O que é Data Analytics?
Não se pode falar sobre análise de dados sem antes explicar o que é Big Data. Embora seja possível aplicar Data Analytics em qualquer base de informações, os dois conceitos estão atrelados.
Como surgiu?
A ideia de Big Data foi criada pela NASA nos anos 90 e pretendia realizar o cruzamento de todo tipo de informação gerada nas bases existentes do órgão. O objetivo era criar uma inteligência capaz de extrair e interpretar essas informações, mas a implementação total foi impossível devido às limitações tecnológicas da época. Posteriormente, essa inteligência foi chamada de Data Analytics.
Esse foi o começo da realização de cálculos complexos em estatística, probabilidade, engenharia e outras análises matemáticas que, até então, eram realizados apenas manualmente ou com a ajuda de parte desses números, por processadores bem lentos.
Desde então, o Data Analytics nunca parou de evoluir. Tudo mudou completamente, principalmente nos últimos anos, com a transformação digital e a computação em nuvem, que inovou ao finalmente conseguir armazenar um volume imenso de informação gerada pela internet e os demais meios.
Quais são os benefícios da utilização de Data Analytics?
Diversos processos podem ser melhorados e, consequentemente, a rentabilidade para a organização. Veja alguns exemplos dessas vantagens:
Facilidade para encontrar as melhores estratégias de marketing
Através do uso de Data Analytics, há maior clareza para:
- Encontrar clientes potenciais;
- Antever quais segmentos de mercado se tornarão mais lucrativos;
- Adequar ou manter a marca da empresa e seus produtos.
Redução de custos
Muitos gestores ainda não perceberam como o uso de Data Analytics pode diminuir os custos. Porém, em todas as etapas, podem existir essa redução, além do ganho de tempo para a execução de determinado processo ou produto. O mais importante é interpretar corretamente os dados para tomar as ações necessárias. Por exemplo:
- Encontrar uma rota melhor para a frota (redução de gastos com gasolina e manutenção dos carros, em casos de operações de logística;
- Executar as extrações de dados em cluster no lugar de utilizar o banco de dados (maior velocidade na execução e, consequentemente, redução de custo com hardware).
Diminuição dos fatores de risco
O Risk Management é uma área onde instituições de diversos setores estão começando a investir recentemente (e já está colhendo os benefícios). A partir da coleta e análise apurada dos dados, é possível detectar com facilidade os problemas que fazem parte da análise de risco como:
- Atrasos de fornecedores ou problemas internos que retardam ou impedem a produção;
- Detecção de fraudes;
- Gerenciamento de fraudes;
- Gestão da carta de crédito;
- Medição do risco operacional.
Fazer com que o cliente consiga o que deseja
Com informações extraídas corretamente, a empresa terá os melhores insights e as tomadas de decisão serão mais assertivas. A variação dos perfis de clientes é alta e, por isso, precisa de constantes mudanças na estratégia. Para conseguir que o cliente se mantenha satisfeito, é necessário questionar sobre os resultados das análises de dados:
- Se saiu, para qual empresa concorrente ele migrou?
- Por que o cliente utiliza ou não o serviço?
- O que ele fala da empresa nas redes sociais?
- Qual é seu histórico de utilização de cada serviço?
Se você está interessado em saber mais sobre como a 4strats pode ajudar sua empresa a navegar pelo universo dos dados, não hesite em entrar em contato. A equipe está pronta para auxiliar na transformação de dados em decisões estratégicas que impulsionam o sucesso do seu negócio.
Artigo originalmente publicado em Under
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