N\u00e3o se pode falar sobre an\u00e1lise de dados<\/a> sem antes explicar o que \u00e9 Big Data. Embora seja poss\u00edvel aplicar Data Analytics em qualquer base de informa\u00e7\u00f5es, os dois conceitos est\u00e3o atrelados.<\/p>\n\n\n\n A ideia de Big Data foi criada pela NASA nos anos 90 e pretendia realizar o cruzamento de todo tipo de informa\u00e7\u00e3o gerada nas bases existentes do \u00f3rg\u00e3o. O objetivo era criar uma intelig\u00eancia capaz de extrair e interpretar essas informa\u00e7\u00f5es, mas a implementa\u00e7\u00e3o total foi imposs\u00edvel devido \u00e0s limita\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas da \u00e9poca. Posteriormente, essa intelig\u00eancia foi chamada de Data Analytics.<\/p>\n\n\n\n Esse foi o come\u00e7o da realiza\u00e7\u00e3o de c\u00e1lculos complexos em estat\u00edstica, probabilidade, engenharia e outras an\u00e1lises matem\u00e1ticas que, at\u00e9 ent\u00e3o, eram realizados apenas manualmente ou com a ajuda de parte desses n\u00fameros, por processadores bem lentos.<\/p>\n\n\n\n Desde ent\u00e3o, o Data Analytics nunca parou de evoluir. Tudo mudou completamente, principalmente nos \u00faltimos anos, com a transforma\u00e7\u00e3o digital e a computa\u00e7\u00e3o em nuvem, que inovou ao finalmente conseguir armazenar um volume imenso de informa\u00e7\u00e3o gerada pela internet e os demais meios.<\/p>\n\n\n\n Diversos processos podem ser melhorados e, consequentemente, a rentabilidade para a organiza\u00e7\u00e3o. Veja alguns exemplos dessas vantagens:<\/p>\n\n\n\n Atrav\u00e9s do uso de Data Analytics, h\u00e1 maior clareza para:<\/p>\n\n\n\n Muitos gestores ainda n\u00e3o perceberam como o uso de Data Analytics pode diminuir os custos. Por\u00e9m, em todas as etapas, podem existir essa redu\u00e7\u00e3o, al\u00e9m do ganho de tempo para a execu\u00e7\u00e3o de determinado processo ou produto. O mais importante \u00e9 interpretar corretamente os dados para tomar as a\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias. Por exemplo:<\/p>\n\n\n\n O Risk Management \u00e9 uma \u00e1rea onde institui\u00e7\u00f5es de diversos setores est\u00e3o come\u00e7ando a investir recentemente (e j\u00e1 est\u00e1 colhendo os benef\u00edcios). A partir da coleta e an\u00e1lise apurada dos dados, \u00e9 poss\u00edvel detectar com facilidade os problemas que fazem parte da an\u00e1lise de risco como:<\/p>\n\n\n\n Com informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas corretamente, a empresa ter\u00e1 os melhores insights e as tomadas de decis\u00e3o ser\u00e3o mais assertivas. A varia\u00e7\u00e3o dos perfis de clientes \u00e9 alta e, por isso, precisa de constantes mudan\u00e7as na estrat\u00e9gia. Para conseguir que o cliente se mantenha satisfeito, \u00e9 necess\u00e1rio questionar sobre os resultados das an\u00e1lises de dados:<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea est\u00e1 interessado em saber mais sobre como a 4strats pode ajudar sua empresa a navegar pelo universo dos dados, n\u00e3o hesite em entrar em contato<\/a>. A equipe est\u00e1 pronta para auxiliar na transforma\u00e7\u00e3o de dados em decis\u00f5es estrat\u00e9gicas que impulsionam o sucesso do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n Artigo originalmente publicado em Under<\/a><\/p>\n\n\n\n 4Strategies \u2013 Alta Performance para estrat\u00e9gias corporativas<\/a><\/p>\nComo surgiu?<\/h2>\n\n\n\n
Quais s\u00e3o os benef\u00edcios da utiliza\u00e7\u00e3o de Data Analytics?<\/h2>\n\n\n\nFacilidade para encontrar as melhores estrat\u00e9gias de marketing<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Redu\u00e7\u00e3o de custos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Diminui\u00e7\u00e3o dos fatores de risco<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Fazer com que o cliente consiga o que deseja<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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