Big data: saiba como aplicar na empresa e tomar decisões mais inteligentes

Depois que os dados globais começaram a crescer exponencialmente há uma década, não mostraram sinais de desaceleração. É agregado principalmente pela Internet, incluindo mídias sociais, solicitações de pesquisa na web, mensagens de texto e arquivos de mídia. Outro compartilhamento gigantesco de dados é criado por dispositivos e sensores de IoT — internet das coisas.

Esses são os principais impulsionadores do crescimento do mercado global de big data, que, segundo análises da Statista, deve crescer para 103 bilhões de dólares até 2027, mais que o dobro do tamanho esperado há dois anos.

Mas, o que explica esses números impressionantes e por que você deveria estar atento aos movimentos do big data? Confira agora em nosso guia preparado especialmente sobre o assunto. Acompanhe.

O que é o big data?

O termo “big data” já existe há algum tempo, mas ainda há muita confusão sobre o que ele realmente significa. O conceito está em constante evolução e sendo reconsiderado, pois continua sendo a força motriz por trás de muitas ondas contínuas de transformação digital, incluindo inteligência artificial, ciência de dados e Internet das Coisas. Mas o que exatamente é big data e como está mudando nosso mundo? Veja!

Como ele surgiu?

Tudo começa com a explosão na quantidade de dados que geramos desde o início da era digital. Isso se deve em grande parte ao surgimento de computadores, da Internet, da computação em nuvem e das tecnologias capazes de capturar dados do mundo em que vivemos. Os dados em si não são uma invenção nova.

Voltando antes dos computadores e bancos de dados, tínhamos registros de transações em papel, registros de clientes e arquivos físicos — todos dados. Os computadores, e particularmente as planilhas e bancos de dados, nos deram uma maneira de armazenar e organizar dados em larga escala, de maneira facilmente acessível. De repente, as informações estavam disponíveis com o clique de um mouse.

Em 2010, o mundo percebeu o “big data”, principalmente quando gigantes da internet, como o Facebook e o Google, começaram a coletar e analisar os dados de seus usuários. Onde os dados pequenos eram provenientes de transações internas de uma empresa, eles eram grandes, não estruturados e provenientes externamente da Internet.

O fluxo constante de dados significava que ele precisava ser capturado e processado rapidamente, e a velocidade geral da análise se tornava muito mais rápida. A análise descritiva foi derivada da indexação e rastreamento dos dados arquivados e ainda incluiu as técnicas mais preditivas e prescritivas que viriam com o Analytics 3.0.

Uma nova geração de analistas quantitativos, ou “cientistas de dados”, nasceu e o big data e o analytics começaram a formar a base para produtos e processos voltados para o cliente. O termo “big data” aqui refere-se à coleta de todos esses dados e à nossa capacidade de usá-los em nosso benefício em uma ampla gama de áreas, incluindo negócios.

Como o big data é estruturado?

O big data é uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados que podem ser extraídos de informações e usados em projetos de aprendizado de máquina, modelagem preditiva e outros aplicativos analíticos avançados.

As tecnologias que processam e armazenam big data se tornaram um componente comum das arquiteturas de gerenciamento de dados nas organizações. Ele geralmente é caracterizado pelos 3Vs, conforme descrevemos abaixo.

Volume

O volume descreve a quantidade de dados gerados por organizações ou indivíduos. O big data é geralmente associado a essa característica. Empresas de todos os setores precisarão encontrar maneiras de lidar com o crescente volume de dados que está sendo criado todos os dias.

Velocidade

A velocidade descreve a frequência com que os dados são gerados, capturados e compartilhados. Desenvolvimentos recentes significam que não apenas os consumidores, mas também as empresas, geram mais dados em ciclos muito mais curtos. Devido à velocidade, elas só podem capitalizar esses dados se eles forem capturados e compartilhados em tempo real.

Variedade

A proliferação de tipos de dados de fontes sociais, de máquina para máquina e dispositivos móveis, adicionam novos tipos e formatos aos dados transacionais tradicionais. Eles não se encaixam mais em estruturas organizadas e fáceis de consumir. Novos tipos incluem conteúdo geoespacial, pontos de dados de hardware com base em localização, dados de log, dados de máquinas, métricas, dispositivos móveis, pontos de dados físicos etc.

Para que serve o big data?

As empresas usam o big data acumulado em suas estratégias para melhorar as operações, fornecer um melhor serviço ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas com base em preferências específicas e, finalmente, aumentar a lucratividade.

As empresas que utilizam big data têm uma potencial vantagem competitiva sobre as que não o fazem, pois são capazes de tomar decisões de negócios mais rápidas e informadas, desde que utilizem os dados de maneira eficaz.

Por exemplo, o big data pode fornecer às empresas informações valiosas sobre seus clientes, que podem, com o auxílio do design thinking, por exemplo, ser usadas para refinar campanhas e técnicas de marketing, a fim de aumentar as taxas de conversão e envolvimento do cliente.

Além disso, a utilização de big data permite que as empresas se tornem cada vez mais centradas no cliente. Dados históricos e em tempo real podem ser usados para avaliar as preferências em evolução dos consumidores, consequentemente permitindo que as empresas atualizem e melhorem suas estratégias de marketing e se tornem mais responsivas aos desejos e necessidades dos clientes. Vamos detalhar esses benefícios nos tópicos a seguir.

Business Intelligence aprimorada

BI e big data andam de mãos dadas. Eles vieram se complementar quando se trata de lidar com operações relacionadas a negócios. Como as ideias de dados impulsionam a maioria das empresas e negócios, há muito o que esperar em relação à Business Intelligence. Quanto maior o escopo da BI, melhor a percepção dos negócios.

Marketing direcionado

Com o uso do big data, o marketing direcionado se tornou uma coisa do presente e do futuro. O marketing de destino ajudou as empresas a atingir suas metas de longo prazo, com eficiência e excelentes resultados. Com alta precisão, as empresas podem atender às demandas de seus clientes e desenvolver as estratégias de marketing com mais eficiência.

É quase como antecipar as necessidades dos clientes e basear os produtos nessas necessidades. O nível de marketing e a satisfação do cliente aumentam, levando a melhores vendas e maior receita.

Redução de custos

O big data está bem equipado para fornecer as informações necessárias para as empresas, ajudando a reduzir custos. Com o uso dessa ciência preditiva, monitoramento de tendências anteriores e previsões de eventos, as empresas podem prever eventos e criar estratégias de acordo com os recursos e necessidades fornecidos.

A redução de custos é uma meta de longo prazo e não pode ser alcançada em um dia ou uma semana. Ela deve ser planejada ao longo de um período, levando em consideração fatores de tendência passados, ocorrências futuras e como os clientes se comportariam com um aprimoramento específico. A ideia é garantir que padrões de custos adequados sejam estabelecidos, para que a redução de custos não seja mais uma fábula, mas uma prática bem estabelecida.

Por que as empresas devem apostar nele?

A capacidade de analisar e tomar decisões informadas a partir do uso de dados e de seus recursos analíticos é vital para que uma empresa tenha sucesso. Em um mercado cada vez mais competitivo, é imperativo que as empresas sejam capazes de tomar decisões rápidas e cada vez mais complexas para atender às mudanças nas demandas dos clientes e à evolução das condições do mercado.

Ao aproveitar os dados, as empresas podem identificar novas oportunidades em suas operações comerciais existentes, criar operações mais eficientes, aumentar a lucratividade e melhorar o atendimento ao cliente. Ao adotar os dados, as empresas podem obter uma vantagem competitiva sobre seus rivais, garantindo que não fiquem atrás da concorrência.

Destacamos abaixo os benefícios mais notáveis de adotar a análise de dados:

• velocidade: a velocidade dos dados permite resultados em tempo real, possibilitando que as empresas tomem decisões de negócios mais rápidas e bem informadas;
• operações comerciais simplificadas: os dados ajudam a entender, otimizar e melhorar os processos comerciais, reduzindo custos e tempo;
• acompanhar o desempenho: a coleta e a revisão de dados permitem que as empresas acompanhem continuamente o desempenho dos negócios;
• solução de problemas: o rastreamento do desempenho permite que as empresas avaliem o desempenho e, como resultado, identifiquem quais áreas não estão apresentando um bom desempenho e tomem as medidas necessárias para corrigir;
• mercado: os dados ajudam as empresas a entender os consumidores e um mercado cada vez mais competitivo e em mudança;
• variedade: os dados são fornecidos em vários formatos, que podem ser estruturados para melhor atender uma organização — as empresas podem personalizar esses dados de acordo com seus objetivos de negócios;
• valor: a utilidade dos dados continuará sendo explorada, trazendo infinitas possibilidades para as empresas que os adotam.

A análise de dados ajuda as empresas a aumentar a receita, a eficiência e otimizar a capacidade da força de trabalho, o que consequentemente ajuda as empresas a atingir seus objetivos. À medida que a análise de dados se tornar mais avançada, os benefícios aumentarão, abrindo caminho para resultados e recursos anteriormente inatingíveis.

Como implementar uma estratégia de big data?

O impacto e os casos de uso bem-sucedidos do big data estão aumentando rapidamente. Embora os benefícios potenciais estejam fora de dúvida, os líderes empresariais têm suas preocupações. Muitas empresas implementaram o big data com sucesso em várias funções e muitas ainda estão descobrindo a melhor maneira de incorporá-lo.

A seguir, damos algumas dicas que podem ajudá-lo a criar uma estratégia bem-sucedida de big data. Confira!

Defina os objetivos de negócios

Para aproveitar o big data em qualquer organização, é necessário primeiro entender completamente os objetivos de negócios corporativos da empresa. O que torna uma organização bem-sucedida?

As receitas e os lucros geralmente resultam do cumprimento ou superação dos principais indicadores de desempenho (KPIs) dos negócios. Comece entendendo como uma organização é bem-sucedida, antes de explorar como as tecnologias e soluções de big data podem melhorar o desempenho futuro.

A estratégia de big data deve se alinhar aos objetivos de negócios corporativos e abordar os principais problemas de negócios, pois o principal objetivo é capturar valor aproveitando os dados. Uma maneira de conseguir isso é alinhar-se ao processo de planejamento estratégico da empresa, pois a maioria das organizações já o possui.

Execute uma avaliação do estado atual

Nesta etapa, o foco principal é avaliar os processos de negócios atuais, fontes de dados, ativos de dados, ativos de tecnologia, recursos e políticas ou a empresa. O objetivo desse exercício é ajudar na análise de lacunas do estado existente e do estado futuro desejado.

Por exemplo, se o escopo da estratégia de dados é obter uma visão 360 ​​graus de clientes e potenciais clientes, a avaliação atual do estado incluiria qualquer processo de negócios, ativos de dados, incluindo arquitetura, recursos (soluções de TI) e políticas departamentais que toque em clientes. A avaliação atual do estado geralmente é realizada com uma série de entrevistas com funcionários envolvidos na aquisição, retenção e processamento de clientes.

Identifique e priorize casos de uso

Nesta etapa, visualize como a análise preditiva, a análise prescritiva e, finalmente, a análise cognitiva podem ajudar a organização a acelerar, otimizar e aprender continuamente, desenvolvendo casos de uso alinhados aos objetivos de negócios. Documente cada um desses casos para entender como o big data pode atingir o objetivo comercial.

Uma das maneiras mais eficazes de priorizar os casos de uso é usar uma Matriz de Priorização. Ela facilita a discussão e o debate entre as partes interessadas de negócios e TI na identificação dos casos de uso “certos” para iniciar uma iniciativa de big data — aqueles com valor comercial significativo (das perspectivas das partes interessadas) e viabilidade razoável de implementação bem-sucedida.

Garanta a usabilidade

Muitas vezes acontece que os insights criados pelos estatísticos vão além da compreensão da equipe. Os dados e análises coletados pelos analistas precisam ser comunicados com precisão à equipe de implementação. As informações devem ser compreendidas e representadas de forma que seu valor seja identificado por pessoas que não são de base estatística. Isso pode ser feito usando representação gráfica e comunicando instruções diretas às equipes envolvidas.

Seja ágil

Ao implementar tecnologias disruptivas, muitos obstáculos podem surgir nos quais ninguém pensou inicialmente. Você precisa ajustar seu orçamento, pessoas e ideologias com base nas circunstâncias e nas ideias que reunir. É melhor começar com um plano de alto nível e fazer as alterações necessárias. No final, você pode propor um plano de ação que não esteja nem perto da ideia inicial, mas valerá a pena.

Quais são as melhores práticas?

Se você deseja tirar o máximo proveito da análise de dados, é necessário fazer as perguntas certas. É bom acompanhar informações como vendas, retenção de clientes e receita bruta. No entanto, essas são métricas de vaidade. Em outras palavras, fora do estabelecimento, elas fazem pouco mais do que aumentar seu ego.

Consequentemente, você precisa ir mais fundo. Você deve fazer perguntas perspicazes como “Quais fornecedores oferecem mais valor?” ou “Quais são as nossas linhas de produtos mais problemáticas que precisam ser aprimoradas?”. Com perguntas mais detalhadas, você pode usar os dados para revisar os detalhes granulares que revelam as consequências de suas práticas operacionais atuais.

Se você ainda não realizou nenhuma análise de dados, pode se preocupar em não ter informações suficientes para analisar. Um cenário mais provável, no entanto, é que você tem mais informações do que pode lidar. A maioria das empresas luta com a última questão. À medida que a quantidade de informações que empresas e pessoas geram aumenta a cada dia, as tecnologias de big data se tornam cada vez mais relevantes.

Hoje, a maioria dos proprietários de empresas não pode ter esperança de obter uma visão significativa analisando os dados manualmente. No entanto, talvez você precise começar sua iniciativa de análise de informações integrando manualmente os conjuntos de dados aos seus processos.

Preparando-se para sua iniciativa de dados

A análise de dados envolve a avaliação de uma enorme quantidade de informações. Como tal, é essencial usar tecnologias que possam lidar com o trabalho. Além disso, você deve usar um método eficaz para suas análises de dados.

A equipe não técnica pode ser capaz de obter uma visão limitada das análises de dados. No entanto, você precisa da experiência de um especialista para extrair valor total de seus conjuntos de dados. Se um analista em tempo integral não estiver no orçamento, considere contratar um consultor que possa apontá-lo na direção certa.

Além disso, você deseja aprender mais do que resumos estatísticos de suas análises de dados. Em vez disso, você precisa entender o que está causando os padrões nos seus dados. Uma análise prática dirá exatamente isso. No entanto, é ainda mais importante entender por que os padrões ocorrem.

Você também deseja saber o que pode acontecer no futuro e como você pode agir com base nessas informações. Análises preditivas e prescritivas podem ajudá-lo a descobrir insights que revelam o futuro do seu ambiente de negócios.

As tecnologias certas para o trabalho

A última palavra da moda em relação às tecnologias de big data é a análise em tempo real. A análise de dados fornece aos executivos poderes de guru, capacitando os tomadores de decisão com insights críticos em tempo real e sob demanda por meio de um painel executivo.

Um painel executivo elimina a necessidade de solicitar a um especialista em TI um relatório. Além disso, existem soluções de painel executivo disponíveis que as pequenas empresas podem usar para acessar informações sempre que necessário.

Hoje, os painéis executivos podem permitir que você acesse as soluções de inteligência de negócios em qualquer lugar e em qualquer lugar. Com a capacidade de acessar informações vitais via smartphone, laptop ou qualquer outro dispositivo de sua escolha, você e sua equipe podem acessar dados acionáveis e atuais que permitem superar a concorrência. Além disso, você pode usar um painel executivo para agrupar fontes de dados diferentes em uma exibição dinâmica.

Mesmo se você administra uma pequena empresa, provavelmente gera informações mais que suficientes para aproveitar as soluções de big data. Quando você considera todas as suas oportunidades de reunir informações, as perspectivas de análise provavelmente são impressionantes.

Se você pensar bem, sua empresa provavelmente tem uma tonelada de planilhas, informações de banco de dados e um CRM. Você pode usar essas fontes de dados em combinação com conjuntos de dados disponíveis comercialmente e soluções gratuitas, como o Google Analytics.

Visualizações e relatórios de big data

Depois de analisar seus dados, é necessário apresentá-los de uma maneira que o pessoal não técnico possa entender e usar para tomar decisões informadas. Portanto, você deve investigar as soluções de visualização de dados que funcionarão com suas tecnologias atuais.

Obviamente, você pode usar tecnologias de produtividade confiáveis, como o Microsoft Excel e o Microsoft PowerPoint, para criar apresentações, mas elas são extremamente limitadas. Como alternativa, um painel executivo interativo permite que as partes interessadas de todos os níveis de habilidade técnica envolvam informações rapidamente. Além disso, permitirá expor apresentações visualmente atraentes.

Quais os desafios do big data?

O potencial das empresas de coletar e analisar dados direcionados continuará aumentando em todos os setores e mercados, ao passo que a quantidade continua a crescer. Essas informações afetarão as estratégias de negócios e de marketing conforme as organizações aprendem quais produtos os clientes desejam, quem os comprará e o que estão dispostos a pagar.

À medida que a tecnologia de mineração de dados continua evoluindo, as organizações precisam aprender a interpretar os insights para melhor usar as informações. A era do big data alterará fundamentalmente muitas organizações, levando-as a modelos de negócios orientados por informações.

Conforme a coleta e a análise de big data aumentam, impactará significativamente não apenas os negócios e a indústria, mas também as sociedades em todo o mundo. Você ficará surpreso com a rapidez em que obterá o ROI aproveitando as estratégias de big data.

Ao escolher as soluções de inteligência de negócios certas, você pode nivelar o campo de atuação em um mercado altamente competitivo. Além disso, você terá o benefício de tomar decisões bem informadas e no local que podem levar sua organização ao sucesso.

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