Quando os líderes empresariais ouvem o termo bigdata , pensam naturalmente nos enormes volumes de dados disponíveis hoje. Esses dados são criados por sistemas de comércio eletrônico e marketing omnichannel, ou por dispositivos conectados à IoT, ou por aplicativos de negócios que geram informações cada vez mais detalhadas sobre transações e atividades. E esses são apenas alguns exemplos.
Bigdata é um excelente recurso para conduzir decisões e mudanças de business intelligence. Agora, vejamos oito maneiras pelas quais o big data pode melhorar a forma como fazemos negócios.
1. Melhor percepção do cliente
Quando uma empresa moderna recorre a dados para compreender os seus clientes – seja individualmente ou em categorias – tem uma vasta gama de fontes à sua escolha. As fontes de big data que esclarecem os clientes incluem o seguinte:
- fontes tradicionais de dados de clientes, como compras e ligações de suporte;
- fontes externas, como transações financeiras e relatórios de crédito;
- atividade nas redes sociais;
- dados de pesquisas internas e externas; e
- biscoitos de computador.
A análise do fluxo de cliques da atividade de comércio eletrônico é especialmente útil em um mercado cada vez mais digital, esclarecendo como os clientes navegam pelas diversas páginas da web e menus de uma empresa para encontrar produtos e serviços. As empresas podem ver quais itens os clientes adicionaram aos seus carrinhos, mas talvez removeram ou abandonaram posteriormente sem comprar; isso fornece pistas importantes sobre o que os clientes gostariam de comprar, mesmo que não façam uma compra.
Não apenas as lojas on-line, mas também os locais físicos também podem obter uma compreensão útil de seus clientes, muitas vezes analisando vídeos para saber como os visitantes navegam por uma loja física em comparação com a navegação em um site.
2. Maior inteligência de mercado
Tal como o big data pode ajudar-nos a analisar mais detalhadamente o complexo comportamento de compra dos clientes, também pode aprofundar e alargar a nossa compreensão da dinâmica do mercado.
As redes sociais são uma fonte comum de inteligência de mercado para categorias de produtos que vão desde cereais matinais até pacotes de férias. Para quase todas as transações comerciais que você possa imaginar, existem pessoas compartilhando suas preferências, suas experiências, suas recomendações… e suas selfies! Sim, até mesmo no café da manhã. Essas opiniões compartilhadas são inestimáveis para os profissionais de marketing.
Além da análise competitiva, o big data também pode ajudar no desenvolvimento de produtos: priorizando diferentes preferências dos clientes, por exemplo.
Na verdade, o big data não ajuda apenas na inteligência de mercado moderna; em quase todos os mercados de comércio eletrónico ou online, quase toda a inteligência de mercado é impulsionada por dados diversos e em constante mudança.
3. Gestão ágil da cadeia de suprimentos
Quer se trate da escassez de papel higiénico e de outros bens provocada pela pandemia, da perturbação comercial do Brexit ou de um navio preso no Canal de Suez, já deve estar ciente de que as cadeias de abastecimento modernas são surpreendentemente frágeis.
Surpreendente, porque, na maioria das vezes, não reparamos nas nossas cadeias de abastecimento até que haja uma perturbação verdadeiramente importante. Big data que permite análises preditivas, muitas vezes quase em tempo real, ajuda a manter a nossa rede global de procura, produção e distribuição a funcionar bem na sua maior parte.
Isto é possível porque os sistemas de big data podem integrar dados sobre tendências de clientes provenientes de sites de comércio eletrónico e aplicações de retalho com dados de fornecedores, preços em tempo real e até mesmo informações sobre envios e condições meteorológicas para fornecer um nível de informação nunca antes visto.
Não são apenas as grandes empresas que beneficiam destes conhecimentos. Mesmo as empresas de comércio eletrónico de dimensão modesta podem utilizar a inteligência do cliente e os preços em tempo real para otimizar decisões de negócios, tais como níveis de stock e redução de riscos, ou pessoal temporário ou sazonal.
4. Recomendações e segmentação de público mais inteligentes
Em nossas vidas como consumidores, estamos tão familiarizados com os mecanismos de recomendação que talvez não tenhamos consciência do quanto eles evoluíram desde o advento do big data . Antigamente, a análise preditiva para motores de recomendação era bastante simples: regras de associação que encontravam os itens comuns nas cestas de mercado. Você ainda pode esperar encontrar isso como um recurso em sites de comércio eletrônico, informando-nos que os clientes que compraram widgets também compraram inquietações.
Os sistemas de recomendação mais recentes são muito mais inteligentes do que isso, baseados nas sofisticadas percepções dos clientes que já discutimos, e como resultado podem ser mais sensíveis à demografia e ao comportamento do cliente. Esses sistemas também não estão limitados ao comércio eletrônico. As recomendações de um garçom amigável podem muito bem ser baseadas em dados – decisões motivadas por um sistema de ponto de venda que avalia os níveis de estoque na despensa, combinações populares, itens de alto lucro e até mesmo tendências de mídia social. Ao compartilhar uma foto de sua refeição, você fornece ainda mais informações para os mecanismos de big data digerirem.
Os provedores de conteúdo de streaming usam técnicas ainda mais sofisticadas. Eles podem nem perguntar aos clientes o que eles querem ver em seguida: mesmo antes do filme, programa ou música atual terminar, a próxima seleção aparece, mantendo os espectadores assistindo compulsivamente, utilizando suas próprias preferências combinadas com uma grande quantidade de análise de big data coletada. de outros usuários e mídias sociais.
5. Inovação baseada em dados
A inovação não é apenas uma questão de inspiração. Há muito trabalho árduo na identificação de áreas temáticas que são promissoras para novos esforços e experimentos.
As diversas ferramentas e tecnologias de big data disponíveis podem melhorar a P&D, muitas vezes levando ao desenvolvimento de novos produtos e serviços. Às vezes, os dados – limpos, preparados e controlados para partilha – tornam-se um produto em si. A Bolsa de Valores de Londres, por exemplo, ganha agora mais dinheiro com a venda de dados e análises do que com a negociação de títulos.
Os dados por si só, mesmo com as melhores ferramentas de big data, não produzirão novos insights. Ainda precisamos do elemento humano: a compreensão e a imaginação dos cientistas de dados, analistas de BI e outros profissionais de análise. No entanto, a amplitude e o escopo do big data, especialmente quando armazenado em um único cluster Hadoop ou em um data lake em nuvem, pode levar as equipes a uma nova compreensão das tendências que seriam difíceis de obter em um ambiente menos integrado.
6. Diversos casos de uso para conjuntos de dados
Várias vezes em minha carreira, vi casos em que dados cuidadosamente preparados e modelados para uma finalidade comercial eram completamente inadequados para outra.
Por exemplo, a equipe de marketing de uma emissora de cartão de crédito queria entender como os clientes usavam os diferentes cartões que tinham em suas carteiras. A análise foi dificultada pelas inúmeras falhas de furtos e transações canceladas que eram comuns na época, muitas vezes devido a problemas de conexão com o terminal de pagamento ou falhas na tarja magnética dos cartões. Portanto, os dados foram cuidadosamente limpos para remover as transações com falha.
O resultado foi um conjunto de dados excelente para a aplicação inicial de marketing. Mas a equipe de prevenção de fraudes não pôde utilizá-lo, porque queria ver as transações fracassadas que poderiam ter deixado pistas sobre o uso fraudulento do cartão. Não só isso, mas os dados removidos estavam sendo arquivados em armazenamento em fita e, portanto, eram de difícil acesso.
Na era do big data, podemos armazenar todos os dados brutos como estão em um data lake e apenas aplicar modelos de dados a eles quando precisarmos usá-los para aplicações analíticas específicas. Podemos então projetar pipelines de dados especificamente para cada caso de uso ou apenas executar consultas ad hoc para preencher os processos analíticos. Isso permite grande flexibilidade no número e nos tipos de aplicativos que podem ser executados no mesmo conjunto de dados.
7. Operações comerciais aprimoradas
A atividade empresarial de todos os tipos pode ser melhorada com o uso de big data . Ajuda a otimizar processos de negócios para gerar economia de custos, aumentar a produtividade e aumentar a satisfação do cliente. A contratação e a gestão de RH podem se tornar mais eficazes. Melhor detecção de fraudes, gerenciamento de riscos e planejamento de segurança cibernética ajudam as organizações a reduzir perdas financeiras e evitar possíveis ameaças aos negócios.
Uma das aplicações mais interessantes e gratificantes para análise de big data é melhorar as operações físicas. Por exemplo, a combinação de big data e ciência de dados pode informar cronogramas de manutenção preditiva para reduzir reparos dispendiosos e tempo de inatividade de equipamentos e sistemas críticos.
Você pode começar analisando a idade, condição, localização, garantia e detalhes do serviço. No entanto, aspectos como os sistemas de segurança e AVAC nas instalações são notavelmente afectados por outras actividades empresariais, tais como o pessoal e os calendários de produção, que podem, por sua vez, ser influenciados pelos ciclos de vendas e, portanto, pelo comportamento do cliente. Conjuntos bem integrados de big data reúnem tudo isso para ajudar você a manter o equipamento no momento ideal.
8. Plataformas de dados e análises preparadas para o futuro
As tecnologias e técnicas de análise de dados estão se desenvolvendo em um ritmo notável. Os requisitos básicos de relatórios, BI e análise de autoatendimento já impõem grandes demandas aos departamentos de TI. As ferramentas de aprendizado de máquina, modelagem preditiva e inteligência artificial estão agora amplamente implantadas e se tornando recursos principais para empresas líderes. Os tipos de dados coletados, armazenados e analisados ficam mais diversificados a cada nova geração de tecnologia.
Esta diversidade – e o volume de dados associado – é um desafio hoje. Mas os dados estão cada vez mais complexos e exigentes, assim como as necessidades analíticas. Quem sabe o que enfrentaremos em apenas alguns anos? A flexibilidade e a escala do big data são vantagens essenciais se você deseja construir uma plataforma de dados que não fique desatualizada rapidamente.
Olhando para o futuro, um ambiente de big data é um investimento urgente: o ritmo das mudanças na gestão e análise de dados está apenas a acelerar.
Artigo originalmente publicado em Blog TechTarget
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