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Big Data para a indústria: entenda como funciona e por que usar

Geralmente, a maioria das organizações tem vários objetivos para adotar Big Data na indústria. E, embora a principal meta seja melhorar a experiência do cliente, outros objetivos incluem redução de custos, melhor direcionamento do marketing e aumento da eficiência dos processos existentes.

O Big Data é o processo de avaliar conjuntos de dados contendo diversos tipos de elementos — ou seja, dados importantes — para descobrir padrões, correlações, tendências do mercado, preferências do cliente e outras informações comerciais úteis.

Isso significa que ele pode ser analisado ​​com as ferramentas de software comumente usadas como parte de disciplinas avançadas de avaliação, como estatística, análises preditivas e mineração de dados.

Você ficou interessado no assunto? Então continue lendo este post para saber mais sobre o tema!

Como funciona o Big Data para a indústria?

A análise avançada se refere à aplicação de estatísticas e de outras ferramentas matemáticas às informações comerciais a fim de avaliar e melhorar as práticas operacionais.

Na fabricação, os gerentes de operações podem usar avaliações avançadas para mergulhar profundamente nos aspectos do processo histórico, identificar padrões e relacionamentos entre etapas e entradas discretas do processo e, em seguida, otimizar os fatores que demonstram ter o maior efeito sobre o rendimento.

Muitos fabricantes globais em uma variedade de indústrias e geografias agora têm uma abundância de informações em tempo real da loja e a capacidade de realizar avaliações estatísticas sofisticadas.

Eles estão tomando conjuntos de dados previamente isolados, agregando e analisando-os para revelar informações importantes.

Mesmo dentro das operações de fabricação que são consideradas melhores em cada segmento, o uso de Big Data pode revelar novas oportunidades para aumentar a eficiência.

O primeiro passo para os fabricantes que desejam utilizar análises avançadas para melhorar o rendimento é considerar a quantidade de elementos que a empresa possui à sua disposição. A maioria dos negócios “coleciona” informações de processo, mas geralmente as usam apenas para fins de rastreamento, e não como base para melhorar as operações.

Para esses players, o desafio é investir nos sistemas e nos conjuntos de habilidades que lhes permitam otimizar seu uso de informações de processo existentes (por exemplo: centralizando ou indexando dados de múltiplas fontes para que possam ser avaliados ​​de forma mais fácil).

Algumas empresas, particularmente aquelas com ciclos de produção de meses, têm dados muito pequenos para serem estatisticamente significativos quando colocados sob a lente de um analista. O desafio para líderes seniores nessas empresas é manter o foco a longo prazo e investir em sistemas e em práticas para coletar mais informações.

Eles podem investir de forma incremental. Por exemplo: reunindo informações sobre um passo de processo particularmente importante ou complexo dentro da cadeia de atividades maior, e depois aplicando análise sofisticada a essa parte do processo.

Por que investir em Big Data para a indústria?

Na indústria 4.0, a circulação, a coleta e a avaliação de informações são uma necessidade, pois apoiam o crescimento da produtividade com base em um processo de tomada de decisão em tempo real.

O setor exigirá mais e mais compartilhamento de dados, mesmo além dos limites corporativos. Basta pensar em uma multinacional com uma fábrica de produção localizada em um país diferente da sua sede.

Quanto mais rápido e mais amplo o acesso a informações, mais eficiente o processo, incluindo a manutenção e a resolução de quaisquer problemas. E é assim que o crescimento da produtividade se torna possível.

Pode-se dizer que a internet das coisas e a indústria 4.0 provavelmente se tornarão os geradores mais importantes de informações. No entanto, gerar dados é uma coisa; a análise dos resultados é completamente diferente.

A chave para integrar imensas funcionalidades de Big Data é uma infraestrutura de TIC (tecnologia de informação e comunicação) de alto desempenho. E é precisamente aí que muitas empresas têm um pouco de atraso para fazer e necessitam investir.

Quais são os benefícios do Big Data para a indústria?

Dirigido por sistemas e softwares de análise especializados, o Big Data pode apontar o caminho para vários benefícios de negócios, incluindo melhor eficiência operacional, melhor atendimento ao cliente e novas oportunidades de receita.

Confira a seguir alguns benefícios do Big Data para a indústria:

Incrementação de produtos

O Big Data também pode ajudar a entender como os outros percebem seus produtos para que a empresa ou a equipe de marketing possa adaptá-los, se necessário.

A avaliação do texto de redes sociais permite descobrir os sentimentos dos seus clientes e até segmentar aqueles em diferentes locais geográficos ou entre diferentes grupos demográficos.

Além disso, o Big Data permite testar (em um piscar de olhos) milhares de variações diferentes de projetos auxiliados por computador para verificar como as mudanças menores, por exemplo, afetam custos, lead time e desempenho.

Segurança

É possível mapear a paisagem de dados em toda a empresa com as ferramentas Big Data, o que permite a análise das ameaças internas.

Ele pode, ainda, detectar informações potencialmente sensíveis que não sejam protegidas de forma adequada e se certificar de que elas são armazenadas de acordo com os requisitos regulamentares.

Redução dos custos de manutenção

Tradicionalmente, as fábricas estimam que um certo tipo de equipamento provavelmente se desgastará após X anos. Consequentemente, eles substituem cada peça dessa tecnologia.

As ferramentas Big Data eliminam essas médias pouco práticas e dispendiosas. A sua velocidade e as quantidades maciças de dados que acessa podem detectar dispositivos falidos e prever quando eles vão parar de funcionar.

O resultado é uma estratégia de substituição muito mais econômica e menos tempo de inatividade, pois os dispositivos defeituosos são rastreados bem mais rapidamente.

Melhoria dos processos de fabricação

O Big Data permite que os fabricantes segmentem o processo de produção e a cadeia de suprimentos até a tarefa ou a atividade mais específica.

Isso permite que os fabricantes reduzam cada problema para o menor componente e identifiquem processos ou componentes específicos que estão abaixo do desempenho ou que estão causando problemas.

Usando Big Data para análises preditivas, é possível reduzir significativamente a quantidade de testes necessários para garantir a qualidade.

Identificar dependências também ajuda a melhorar os processos críticos de produção e a criar planos de contingência para minimizar os efeitos de possíveis inatividades e ineficiências.

Melhoria de personalização

O Big Data permite, ainda, prever a demanda por produtos personalizados, identificando padrões no comportamento do cliente. Itens customizados agora podem ser fabricados em níveis e eficiências de produção em massa.

As ferramentas de Big Data também permitem que os engenheiros de produtos obtenham acesso em tempo real aos dados do cliente para que eles possam personalizar os produtos de acordo com as preferências do consumidor.

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Ciência de dados: saiba como se sobressair à concorrência

A transformação digital marcou profundamente a forma como as empresas atuam em qualquer setor do mercado. Além de otimizar processos, a tecnologia desempenha o papel de gerar valor a um negócio, colocando-o à frente da concorrência. Nesse sentido, a ciência de dados é um conceito que se destaca.

Entretanto, é comum que surjam algumas dúvidas sobre seu funcionamento e os benefícios que pode gerar. Afinal, é importante dominar o conceito ao implementá-lo em uma empresa. Pensando nisso, criamos este post com tudo o que você precisa saber sobre o assunto. Confira!

Afinal, o que é ciência de dados?

O termo ciência de dados — em inglês, data science — abrange diversos processos e técnicas relacionados com a limpeza, preparação e análise de dados. Grosso modo, pode ser compreendido como uma área de estudos que oferece metodologias para encontrar padrões que possam ser tratados como informações relevantes.

Isso envolve uma mistura de estatística, matemática, lógica de programação e técnicas para solucionar problemas diversos. O objetivo é extrair insights, de acordo com aquilo que os dados podem oferecer.

Esse trabalho deve ser planejado, executado e gerenciado por um profissional capacitado, que tenha conhecimento técnico específico para isso. Estamos falando do cientista de dados.

O papel do cientista de dados

É importante ter em mente que a ciência de dados não lida necessariamente com Big Data. São conceitos distintos que, eventualmente, podem ser aplicados em conjunto. Entretanto, não devem ser confundidos. A análise dos dados pode ser feita com base naquilo que a empresa tem disponível, independentemente do volume.

O cientista de dados trabalha focado na identificação de tendências que não são intuitivas, pois constituem um padrão de dados muitas vezes complexo. A ideia é fornecer evidências para embasar as tomadas de decisão dentro da empresa.

Faz parte de suas atribuições revelar informações resultantes de padrões que, sem a ciência de dados, não seríamos capazes de reconhecer tão facilmente.

Isso pode parecer um tanto abstrato, à primeira vista. Afinal, quais são os seus benefícios?

Trataremos dessa questão a seguir.

3 motivos para usar ciência de dados nas empresas

É essencial ter em mente que cada empresa tem suas próprias características, assim como um mercado específico no qual atua, mesmo que ele seja amplo. Isso significa que a forma como a ciência de dados pode ser adotada e os benefícios que ela traz são variados, ainda que seja possível destacar alguns dos mais significativos.

Por isso, destacaremos o foco específico de algumas formas de aplicação, quando necessário.

1. Mais conhecimento sobre o perfil do cliente

Empresas que trabalham diretamente com vendas, como é o caso de e-commerces, podem se beneficiar diretamente da ciência dos dados devido à sua capacidade de delinear melhor o perfil do cliente. Estamos falando de mais do que simplesmente um esboço daquilo que as pessoas preferem.

Além de oferecer conhecimento sobre o que o consumidor em geral tende a comprar, é possível associar a ciência dos dados à análise de Big Data para identificar o perfil individual dos clientes. Suas ofertas passam a ser mais específicas, alcançando maior taxa de sucesso das vendas.

Em paralelo, o sistema ajuda a identificar fraudes com antecedência, possibilitando que o processo com padrões suspeitos seja cancelado antes do fechamento da compra.

2. Mais eficiência nas tomadas de decisão

Tomar decisões assertivas com base em dados concretos é essencial para qualquer empresa. Intuição e achismo se tornam questões perigosas quando a falta de uma alternativa exata leva gestores a confiar demais no feeling da profissão. É preciso se cercar de ferramentas que tragam segurança às decisões tomadas.

Para evitar prejuízos financeiros e até mesmo danos à reputação da empresa, a ciência dos dados deve ser implementada com base em informações levantadas no dia a dia do negócio, proporcionando ações seguras e acertadas. Isso inclui a melhoria de processos por meio de insights cunhados pelo cientista de dados.

3. Criação de novos produtos e serviços

Falando em insights, outro grande benefício que eles podem trazer é a geração de ideias inovadoras para aumentar a gama de produtos e serviços oferecidos pela sua empresa. A análise dos dados pode mostrar uma necessidade de um produto adicional, ou mesmo uma demanda dos clientes até então desconhecida.

Muitas vezes, você pode chegar à conclusão de que está falando com o público errado e que é hora de mudar o foco. A ciência de dados não pode ser aplicada às cegas — é preciso um foco específico para que os dados sejam analisados e as perguntas respondidas.

Tendo isso em mente, é possível estar um passo à frente das outras empresas no setor em que você atua.

Como o data science ajuda a vencer a concorrência

As vantagens citadas acima representam diretamente questões que colocam sua empresa em posição de destaque no mercado. Afinal, estamos falando de um aumento na eficiência de suas ações e no número de vendas. Entretanto, outros fatores influenciam diretamente na relação de concorrência que toda empresa enfrenta diariamente.

A ciência de dados faz com que você passe a conhecer melhor seu próprio negócio. Isso significa compreender seus limites e as possibilidades de crescimento. Com os dados em mãos, é possível estender a fronteira de atuação do seu negócio, expandindo seus horizontes e deixando concorrentes para trás — ou mesmo passando a concorrer em mercados maiores.

É comum que algumas empresas não saibam exatamente o que estão fazendo. Apenas se mantêm respondendo à demanda do mercado, sem uma capacidade de prever as oportunidades futuras — assim como os riscos. É preciso estar sempre um passo à frente para dominar o mercado.

E não há forma mais segura de fazer isso do que contando com dados confiáveis. A ciência dos dados ajuda a responder as perguntas com base em informações reais, em padrões. Assim como é possível gerar novos produtos e serviços, pode ser que um novo mercado esteja emergindo e sua empresa saia na frente, pois identificou a oportunidade antes das concorrentes.

Essa é uma tendência gigantesca no mercado atual. Com a transformação digital e o aumento do valor agregado por serviços online, novos nichos surgem e se mesclam o tempo todo, tornando necessário que você esteja atento para assumir a posição de vanguarda em mercados promissores.

Por isso, não perca tempo. Faça uma análise em sua empresa e implemente a ciência dos dados como uma ferramenta estratégica para crescer ainda mais!

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Entenda como usar big data na gestão de frotas da empresa

O impacto causado pela transformação digital em nossas vidas é gigantesco. No mundo corporativo, uma verdadeira revolução vem acontecendo com a entrada de novas soluções tecnológicas em todos os setores. Nesse contexto, o uso de big data representa uma das mais significativas mudanças na dinâmica das empresas.

Entretanto, quando falamos de transporte, é comum que surjam algumas dúvidas sobre seu funcionamento. Afinal, é possível implementar big data na gestão de frotas de uma empresa e se beneficiar com isso? Criamos este post para tirar todas as suas dúvidas sobre o assunto, mostrando como isso pode ser feito, quem já utiliza e quais as vantagens. Confira!

Como o big data pode ajudar na sua gestão de frotas?

A implementação de soluções tecnológicas no ambiente empresarial tem como objetivo otimizar processos, reduzir custos e facilitar a vida dos profissionais. O que a transformação digital vem proporcionando é um alcance antes inimaginável a esse tipo de ação. Hoje, até os processos de gestão podem se beneficiar de muitas formas.

Quando falamos de frotas, é fundamental destacar que sua estrutura é bem particular. Afinal, a gestão envolve não apenas os equipamentos (automóveis), como também os recursos humanos (funcionários). Por isso, é preciso encontrar formas de lidar com ambas as questões, visando sempre um processo eficiente e de baixo custo.

É aí que entra o diferencial do big data — ele auxilia tanto no controle do ativo humano, quanto do mecânico. Isso ocorre por meio da implementação de soluções tecnológicas específicas nos veículos.

O uso de sensores

Ao instalar sensores nos automóveis da empresa, o gestor passa a ter a capacidade de captar dados relacionados ao carro, ônibus, caminhão ou à moto. Não estamos falando apenas da localização por meio de GPS, mas também de seu desempenho.

O conceito de big data está relacionado ao levantamento de um grande volume de dados para uma análise posterior. Ela é feita por meio de um cruzamento de dados que não são intuitivos, de forma que um ser humano não seria capaz de identificar tais padrões.

No caso da gestão de frotas, isso significa levantar informações sobre o desempenho individual de cada veículo. Com o mapeamento completo do trajeto realizado, é possível identificar rotas mais eficientes e econômicas para os transportes futuros.

Indo além, combinando diferentes dados, você pode identificar quais períodos do dia estão mais sujeitos a trânsito em determinados locais. Isso significa definir intervalos de tempo nos quais o motorista já saberá qual o melhor trajeto até o destino.

Qual a função do big data no gerenciamento da frota?

Uma maneira interessante de compreender de que forma o big data atua na prática para otimizar o gerenciamento da frota é tomar como exemplo casos de sucesso. Para isso, mostraremos aqui algumas características do sistema desenvolvido pela United Parcel Service — ou UPS —, a maior empresa de frete do mundo.

Lidar com extensas malhas de trânsito significa investir muito esforço na compreensão de seu funcionamento. Em relação a isso, é possível fazer um paralelo com outra questão já citada aqui sobre o big data: as características das malhas de trânsito, assim como seus padrões de comportamento, são tão complexas que é impossível que uma pessoa entenda tudo sozinha.

O big data, por outro lado, é capaz de identificar esses padrões por meio do levantamento de dados diversos e otimizar o trajeto em tempo real. Essa foi a grande aposta da UPS, que hoje investe mais de 1 bilhão de dólares em big data, anualmente.

O sistema permite um controle muito mais eficiente sobre suas rotas, graças a tomadas de decisão mais inteligentes. Um bom exemplo foi a identificação de um pequeno atraso causado pelo excesso de conversões à esquerda. Nessas curvas, o motorista precisa atravessar a faixa contrária, muitas vezes perdendo tempo e consumindo mais combustível.

A solução do sistema foi optar por rotas que dão preferência, até certo ponto, para curvas à direita. Pode parecer um fator muito simples para ser otimizado ou que a diferença é pequena. Entretanto, quando somado a outros tantos de mesmo grau, o resultado é bastante significativo.

Ações voltadas ao cliente

Há algo de muito interessante na forma como o big data pode ser implementado para dar mais qualidade a diferentes processos. Pouca gente costuma pensar nisso, mas a própria relação entre a empresa e seus clientes tende a ganhar muito com a implementação desse tipo de tecnologia.

A UPS, por exemplo, notou que a quantidade de solicitações de rastreamento diário dos clientes sobre seus produtos é altíssima. Pensando nisso, aplicaram o big data também para o sistema de rastreio. Agora, quando o cliente quer saber onde seu produto se encontra, as informações são muito mais claras, já que os sensores atualizam os dados em tempo real.

Podemos destacar como parte desse conjunto de dados a velocidade do veículo, o número de paradas, o consumo de combustível e até mesmo os hábitos do motorista, como destacaremos a seguir.

Benefícios de ter big data na gestão de frotas

Todo gestor deve ter em vista a segurança e o bem-estar de seus funcionários. Mesmo com treinamento e reciclagem, profissionais do setor de transporte estão constantemente em ambientes de risco, tornando suas ações fundamentais no sentido de proteger a própria vida. A tecnologia, por sua vez, colabora com essa prática.

Câmeras e sensores dentro de veículos podem utilizar o big data para aumentar a segurança das pessoas no trânsito. Atualmente, esses sistemas de monitoramento fiscalizam e até mesmo acionam um alarme caso o motorista pegue o celular. O resultado não é só na prevenção de acidentes, mas também na redução dos gastos da empresa com multas de trânsito.

Da mesma forma, o big data pode fornecer um controle mais eficiente sobre a velocidade dos veículos, da trava das portas, do cinto de segurança, etc. Esse tipo de ação é difícil de monitorar sem o apoio da tecnologia, já que os motoristas estão diariamente rodando fora da empresa.

Aliando essas possibilidades, sua empresa pode criar serviços customizados para cada um de seus clientes. A UPS, por exemplo, permite que eles ajustem o horário de uma entrega por um aplicativo no smartphone, a qualquer momento.

Como você pode ver, são incontáveis as formas de implementação do big data na gestão de frotas. Faça uma análise em sua empresa e veja quais processos podem ser otimizados com o auxílio dessa tecnologia!

Gostou desse artigo? Então veja também nosso post sobre a importância da integração de sistemas para seu negócio!

Big data no varejo: como utilizar da melhor forma?

O varejo é, sem dúvida alguma, um dos setores que mais se beneficiam da utilização do big data. O mercado como um todo vem passando por uma transformação digital que faz da informação um recurso extremamente poderoso para as empresas. No entanto, por ser um grande gerador de dados, o varejo está na linha de frente dessa importante tendência.

É comum que surjam dúvidas sobre como isso já vem ocorrendo e de que forma as empresas podem se beneficiar dessa tecnologia. E é preciso estar atento, pois ignorar essa oportunidade pode tornar seu negócio obsoleto frente aos concorrentes. Pensando nisso, mostraremos aqui como utilizar da melhor forma o big data para varejo. Confira!

A revolução do big data no varejo

Foi-se o tempo em que o processo de vendas se baseava exclusivamente em campanhas de marketing sem um direcionamento bastante específico. É claro que, seja em meios de comunicação ou em ambientes públicos, os estudos ligados ao público-alvo de campanhas não são novidade. A questão é que o big data levou esse processo a outro patamar.

Com a evolução da tecnologia e a adoção em massa dos dispositivos móveis (smartphones e tablets, por exemplo) sempre conectados à internet, as ações do varejo passaram a contar com novas possibilidades. Graças à big data, é possível escolher individualmente as pessoas nas quais uma campanha de marketing projetará seu foco.

Coleta e processamento de informações

Conforme a internet ganhou espaço para uso pessoal em todo o mundo, as lojas passaram a investir nesse ambiente virtual. Oferecer a opção de compra pela internet foi uma grande mudança de paradigma para o varejo, tornando possível fechar um negócio sem sair de casa. O diferencial é que, com isso, os varejistas passaram a ter acesso a certas informações dos compradores.

O big data surge da capacidade dos sistemas atuais, muito mais poderosos, de captar dados. É ampla a variedade de informações relacionadas ao cliente, como seus gostos, costumes, preferências e diversos outros comportamentos. Além disso, as empresas passaram a contar com um monitoramento mais eficiente de tudo que acontece no negócio: vendas, desistências, trocas, devoluções etc.

A convergência para o omnichannel

A principal influência do big data para o varejo pode ser observada no surgimento do conceito de omnichannel. Trata-se de um processo de convergência dos canais pelos quais os clientes e a loja mantém contato além do ambiente físico: seja por telefone, e-mail, redes sociais etc.

O principal objetivo é minimizar a diferença entre o mundo online e o offline, aproveitando ao máximo possível os dados relacionados ao cliente para atender às suas expectativas. É aí que entra um conceito-chave para o uso inteligente do big data.

A experiência do cliente

Muito mais do que simplesmente encontrar possíveis compradores, o big data oferece a possibilidade de conhecer seu cliente. Seja antes, durante ou depois do processo de compra, o varejista possui em suas mãos informações relevantes sobre qual o tratamento que deve ser dado a cada cliente.

A coleta é feita não só pelos dados pessoais e comportamentais disponíveis virtualmente, como por avaliações de satisfação pós-compra, índice de retorno à loja etc.

O varejo, graças à big data, trabalha buscando oferecer não só um produto, mas uma experiência. Desde o primeiro contato com a empresa até a concretização da compra — e depois disso —, o cliente deve se sentir satisfeito com o atendimento, o preço, o tempo de entrega e o suporte dado para eventuais pedidos de troca ou devolução.

Ainda assim, existem práticas que podem ajudar sua empresa a otimizar o uso de big data, aumentando os benefícios resultantes.

Como usar o big data da melhor forma no varejo

Algumas estratégias partem de dentro da empresa, enquanto outras exigem uma atuação inteligente no mercado. Falaremos aqui de algumas das mais importantes.

1. Utilize o big data como ferramenta estratégica

O big data deve oferecer uma base sólida de informações para as decisões estratégicas tomadas visando o futuro do negócio. Algumas ferramentas permitem a criação de mapas de tendência de consumo, algo fundamental para quem busca avaliar se é interessante aumentar a variedade de produtos oferecidos.

Outro ponto interessante, que complementa a identificação do cliente, citada anteriormente, é o monitoramento dos concorrentes e todo o mercado. Essa visão panorâmica ajuda a manter a empresa no caminho certo, investindo em mercados promissores e tornando-se constantemente mais competitiva.

Grosso modo, invista em ferramentas que permitam o desenvolvimento de uma estratégia varejista eficiente.

2. Facilite a vida de seu cliente

O conceito de omnichannel, como mostramos, é um passo essencial para a otimização da relação entre a empresa e seus clientes. Entretanto, de nada adianta oferecer diversos canais para compra se o processo for demorado.

Utilize o big data para acelerar processos burocráticos, como a criação de cadastro na loja. Uma alternativa é, por exemplo, sugerir que o cliente pode importar essas informações das redes sociais. Quanto menos tempo até o fechamento da compra, menor as chances de o cliente desistir dela.

Outra etapa que merece essa atenção é o fechamento do carrinho. Torne esse processo o mais ágil possível!

3. Implemente uma cultura inovadora

Promova em sua empresa uma cultura de inovação. Isso pode ser feito com muito mais facilidade, graças a ferramentas que lidam com big data, pois elas oferecem análises variadas dos dados por meio de associações e estatísticas.

O resultado é a antecipação das tendências, fazendo com que sua empresa seja sempre a primeira em mercados emergentes.

4. Dê atenção especial à atualização de preços

Um dos grandes desafios do varejista antigo era gerenciar a atualização de preços. A impressão que temos é que, ainda ontem, era preciso acompanhar taxas de juros e outros números por semanas para tomar a decisão com segurança.

Hoje, o big data permite uma avaliação bem mais rápida de questões ligadas ao retorno sobre investimento (ROI). Investir esforços nesse tipo de análise permite uma atualização pontual e bem mais ágil dos preços.

Mesmo que seja uma questão de centavos, a diferença é significativa no fim do mês. Não se trata apenas de manter os lucros na margem esperada, mas de agir com sabedoria para vencer a concorrência em momentos importantes.

Uma queda de preços implementada com sabedoria em um momento de alta expectativa de procura por certos produtos, pode aumentar — e muito — o número de vendas. Além de lucros maiores, a empresa conquista novos clientes.

Com essas dicas em mente, você pode elevar as vendas a outro patamar. Faça uma análise em sua empresa e veja como o big data para varejo pode colocá-la em situação de destaque no mercado!

Quer mais conteúdo sobre o tema? Então veja como o big data analytics pode ajudar o marketing de sua empresa!

Saiba como funciona o Big Data Analytics na tomada de decisão

Pessoas que têm grandes responsabilidades dentro de uma empresa precisam lidar constantemente com grandes tomadas de decisão. Desenvolver estratégias para otimizar essa prática deve fazer parte da rotina de qualquer gestor. Entretanto, selecionar quais são as informações relevantes para essa ação nem sempre é tarefa fácil.

Assim como em diversas outras áreas, a tecnologia surge como uma solução para esse desafio. A utilização de Big Data Analytics na tomada de decisão representa uma verdadeira revolução para os gestores de hoje em dia. Pensando nisso, mostraremos aqui tudo o que você precisa saber sobre o assunto. Confira!

Saiba como tomar decisões em tempos de Big Data

Por muito tempo, espalhou-se o mito de que a única forma de tomar decisões acertadas era tendo o feeling da coisa, quase como se fosse um dom. Na verdade, por mais que muitos gestores possuam uma maneira de pensar bastante sensível quanto aos processos que gerenciam para agir com inteligência, a verdadeira técnica está na identificação de informações relevantes para cada situação.

É por isso que, com a evolução da tecnologia e a transformação digital pela qual as empresas vêm passando, surgiram ferramentas que proporcionaram a otimização desse processo. Estamos falando do uso de Big Data, não só para fazer análises de um panorama, mas para tomada de decisões.

A utilização de processadores extremamente poderosos para levantar e analisar dados tornou possível a organização das informações de uma maneira inovadora. Em vez de buscar aleatoriamente padrões de comportamento, o gestor conta com dados coletados e combinados em padrões reais, confiáveis, e que representam uma informação.

Nos dias de hoje, o processo de escolha por tentativa e erro não é aceitável para qualquer empresa que busca competitividade no mercado. É preciso embasamento real, com critérios confiáveis.

Implementar um sistema que faz uso de Big Data para análise de dados é o primeiro passo para alcançar um patamar de excelência nas decisões estratégicas da empresa. Entretanto, é preciso ir um passo além.

Já que estamos lidando com um volume gigantesco de dados, é fundamental implementar o que há de mais confiável para analisá-los de maneira eficaz. Estamos falando de algoritmos estatísticos desenvolvidos especificamente para isso.

Descubra a importância do Big Data Analytics e seus dados

O Big Data Analytics permite que os dados se transformem em informações relevantes, graças à aplicação de conceitos estatísticos por meio de algoritmos. O sistema cruza os dados levantados – que podem ser estruturados (tabelas) ou não estruturados (imagens, áudios etc.) – para que seja possível interpretá-los com mais eficiência.

O papel do gestor passa a ser o de fazer as perguntas corretas para que o software faça o trabalho pesado e ofereça as informações mais relevantes. Pode parecer algo abstrato à primeira vista mas, mesmo no caso de uma busca pouco aprofundada, é possível extrair verdadeiros insights do cruzamento de dados, de uma forma que dificilmente uma pessoa seria capaz de realizar “manualmente”.

Imagine, por exemplo, um único gestor de manutenção que procura solucionar um problema mecânico de um complexo robô da linha de produção. Alterando seu comportamento, ele apresenta falhas intermitentes cujas causas os técnicos não conseguem identificar.

Esse tipo de equipamento, principalmente com a chegada da Internet of Things, oferece uma imensidão de dados, referente ao seu desempenho, para análise – por meio de seus sensores internos, de termostatos, do controle de automação etc. É quase impossível identificar combinações relevantes para encontrar o problema.

Com o Big Data Analytics, seria possível destacar quais comportamentos irregulares, de forma conjunta, ocorrem no momento das falhas e podem contribuir para que elas ocorram. Rapidamente, é possível agir e corrigir o problema.

Essa mesma lógica se aplica às mais diversas tomadas de decisão de uma empresa. Seja em relação aos clientes e suas preferências, aos concorrentes, às tendências do mercado e até mesmo aos processos internos, os dados são levantados e oferecem a matéria-prima para análise. Basta contar com uma ferramenta que seja capaz de cruzá-los de forma eficiente.

Em tempos de um mercado cada vez mais competitivo, é fundamental contar com a tecnologia para que a cultura empresarial do seu negócio não se torne obsoleta. Afinal, o que não falta por aí são empresas que fazem grandes levantamentos de dados internamente sem nenhuma estratégia para analisá-los.

Entenda como o Big Data Analytics auxilia na tomada de decisão

A utilização do Big Data Analytics é bastante específica para cada área. É possível compreender o quão potente essa ferramenta se mostra justamente pela ampla gama de possibilidades para seu uso. Tudo depende de quais as necessidades do departamento ou da área em questão.

Com dados relacionados à percepção do consumidor, por exemplo, é possível analisar cenários, antecipar tendências e prever ações mais eficazes para o marketing, as vendas, o foco de produção etc. A própria internet, juntamente às redes sociais, representa uma vasta fonte para coleta de dados.

Um outro fator interessante é a capacidade de avaliar de que forma as pessoas, desde consumidores até fornecedores e concorrentes, enxergam a marca de sua empresa. Agregar valor é algo crucial para quem busca se estabelecer no mercado. Com os dados disponíveis em forma de Big Data e algoritmos de análise estatística, o planejamento estratégico de um negócio se aproxima muito de uma ciência exata.

O Big Data Analytics passa a fazer parte do dia a dia da empresa, cumprindo o papel de uma verdadeira entidade parceira, já que ele é capaz de lidar com a informação desde sua origem até o seu tratamento.

Na área de vendas, por exemplo, temos o histórico de compras dos clientes, os produtos devolvidos, os contatos com a central de atendimento, as dúvidas, as avaliações feitas em redes sociais etc. Tudo isso é captado em conjunto com seus metadados: quando, onde, quem, em que situação e assim por diante.

O alicerce dessa forma de atuar deve ser o desenvolvimento de uma metodologia de trabalho que aplique as possibilidades oferecidas pela ferramenta. Sua utilização deve ser parte do planejamento estratégico e, indo além, da própria cultura da empresa. Envolver os funcionários no processo é outro fator essencial para cultivar um ambiente inovador.

Como você pode ver, a empresa do futuro já vem se desenhando e o uso do Big Data Analytics na tomada de decisão é parte de sua estrutura básica. Não deixe de avaliar as vantagens de sua utilização e adequar sua empresa para adotar essa importante tendência!

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Descubra a diferença entre: data science, big data e data analytics

Não é segredo que o volume de dados disponível no ambiente digital está crescendo a um ritmo bastante acelerado. Na realidade, as pesquisas já indicam a existência de 2.7 zetabytes de dados no mundo digital, número que deve chegar a 180 zetabytes até 2025.

Como decorrência disso, organizações do mundo inteiro têm aproveitado esse imenso volume de dados para gerar insights, otimizando processos, facilitando a tomada de decisões e promovendo direcionamentos mais estratégicos para os negócios.

É nesse contexto que surgem data science, big data e data analytics, conceitos essenciais para quem pretende se manter competitivo no mercado nos próximos anos. Mas você sabe o que cada um deles significa?

A seguir, vamos desmistificar esses temas, para sanar de vez as suas dúvidas sobre big data, data science e data analytics. Vamos lá?

O que é big data?

O termo big data pode até ser novo, mas a prática de armazenar grandes quantidades de dados para análise posterior é antiga no campo da TI.

Foi no início dos anos 2000 que o analista Doug Laney propôs o conceito de big data tomando como base os três Vs. Eles são:

  • Volume: as organizações podem coletar dados a partir de diversas fontes, como redes sociais, bancos de dados públicos (plataformas governamentais, por exemplo) e streaming. Na prática, isso representa um volume enorme de informações! Ou seja, quando falamos de big data, estamos necessariamente nos referindo a grandes volumes de dados.
  • Velocidade: há quem diga que, em se tratando de big data, a velocidade de processamento dos dados é mais importante do que o volume. Isso porque, com a popularização dos dispositivos móveis e a facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados disponíveis cresce a cada segundo. Além disso, acessar informações em tempo real (ou perto disso) permite que as organizações agilizem a tomada de decisões e saiam na frente da concorrência.
  • Variedade: como você já sabe, os dados podem ser coletados a partir de diversas fontes. Mas isso quer dizer que uma estratégia de big data deve ser capaz de analisar e extrair insights de uma grande variedade de dados, sejam eles mensagens em textos, fotos postadas no Facebook, sinais de GPS ou atualizações de redes sociais.

Ou seja, big data é definido como um conjunto de recursos, ferramentas e práticas voltado para o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, de uma forma mais eficiente, ágil e inovadora.

Mas mantenha em mente que o valor do big data não reside no armazenamento de dados, e sim no que é feito a partir deles.

E data analytics?

Basicamente, data analytics consiste na análise inteligente do grande volume de dados armazenado pelas empresas, coletado através de ferramentas de big data e de business intelligence (BI), por exemplo.

O principal objetivo dessa análise é encontrar padrões e gerar insights que possam ajudar as organizações em uma série de tarefas, como:

  • reduzir custos;
  • otimizar o tempo de produção;
  • identificar novas oportunidades de negócio;
  • entender tendências de mercado;
  • entender o comportamento dos consumidores;
  • desenvolver novos produtos;
  • realizar ofertas personalizadas;
  • otimizar a tomada de decisões.

Quer um exemplo prático? Combinando big data com as ferramentas de análise, é possível entender a causa de determinadas falhas no processo de produção quase em tempo real, ou até identificar comportamentos fraudulentos antes mesmo que eles impactem os processos da sua organização.

Mas para que data analytics seja eficiente e ágil, é preciso que as empresas definam detalhadamente e de antemão quais são seus objetivos e o que elas pretendem descobrir com a análise de dados.

Afinal, o que é data science?

Data science é um termo guarda-chuva que abrange os processos e técnicas relacionadas com limpeza, preparação e análise de dados.

É simplesmente uma ciência de dados, que combina estatísticas, matemática, programação e resolução de problemas para extrair insights e informações e encontrar padrões nos dados coletados.

Seguindo esse raciocínio, os profissionais capacitados para atuar neste campo são os cientistas de dados. Algumas habilidades exigidas de um cientista de dados são:

  • Programação em Python: esta é a linguagem de programação mais utilizada na data science, junto com Java, Perl e C/CC++.
  • Análise de dados não-estruturados: dados não-estruturados são aqueles que exigem pré-processamento para que informações possam ser extraídas. É o caso de vídeos, textos, áudios ou publicações em redes sociais, por exemplo. A partir de sua análise, é possível gerar diversos insights sobre perfis e comportamentos do consumidor, entre outras opções.
  • Conhecimentos em Hadoop e SQL: ambas as tecnologias estão relacionadas com o trabalho de um cientista de dados. Por isso, conhecimentos sobre bancos de dados relacionais e NoSQL são essenciais para um profissional da área.

Como os três podem trabalhar juntos?

A combinação de big data, data analytics e data science pode gerar benefícios consideráveis para empresas de todos os portes e em praticamente todas as indústrias. Mas o ideal é que, em vez de utilizar esses recursos em apenas um aspecto do negócio, eles sejam integrados totalmente à estratégia da empresa.

Conheça alguns benefícios de adotar big data, data analytics e data science nos seus negócios:

  • Fidelização de clientes: por meio da análise do comportamento do cliente, é possível identificar problemas no atendimento, falhas no produto/serviço fornecido ou outros fatores que geram insatisfação.
  • Decisões eficientes: a análise e organização dos dados permite que as decisões sejam tomadas com base em modelos bem fundamentados.
  • Inteligência operacional: com uma implementação bem-sucedida, é possível otimizar as operações da sua empresa, identificando ameaças ou problemas de performance em tempo hábil;
  • Campanhas personalizadas: se você conhece melhor os leads e clientes da sua empresa, fica mais fácil desenvolver campanhas eficientes e personalizadas, assim elevando as taxas de conversão.
  • Desenvolvimento de novos produtos/serviços: tanto empresas online quanto offline podem se beneficiar da análise de big data para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. A ideia é que, ao entender as necessidades e comportamentos dos seus consumidores, sua empresa descubra como suprir essa demanda.

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Entenda como o big data analytics pode ajudar o marketing da sua empresa

Imagine se o time de marketing tivesse um objeto poderosíssimo. Ele seria capaz de “ler os pensamentos” de seu público-alvo e identificar de forma precisa seus desejos, necessidades e opiniões. Parece cenário de ficção cientifica? Na verdade, estamos falando de uma ferramenta real — o big data analytics. Você sabe como ele pode ajudar seu negócio a vender mais?

Em uma empresa, a principal função do marketing é tornar o produto ou serviço oferecido mais atraente para seu público-alvo. Para que isso aconteça, o departamento precisa conhecer, da maneira mais profunda possível, quem é esse cliente ideal — sua buyer persona.

A grande novidade é que, atualmente, o departamento pode contar com o big data analytics para realizar todo esse processo investigativo. Quer entender como? Então confira no post!

Como funciona o big data analytics

Trata-se da coleta, interpretação, análise e cruzamento inteligente de grandes volumes de dados, estruturados ou não, por meio de softwares de altíssimo desempenho. Esse processamento ocorre em um tempo extremamente reduzido, garantindo que o receptor tenha todas essas informações praticamente em tempo real.

De forma geral, ele coleta dados que vão desde o conteúdo de mídias sociais e estatísticas de ligações de celulares (pessoais), arquivos de bancos de dados, relatórios gerenciais, bases de empresas de cartão de crédito (empresariais) e indicadores macroeconómicos (cenário externo).

Há muitas outras fontes que fornecem informações para o big data analytics. Citamos essas apenas para que você perceba como essa ferramenta consegue cruzar dados pessoais, empresariais e referentes ao cenário externo para criar um panorama exato do mercado e do cliente com quem a sua empresa trabalhará.

A importância do big data analytics para o marketing

Como já falamos, para tornar o produto interessante para o público-alvo e contribuir para aumentar as vendas, o marketing precisa conhecer muito bem esse cliente ideal.

Como isso era feito até hoje? O próprio consumidor podia responder a essas perguntas. Porém, sabemos que, quando questionadas, as pessoas nem sempre são totalmente honestas quanto a diversos aspectos.

Para projetar a imagem que desejam, muitas pessoas utilizam uma espécie de filtro para suas respostas. Desta forma, nem sempre as informações coletadas são relevantes para o time de marketing ou até mesmo verdadeiras.

O big data soluciona esse problema à medida em que ele faz uma leitura não dos pensamentos, mas da realidade do seu público-alvo.

Como as pessoas estão conectadas a todo momento, ele utiliza as informações com as quais elas alimentam o sistema — fotos, check-ins, comentários, opiniões, visitas a sites, cliques — para mapear seus verdadeiros hábitos e preferências.

Desta forma, o big data reúne informações realmente relevantes, que ajudam a mostrar o produto certo, para a pessoa certa e no momento em que ela está mais propensa a comprar.

Ao fazer essas recomendações baseadas em análise e cruzamento de informações, a empresa consegue criar campanhas mais efetivas. O resultado é a redução do ciclo de vendas e o aumento do ROI dos investimentos em marketing.

Como o big data analytics otimiza as ações de marketing

Diante dessas características do big data analytics, percebemos que ele é capaz de:

Aumentar a clareza na definição do consumidor ideal

O cruzamento automático das informações acaba com a necessidade de fazer extensas pesquisas ou adivinhações a respeito do segmento ideal de mercado. A nova ferramenta permite que as empresas tenham um retrato exato dos seus consumidores de forma rápida e precisa.

Ela descobre facilmente as coisas que eles gostam, sites que visitam, redes sociais em que estão presentes ou até mesmo em que tipo de botões e anúncios eles clicam. Desta forma, a ferramenta traça um perfil exato com o qual o marketing pode trabalhar.

Pesquisar o mercado e analisar a concorrência

O big data consegue também monitorar tendências, analisar e prever movimentos de consumo. Eles apontam a popularidade de determinados tópicos em diversos países, linguagens ou outros critérios, para avaliar se eles são relevantes para seu público-alvo.

A ferramenta permite também coletar e analisar informações sobre os concorrentes e monitorar o resultado e a opinião do público-alvo sobre seus esforços.

Desta forma, ele aponta caminhos eficientes para superar a concorrência. Alguns exemplos são a criação de promoções específicas ou previsão ou a compra e manutenção em estoque de um produto que tende a ser mais procurado em um momento determinado.

Entender e conduzir a jornada de compra do consumidor

Imagine a vantagem de entender, de forma personalizada, qual é o processo daquele consumidor específico e sua trajetória no funil de vendas? Isso seria uma forma imbatível de oferecer o que ele precisa naquele momento — informação, interação ou produtos — para movê-lo ao longo da jornada de compra e levá-lo à conversão.

Ao combinar big data com uma estratégia de marketing integrada, é possível obter um impacto considerável no engajamento do consumidor, retenção e lealdade do cliente e performance das ações.

Personalização em tempo real

Por meio de algoritmos, é possível enviar ofertas aos consumidores, de forma individual e em tempo real. As empresas podem entender quais são os produtos e promoções que eles estão mais propensos a consumir, aumentando suas chances de vendas.

Isso pode acontecer tanto no comércio virtual quanto o físico. Um cliente pode receber cupons de desconto por telefone para um determinado produto de seu interesse quando estivesse dentro de uma loja, por exemplo, tornando a oferta irresistível.

Estreita o relacionamento da empresa com o cliente

Além de permitir o monitoramento da opinião dos consumidores nos diversos canais, inclusive nas redes sociais, o big data facilita o estabelecimento de um relacionamento entre a empresa e o cliente.

Um exemplo disso é a Amazon. Ela foi, provavelmente, um dos primeiros gigantes a utilizar esse cruzamento de informações para interagir de forma produtiva com seus clientes.

Com poucos cliques e palavras-chave o consumidor encontra o que deseja, compare preços, leia comentários e recursos do produto. Além disso, ele recebe indicações de opções similares ou que possam lhe interessar, de acordo com as preferências identificadas em suas interações.

Melhora a performance das ações de marketing

Com abordagens que vão ao encontro das necessidades e desejos dos clientes, as chances de converter uma oferta em venda se tornam muito maiores. Isso torna as campanhas de marketing mais efetivas, garantindo aumento significativo do ROI das iniciativas.

O papel do big data analytics na tomada de decisão

Devido à sua capacidade de analisar dados e prever tendências, o big data tira dos gestores a responsabilidade de fazer previsões baseadas simplesmente em know-how ou intuição.

Ele desenha cenários com tamanha precisão que pode — e deve! — ser utilizado como uma verdadeira “bússola gerencial”, utilizada para orientar a tomada de decisão.

Afinal, ele é capaz de mostrar com antecedência quais são os produtos e abordagens em que a empresa deve investir para obter os resultados desejados.

Entendeu como o big data analytics pode potencializar as ações de marketing na empresa? Gostou do post? Quer ter acesso a outros conteúdos como esse? Então assine agora mesmo a nossa newsletter e receba novidades imperdíveis diretamente em seu e-mail.

Tomada de decisão: por que utilizar dados na estratégia?

Saber analisar a enorme quantidade de informações corporativas é fundamental para a tomada de decisão de qualquer empresa. Diante de um cenário cada vez mais competitivo, os gestores precisam agir rapidamente e de forma inteligente. Seguir apenas a intuição é um grande erro — é necessário embasamento.

Nesse sentido, as novas tecnologias são aliadas em potencial. Elas transformam os dados em estratégias para que as organizações se destaquem da concorrência, atraiam mais clientes e gerenciem melhor os seus processos.

Mas, afinal, qual é a importância dos dados na estratégia empresarial? É sobre isso que vamos tratar no post de hoje. Continue lendo e saiba como lidar com tantos materiais de forma eficiente.

Qual é a importância da informação na tomada de decisão?

A tomada de decisão sempre envolve riscos, já que ela impacta diretamente diversos setores do negócio. Portanto, o gestor precisa saber coletar as informações corretas para que a organização continue a crescer, mas essa não é uma tarefa fácil.

É preciso adotar ferramentas e conceitos analíticos para decifrar os dados e extrair pontos relevantes. Eles devem vir de fontes internas, externas, redes sociais, transações financeiras, concorrência e muito mais.

Por exemplo, compreender quais são os hábitos, os problemas e as necessidades dos seus clientes é imprescindível para que a sua empresa ofereça um produto ou um serviço adequado a eles.

Vale lembrar também que cada ação depende do contexto e do momento. Portanto, mesmo que você pretenda fazer algo parecido com o que já fez no passado, lembre-se de considerar o cenário atual, os riscos e as oportunidades.

Devido à agilidade que o mercado exige, tomar decisões rápidas sem considerar as referências pode trazer prejuízos incalculáveis.

Quais técnicas adotar ao coletar dados estratégicos?

Para que a sua empresa alcance os objetivos desejados, utilizar técnicas para analisar os dados é de extrema importância. Vamos apresentar aqui as principais. Confira!

Business Intelligence (BI)

O Business Intelligence é uma das melhores ferramentas para entender os dados. Ela reúne teorias, metodologias e tecnologias para encontrar o que é mais relevante. Ao final, ele transforma milhares de materiais em conteúdos úteis.

Essa técnica considera combinações de dados reais que geralmente não têm relação entre si, mas que podem levar a resultados inesperados, possibilitando, com isso, agir de forma mais estratégica.

Além disso, essa metodologia compreende as decisões tomadas pela empresa anteriormente, a fim de melhorar o desempenho dos processos internos e verificar os resultados de métricas e indicadores estabelecidos.

O BI compila todas as referências, auxilia na análise delas e cria projeções e simulações, seguindo informações confiáveis. Dessa forma, os gestores conseguem entender melhor a situação do mercado e do próprio negócio.

Com todo esse conhecimento em mãos, fica mais fácil identificar oportunidades de crescimento, relacionar-se melhor com os clientes e se destacar da concorrência.

Big Data Analytics

Devido ao excesso de operações realizadas pelas empresas, geralmente os processos chegam a ser confusos e demorados, o que é um grande problema para a tomada de decisão, já que essa precisa ser efetiva e rápida.

Se você sofre com essa situação, é hora de apostar no Big Data Analytics. Esse é um conjunto de tecnologias que auxilia as organizações a otimizarem as atividades e a enxergar resultados em tempo real.

Esse método consiste em reunir todos os dados por meio de algoritmos complexos e softwares de última geração, a partir de diversas fontes, e analisá-los para encontrar novos padrões, tendências e bases para inovação.

O Big Data faz com que as instituições tenham embasamento para melhorar seus processos internos, aperfeiçoar os procedimentos de atendimento ao cliente e entregar soluções que realmente atendam aos anseios dos consumidores.

Como coletar dados para uma tomada de decisão mais assertiva?

Analisar os dados a fundo é a principal característica do BI, mas você precisa adotar alguns critérios para que os mais importantes sejam efetivamente compreendidos.

1. Utilize dados atualizados

Não adianta adotar as melhores técnicas do mercado se você trabalhar com referências desatualizadas. Você precisa explorar os números reais do negócio para fazer uma tomada de decisão assertiva.

Um problema comum nas empresas é depender exclusivamente de um profissional de TI para elaborar os relatórios, o que demanda muito tempo. Consequência disso é que, quando eles ficam prontos, os relatórios já estão defasados e não possuem mais utilidade.

2. Analise o comportamento do cliente

As novas tecnologias auxiliam imensamente a relação da marca com o consumidor. Portanto, entender o comportamento dele é fundamental. Uma boa opção é observar redes sociais que dizem muito sobre o seu público-alvo.

Além disso, você pode fazer pesquisas, conversar com o suporte e demais setores envolvidos diretamente com o cliente. Assim, será mais fácil compreender o que ele deseja e ir além das suas expectativas.

3. Verifique o nível de interesse do potencial cliente

Os leads, ou potenciais clientes, são aqueles que estão mais propensos a fazer uma compra com a sua marca, pois já possuem algum tipo de contato com ela.

O BI permite analisá-los pelo lead scoring, uma pontuação para cada lead, o que aumenta a efetividade de setores de marketing e vendas. Dessa forma, esses departamentos podem demandar mais esforço com pessoas que realmente estão dispostas a comprar.

4. Priorize as informações qualificadas

Como já dissemos, são milhares de informações que compõem os bancos de dados das organizações. Por isso, nada de trabalhar com aquelas que não fazem sentido ou que estão cheias de “achismos”.

O ideal é que haja um estudo qualitativo dos relatórios, em que se considere as experiências e observações de todos os elementos envolvidos no processo, como funcionários, mercado, situação financeira, investimentos e outros.

Para que a coleta influencie diretamente na tomada de decisão, ela precisa ser totalmente verdadeira, completa e detalhada.

As empresas se deparam com milhões de informações todos os dias, e o principal desafio é conseguir filtrar o que de fato é importante. Quem consegue analisar os dados aliando técnicas às novas tecnologias está à frente da concorrência e se destaca.

Uma tomada de decisão é rodeada de muitos riscos, e nada melhor do que referências reais para embasar uma ação tão estratégica e que pode decidir o futuro do negócio.

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Aprenda o que é Big Data Analytics e como ele interage com sua empresa

O Big Data Analytics é um conjunto de tecnologias que mais caracteriza a era digital. Nessa fase da história empresarial, volumes gigantescos de dados são produzidos durante os fluxos dos processos e assumem o poder de transformar a realidade dos negócios.

Assim, Big Data é um instrumento de apoio estratégico, baseado na coleta de dados em tempo real e em algoritmos complexos e softwares sofisticados que analisam, comparam e identificam padrões. Como resultados, essa solução é capaz de produzir insumos seguros para a tomada de decisão e insights para direcionamento dos rumos do empreendimento.

Na prática, essa tecnologia funciona como um trabalho de análise inteligente de dados, sejam eles estruturados (tabelas, por exemplo) ou não estruturados (textos, áudios e imagens).

As fontes desses insumos são diversas e tudo é transformado em subsídio para análises empresariais: dados gerados por ferramentas de BI, relatórios empresariais, arquivos de log, e-mails enviados e recebidos, indicadores, pesquisa de satisfação, estatísticas.

E esse rol ainda é incrementado com um advento muito representativo da atualidade: as redes sociais passaram a ser uma importante origem de dados não estruturados. Ali estão manifestações de clientes sobre produtos, informações sobre suas pretensões, dicas sobre as necessidades e expectativas do consumidor, dentre outros.

Siga a leitura deste post e conheça mais sobre o principal valor extraído de zetabytes colhidos em interações entre colaboradores, clientes e máquinas: a capacidade de colocar o negócio no patamar ditado pela recente transformação digital.

Como o Big Data Analytics interage com os negócios da empresa

Por muito tempo a análise de dados se limitou a cruzar a informações entre bases para produzir informações gerenciais. Com a evolução da ciência de dados, incrementos importantes passaram a estar à disposição das organizações, como modelos matemáticos e estatísticos robustos, metrificação de indicadores, antecipação de tendências, análise de cenários e proposição de caminhos viáveis para o negócio.

Com o Big Data, as empresas começaram a ter insumos para melhorar seus processos internos, reduzir o tempo de resposta e entregar soluções sob medida para a necessidade do cliente. Além disso, são coletadas percepções valiosas sobre o comportamento do consumidor, seu sentimento em relação à marca e tendências do mercado.

Nesse sentido, o Big Data Analytics se torna um “ente” presente no dia a dia dos negócios, já que as tecnologias que compõem essa solução são capazes de tratar informações de ponta a ponta. Nada escapa aos olhos do Big Data: histórico de compras efetuadas, contatos do cliente pela central de atendimento, produtos devolvidos, tempo de ausência do cliente, manifestações do cliente em mídias sociais e em sites de defesa do consumidor.

É aí que “acontece a mágica” e a TI passa a estar tão próxima do negócio que se transforma em uma engrenagem para a otimização de processos. Com o Big Data, o nível de interação entre informações trabalhadas e a realidade do negócio é tão grande que as táticas e estratégias empresariais passam a ser definidas com base nas predições, respostas e tendências apresentadas pelas análises dos sofisticados sistemas de análise de dados.

Acompanhe, no próximo tópico, como esses insights podem ser aplicados para agregar valor à realidade do negócio!

Como o Big Data Analytics tem transformado as estratégias das empresas

Sem estratégia não há competitividade. E o ponto de partida para planejamentos estratégicos efetivos é um pleno conhecimento da realidade do negócio (suas forças e suas fraquezas), do perfil do cliente e da atuação da concorrência.

Para isso, informações precisam ser depuradas a todo momento para compor o mindset que guiará os passos que a empresa tomará rumo aos seus objetivos.

Nesse cenário, o Big Data Analytics atua como fomentador de estratégias. Com esse conjunto de tecnologias, o modelo de tomada de decisão é incrementado, gargalos em processos são eliminados e a experiência do cliente é melhorada.

Confira algumas aplicabilidades do Big Data:

Marketing e CRM

Se tem uma área que é impactada positivamente com o Big Data é o Marketing. O relacionamento com o cliente é beneficiado de forma expressiva, já que a coleta de dados sobre o comportamento do cliente pode alimentar as estratégias que serão traçadas para engajá-lo e fidelizá-lo.

É possível capturar todos os “rastros” deixados pelo consumidor em suas interações com a empresa e em sua vida pessoal, como postagens em redes sociais, cliques em lojas virtuais, downloads de publicações digitais, checkins virtuais, tempo de navegação em determinado site.

De posse dessas peças, torna-se viável montar o quebra-cabeças e estratégias de comunicação e marketing acertadas ficam mais acessíveis.

Com esse tipo de atuação mais focada, também é possível oferecer produtos e serviços aderentes com as necessidades do cliente, em cada fase da sua vida. Assim, estabelecer uma jornada produtiva do consumidor em relação à empresa torna-se uma tarefa menos árdua.

Desenvolvimento de produtos

De posse de informações que ajudam a construir o perfil do cliente, o negócio passa a ter melhores condições de desenvolver produtos e serviços que sejam alinhados com as expectativas dos seus públicos de interesse.

Assim, se sistemas de Big Data demonstrarem que o cliente da empresa — que hoje só oferece loja física — navega constantemente em e-commerces de empresas do mesmo ramo, pode ser a hora de partir para uma mudança radical no modelo de negócio, tornando-o digital para que o espaço alcançado no mercado não seja perdido.

Prevenção de fraudes

Big Data é um instrumento para mitigar riscos de fraude. Isso porque a funcionalidade de rastrear os passos que um cliente dá pode sinalizar movimentações suspeitas.

Exemplos comuns são lançamentos em cartões de crédito. Quando valores e localizações muito diferentes dos padrões registrados no perfil de determinado cliente, rotinas de alerta de fraude são acionadas e ações contingenciais programadas previamente são iniciadas, como bloqueio do cartão ou envio de mensagem de confirmação para o celular cadastrado na base de clientes.

Gestão de crises

As análises preditivas do Big Data permitem que a empresa perceba seu posicionamento do mercado. Como tudo hoje é muito dinâmico, um status favorável não é motivo para tranquilizar gestores. Eles precisam estar atentos a eventuais oscilações e estar prontos para responderem rapidamente, se necessário.

A detecção de crises ainda em estágio de formação permite que a organização tome ações corretivas antes que o estrago se concretize. E, mesmo em casos em que não foi possível agir antecipadamente, ainda é possível tomar medidas para minimizar as consequências negativas que podem afetar o negócio.

10 motivos para investir em Big Data Analytics

Muitas são as vantagens da adoção de Big Data, como já apresentado neste post. Mas se fôssemos resumir os ganhos capturados pelas empresas que aplicam essa tecnologia no dia a dia, os principais benefícios seriam:

  1. Identificação de tendências e comportamentos de usuários;
  2. Racionalização dos processos da empresa, de forma que sejam adequados para a geração de dados;
  3. Integração de informações para melhoria do desempenho dos processos e do negócio como um todo, com reflexos positivos no gerenciamento de projetos estratégicos;
  4. Identificação de padrões que permitem a evolução do aprendizado de máquina, útil para o entendimento do perfil do cliente e para antecipar tendências;
  5. Abordagens mais precisas ao cliente, com linguagem apropriada e em um momento ideal para que a resposta seja positiva;
  6. Análise da concorrência, com clareza sobre seus pontos fortes e pontos fracos;
  7. Captação do sentimento do cliente e percepção do público-alvo em relação a produtos/serviços;
  8. Retorno do investimento em aplicação de estratégias, já que costumam atingir diretamente o alvo e trazem bons resultados em termos de vendas ou engajamento com a imagem da empresa;
  9. Alinhamento do negócio a modelos digitais, que hoje ditam a dinâmica do mercado.
  10. Tomada de decisão mais acertada, baseada em elementos de data driven, que trabalha com análise orientada por dados, indicadores e métricas de gestão do negócio.

Na prática, o Big Data é uma ferramenta para identificar negócios, analisar a reação do público-alvo e extrair informações de naturezas diferentes com o objetivo único de incrementar as estratégias de atuação.

Se no passado a expressão “o mundo acabará em papel” representava a realidade, hoje o novo mote é “as empresas sobreviverão por meio dos dados”. E só terão lugar garantido no mercado aquelas organizações que se prepararem para lidar com esse turbilhão de unidades de informação que se espalham em um ritmo alucinante.

Soluções de Big Data Analytics são o carro-chefe da ATM Digital. Entre em contato conosco e conheça as tecnologias que podem maximizar os resultados do seu negócio!