Como escolher a melhor solução de integração de dados?
Primeiramente, a escolha da solução de integração de dados demanda uma análise interna, para verificar as necessidades da sua organização,…
Você sabe o que é Big Data? E o que é Big Data Analytics? Tem ideia de como essas tecnologias podem ajudar o seu negócio e fazer a diferença nas suas operações? Se a sua resposta é não, continue a leitura deste artigo.
Big Data Analytics é coletar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e outras informações de utilidade. O Big Data Analytics pode ajudar empresas de todos os tamanhos a entender melhor as informações contidas nos dados que elas armazenam e a identificar os dados mais importantes para as decisões empresariais.
Como o Big Data Analytics é algo essencial atualmente, hoje nos dedicaremos a entender um pouco melhor como ele funciona, como interage com os negócios da sua empresa e como pode ser usado para transformar suas operações. Além disso exploraremos seus principais benefícios e veremos o que ele pode fazer na prática.
Confira!
Big Data — e o campo associado, Big Data Analytics — é o assunto do momento no setor de tecnologia. No entanto, se você não está familiarizado com o conceito, pode ser um pouco complicado entender os motivos disso. Assim, abriremos este texto explorando o que é Big Data Analytics e como sua empresa pode se beneficiar dele.
O termo Big Data refere-se às enormes quantidades de informações disponíveis para um negócio moderno. Na maioria dos casos trata-se de dados digitais — como e quando os clientes interagem com o seu site ou a frequência com que o seu aplicativo é aberto, por exemplo — e podem ser provenientes de fontes internas ou externas à organização.
Clientes, fornecedores, sensores IoT e redes sociais são formas de conseguir esses dados externos, que também são divididos quanto à sua natureza. Eles podem ser dados estruturados — como listas e tabelas — ou dados não estruturados — como resultados de busca.
Ao alimentar esses dados por meio de algoritmos analíticos sofisticados, as empresas têm a oportunidade de identificar padrões e comportamentos comuns a partir deles. Estes podem, por sua vez, ser usados para informar e basear as decisões de negócios.
Imagine que um mercado local percebe que as pessoas estão passando muito mais tempo no corredor de frios, mas não estão fazendo mais compras. Esse mercado pode, então, optar por colocar algumas promoções e ofertas especiais nesse corredor para aproveitar o aumento do tempo de permanência dos consumidores.
Todos os dados devem ser colocados em um formato estruturado para que sejam analisados em uma data warehouse e em tecnologias — como bancos de dados Hadoop e NoSQL — que suportam o processamento de grandes conjuntos deles, agrupados em sistemas variados.
O Big Data pode ser analisado usando algoritmos matemáticos e estatísticos para derivar significado e desenterrar padrões, correlações, tendências e preferências dos consumidores. Essa informação pode, então, ser usada para tomar decisões empresariais melhores e mais embasadas.
As organizações podem fazer diferentes tipos de análises com o Big Data e, por isso, é preciso estar ciente das características de cada uma delas. O Big Data Analytics é dividido em recursos descritivos, preditivos e prescritos.
A análise descritiva cria painéis, notificações e alertas para dizer o que aconteceu no passado, mas não é o suficiente para apontar as razões pelas quais algo aconteceu ou o que pode mudar a partir dali.
As análises preditivas, por outro lado, são mais úteis e usam dados passados para modelar o que pode acontecer no futuro. São elas que mostram como um cliente pode responder a uma campanha de marketing e por que investir nela pode ser positivo.
Já as análises prescritas usam técnicas como otimização e testes A/B para orientar funcionários e gerentes sobre a melhor maneira de cumprir seus papéis em uma organização. Elas podem ajudar um vendedor a decidir que tipo de desconto é mais interessante oferecer ao cliente para fechar uma venda, por exemplo.
As ferramentas de análise de dados — seja em um data warehouse, seja em um data pool — capazes de armazená-los em seu formato nativo ainda estão em desenvolvimento. No futuro, haverá uma série de tendências que determinarão a forma como o Big Data e o Big Data Analytics operarão.
A primeira grande tendência é a análise de dados na nuvem. Como muitos outros processos de negócios, o Big Data está migrando para a cloud e isso oferece grandes oportunidades para os negócios. O Hadoop, que já citamos aqui, foi originalmente projetado para processar conjuntos de dados em máquinas físicas, mas hoje já pode fazer o mesmo na nuvem.
Algumas das empresas que oferecem serviços baseados em Hadoop na nuvem são a IBM — em sua plataforma Bluemix — e o Google, no serviço de análise de dados BigQuery.
Outra coisa que está crescendo é o uso de análises preditivas. Conforme as tecnologias se tornam mais poderosas, conjuntos maiores de dados podem ser analisados e isso aumenta a previsibilidade — o que é muito bom para o Big Data Analytics.
Por último, há o deep learning. O aprendizado profundo é um conjunto de técnicas que utiliza redes neurais para detectar tendências interessantes em quantidades maciças de dados não estruturados e inferir relacionamentos sem a necessidade de modelos ou de programação explícita.
A combinação dessas ferramentas de análise com o Big Data é uma parte importante da manutenção da competitividade das empresas. Esse é, ainda, um passo para ajudá-las a criar as condições adequadas para que os cientistas de dados possam testar teorias com base nas informações que possuem.
Negócios são entidades que exigem o uso de determinados condutores ou drivers específicos para chegar ao êxito. Quanto melhor é a nossa compreensão da empresa, maior o impacto desses condutores na rotina das organizações. O Big Data é um dos mais importantes drivers para a melhoria de uma corporação.
Ele ajuda vários líderes a tomar decisões mais bem informadas e a conduzir o desempenho da organização aos melhores níveis possíveis. De acordo com várias pesquisas realizadas por economistas, como os da The Economist Intelligence Unit, o Big Data tende a conduzir com sucesso as organizações e seus líderes.
Algumas das principais conclusões do relatório sobre seu impacto na tomada de decisão são:
9 em 10 entrevistados dizem que as decisões tomadas nos últimos três anos teriam sido melhores se tivessem tido todas as informações relevantes para fazê-las;
42% dos entrevistados afirma que conteúdo não estruturado é muito difícil de ser interpretado;
75% dos entrevistados acreditam que suas organizações são melhores quando orientadas por dados;
85% dos participantes acreditam que o problema não é o volume de dados, mas a capacidade de analisar e atuar sobre eles em tempo real.
Big Data Analytics é muito mais do que a preocupação de gerenciar análises, afinal, existem vários aspectos sobre os grandes dados — como mencionamos ao longo deste artigo:
o volume de dados criado a cada dia aumenta exponencialmente;
as variadas novas fontes de dados não param de crescer e de se proliferar;
a velocidade da criação de dados influencia elementos decisivos.
Considerando tudo isso, o efeito do Big Data Analytics nas empresas é de alto impacto na tomada de decisões. Seu uso para negócios é estatisticamente e economicamente significativo e isso se reflete no aumento mensurável nas avaliações que o mercado faz da empresa. Por isso, o processo de tomada de decisão com Big Data parece revolucionário.
O uso de Big Data está se tornando crucial para que as empresas líderes superem seus pares. Na maioria das indústrias, concorrentes estabelecidos e novos participantes alavancarão estratégias orientadas por dados para inovar, competir e capturar valor. Você pode encontrar exemplos desse uso em todos os setores que examinar.
Adotantes iniciais de Big Data Analytics estão usando dados para determinar como seus produtos são realmente usados e esse conhecimento informa a criação de novas ofertas de serviço e o design de produtos melhores.
O Big Data ajuda, portanto, a criar oportunidades de crescimento e categorias inteiramente novas de empresas, como as que agregam e analisam dados da indústria. Muitas delas serão companhias que ficam no meio de grandes fluxos de informações em que os dados sobre produtos, serviços, compradores e fornecedores podem ser capturados e analisados.
Além da grande escala do Big Data, sua natureza em tempo real também é importante. O nowcasting (previsão para agora), por exemplo, e a sua capacidade de estimar métricas — como a confiança do consumidor — estão se tornando cada vez mais usados, adicionando poder considerável à previsão.
Da mesma forma, a alta frequência de dados permite que os usuários de Big Data Analytics testem teorias em tempo quase real a um nível nunca antes possível. Há, ainda, outras cinco formas de alavancar grandes dados, que são exemplos de como eles interagem com os negócios. Confira a seguir!
O Big Data Analytics ainda pode trazer mais transparência imediata para os seus dados e desbloquear um valor significativo, tornando informações mais claras. Há por aí uma quantidade significativa de informações que não foram capturadas em formato digital, em todas as empresas.
Essas informações não são acessíveis facilmente nem podem ser pesquisadas em rede. O esforço de encontrá-las representa uma grande fonte de ineficiência. Com Big Data, sua empresa precisará digitalizar todos esses dados e poderá catalogá-los com sucesso, reduzindo esse tipo de problema.
À medida que negócios criam e armazenam mais dados transacionais de forma digital, eles podem coletar informações mais precisas e detalhadas de desempenho acerca de tudo — desde inventários de produto até os dias em que seus funcionários tiveram que se ausentar devido a alguma doença.
Graças a isso, empresas tendem a aumentar seu desempenho. Hoje, empresas líderes de mercado já utilizam o Big Data Analytics para coletar e analisar dados importantes para realizar experiências controladas e tomar melhores decisões de gerenciamento.
Outra coisa que o Big Data Analytics faz pelo seu negócio é melhorar a forma como ele se relaciona com clientes e entende seu público-alvo.
O Big Data permite uma segmentação muito mais estreita do seu consumidor e, portanto, a criação de produtos e serviços mais precisamente personalizados. Quando a sua empresa consegue entender melhor os nichos que atende, ela consegue lucrar mais.
Como frisamos ao longo deste tópico, o Big Data Analytics é o rei das decisões eficientes.
Suas análises sofisticadas podem melhorar substancialmente a forma como a sua empresa escolhe o que fazer, minimizar riscos e desenterrar informações valiosas que de outras formas permaneceriam desconhecidas. Por isso, ele interage muito bem com negócios em todas as indústrias.
Se tudo isso não for o suficiente para convencer você acerca da importância do Big Data Analytics, lembre-se que ele pode ser usado para desenvolver a próxima geração de produtos e serviços que a sua empresa comercializa.
Fabricantes já estão utilizando dados obtidos em sensores incorporados nos seus produtos tanto para criar ofertas inovadoras de serviços pós-venda — como manutenções proativas — quanto para entender as necessidades do consumidor e criar produtos melhores.
O Big Data Analytics pode ajudar em todas as etapas em que os gerentes de negócios usam uma combinação de intuição, experiência e algum nível de análise para tomar decisões comerciais.
Ele permite que você e sua equipe desenvolvam usem a ciência em vez da intuição e dá os instrumentos para que você baseie suas decisões em fatos, padrões e relacionamentos que existem no comportamento do seu cliente.
Aqui estão quatro formas como o seu negócio pode usar Big Data Analytics para obter uma vantagem competitiva, integrando análise de dados em seu CRM e o processo de vendas para obter os melhores resultados.
Os projetos de CRM são iniciados, principalmente, para proporcionar transparência, aumentar a eficácia e diminuir os custos operacionais de vendas, serviços e marketing. O Big Data Analytics pode ser um parceiro nessa hora, ajudando a fornecer a prova do ROI e a evidenciar a eficácia das operações.
Ao entender os custos de vendas e marketing envolvidos na aquisição de novos clientes, por exemplo, é possível obter resultados muito melhores do que aqueles obtidos às cegas.
Prever coisas é uma ciência e uma arte. Existem muitos padrões, relacionamentos e subjetividades que devem ser levados em consideração para que uma previsão seja precisa o suficiente.
Os algoritmos do Big Data convertem a subjetividade, conseguem representar qualquer sazonalidade ou outros fatores de impacto e produzem uma previsão objetiva e clara das suas vendas.
O Big Data Analytics pode revelar táticas ou combinações únicas de atividades garantem o sucesso das ações. Fazer junto ao seu cliente demonstrações antes do teste ou enviar histórias de sucesso de consumidores pode ajudá-lo a converter mais — os dados apontarão isso.
Toda essa análise pode ser automatizada e os conselhos para representantes de venda podem ser entregues em tempo real via CRM para fornecer suporte de decisão efetivo.
Clientes e prospects compartilham uma tonelada de informações valiosas a respeito do que pensam de nossos produtos e serviços. No entanto, essa informação está espalhada por aí, em sistemas e formatos diferentes, fazendo com que ela seja de difícil análise.
Para os sistemas de Big Data, contudo, nada é tão complexo. Eles podem unificar comunicação por e-mail e suporte, respostas de pesquisa, entrevistas e notas de reunião, por exemplo, e obter insights preciosos para melhorar a sua compreensão do cliente.
Ter a capacidade de reunir e analisar essas informações pode dizer tudo o que você está precisando saber para que a sua empresa continue crescendo. Se no passado a grande dificuldade era implementar sistemas para capturar dados de clientes, hoje as empresas se veem afogadas em informação que não sabem como utilizar.
A próxima revolução, portanto, não será em relação ao crescimento dos sistemas de registro, mas terá a ver com a interpretação de todos os dados para apoiar as decisões, medir a eficiência operacional e guiar o negócio na direção certa.
Ter uma grande quantidade de dados é uma coisa, mas ser capaz de armazená-los, analisá-los e visualizá-los em tempo real é completamente diferente.
Cada vez mais as organizações precisam ter informações em tempo real para entender o que está acontecendo dentro de suas organizações. Há inúmeros benefícios nisso, como você verá agora.
Com Big Data Analytics os erros dentro de uma organização podem ser conhecidos instantaneamente. A percepção em tempo real de erros é o que ajuda as empresas a reagir rapidamente para mitigar os efeitos de problemas operacionais e pode salvar as operações de ficarem atrasadas ou de falhar completamente.
Outro dos grandes benefícios do Big Data Analytics é poder observar as estratégias da sua concorrência em tempo real. Com ele você pode ficar um passo à frente da competição ou receber notificações no momento em que seu concorrente direto resolve mudar de estratégia ou reduzir seus preços — e, assim, pode reagir de acordo.
O serviço melhora drasticamente com Big Data Analytics pois é possível monitorar os produtos que não são utilizados pelos seus clientes e responder prontamente às falhas. Isso pode levar a maiores taxas de conversão e ao aumento da sua receita.
Fraudes também podem ser detectadas no momento em que acontecem e as medidas necessárias poderão ser tomadas rapidamente para limitar o dano. Esse é um dos benefícios que o Big Data Analytics traz, principalmente, para o mercado financeiro — que é muito atraente para criminosos.
Sistemas de salvaguarda em tempo real reduzem tentativas de invasão e enviam notificações automáticas quando elas acontecem. Seu departamento de segurança de TI pode, então, tomar imediatamente as ações apropriadas.
A implementação de ferramentas de Big Data Analytics pode ser dispendiosa, mas eventualmente economizará muito dinheiro para o seu negócio. Não há tempo a perder com bases de dados pouco funcionais — as ferramentas de Analytics reduzem o peso sobre o cenário geral de TI de uma empresa, liberando recursos.
Melhores informações de vendas podem levar ao aumento da receita e essa é outra das grandes vantagens do Big Data Analytics. As análises em tempo real indicam exatamente como as suas vendas estão sendo realizadas e, caso um varejista perceba que um produto vai mal, ele pode tomar medidas para evitar a perda de receita imediatamente.
Acompanhar as tendências dos clientes em tempo real é o benefício final do Big Data Analytics. Insights em ofertas competitivas, promoções e movimentos de clientes fornecem informações valiosas sobre tendências de aquisição e retenção. Assim, podem ser feitas decisões mais rápidas com análise em tempo real, que melhor se adéquam ao cliente.
Antigamente utilizávamos sistemas para extrair, transformar e carregar os dados em data warehouses gigantes que ofereciam soluções de inteligência de negócios e relatórios.
Periodicamente todos os sistemas precisavam fazer backup e combinar os dados em um banco de dados, onde os relatórios podiam ser executados e todos os membros da gestão podiam ter uma visão do que estava acontecendo.
O problema é que essa tecnologia simplesmente não conseguia lidar com fluxos de dados múltiplos e contínuos e com o volume de dados — nem modificá-los em tempo real.
As soluções de Big Data Analytics atuais oferecem hospedagem na nuvem, estruturas de dados altamente indexadas e otimizadas, recursos de arquivamento e extração automáticos e interfaces de relatórios projetadas para fornecer análises precisas que podem suportar a tomada de decisões.
Muita coisa mudou e a sua empresa pode obter muitos benefícios dessa mudança. O Big Data Analytics é uma tendência que chegou para ficar. Assine a newsletter da Toccato e descubra como outras grandes novidades tecnológicas podem mudar o patamar da sua empresa!
Erro: Formulário de contato não encontrado.
Primeiramente, a escolha da solução de integração de dados demanda uma análise interna, para verificar as necessidades da sua organização,…
Sobretudo, os principais desafios enfrentados pelo setor supermercadista são a previsão de demanda, a identificação de padrões de compra, o…
No setor supermercadista, a BI é capaz de aprimorar a previsibilidade financeira, fortalecer relações com fornecedores e oferecer uma visão…
Veja vagas abertas para nossos times, ou nos envie seu currículo pelo banco de talentos.
Calcule a sua maturidade em dados