1. Melhor inteligência de negócios
Business intelligence é um conjunto de ferramentas de dados usadas para fornecer melhores insights de negócios. Isso anda de mãos dadas com big data. Antes do surgimento do big data, a inteligência empresarial era bastante limitada. O big data deu origem à inteligência de negócios como uma carreira legítima. Muitas empresas estão se preparando para contratar especialistas em business intelligence porque eles ajudam a levar a empresa ao próximo nível.
Qualquer empresa que gere dados pode utilizar business intelligence. Hoje em dia, é raro encontrar uma empresa que não gere quaisquer dados, pelo que qualquer empresa pode beneficiar de uma melhor inteligência empresarial. Novos usos para business intelligence estão sendo desenvolvidos regularmente.
2. Marketing mais direcionado
A primeira grande marca do big data nas empresas tem sido a sua percepção do comportamento de compra dos clientes. Antes do big data, as empresas só tinham os dados das vendas reais. O big data, por outro lado, captura ações minuciosas dos clientes, permitindo que as empresas criem campanhas de marketing mais direcionadas. A análise de big data nem sempre é perfeita, mas é altamente precisa. Essa alta precisão permite que as empresas direcionem o marketing às necessidades percebidas dos clientes.
O big data pode fornecer informações muito específicas com base no histórico de compras e navegação, permitindo que as empresas criem ofertas altamente personalizadas para os clientes existentes. Essas ofertas podem ser apresentadas por e-mail, sites de empresas, serviços de streaming e publicidade online. Big data também pode ser usado para analisar textos, vídeos, imagens e dados de áudio em sites de avaliação, mídias sociais e outros sites para determinar as atitudes dos clientes, detectar padrões e fornecer conteúdo apropriado.
Imagine como sua empresa se beneficiaria se fosse capaz de comercializar os produtos que você sabia que seus clientes precisavam e se soubesse informações suficientes sobre eles para adaptar sua mensagem às necessidades específicas deles.
3. Atendimento proativo ao cliente
O big data virará o atendimento ao cliente de cabeça para baixo, pois permite que as empresas saibam exatamente o que seus clientes precisam antes mesmo de expressarem suas preocupações. Esse tipo de atendimento proativo ao cliente revolucionará as empresas que desejam se diferenciar com um atendimento ao cliente superior.
Imagine que um cliente tenha um problema após uma compra e ligue para a empresa. A análise de big data em tempo real da conta do cliente e das visitas ao site da empresa pode prever um ou dois problemas que podem exigir assistência. Um prompt de voz pode até perguntar ao cliente se ele está enfrentando um problema específico e fornecer ajuda automatizada.
De qualquer forma, os representantes de suporte ao cliente teriam uma boa ideia do que se tratava a ligação e prestariam um atendimento ao cliente experiente. Análises adicionais de big data poderiam permitir que os representantes contatassem proativamente os clientes em contas onde a análise preditiva determina que o cliente pode ter um problema no futuro.
4. Produtos que respondem ao cliente
O big data não só promete melhorar o atendimento ao cliente, tornando-o mais proativo, mas também permitirá que as empresas criem produtos que respondam ao cliente. O design do produto pode se concentrar em atender às necessidades dos clientes de uma forma que nunca foi possível. Em vez de confiar que os clientes digam à sua empresa o que procuram em um produto, você pode usar a análise de dados para prever essas informações. Os dados podem ser capturados de clientes que compartilham suas preferências por meio de pesquisas e hábitos de compra. Você pode até usar cenários de casos para criar uma imagem melhor de como deve ser um produto futuro.
5. Ascensão do CDO e dos departamentos de dados
O big data não está apenas mudando a forma como as empresas lidam com os clientes, mas também como operam internamente. Durante as décadas de 80 e 90, o departamento de TI assumiu a liderança como a força motriz do aumento da produtividade e do crescimento geral dos negócios. Junto com o departamento de TI veio a ascensão do diretor de informação. Agora, as empresas estão desenvolvendo departamentos de dados separados dos departamentos de TI, bem como nomeando diretores de dados (CDOs) que se reportam diretamente ao CEO.
6. Melhorias na eficiência operacional
Os engenheiros industriais estão focados na eficiência e sabem que são necessários dados para tornar um processo mais eficiente. O big data fornece uma riqueza de informações sobre cada produto e processo.
Os engenheiros estão analisando big data em busca de maneiras de tornar os processos executados com mais eficiência. A análise de big data funciona bem com a teoria das restrições: os dados tornam as restrições mais fáceis de reconhecer e, uma vez reconhecidas, mais fáceis de identificar. Quando a restrição mais vinculativa é descoberta e removida, a empresa pode observar enormes aumentos no desempenho e no rendimento. O big data ajuda a fornecer essas respostas.
7. Custos reduzidos
O big data tem o poder de reduzir os custos dos negócios. Especificamente, as empresas estão agora a utilizar esta informação para encontrar tendências e prever com precisão eventos futuros nos seus respetivos setores. Saber quando algo pode acontecer melhora as previsões e o planejamento. Os planejadores podem determinar quando produzir, quanto produzir e quanto estoque manter em mãos.
Um bom exemplo são as despesas de estoque. É caro manter estoque; não há apenas um custo de manutenção de estoque, mas também um custo de oportunidade de alocar capital em estoque desnecessário. A análise de big data pode ajudar a prever quando as vendas acontecerão e, portanto, quando a produção precisará ocorrer. Uma análise mais aprofundada pode revelar o momento ideal para comprar estoque e até mesmo quanto estoque deve ser mantido em mãos.
As empresas precisam adotar o big data se quiserem alcançar mais. Não demorará muito para que as empresas que não adotaram o big data fiquem para trás.
8. Detecção de fraude
As empresas dos setores de serviços financeiros e de seguros usam big data para detectar transações fraudulentas e fraudes em seguros, encontrando anomalias. Os bancos e os processadores de cartões de crédito também podem utilizar big data para detectar pagamentos fraudulentos, por vezes mesmo antes de o titular do cartão saber que o seu cartão foi comprometido. A análise de big data também pode reduzir a incidência de falsos positivos na detecção de fraudes, ao passo que anteriormente a instituição financeira teria congelado a conta do comerciante e isso poderia ter se transformado em um alarme falso.
9. Cibersegurança
Os profissionais de TI e de segurança cibernética podem usar big data para prever ameaças e vulnerabilidades com antecedência e evitar violações de dados. Além das informações obtidas de computadores e dispositivos móveis, o big data inclui dados de redes, sensores, sistemas em nuvem e dispositivos inteligentes para detectar possíveis problemas. Os recursos incluem representação unificada de dados, detecção de ataque de dia zero, compartilhamento de dados entre sistemas de detecção de ameaças, análise em tempo real, amostragem e redução de dimensionalidade, processamento de dados com recursos limitados e análise de séries temporais para detecção de anomalias.
10. Mitigação de riscos na cadeia de abastecimento
E se você pudesse identificar possíveis problemas na cadeia de suprimentos da sua empresa para poder trocar de fornecedor de forma proativa, redirecionar mercadorias ou usar transportadores diferentes? Big data permite que você faça isso.
A Amazon mudou o jogo de entrega com suas opções de entrega em um, dois e no mesmo dia. Para acompanhar, outras empresas podem usar big data para gerenciamento de frotas de entrega, otimizando rotas, coordenando cronogramas de entrega e fornecendo a localização precisa dos itens. Esta eficiência adicional resulta em poupança de combustível, uma vez que os veículos de entrega podem seguir as rotas mais eficientes. Quando a UPS implementou big data desta forma, acabou por aumentar as suas estatísticas de entrega dentro do prazo e poupou 1,6 milhões de galões de gasolina por ano, de acordo com a Crayon Data .
O que fazer e o que não fazer ao usar big data em seu negócio
Se você decidir implementar iniciativas de big data em sua empresa, certifique-se de estar ciente dessas práticas recomendadas e possíveis armadilhas.
O que fazer
- Seja claro quanto ao seu propósito e ponto de partida. Pense nos usos potenciais do big data e, em seguida, considere o custo de implementação, o impacto previsto nos negócios e o período de tempo para começar a obter resultados.
- Proteja seus dados. Se você for usar empresas terceirizadas para análise e coleta de dados, é importante traçar limites em relação a quem usará os dados e como eles os usarão.
- Construa uma cultura colaborativa. Como os dados muitas vezes têm implicações para diferentes partes do seu negócio, você aproveitará ao máximo se permitir a colaboração entre departamentos no que diz respeito ao acesso, análise e criação de novas iniciativas com base nos dados.
- Escolha cuidadosamente sua infraestrutura de big data. O grande volume de dados significa que você provavelmente precisará usar um data center para armazenamento. Os dados são um ativo, portanto, avalie potenciais data centers com base em custos, práticas de gerenciamento, backup, confiabilidade, segurança e escalabilidade.
Não é
- Não use muitos dados. Embora possa ser tentador tentar usar todos os dados que sua empresa já coletou, você obterá melhores resultados se escolher apenas o tipo de dados que se adapta às suas necessidades comerciais atuais.
- Não faça tudo de uma vez. Escolha um objetivo de negócios que você deseja abordar com big data e planeje-o antes de iniciar outros projetos de big data.
- Não se esqueça da segurança. Depois de obter insights acionáveis de seus dados, é mais importante do que nunca planejar a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade desses dados. Seus resultados de big data são propriedade intelectual da empresa e precisam ser protegidos.
- Mantenha seu foco muito estreito. Tenha uma visão geral e aborde as áreas críticas de toda a empresa com sua estratégia de Big Data para obter o maior retorno sobre o investimento.
Artigo originalmente publicado em Business.com
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