidade de gerar informação pelo volume de dados a analisar para finalmente criar a oferta final ao cliente. Pensar em personalizar cliente a cliente então parecia muito distante até pouco tempo atrás.

Agora, tá feito!

Melissa apresentou ótimos exemplos de empresas globalmente reconhecidas pela excelência e inovação na experiência do consumidor como:


Pela inovação e design


Uma das melhores empresas no assunto


Por redefinir conveniência


Pela transformação do seu mercado

Para personalizar a experiência do consumidor se faz necessária informação em tempo real baseada nos costumes e perfil do cliente.

Melissa ainda explorou alguns cases de sucesso da IBM sobre o assunto, escolhi 2 deles:

Case Theraflu

Theraflu é um antigripal que criou um aplicativo para mapear e informar seus usuários onde há casos de resfriado e gripe para que seus consumidores protejam sua familía.

 

Case Medtronic

O app Sugar.IQ utiliza monitoramento contínuo de dados de seus usuários para encontrar padrões ocultos em dados de diabetes. O aplicativo fornece informações personalizadas em tempo real em uma única plataforma que reúne dados relevantes, contexto e insights.

 

Inteligência artificial e big data já está sendo utilizada por inúmeras empresas, sendo assim, a mensagem final para sua replexão e para a minha é Re-imagine, porque os meios já existem e é possível realizar projetos tecnológicos como nunca se viu.

Fontes:
https://www.theraflu.com/cold-flu-tracker/
http://www.healthcareitnews.com/news/medtronic-introduces-ibm-watson-powered-sugariq-diabetes-app

Foto: André Luis dos Santos

O que é a indústria 4.0 e como ela afeta a sua empresa?

O conceito de indústria 4.0 tem se difundido cada vez mais. Afinal, com a chegada da transformação digital, fica impossível que as indústrias não modifiquem seus processos para incorporar as inovações tecnológicas.

No entanto, como a evolução tem se dado a passos largos, uma verdadeira revolução industrial ocorreu, gerando o que chamamos de Indústria 4.0. Por isso, preparamos um post especial para que você entenda todo esse processo:

O que é a indústria 4.0

A indústria 4.0 é um processo de revolução das práticas industriais que busca trazer máquinas totalmente conectadas via web para que todos os sensores integrados a ela compartilhem dados constantemente para otimizar e melhorar a produção. Essa tecnologia pode aproveitar todas as informações dos sensores dos componentes existentes, atuando como um hub para a coleta de dados. Isso permite manutenção preditiva e otimização da máquina. Além disso, os dados também podem ser analisados ​​para melhorar o design de futuras máquinas.

Essa conectividade constante vai remodelar muitos dos processos industriais mais antigos. Por exemplo, a integração será levado ao limite máximo: assim que um lote de produtos for produzido, haverá o envio automático de uma mensagem para o departamento logístico que poderá organizá-lo para o estoque ou para o transporte. No estoque, os sensores podem controlar o prazo de validade de cada produto e, durante o transporte, eles ajudaram a avisar a empresa e os clientes a respeito do status de entrega.

A indústria 4.0 também pode facilitar a personalização em massa: uma das grandes novidades trazidas por esse modelo é o uso de impressora 3D para fabricar vários produtos. Assim, o cliente pode ordenar um produto de acordo com as suas especificidades e a impressora dará conta de produzi-lo. As possibilidades são infinitas e vão desde da personalização de roupas até a personalização de carros e próteses com impressoras 3D.

Desse modo, a Quarta Revolução Industrial, revolucionará a indústria de produção e produção, integrando a Internet das Coisas (IoT) , a integração de dados, a computação em nuvem e outros avanços tecnológicos no coração dos sistemas de produção e fabricação.

Dois conceitos são fundamentais para entender o processo: 1) a computação em nuvem e 2) o IoT. A computação em nuvem está conectada à internet e permite o acesso remoto a serviços, aplicativos e dados armazenados. A IoT usa a nuvem e automatiza processos em objetos sincronizados com a Internet, como automóveis habilitados para Internet e sistemas de iluminação. A Indústria 4.0 usa a computação em nuvem e a IoT para levar processos que estão sendo gerenciados internamente por pessoas e máquinas e movê-los para a nuvem. Aqui, poderão ser gerenciados de qualquer lugar do mundo.

A Quarta Revolução Industrial desafiou o modo tradicional de fabricação e sistemas de produção em fábricas que atualmente funcionam com sistemas centralizados e off-line que não estão interligados. Essas fábricas podem em breve evoluir para fábricas inteligentes com a capacidade de gerenciar problemas e processos internos sem muita interferência humana.

Pilares da quarta revolução industrial

A primeira revolução industrial introduziu, pela primeira vez, o uso de máquinas que não utilizavam a mão de obra humana ou animal para realizar trabalhos. Pela primeira vez, os processos físicos e químicos eram utilizados para colocar máquinas para trabalhar e produzir em massa. Com o tempo, essa revolução foi modificando completamente a infraestrutura e trouxe os trens a vapor, que trouxeram uma rapidez enorme para a distribuição da produção.

A segunda revolução industrial é tipicamente vista como o período em que a eletricidade e os equipamentos elétricos começaram a ser introduzidos dentro da fábrica. Isso permitiu uma redução da poluição nas cidades e um ambiente industrial mais salubre. Além disso, ela é caracterizada por revoluções conceituais, pois, a partir da primeira revolução, alguns teóricos passaram a refletir sobre os modos de otimizar a produção das fábricas. Com isso, surge também a linha de montagem sequencial, em que cada operário fica responsável por um etapa da fabricação.

A terceira revolução industrial teve tudo a ver com o surgimento de computadores, redes de computadores (WAN, LAN, MAN), o aumento do uso da robótica na fabricação, a introdução da conectividade e, obviamente, o nascimento da Internet. A grande novidade que essa fase trouxe foi a possibilidade do compartilhamento ultrarrápido de informações. Assim, empresas multinacionais puderam movimentar seus capitais com muito mais facilidade e muitos processos físicos foram transportados para o mundo digital.

Na quarta revolução industrial, passamos de “apenas” à Internet e do modelo cliente-servidor para a mobilidade onipresente, a ponte de ambientes digitais e físicos, a convergência de TI e todas as tecnologias mencionadas a seguir (Internet of Things, Big Data, cloud, etc.) permitem à indústria 4.0 um ambiente de automação e de otimização de maneiras totalmente novas que levam a amplas oportunidades para inovar e levar a indústria a um próximo nível:

Big data

Com a internet, as empresas estão tendo acesso a uma quantidade maciça de dados, mas a questão permanece: o que essas empresas estão fazendo com isso? O Big Data em informações úteis que podem ser convertidas em conhecimento. Isso pode ser usado para identificar tendências, padrões e relações entre insumos, processos e saídas, possibilitando melhorias em várias plataformas de fabricação.

Realidade aumentada

Esse conceito foi popularmente difundido mundialmente por meio de jogos e aplicativos como o Pokémon Go. A realidade aumentada permite que imagens aumentadas sejam colocadas em frente ao mundo real. Outras empresas introduziram essa tecnologia em seus negócios e aplicativos como a IKEA, a qual permite que os clientes vejam como os móveis vão se parecer em uma sala existente em sua casa usando dados com base em tamanho e cor.

Os fabricantes poderiam usar essa tecnologia para mostrar aos clientes quais seriam seus produtos sem criar uma cópia física. Dessa forma, eles são capazes de demonstrar como seria um produto ou como funcionaria sem a despesa de um teste físico.

Simulação

A simulação é o que o termo mesmo indica: uma forma de imitação de uma situação, processo ou ambiente. Muitas empresas em todo o mundo em todas as áreas estão começando a utilizar realidades virtuais dentro de seus próprios negócios, incluindo o setor médico. Alguns planos de saúde simulam como será a temporada de epidemias de verão em determinado ano a fim de programar seu orçamento.

Os fabricantes podem utilizar a simulação para fins de treinamento, mostrando aos trabalhadores o risco de trabalhar em um chão de fábrica sem EPIs, sem ter que estar em um ambiente físico perigoso, por exemplo.

Internet das Coisas

A Internet das coisas envolve a conexão da internet com os itens do dia a dia para que eles possam enviar, receber e processar dados. Isso pode levar a uma diminuição no tempo de produção, gerenciamento de risco e economizará recursos valiosos de fabricantes, como tempo e dinheiro.

Computação em nuvem

É o uso de uma rede de servidores remotos para armazenar, gerenciar e processar dados. Isso pode ser muito benéfico para as as fábricas, que podem trazer seu próprio conhecimento e experiência para todas as situações de vendas, além de introduzir processos de desenvolvimento de novos produtos mais rápidos, liberando novos produtos para o mercado em períodos de tempo mais curtos.

Cibersegurança

Ao utilizar a Internet de Coisas e a computação em nuvem dentro de sua empresa pode oferecer uma série de benefícios, todos precisam ser protegidos. A maioria dos fabricantes quer proteger seus dados mais valiosos, incluindo propriedade intelectual, dados sobre clientes e seus produtos.

As possibilidades são amplas: segurança para proteger sistemas contra ataques cibernéticos, redes para apoiar as operações distribuídas dos sistemas, técnicas de jogo para promover a interação e visualização do usuário, além de engenharia de software e inteligência artificial para construir capacidade autônoma nos sistemas para operações inteligentes.

Integração de sistemas

Esta tecnologia permite que diferentes sistemas de computador sejam ligados entre si, permitindo a comunicação real e a transmissão de dados entre sistemas, pois o software pode atuar como um todo coordenado. Isso é ideal para todas as empresas de fabricação, já que as máquinas de toda a fábrica podem ser conectadas juntas em toda a linha de produção, garantindo que tudo funcione de forma suave e eficiente.

Fabricação aditiva

Os dados de design digital 3D são usados ​​para construir um componente em camadas, depositando materiais. Os fabricantes de aviões, por exemplo, podem considerar o uso de impressão 3D para peças mais leves que não tenham sido preenchidas com excesso de material. Isso pode ser benéfico à medida que as peças mais leves fazem para um avião mais leve, usando menos combustível, mas viajando a velocidades mais altas.

Sistemas Autônomos

A tecnologia autônoma permite máquinas e robôs a atuarem e se comportarem de forma autônoma depois de serem programados para fazê-lo. Essa tecnologia permite que os sistemas pensem, atuem e reajam de forma autônoma, o que também permite que as decisões sejam feitas remotamente. Isso pode contribuir para a competitividade, a produtividade e, obviamente, a rentabilidade de uma empresa.

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Indústria 4.0 e suas aplicações

É impossível resumir todas as aplicações que a Indústria 4.0 traz para o mundo dos negócios. Por isso, vamos trazer duas grandes inovações que só foram possível após a quarta revolução industrial:

A Internet dos Serviços (IoS)

É fácil ver que, no mundo de hoje, todos nós estamos interconectados por meio da internet — seja em nossas casas seja na rua com nossos smartphones. Assim, a indústria pode se aproveitar desse fato para criar produtos, com otelefones inteligentes, tablets, laptops, TVs superconectados entre si. Com isso, o consumidor não busca mais comprar um produto apenas, mas uma experiência.

Desse modo, se antes a preocupação de um fabricante de TV era produzir aquela com a melhor imagem, hoje em dia, ele precisa se preocupar com uma televisão que também oferece serviços, como a integração com o Netflix, o Youtube etc. Isso muda também a forma como o chão de fábrica é organizado. Os equipamentos precisam conversar entre si para otimizar a produção.

Smart Factory

As fábricas inteligentes são uma característica chave da Industry 4.0. Uma fábrica inteligente provavelmente adotará um robô computadorizado que será capaz de gerir a planta de operações sozinho. É um sistema capaz de lidar tanto com o mundo físico quanto com o virtual. Tais sistemas são chamados de “sistemas de fundo” (back end) e, de certa forma, operam atrás da cena.

Com isso, surgem 5 princípios essenciais à transformação digital provocada pela Indústria 4.0:

  • Interoperabilidade : objetos, máquinas e pessoas precisam ser capazes de se comunicar por meio da Internet das Coisas e da Internet das Pessoas. Esse é um fator essencial que de fato torna uma fábrica inteligente
  • Virtualização : os sistemas responsáveis pela automação da fábrica devem ter a capacidade de criar e representar uma cópia virtual do mundo real. Esses sistemas também devem ser capazes de supervisionar os objetos presentes no ambiente da fábrica. Em outras palavras, é necessário ter uma cópia virtual de tudo o que ocorre fisicamente
  • Descentralização: é a capacidade dos sistemas de automação para trabalhar de forma independente. Isso dá espaço para produtos personalizados e resolução de problemas. Isso também cria um ambiente mais flexível para a produção. Em casos de falha, a questão é delegada em um nível superior. No entanto, mesmo com essas tecnologias implementadas, a necessidade de garantia de qualidade continua sendo uma necessidade em todo o processo
  • Capacidade em tempo real: É preciso coletar dados em tempo real para tornar uma fábrica inteligente e ser possível de armazená-los ou analisá-los para tomar decisões eficientes de acordo com novas descobertas. Isso não está limitado apenas às pesquisas de mercado, mas também a processos internos, como algum defeito de uma máquina na linha de produção. Objetos inteligentes devem ter a capacidade de detectar falhas e delegar novamente tarefas para outras máquinas. Isso também contribui muito para a flexibilizar e otimizar a produção.
  • Orientação de serviço: a produção deve ser orientada para o cliente. Pessoas e objetos/dispositivos inteligentes devem se conectar eficientemente por meio da Internet dos Serviços para criar produtos de acordo com as especificações do cliente. É aqui que a Internet dos serviços se torna essencial.
  • Modularidade: em um mercado dinâmico, a capacidade de uma Fábrica Inteligente de se adaptar a um novo mercado é essencial. Em um caso típico, provavelmente levaria uma semana para que uma empresa média estudasse o mercado e mudasse sua produção de acordo. Por outro lado, as fábricas inteligentes devem ser capazes de se adaptar rapidamente e suavemente às mudanças sazonais e às tendências do mercado.

Como a indústria 4.0 afeta o mercado

Nós mencionamos alguns benefícios, mas vejamos um pouco mais algumas das principais vantagens. O objetivo essencial da Indústria 4.0 é tornar as indústrias de manufatura e as atividades relacionadas — como a logística — mais rápidas, mais eficientes e mais centradas no cliente, ao mesmo tempo que vão além da automação e otimização e detectam novas oportunidades de negócios. Por isso, vamos resumir alguns dos principais benefícios do Indústria 4.0:

Aumento da produtividade por meio da otimização e automação

A otimização de processos e o aumento de produtividade são os primeiros benefícios que os fabricantes veem. É também um dos primeiros objetivos dos projetos de Indústria 4.0. Em outras palavras: ela atua economizando custos, aumentando a lucratividade, reduzindo o desperdício, automatizando para evitar erros e atrasos, acelerando a produção para trabalhar mais em tempo real. Tudo isso para superar a enorme competitividade global na qual a velocidade é crucial para todos.

Conforme uma pesquisa feita nos EUA, os sinais de que os investimentos são feitos nessas áreas são claros. Mais uma vez, não é uma coincidência que, do ponto de vista das despesas, o caso de uso número um em que os fabricantes investem seus orçamentos Internet de Coisas (IOT) são operações de fabricação (um enorme US $ 102,5 bilhões em um total de US $ 178 bilhões em todos os casos de uso de fabricação em 2016) . A Industry 4.0 oferece várias soluções para otimizar, desde a utilização otimizada de ativos e processos de produção mais suaves até uma melhor logística e gerenciamento de inventário.

Dados em tempo real para uma cadeia de suprimentos em tempo real em uma economia em tempo real

Muitos dos benefícios da melhoria da produtividade são mais sobre os objetivos internos e a otimização de processos. No entanto, ao mesmo tempo, vários pontos também se encaixam numa perspectiva de maior centralização do cliente.

A Indústria 4.0 é sobre todo o ciclo de vida de produtos e fabricação, obviamente, não se mantém sozinho. Se você olhar para toda a cadeia de valor e o ecossistema dentro dos quais as operações de manufatura residem, há muitos interessados ​​envolvidos. Eles são todos os clientes. E os clientes também querem uma maior produtividade, independentemente de onde eles se localizam na cadeia de suprimentos.

Se o cliente final quiser bons produtos rapidamente e aumentou as expectativas em relação à experiência, qualidade, serviço e produtos do cliente que são fornecidos no tempo exato que desejam, isso afeta toda a cadeia de suprimentos, até a fabricação e além. A velocidade não é apenas uma vantagem competitiva, também é uma questão de alinhamento, custos e criação de valor para atender às expectativas de clientes.

Como saber se minha empresa está preparada

Não ignore o inevitável

Novas tecnologias estão se desenvolvendo rapidamente. Embora possa ser tentador ter uma abordagem de “esperar e ver” para as próximas mudanças, os executivos e empresários precisam permanecer vigilantes. Monitorar as tecnologias emergentes, observar o que os concorrentes estão fazendo e começar a pensar sobre como você implementará essas novas tecnologias.

Teste antes de comprar.

Em um ambiente que muda rapidamente, pode ser difícil decidir quais tecnologias e tendências transformarão sua empresa positivamente e o que poderia acabar com um complemento caro e ineficaz. O planejamento e o teste são fundamentais. Não compre o hype; compre a solução que vai funcionar para você.

Crie um plano para a reciclagem de funcionários atuais e para o recrutamento para as habilidades que você não pode treinar.

A Indústria 4.0 exigirá novas habilidades e os fabricantes precisarão atrair e treinar o talento certo. Os programas de treinamento existentes podem precisar ser expandidos para incluir novas tecnologias que são introduzidas no mercado. Os fabricantes também precisam recrutar novos funcionários para a Indústria 4.0, que podem diferir de como eles fizeram isso no passado. Em vez de se concentrar em diplomas e certificados, as empresas devem se certificar que os novos empregados tenham as habilidades corretas.

Implementar, testar, revisar e repetir.

Manter-se à frente da competição durante a Indústria 4.0 exigirá uma constante iteração e flexibilidade. Não se trata de comprar software e, em seguida, ver o novo sistema jogar. Para competir na Indústria 4.0, os fabricantes devem ser flexíveis e ágeis diante da mudança.

Preparando a empresa para a indústria 4.0

Uma parte chave da Indústria 4.0 é a capacidade de adquirir e processar dados de sensores e dispositivos inteligentes incorporados em máquinas ou processos. Esses dados são convertidos em informações úteis para diversas aplicações, como diagnósticos preditivos, otimização de processos e integração máquina-máquina.

Por isso, além de cuidar do treinamento e dos recursos humanos, é preciso preparar uma infraestrutura adequada para a Indústria 4.0, como:

  • Instalação de sensores nas máquinas e a adoção de um sistema integrado para reunir e processar todas as informações
  • Drivers conectados a sensores externos de dados críticos, como temperatura, velocidade, fluxo, posição, torque e corrente
  • Codificadores digitais para que as informações inseridas nos sistemas digitais possam gerir automaticamente as máquinas
  • Suporte para todos os principais protocolos de Ethernet industriais para aumentar a compatibilidade entre aparelhos e permitir uma comunicação fácil e ágil na fábrica
  • Um sistema de nuvem capaz de transmitir, em tempo real, as informações do chão de fábrica e da logística para os gestores em seus dispositivos móveis etc.

Como você deve ter percebido, a indústria 4.0 é um conceito bem complexo e que é assunto para muita conversa. Mas, essencialmente, o que você precisa entender é que um novo modelo de produção veio para ficar, e a automação e a robotização por meio de sistemas integrados em nuvem é uma necessidade para quem deseja mais produtividade.

Por isso, não deixe de procurar um consultor para entender como implementar a Indústria 4.0 na sua empresa. Não se esqueça de que não há modelo pronto e você deverá adaptar o conceito à realidade da sua empresa.

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Por que ter uma análise de dados obsoleta se você pode ter Big Data?

Com o acesso cada vez mais facilitado à internet e a disseminação das diversas tecnologias da informação, ter acesso aos dados dos usuários nesse meio — antes mesmo dos concorrentes —, se tornou um diferencial no mercado. Essas informações são valiosas para as empresas, que desejam se sobressair em um cenário cada vez mais dinâmico e competitivo.

Mas, afinal, como captar as ações diárias dos usuários? Com o Big Data! Como o próprio nome sugere, ele é um conceito de análise de dados em grande quantidade, com o intuito de otimizá-los — seja em questões como tempo, seja em termos de quantidade de avaliação. Basicamente é o procedimento que obtém e organiza dados com o intuito de adquirir informações relevantes para a empresa.

Porém, a aplicação do Big Data vai muito além da análise de dados do cliente! Ela se estende, por exemplo, ao uso de ferramentas para elevar a segurança da tecnologia da informação em empresas, prevê movimentos de mercado, reduz custos e possibilita melhores estratégias de marketing para o negócio.

Por isso, o Big Data tem se tornado crucial para qualquer tipo de organização — mesmo que ainda seja um pequeno negócio. Quer se tornar um expert no assunto? Então continue sua leitura e conheça tudo sobre esse sistema!

Por que o Big Data se tornou essencial para as empresas

O que é o Big Data?

Como já adiantamos, o Big Data é um conceito relacionado ao grande volume de dados estruturados e não estruturados gerados pelos usuários. Apesar de aparentemente ser um termo novo, a gestão de dados já é feita desde a existência das tecnologias da informação.

Porém, com a grande quantidade de dispositivos conectados à internet, além das mídias sociais, surgiu a necessidade de um sistema que fosse capaz de processar todos essas informações — o Big Data.

Assim, o grande diferencial do Big Data é justamente o modo como ele trabalha: com o cruzamento de dados das mais diversas fontes, para que a empresa possa obter insights de maneira rápida e eficiente, se destacando no mercado competitivo. Isso permite que se atenda às exigências dos consumidores de maneira mais ágil, inovando nos produtos e superando expectativas.

Sobretudo, trabalhar com o Big Data não envolve somente uma única fonte de dados, mas todas as formas possíveis que a empresa possui de obter informações. Logo, o segredo para o bom uso desse sistema não está relacionado única e exclusivamente à coleta de dados, como também a todo o seu processo de análise e compilação desses, extraindo tudo o que pode ser útil para o negócio.

Então, por que o Big Data é tão importante para a minha empresa?

Agora que você já conhece o é esse conceito, fica fácil entender a sua importância para qualquer empresa. O Big Data possibilita captar informações de mercado por meio dos consumidores, extraindo todos os dados possíveis — satisfações, insatisfações e necessidades.

Com a quantidade imensurável de dados gerados por empresas, aparelhos e pessoas, a Era do Big Data ultrapassa somente a captura de dados, se desdobrando em outros sistemas, como o Big Data Analytics — um software que realiza o tratamento de informações, transformando-as em conhecimentos úteis para as organizações.

Antes do surgimento do Big Data, as empresas faziam a análise de dados por meio de fórmulas matemáticas e técnicas avançadas de estatística e probabilidade — elas eram executadas manualmente. O resultado era uma capacidade reduzida de variáveis, além da elevada incidência de erros, já que os procedimentos eram complexos e estavam sujeitos à imprecisão.

Portanto, com o advento dos softwares de alta velocidade e capacidade, os cálculos não são mais necessários, pois são realizados pelos processadores, de maneira mais eficiente. Além disso, as informações captadas podem ser analisadas e compiladas rapidamente, de modo que se tornam uma estratégia para as empresas, e não somente mais um relatório sem utilidade.

Soluções em Big Data trabalham com algoritmos altamente complexos, agregando dados das mais diversas origens, fazendo o seu cruzamento e gerando conclusões essenciais para a tomada de decisões na organização, além da elaboração de estratégias para ter um diferencial no mercado competitivo. Usar esse sistema é implementar modelos analíticos que oferecem resultados expressivos.

Google, Linkedin, McDonald’s e eBay são somente algumas das empresas que utilizam o Big Data. A rede de fast food mais importante do planeta, McDonald’s, utiliza esse sistema para fazer o gerenciamento de todos os seus restaurantes — são mais de 34 mil, espalhados por todo o mundo, que atendem cerca de 70 milhões de pessoas!

A empresa coleta, analisa e combina os dados múltiplos de todas as suas lanchonetes, com o intuito de padronizá-los e, assim, compreender quais as preferências e expectativas do seu público, além de verificar como cada nicho se comporta em relação aos seus produtos.

Isso permite que o McDonald’s trate cada unidade como única, desenvolvendo produtos específicos para cada público, sem deixar a sua essência de lado. Já foram criados sanduíches que são comercializados somente em uma região do país, além de propagandas únicas, que atendem cada nicho de maneira única.

Até mesmo a logística do drive-thru é alterada em cada país, considerando as informações obtidas com o Big Data, como design, tempo de espera e reação dos consumidores na retirada dos produtos.

Como a análise de dados do Big Data otimiza processos na empresa

Pronto, agora você já conhece os motivos para usar o Big Data em sua empresa! Mas, como fazer a análise de dados pode otimizar os processos? Isso é possível pois as informações obtidas são transformadas em insights, que são valiosos para que o gestor tenha um rumo na tomada de decisão da empresa.

O sistema coleta dados “soltos” — oriundos das ações dos clientes — e os transforma em informações, que são analisadas e convertidas em conhecimento. Esse, por sua vez, é utilizado para tomada de decisões assertivas no negócio. Assim, o Big Data permite que se trabalhe com mais rapidez em relação aos concorrentes, com uma performance superior.

O Big Data funciona baseado nos 5 Vs:

  • Volume: esse V é o que mais falamos até agora. Ele se refere à grande quantidade de volume de dados que é gerada com o uso do Big Data;
  • Variedade: ter uma grande quantidade de dados não é exatamente um diferencial competitivo se todos são oriundos da mesma fonte, concorda? Por isso, a variedade é outra característica do Big Data, já que, quanto mais dados obtidos, maior é a diversidade de informações;
  • Valor: imagine que você direcionou todos os seus recursos para gerar uma determinada informação, porém, ela não tem nenhuma utilidade para sua empresa. O valor do seu trabalho será praticamente nulo, e, somente despenderá custos, sem retorno financeiro. Por isso, é importante compreender quais dados são úteis e devem ser captados, de acordo com o contexto e as necessidades da empresa;
  • Velocidade: esse V é o maior desafio do Big Data, pois, pela variedade e quantidade de dados gerados, é necessário que todo o procedimento seja feito rapidamente, para que as informações sejam geradas em tempo hábil;
  • Veracidade: a veracidade está relacionada à captura de informações verdadeiras. Devido ao grande volume de dados gerados, eles podem acabar confundindo o gestor, que deve ter cuidado ao analisá-los.

Depois de conhecer os 5 Vs do Big Data, vamos explicar como a análise de dados é importante e auxilia na otimização de processos. Vamos lá!

Permite a gestão eficiente dos dados

Com o grande volume de dados gerados pelos usuários, é cada vez mais vital para a sobrevivência da organização encontrar uma maneira de analisar e dar significado a esse conteúdo. Isso pode ser feito com o Big Data!

Porém, somente implementar esse sistema não garante que a obtenção de dados será benéfica para a empresa. É importante ter organização, já que a quantidade de informações é grande e elas podem acabar se perdendo pelo caminho. Assim, o indicado é que se mantenha um banco de dados métrico e organizado, com um sistema que alie suporte de TI e acesso rápido as informações, para que ele possa trabalhar com sua total eficiência.

Propicia um rumo para determinação da estratégia de marketing

O Big Data não apenas transforma os dados em informações, mas permite que outras ações sejam desenvolvidas, como a determinação de estratégias de marketing. Esse sistema possui um elevado potencial na condução de impactos significativos nesse aspecto, já que trabalha com conteúdo referente às ações dos usuários na rede.

Essa técnica se torna ainda melhor quando aplicada ao marketing digital, pois a análise de dados é ainda mais útil nessa área. Mas para que o plano de ação seja mais efetivo, é crucial testar e identificar qual o momento mais propício para fazer esse investimento, com uma avaliação do consumo e do melhor ambiente para a campanha — tudo feito com o Big Data!

Auxilia no acompanhamento das tendências do mercado consumidor

Mais uma vez, a análise de dados do Big Data se estende a outra área: fazer o acompanhamento das tendências de mercado. Essa análise é uma vantagem competitiva extremamente importante para as empresas, pois elas podem dar destaque a determinados produtos ou serviços no momento certo.

Além disso, com esse sistema também é possível definir qual o melhor perfil do consumidor, sem recorrer a estimativas que idealizam o segmento de mercado ideal. Afinal, o Big Data permite que se trace um perfil detalhado dos clientes de cada tipo de produto ou serviço, auxiliando ainda na conquista de novos mercados e, consequentemente, no aumento das vendas.

Os tipos de análise do Big Data

Até agora falamos muito da análise de dados do Big Data, mas não especificamos como ela é realizada. Essa ação é possível por meio do Big Data Analytics — um software que auxilia o gestor a compreender o que os dados gerados podem fazer, já que os caminhos analíticos são infinitos. A análise de dados pode ser dividida em quatro faces, que descreveremos a seguir. Vamos lá!

1. Análise descritiva

Compreensão dos acontecimentos em tempo real — é a expressão que define o que é a análise descritiva. É nela que a mineração de dados da cadeia de Big Data é realizada. Esse tipo de análise não foca o futuro, mas sim realizar uma análise da atual situação na empresa. Dessa maneira, as decisões que precisam ser tomadas imediatamente possuem um embasamento, sendo tomadas com segurança.

Esse modelo é utilizado nos mais diversos tipos de empresa. Um exemplo dessa aplicação é a análise de crédito realizada pelas organizações financeiras. Nessa atividade, é feita uma avaliação das informações individuais — do cliente, grupo social ou empresa —, com o intuito de compreender quais são os riscos da concessão de crédito. Toda essa pesquisa é realizada com base em informações que foram recolhidas por um tempo e armazenadas no banco de dados da empresa.

Ou seja, a análise descritiva trabalha com o histórico de dados atuais e cruzamento de informações, com o intuito de gerar um panorama preciso e claro para a empresa num determinado momento. É um método de visualizar dados e entender o que eles significam para a situação presente da empresa, além de relacioná-los com situações passadas e possíveis padrões futuros.

2. Análise preditiva

Esse tipo de análise Big Data é considerado o mais conhecido e utilizado pelas empresas. A análise preditiva trabalha a análise de um determinado cenário e traça as possíveis mudanças e tendências que possam vir a afetar o planejamento estratégico da empresa.

Fazer esse tipo de análise é uma via de mão dupla para a organização: enquanto é necessário lidar com um grande volume de dados imprevisíveis — oriundos dos mais diversos equipamentos digitais — a tecnologia se torna uma excelente companheira no momento da tomada de decisão, pois auxilia na previsão de acontecimentos futuros, baseada no histórico de mercado empresarial.

E não é só isso: quanto mais a tecnologia avança, maior é a capacidade de ferramentas como o Big Data de realizar uma mineração de dados eficiente, com total segurança. Dessa maneira, a análise preditiva consolida padrões e analisa qual a probabilidade de determinado resultado vir a ocorrer futuramente — estendendo sua ação além de uma simples análise de dados e captação de informações.

A principal ideia desse tipo de análise é auxiliar os gestores na tomada de decisões correta, já que eles deixam de se basear unicamente em sua intuição, passando a considerar um histórico concreto, com um prognóstico sólido para cada ação a ser tomada.

3. Análise prescritiva

A análise prescritiva possui a mesma lógica da preditiva, porém, possui objetivos diferentes. A primeira se relaciona com as possíveis ações num futuro, de acordo com as decisões que foram tomadas. Já a segunda, como já explicamos, identifica tendências futuras, também se baseando nas decisões que foram tomadas.

Para efeito de comparação: enquanto a análise prescritiva tem o intuito de trazer um panorama de quais produtos seriam mais desejados pelos clientes e seus impactos no montante de vendas da empresa, a análise preditiva estaria focada nas tendências do seu mercado consumidor.

Usar esse tipo de análise é a melhor maneira de saber qual será a escolha mais efetiva para a empresa em determinada situação. Além disso, ela possibilita ainda que se determine padrões e os filtre de acordo com o nicho de mercado, obtendo um público-alvo fiel para cada situação.

4. Análise diagnóstica

O foco da análise diagnóstica está na relação entre as causas e consequências que são detectadas na empresa, dentro de um determinado nicho. Ou seja, ela busca compreender as possibilidades da empresa, porém, sem detalhar os dados — como ocorre na análise descritiva.

Para que você compreenda melhor, vamos dar um exemplo: imagine uma empresa que execute determinada ação de marketing. Fazer esse tipo de análise é o caminho mais curto e ágil para que os impactos dessa atividade sejam avaliados, além de definir qual será o seu alcance após a realização.

A análise diagnóstica funciona como um relatório expandido. Quando feita em um grande volume de dados, ela permite ainda compreender quais foram os resultados de determinada decisão, servindo também para mudanças de estratégias que foram ineficazes ou reforçar aquelas que obtiveram resultados positivos.

Logo, a análise diagnóstica funciona por meio da coleta de dados de um determinado assunto específico, cruzando as informações para compreender como e quais os fatores influenciaram o resultado atual. A melhor maneira de utilizá-la é em conjunto com a análise preditiva, pois serve também como base para projeções futuras.

Os benefícios de analisar dados com uso de Big Data

Agora que você já conhece tudo sobre o Big Data, já está convencido a implementá-lo na sua empresa, não é? Se a sua resposta ainda for não, vamos citar aqui 4 benefícios desse sistema para que você não tenha mais dúvidas!

1. Custos reduzidos

Todo o sistema Big Data, com seus diversos tipos de análises, possibilita uma vantagem substancial à empresa: redução de custos. Muitas empresas implementam esse sistema para que ele atue em conjunto com outros tipos de tecnologias já utilizadas, incrementando sua atuação.

Como tem a capacidade de fazer a análise de dados de maneira rápida e eficiente, o Big Data auxilia também na prevenção de fraudes, de acordo com a análise do perfil de cada cliente — como já especificamos antes. Além disso, ajuda na previsão de flutuações mercadológicas e econômicas, tornando a tomada de decisões mais assertiva e o planejamento de investimentos mais seguro.

2. Tomada de decisões mais eficiente

Esse é um benefício que destacamos ao longo de todo o texto: ao fazer a análise de dados e cruzamento de informações, o Big Data traz como resultado um embasamento concreto para a tomada de decisões, inclusive em situações futuras.

E quando falamos em tomada de decisões, não estamos tratando somente de atitudes futuras, mas também aquelas que devem ser resolvidas no presente. O Big Data possibilita que se desenvolva produtos específicos para determinado público-alvo, de acordo com suas necessidades atuais, fidelizando clientes.

Muitas empresas utilizam esse sistema exatamente com o intuito de melhorar sua tomada de decisão presente, para posteriormente focar a análise de seus dados e previsões futuras de mercado.

3. Rápida análise de dados

Esse é outro tema que estamos focando desde o início do texto: a capacidade que o Big Data tem de fazer uma análise de dados rapidamente — mesmo que o volume seja grande. A verificação das informações é eficiente, resultando em uma resposta em tempo significativamente menor, especialmente quando comparada a outros tipos de análises.

E não para por aí: o Big Data realiza também a análise de dados não estruturados, já que é capaz de interpretar qualquer tipo de dados, mesmo que eles estejam desordenados. Isso possibilita verificar informações oriundas de diferentes fontes, aumentando a sua produtividade e estendendo a área de atuação da empresa.

4. Insights

Por fim, a análise de dados do Big Data resulta em insights que são utilizados pela empresa para basear suas decisões — sejam elas futuras, sejam elas presentes. Esses insights são obtidos nas mais diversas áreas da empresa, resultando em uma atuação conjunta com todos os setores, para que se atinja o objetivo esperado de maneira geral.

Para se ter ideia da importância desse software nas empresas, o Big Data se tornou crucial para a transformação digital dos negócios, em especial no varejo. Como as vendas dependem de um conhecimento profundo sobre cada nicho de mercado, é necessário trabalhar com um sistema que tenha capacidade de fazer a análise de dados e gerar informações que cumpram esse papel.

Ao fazer a transformação do volume de dados em inteligência, a empresa pode direcionar suas ações de marketing, já que tem total consciência das necessidades e preferência do seu público-alvo. Além disso, pode ainda agregar valor aos seus programas de fidelidade, com o entendimento do comportamento de compra do consumidor, e fazer também o acompanhamento das ações de marketing em tempo real, maximizando o ROI.

Como você viu até aqui, o Big Data não é somente uma tendência tecnológica — ele já se tornou uma opção crucial para a sobrevivência das empresas no mercado competitivo. É uma ferramenta que busca otimizar tarefas, analisando o comportamento dos clientes e desenvolvendo bases concretas para a tomada de decisões organizacional.

Gostou de conhecer mais sobre o Big Data? Se interessou por essa ferramenta? Então, entre já em contato conosco e saiba como implementá-la na sua empresa!

Extraindo informações: Como usar KPI, BI e Big data

Atualmente, a necessidade por análises de dados, sejam eles estruturados ou não, influenciam nos resultados de qualquer empresa. A utilização de KPIs e do Big Data, aliados ao Business Intelligence (BI), permitem uma melhor compreensão desses dados.

Se você está buscando aumentar a lucratividade de sua empresa, é fundamental que você leia este post. Nele, vamos abordar os conceitos e a importância da sua aplicação na sua empresa. Acompanhe:

Você sabe mesmo o que é Big Data, BI e KPI?

Apesar de serem novos, com certeza você já ouviu falar nesses termos. Principalmente se você é empresário ou gestor de uma empresa.

Mas, antes de falarmos sobre qualquer outra coisa relacionada ao assunto, temos que compreender de forma plena o que é e o que significa cada uma dessas siglas para a sua empresa. Vamos lá?

Big Data

Quando falamos em Big Data, nos referimos ao grande volume de dados que impactam o cotidiano de qualquer empresa. Esses dados podem ser divididos em 2 categorias:

  • estruturados: dados que possuem uma organização e podem ser facilmente recuperados e que identificam diversos pontos sobre uma determinada informação;
  • não-estruturados: dados que não são passíveis de identificação automática (como áudios, vídeos e imagens) devido à complexidade de sua composição e aos diferentes contextos que os permeiam.

Para se trabalhar com Big Data, é preciso compreender os 5 Vs, que são a base para sua implementação em empresas de qualquer ramo. Conheça esse conceito:

  • volume: é necessária a compreensão do volume do universo a ser estudado. Diariamente, são disponibilizadas, em média, 2,5 quintilhões de dados advindos de interações, redes sociais, site, blogs e históricos de consumo, entre tantas outras fontes;
  • variedade: os dados encontrados podem ser de diferentes formatos, possuindo uma variedade absurda de possibilidades. Para o Big Data, deve-se trabalhar com todos esses dados, estruturados ou não, de forma a reduzir o tempo e a minimizar o esforço de sua coleta;
  • velocidade: a velocidade em que os dados são baixados, processados e armazenados é muito alta, reduzindo o tempo de tomada de decisão e gerando vantagem competitiva para a sua empresa (além de outros benefícios que citaremos mais adiante);
  • veracidade: coletar dados que se enquadrem na realidade de sua empresa e que possuam uma fonte confiável é uma grande preocupação ao se trabalhar como Big Data;
  • valor: de nada adianta você ter inúmeras informações se não é possível transformá-las em valor agregado para a sua empresa. É fundamental que exista uma equipe capaz de analisar esses dados e dar sentido a eles.

As vantagens de utilizar o Big Data

Mais importante do que a quantidade de dados que uma empresa analisa é a qualidade que possuem e as ações que a empresa tomar a partir deles.

É exatamente neste ponto, em que começam as vantagens do uso do Big Data:

  • identificação de tendências de consumo dos seus clientes, permitindo a antecipação e o início de sua estratégia no timing certo;
  • captação de insights que trarão o diferencial para a sua empresa, fazendo-a se destacar no mercado e trazendo vantagem competitiva em relação aos seus concorrentes;
  • profunda compreensão de seu público consumidor, como hábitos, rotina de compra, perfil médio e outras informações que proporcionarão mais assertividade em sua comunicação;
  • adequação de estratégias existentes para aumentar os seus resultados.

Por meio de um trabalho bem realizado com o Big Data, é possível obter estas vantagens, mas é necessário que se defina um objetivo. Caso contrário, você terá apenas um grande volume de dados sem sentido.

Esse sentido é construído através do Data Mining.

O que é o Data Mining

A expressão Data Mining (ou mineração de dados) surgiu em 1990, em comunidades relacionadas a bases de dados.

Ela representa a etapa de análise do processo conhecido como Knowledge Discovery in Databases (KDD), que pode ser traduzido como descoberta de conhecimento em bases de dados e pode ser dividida em 4 etapas básicas:

  • exploração;
  • construção de modelo;
  • definição de padrão;
  • validação e verificação.

Por meio do Data Mining é possível reconhecer padrões de estatística e procurar correlações entre dados, permitindo a aquisição de um conhecimento benéfico para a sua empresa, além de ser uma poderosa ferramenta que potencializa a sua inovação e a sua lucratividade.

O conceito de Data Mining pode ser associado à extração de informação relativa ao comportamento de pessoas, como podemos observar no case abaixo:

Monitoramento SP Market

Em 2015, o Shopping SP Market realizou um experimento de coleta de dados em diversas lojas para reunir informações sobre a faixa etária de quem frequenta as lojas, o gênero predominante, as seções mais populares e o tempo médio gasto dentro de cada uma delas.

A grande sacada desse case foi o método utilizado no Data Mining. Eles instalaram câmeras discretas em cada loja que participou do experimento para levantar os dados citados.

O resultado? Por meio desse monitoramento, foi possível mapear de forma completa as reações dos consumidores em frente às vitrines e aos displays. O experimento forneceu subsídios o suficiente para embasar decisões como redesenho de layout, redimensionamento do estabelecimento e mudanças na diversificação e na disposição de produtos.

Cada ação realizada por seus clientes dentro de sua loja gera um dado e cabe a você encontrar a melhor maneira de identificá-los, extraí-los e analisá-los. Para isso, as empresas lançam mão da técnica conhecida como Business Intelligence, ou simplesmente BI.

Business Intelligence

Nascida na década de 1990, é uma técnica referente ao processo de organização, extração, análise estratégica, monitoramento e compartilhamento de informações que dão base à gestão de empresas.

A sua função é possibilitar o acompanhamento de tudo o que ocorre com seu negócio e com o mercado em tempo real.

O principal objetivo do BI é organizar todos os dados de interesse da empresa (nem tudo é interessante de se analisar) e transformá-los em informações com significado para as organizações, proporcionando um melhor entendimento e geração de estratégias.

Em essência, podemos afirmar que o BI facilita o acesso da empresa a dados e informações essenciais para embasar a tomada de decisões.

As vantagens de utilizar o Business Intelligence

O BI é, sem dúvida, a melhor ferramenta para a sua empresa tomar decisões mais rápidas e estratégicas. Veja algumas outras vantagens:

  • autoconhecimento empresarial: analisar e identificar as informações colhidas no processo de Data Mining e o processo de trato desses dados;
  • mensuração: por meio do BI é possível mensurar a efetividade de ações, dados ou ferramentas utilizadas pela empresa no seu cotidiano;
  • controle financeiro: identificação de perdas, custos e embasamento para tomada de decisões que aumentem a rentabilidade da sua empresa;
  • planejamento e simulação: realização de simulações que levam em conta diversos cenários possíveis, permitindo a tomada de ações com base em resultados concretos;
  • eficiência: com base em dados, você poderá direcionar a verba da sua empresa de forma que ela seja utilizada de maneira otimizada, aumentando a eficiência e maximizando os resultados.

Mas, para ter acesso a essa gama de vantagens, é fundamental que a sua empresa também tenha bem estruturados os KPIs.

Você sabe o que é KPI? Então…

Key Performance Indicators

Esse termo pode ser traduzido como indicadores-chave de desempenho. Todos os processos podem fornecer métricas de acompanhamento — mas novamente: nem tudo pode ser interessante de se acompanhar.

Priorizar algumas métricas é o que caracteriza um KPI. Imaginemos o seguinte cenário: sua empresa recebe 200 solicitações de orçamento por dia, mas converte apenas 10% deste valor. Qual KPI devemos utilizar?

A resposta é simples: depende do que você quer avaliar. Você pode definir como KPI, por exemplo, a qualidade e a satisfação do cliente com o seu atendimento ou o tempo de resposta de seu time de vendas.

Ao se definir um KPI, é fundamental que exista um objetivo claro para tal, ou seja, devem representar as ações que fazem a organização crescer, além de serem passíveis de mensuração.

Estes indicadores podem (e devem) ser acompanhados em tempo real, o que permite a rápida correção de possíveis falhas, reduzindo o desperdício de tempo, verba e matérias-primas.

As vantagens de utilizar KPIs

Entre as vantagens que o seu uso pode oferecer, podemos listar as seguintes:

  • organização das informações sobre cada etapa de sua linha de produção, atividades administrativas e demais informações essenciais para a execução de uma gestão baseada em dados e voltada para resultados;
  • possibilidade de visão ampla e clara sobre o andamento geral da empresa, auxiliando na identificação de deficiências e entregando informações concretas para basear a tomada de decisões;
  • agilidade no levantamento de informações para relatórios de rendimento direcionados a investidores, sócios e colaboradores;
  • identificação de forças e de fraquezas da sua empresa;
  • aumento da eficiência dos processos produtivos e otimização dos relatórios gerenciais.

Você pode optar pela utilização de diversos tipos de KPIs: indicadores de produtividade, de qualidade, de capacidade, estratégicos ou de ticket médio. Tudo depende do que você deseja avaliar.

Qual o cenário do BI e do Big Data no Brasil

Atualmente, o mercado de Big Data no Brasil movimenta 258 milhões de dólares, mas, segundo a IDC, até o final de 2017, serão movimentados cerca de 1 bilhão de dólares — firmando-se como a principal tendência no mundo dos negócios para os próximos anos.

Devido ao grande volume de dados gerados e à crescente necessidade em analisá-los, a prática do Business Intelligence se tornou vital para todas as empresas que buscam crescer. E isso, evidentemente, impulsiona a popularização dessa tecnologia.

O mercado nacional do Big Data é composto por 3 elementos-chave:

  • softwares de análise;
  • hardwares potentes para suportar os dados;
  • e serviços.

Juntos, são eles que movem esse mercado e representam novas oportunidades de negócios.

Para os micro e pequenos empresários nacionais (PMEs), a adoção do Big Data nas suas rotinas administrativas já é uma realidade muito próxima, pois o fornecimento de serviços em modelo Software as a Service (SaaS) conseguiu baratear e democratizar o acesso às ferramentas.

Mas isso não quer dizer que, se não investirem em SaaS, não conseguirão fazer suas gestões baseadas em dados. Os PMEs podem começar com análises de dados internos.

Tomemos um e-commerce como exemplo. Você pode coletar os dados sobre o tempo de carregamento de páginas, produtos com maior volume de vendas e resultados de campanhas de marketing.

O BI não necessita especificamente do Big Data. Você pode desenvolvê-lo com dados locais e, assim, alcançar excelentes resultados.

Uma boa dica para quem quer trabalhar uma gestão orientada a dados é a adoção de softwares de gestão (ERP), nos quais é possível armazenar os dados internos da sua empresa, como o estoque e o controle financeiro, por exemplo.

Alguns problemas ao adotar o BI e o Big Data

Apesar de todos os benefícios oferecidos pela adoção do BI e do Big Data às empresas e o seu anseio por crescimento, é preciso que, além de investimentos financeiros, invista-se em conhecimento.

Uma pesquisa realizada em 2016 sobre o cenário atual do Business Intelligence no Brasil identificou que a maioria dos projetos de BI não alcançam os resultados esperados devido à falta de conhecimento prévio sobre os seus conceitos.

Notou-se, ainda, que o fator financeiro não é o principal problema na implantação de um projeto de BI, mas sim a falta de mão de obra qualificada e a inexperiência dos empresários e dos usuários do sistema.

Por ser algo relativamente novo em nosso país, esses problemas são comuns, mas que serão resolvidos em breve por ser uma tendência muito forte e, ao que parece, que veio para ficar.

Como utilizar na sua empresa

Cada uma das ferramentas apresentadas aqui possui um conjunto de vantagens que a sua empresa gozará ao aplicá-las. Mas por que não as utilizar em conjunto?

Sem dúvidas, a empresa que o fizer conseguirá se destacar no mercado de forma única e aumentar consideravelmente o seu faturamento, uma vez que:

  • o Business Intelligence interpreta as informações existentes na realidade e rotina da organização, definindo assim as melhores hipóteses;
  • o Big Data aponta para novos caminhos a partir da estruturação de dados.

Lembrando que por meio do Big Data é realizada a mineração de dados precisa, e que o BI tangibiliza as informações para facilitar decisões.

Se a sua empresa é uma PME, a melhor opção para se iniciar o trabalho com Big Data e BI é a utilização de uma ferramenta de CRM, como já dissemos. Por meio dessas ferramenta, é possível armazenar todos os registros de venda, contatos de cliente, opiniões dos consumidores, entre outros, e tudo isso pode ser usado no Big Data e no BI pelas pequenas empresas.

Por ser uma ferramenta mais simples que o Big Data, a exigência de tecnologias é menor e não necessita de uma equipe de TI especializada. Mas lembre-se de que não se trata apenas de investimentos em tecnologia.

Mesmo que a tecnologia seja fundamental para o armazenamento e análise dos dados, trabalhar essas informações a fim de se extrair os melhores insights exige um esforço da empresa. É um erro enorme investir grandes verbas em tecnologia, se não se tem um objetivo claro a ser alcançado.

A utilização do Big Data e do BI possibilitam a descoberta de informações sobre potenciais clientes, mercado e concorrência. Mas, com tantas possibilidades, o 1º passo deve ser a identificação de um problema e, a partir dele, traçar o objetivo da análise dos dados.

Quais insights podemos obter?

Um dos grandes problemas é a identificação dos insights em meio a tantas informações obtidas. Veja alguns exemplos do que pode ser encontrado:

Controle financeiro

Em qualquer empresa, o setor financeiro gera e armazena, dia após dia, uma grande quantia de dados e de informações ligadas às movimentações dos clientes.

São infinitos rastros deixados por meio de inúmeras aplicações, resultando em uma atmosfera ideal para realização de um gerenciamento de informações em nível de excelência. Contudo, é essencial que se possua um software robusto e especializado em mineração de dados.

Redução do churn

Para se ter uma dimensão do impacto que a saída de clientes de sua base ativa, estima-se que, nos EUA, até 30% dos clientes sejam vulneráveis à migração de uma empresa para a concorrência.

Por meio da compreensão desse fato, muitas instituições do ramo financeiro passaram a usar a análise de dados para rastrear as manifestações emocionais dos correntistas.

Eles acompanham o comportamento de seus clientes em mídias sociais e sites de reclamações, o que lhes permite diagnosticar, com antecedência, suas insatisfações e ganhar tempo para neutralizá-las antes que optem pelo encerramento da conta.

Direcionamento das ações de marketing

Com a realidade de um consumidor cada vez mais acessível pelo multicanal (omnichannel), é necessário que se integre todos os canais de comunicação de sua empresa, permitindo a compreensão plena do comportamento do cliente.

Esse conhecimento aprofundado da realidade de seu mercado pode ser alcançado por meio da realização da maior segmentação do público-alvo.

Como já dissemos, o entendimento de seus hábitos, perfis de consumo e informações sociais e demográficas é possível graças à coleta e análise dos dados de todos os seus consumidores e possíveis consumidores.

Maximização do ROI

Os investimentos realizados por qualquer empresa devem, obrigatoriamente, trazer retornos precisos e “volumosos”, principalmente nas questões de marketing.

Por essa razão, cada ação de marketing deve ser acompanhada em tempo real por ferramentas de monitoramento e de redes sociais.

Se uma determinada campanha não está trazendo o retorno esperado, ou pior, gera prejuízos e experiências negativas ao consumidor, é primordial que se identifique qual é e de onde vem essa falha rapidamente, permitindo a empresa tomar as medidas corretivas.

Aumento de vendas no varejo

O crescimento da utilização do Big Data e do BI no varejo é indiscutível, e aumentar as vendas depende de conhecimento aprofundado do público-alvo — o que passa, obrigatoriamente, pelo desenvolvimento de um sistema de análise baseada em alta tecnologia.

Somente por meio desse conhecimento será possível compreender as necessidades de seus clientes e o seu modo de agir, oferecendo soluções adequadas ao seu perfil.

Estreitamento das relações com clientes

As soluções em Big Data e Business Intelligence devem processar todas as interações dos clientes com a empresa (a partir das mídias sociais, do CRM de sua empresa, de blogs), no intuito de gerar relatórios e gráficos que revelam o valor da vida útil de cada cliente, seus anseios e expectativas em relação à sua empresa.

Esta compreensão deste relacionamento permite, entre outras coisas, aumentar as vendas cruzadas de acordo com o momento e a necessidade de cada pessoa.

Geração de valor aos programas de fidelidade

Compreender melhor a jornada de compra de seu consumidor é primordial na elaboração de programas de fidelidade realmente efetivos.

Para ilustrar esta questão, podemos citar o case do Grupo Pão de Açúcar, que passou a utilizar, em 2015, ferramentas de análise de dados para fidelizar seus clientes.

Por meio de um sistema, eles mapeiam os antigos consumidores (que deixaram de frequentar a rede) e, em seguida, realizam um levantamento dos produtos preferidos de cada um deles.

A descoberta e associação destes dois fatores, permitiu a rede Pão de Açúcar lançar cupons de descontos especiais e oferecer promoções personalizadas para cada cliente, agregando valor ao seu programa de fidelidade e estimulando o consumidor a retornar para a rede.

Personalização serviços

Compreender qual é a utilização de um determinado produto ou serviço por parte de seus clientes é essencial para a criação de outros produtos que, associado ao que o cliente já possui, possa suprir suas necessidades de maneira assertiva e personalizada.

O que podemos concluir?

O dinamismo do mundo moderno exige gestores com grandes conhecimentos sobre práticas concorrenciais, além do cenário macroeconômico e, acima de tudo, com a maior antecedência o possível.

Para isso, é necessário possuir uma visão completa sobre todos os públicos de sua empresa, prevendo comportamentos, inovações de seus concorrentes e possíveis aumentos de custos. E, para antever todos estes possíveis cenários, é fundamental a utilização de ferramentas especializadas.

O mundo acordou para Big Data e para o Business Intelligence, ou seja, os sistemas de análise de dados estão presentes em empresas dos mais diversos portes e segmentos, dos gigantes da tecnologia às PMEs.

Não importa se você é gestor de uma grande companhia ou se você simplesmente tem um e-commerce de roupas e precisa intercruzar dados como faixa etária, sexo, localização e preferências de 5 mil usuários por mês.

O Big Data e o BI devem ser utilizados como uma bússola por todo e qualquer empreendedor de sucesso que queira crescer e utilizar seu conhecimento privilegiado do mercado para se destacar frente a concorrência.

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Big data: entenda o que é, por que é importante e como funciona

Dentre as inúmeras inovações tecnológicas das últimas décadas, o big data é umas das mais revolucionárias. Isso porque resolve um problema antigo de analistas e gestores: a concentração e estudo de grandes volumes de informações.

Mas o que isso tem de impactante? Certamente não é só a armazenagem de uma quantidade de dados, mas sim o progresso e a inteligência proporcionada para empresas, indústrias, governos, etc.

Se ainda não está muito claro para você, vamos descomplicar o conceito e o funcionamento do big data. Além disso, mostraremos como ele é aplicado no mercado e suas principais vantagens. Confira!

O que é e como funciona o Big Data?

O big data é um termo que se refere a uma quantidade enorme, variável e veloz de informações processadas em tempo real e que ajudam na gestão de negócios. O principal objetivo desse conceito é fornecer inteligência estratégica para empresas e instituições e, assim, fazer com que elas criem ações mais eficientes.

O big data pode ser “objetificado” em softwares de armazenamento na nuvem, softwares de gestão, CRMs, ferramentas de web analytics (Google Analytics), redes sociais, sites, bancos de dados públicos, servidores de e-mail e em dispositivos como GPS, sensores, smartphones, etc. Enfim, tudo que puder emitir uma grande quantidade de dados, estruturados ou não, pode ser incluído em uma análise de big data.

Suas soluções são capazes de agregar, filtrar, cruzar e organizar esse volume de dados independentemente de suas origens. É como reunir as informações do seu histórico de vendas com as de tendências de consumo para antecipar seu estoque e saber se contratará, ou não, mais funcionários para um determinado período.

Aliás, como isso pode ser processado rapidamente, facilita bastante a vida de analistas e gestores que precisam melhorar sua tomada de decisão.

Como o Big Data está sendo utilizado?

Atualmente, o big data é aplicado por instituições de diversos tipos, públicas ou privadas, e intenções, gerenciais ou comerciais.

O Google, por exemplo, se aproveita do big data para melhorar seus algoritmos e serviços. Recorde-se de como as pesquisas da ferramenta ficaram cada vez mais certeiras com o passar dos anos. Esse é um trabalho de análise de linguagens dos usuários, de conteúdos dos sites, de adaptação aos novos dispositivos, dentre outros fatores importantes com o objetivo de refinar as buscas em seu motor e entregar os melhores resultados para as pessoas.

Outros exemplos perceptíveis são:

  • Bancos e operadoras de cartão de crédito que usam o big data para monitorar as ações de seus clientes e evitar fraudes nas transações;
  • Varejo e serviços que se apoiam na análise em tempo real de um enorme volume de dados para fazer projeções de vendas, definir metas e fazer novos investimentos;
  • Governos que analisam o crescimento populacional e econômico de uma determinada região e, então, iniciam a construção de escolas, creches e outras instituições públicas.

A sua empresa precisa de Big Data?

Todas as empresas que têm uma grande quantidade de dados para analisar precisam de soluções em big data. Mas não é só isso, pois trata-se de ter acesso a essas informações em segundos ou minutos e com elas dispostas em um painel — não mais dependente de relatórios produzidos manualmente, sob riscos de falhas humanas e que podem demorar semanas para ficarem prontos.

Com o big data, o tempo entre a análise e a tomada de decisão é encurtado drasticamente. Isso permite detectar e solucionar problemas quase que em tempo real, o que implica em redução de custos e otimização de estratégias.

Graças às tecnologias e seus dispositivos vigilantes, alguns de forma mais velada, as relações sociais, comerciais e econômicas nunca foram tão mensuráveis. Elas são transformáveis em dados, que posteriormente podem se tornar insights estratégicos para o mercado.

E é aí que o big data atua, sendo responsável por organizar essa grande teia de informações. Sendo assim, suas ferramentas servem de suporte para tomar decisões mais inteligentes e melhorar os resultados do seu negócio.

Você gostou da ideia de utilizar o Big Data em sua empresa? Aqui na G2 trabalhamos com o software de computação in-memory Sap Hana, que poderá ajudá-lo com esse tipo de solução. Para saber mais a respeito, entre em contato conosco.

5 tendências para a gestão de empresas em 2017

Um novo ano está chegando e, sempre que isso acontece, é comum que empresários e gestores comecem a se preocupar sobre como as empresas serão afetadas por mudanças. Pensando em já prepará-lo para o que está por vir no próximo ano, elaboramos uma lista com 5 tendências para a gestão de empresas em 2017.

Ficou interessado em saber quais são as mudanças que aguardam o meio empresarial no ano que vem? Então siga a leitura e confira a nossa lista.

1. Big Data

O Big Data nada mais é do que a união do volume de dados que impacta um negócio de forma estruturada ou não, envolvendo quase sempre os computadores e outros aparatos tecnológicos.

A tendência é que em 2017 o uso desses dados esteja ainda mais presente nas empresas, que podem se aproveitar das informações levantadas para planejar estratégias e, consequentemente, crescer e vender mais.

2. Software de gestão

Por mais que algumas empresas mais tradicionais ainda resistam em ter o controle das suas finanças e atividades em livros de registros e folhas de papel, os softwares de gestão seguirão crescendo, e quem não fizer uso deles ficará para trás.

Como esse tipo de programa garante muita agilidade nos processos empresariais, quem os adota consegue ter mais tempo livre para se dedicar a atividades estratégicas, evitando perder muito tempo com a burocracia de gestão.

3. Home office

Com o advento da internet e do modelo empresarial de startups, cada vez mais as pessoas encontram formas de ganhar a vida por conta própria, muitas vezes de maneira on-line. Isso fez com que muitas microempresas surgissem e o número de atuações em home office crescesse consideravelmente, uma vez que nem sempre um empreendedor em fase inicial tem condições de adquirir um imóvel ou pagar aluguel para a sua empresa.

É possível dizer, portanto, que o home office deve seguir como uma tendência em 2017 e crescer ainda mais do que já vem crescendo nos últimos anos.

4. Mídias sociais

Estar presente na internet surge como algo quase que obrigatório para as empresas, pois as pessoas estão se tornando cada vez mais conectadas e outros tipos de mídia estão vendo suas quantidades de acessos despencarem.

Para estar no universo on-line, uma boa ideia é criar perfis nas mídias sociais, mas sempre pensando em boas formas de se relacionar com os públicos e produzindo um conteúdo de qualidade para os seguidores, utilizando técnicas de storytelling, por exemplo.

5. Geração Z no mercado de trabalho

Você já aprendeu a lidar com os jovens da geração Y? Então, chegou a hora de preparar o terreno para a geração Z, que é formada por jovens que nasceram a partir da metade da década de 90 até o ano de 2010.

O número da geração Z deve crescer muito em 2017 e as empresas devem saber como tratá-los, pois são pessoas que já nasceram em um mundo extremamente tecnológico e conectado, que certamente teriam muita dificuldade em trabalhar em uma empresa com pensamento retrógrado como comentamos no item 2. Evitar esse conflito de gerações, portanto, é um desafio para os gestores de empresas.

E então, sente-se preparado para fazer uma gestão de empresas exemplar no ano de 2017? Deixe um comentário e conte para a gente!