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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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