A análise de dados faz parte da rotina de negócios de várias áreas. Por meio de técnicas de estatística, processamento de informações e pesquisas de mercados, analistas buscam entender padrões de comportamento e assim tornar serviços mais lucrativos. Internamente, negócios podem implementar as rotinas de análise para identificar gargalos e problemas operacionais. Dessa forma, processos podem ser otimizados continuamente.

O número de informações disponíveis para uso por empresas nunca foi tão grande. Diante disso, foi necessário criar técnicas que permitam o processamento de informações com alto desempenho e disponibilidade. As chamadas ferramentas de Big Data tornam a coleta, processamento e visualização de dados mais simples, padronizadas e eficazes. Assim, negócios podem entender tendências em tempo real e criar produtos mais lucrativos.

Quer saber mais sobre o tema? Então veja o nosso texto de hoje e saiba o que é Big Data como ele pode impactar o seu negócio!

O que é Big Data e como utilizá-lo em análises preditivas?

O termo Big Data é utilizado para definir um grande conjunto de ferramentas de TI que permitem a captura, análise e catalogação de registros em tempo real. As informações podem ser originadas de redes sociais, dispositivos eletrônicos, processos internos ou mesmo pesquisas em meios offline. O importante é que o máximo de registros esteja disponível para o uso da solução de Big Data.

A vantagem dessas ferramentas está em centralizar, em um único local, a coleta e análise de um grande conjunto de registros. A partir disso, as técnicas de estatística e processamento utilizadas permitem que analistas consigam identificar padrões rapidamente e prever tendências com maior precisão.

Como consequência, será possível criar rotinas mais eficazes e se preparar para as mudanças do mercado antecipadamente. Assim, o negócio pode manter-se com um alto grau de competitividade continuamente.

Big Data e seus 5 Vs

A base de Big Data se constrói sobre 5 princípios. Cada um deles terá influência direta no desempenho das soluções disponibilizadas para o mercado. São eles:

1. Volume

Uma ferramenta de Big Data deve ser capaz de lidar com um grande volume de dados. Graças às redes sociais, smartphones, internet móvel e os dispositivos de Internet das Coisas, a quantidade de informações que circulam em meios digitais cresce continuamente. Apenas em 2015, o total foi próximo de 8 zettabytes, entre mensagens postadas no Twitter, curtidas no Facebook, mensagens de e-mail e arquivos enviados para plataformas na nuvem.

Por isso, somos dependentes de ferramentas de TI que coletam logs de uso, funcionam a partir do aprendizado de máquina e levam à criação de um novo padrão de rotina de análise de dados. Esse é o caso do Big Data, que permite que analistas consigam trabalhar com esse grande fluxo de dados com alto desempenho. Muitas vezes, as informações são criadas e coletadas em tempo real.

Portanto, os sistemas de Big Data devem conseguir lidar com tais fluxos de informações sem perda de desempenho ou alto custo computacional.

2. Variedade

Uma solução de Big Data deve ser capaz de trabalhar com um fluxo de dados variado. As informações utilizadas nos processos de análise podem ser originadas em equipamentos de TI, redes sociais, dispositivos móveis e mesmo em meios offline, como pesquisas de mercado e tabelas com dados de transações financeiras. Nesse sentido, os registros são classificados em 2 tipos:

Informações não estruturadas

O termo “informação não estruturada” é utilizado para definir dados que não são coletados de um banco de dados ou que não têm uma estrutura definida. São registros que devem ser catalogados antes de serem analisados, uma vez que têm um número maior de ruídos (informações que não têm relevância para o analista).

Esse é o caso, por exemplo, de mensagens de texto, e-mails, documentos do Word, apresentações de Power Point e mesmo arquivos de mídia (como imagens e sons em formato mp3).

Informações estruturadas

As informações estruturadas, em geral, são dados que já estão organizados em um banco de dados ou solução semelhante ao serem coletados. Elas são mais fáceis de serem avaliadas por ferramentas de Big Data, uma vez que o número de rotinas que devem ser executadas para a avaliação do conteúdo é menor.

Uma solução de Big Data deve ser capaz de lidar com ambos os tipos de conteúdos. Caso ela seja mal programada, o custo computacional para que analistas executem o seu trabalho será alto. Além disso, a confiabilidade dos insights obtidos será reduzida.

3. Velocidade

Em muitos cenários, as soluções de Big Data devem lidar com um fluxo contínuo de dados em grande quantidade. Nesse sentido, uma ferramenta de análise de informações precisa ter um alto desempenho, de tal forma que seja possível encontrar padrões rapidamente. Diante disso, companhias passaram a utilizar tecnologias auxiliares para garantir o maior desempenho de suas soluções de Big Data.

A computação na nuvem, por exemplo, é uma das principais “aliadas” do Big Data. Ao executar tais sistemas na nuvem, analistas ganham maior escalabilidade operacional com um custo menor. Assim, caso o fluxo de informações seja alterado, é possível escalar os recursos, impedindo que o aumento de demanda impacte na velocidade de execução das rotinas de análise.

4. Veracidade

Para garantir que a análise de dados seja capaz de atender às necessidades do negócio, é crucial que a empresa consiga trabalhar com conjuntos de dados confiáveis. Como citamos anteriormente, muitas vezes os registros utilizados não são estruturados, o que pode levar a cenários em que o número de ruídos é alto, impactando na qualidade do trabalho do analista.

Diante disso, as soluções de Big Data devem estar preparadas para identificar quais conteúdos são relevantes para o negócio. Por meio de um conjunto de técnicas, elas irão filtrar com maior eficiência o que é útil para o analista e eliminar conteúdos que não sejam confiáveis ou que não tenham relevância. Assim, cria-se uma rotina de análise mais precisa e com maior chance de sucesso.

5. Valor

O Big Data deve ser capaz de agregar valor a processos e tornar serviços mais competitivos. Como tendências e padrões serão identificados com mais precisão, o negócio será capaz de direcionar melhor os seus serviços de acordo com as necessidades do mercado. Desta forma, o valor agregado de produtos será ampliado continuamente.

Uma abordagem semelhante deve ser utilizada para os registros internos. Como o Big Data pode ser empregado internamente, ele é uma ferramenta capaz de agregar valor aos dados operacionais do negócio. Avaliando as rotinas internas e logs de ferramentas corporativas, será possível rastrear gargalos e tornar a gestão de processos mais eficientes.

Big Data x Business Intelligence: por que são complementares?

Muitas vezes, as rotinas de Business Intelligence se confundem com as de Big Data. Apesar de à primeira vista serem parecidos, cada um desses processos tem características únicas. Diante disso, entender como o Business Intelligence funciona é fundamental para garantir que o negócio consiga utilizar as diversas formas de analisar informações a seu favor.

Também conhecido como BI, o Business Intelligence é um termo utilizado para definir um conjunto de técnicas de análise de dados empregado em processos de tomada de decisões. O seu principal objetivo é tornar o planejamento de médio e longo prazo do negócio mais eficaz, gerando lucros e aumentando a performance das campanhas de vendas. Informações são interpretadas direcionar as ações de maneira mais precisa e organizada, tornando o desenvolvimento do negócio mais eficaz.

O Business Intelligence atua de forma semelhante ao Big Data. Por meio das etapas de coleta (Data Warehousing), filtragem (Data Mining) e análise (Analytics), um profissional poderá criar relatórios (Reporting) com informações detalhadas sobre vários conjuntos de informações.

Uma vez que a empresa tenha definido quais dados foram relevantes e detalhado os padrões encontrados, 2 etapas entram em ação. Uma delas, chamada de Reengenharia de Processos de Negócio (ou BPR), busca rastrear gargalos operacionais, encontrar falhas em projetos e, assim, avaliar todas as rotinas de gestão. Já no Benchmarking, as melhores práticas que possam ser implementadas no negócio são buscadas no mercado. Como consequência, as abordagens empregadas passarão a ter uma capacidade de criação de receita mais ampla.

O uso do Business Intelligence pode causar um grande impacto nas rotinas internas do negócio. As vendas, por exemplo, serão expandidas por meio da adoção de estratégias de mercado mais eficazes. Já os processos de tomada de decisão passarão a ser mais assertivos, uma vez que líderes empresariais terão maior facilidade para identificar o potencial de produtos e investimentos.

Ainda, as campanhas de marketing terão um nível de sucesso mais amplo com um conhecimento mais preciso do mercado. Já a cadeia operacional do negócio passará por contínuas rotinas de melhoria por meio da análise e rastreamento de gargalos diversos.

Em um cenário em que empresas precisam manter os seus produtos e projetos voltados para as necessidades do mercado, o Business Intelligence pode se unir ao Big Data para que analistas possam entender melhor o funcionamento do mercado e as falhas internas de um negócio.

Juntas, tais tecnologias tornam a análise de informações ainda mais precisa, uma vez que a capacidade de busca por padrões de mercado e obtenção de padrões será mais ampla. Assim, a empresa conseguirá buscar novos caminhos e tomar decisões estratégicas com maior precisão sempre que for necessário.

Do que uma empresa precisa para começar a usar Big Data?

O Big Data pode ser empregado em várias rotinas de um negócio. Diante disso, é necessário que o gestor de TI não só tenha um conhecimento profundo sobre a tecnologia, mas também que ele seja capaz de identificar quais são os pontos da empresa que podem ser impactados com ela. Com esse conhecimento, será possível trabalhar ao lado de analistas para realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno do investimento em soluções de análise de dados.

A análise de informações pode ser implementada, por exemplo, para que o negócio consiga otimizar os seus recursos e criar uma dinâmica interna mais eficaz. Para que isso seja possível, logs de uso de sistemas serão coletados com indicadores e métricas operacionais. Juntos, esses dados poderão ser processados para que os gestores consigam identificar gargalos operacionais e avaliar a eficiência de processos e rotinas de gestão.

Uma vez que as informações sejam avaliadas, caberá aos líderes empresariais identificar quais práticas e soluções podem ser adotadas para tornar o negócio mais eficaz. Por meio de novas tecnologias e metodologias de gestão, será possível ampliar a capacidade de atendimento a clientes e flexibilizar as rotinas internas. Como consequência, os fluxos de trabalho terão maior capacidade de geração de renda.

As técnicas de Big Data também podem ser implementadas para que a empresa consiga direcionar melhor os seus processos de planejamento e desenvolvimento de produtos. Com a avaliação de dados coletados em pesquisas, processos de pós-vendas, suporte a usuários e outros fatores, analistas poderão identificar quais são as principais tendências do mercado e antecipar as necessidades dos consumidores. Assim, o portfólio de produtos e serviços do negócio passará a ser desenvolvido com um maior diferencial em relação a outros concorrentes.

Um exemplo de sucesso do uso do Big Data é o Facebook. A rede social utiliza a tecnologia, ao lado de ferramentas de aprendizado de máquina, para identificar padrões e prever com mais eficácia os conteúdos que serão relevantes para os seus usuários. Com isso, as propagandas e campanhas de marketing exibidas na plataforma passam a ter um grau de precisão muito maior.

Além de decidir em quais ambientes as soluções de Big Data serão implementadas, o gestor também deve saber escolher qual tipo de solução será implementada no ambiente corporativo. Devem ser avaliados um conjunto de fatores, que vão do desempenho da ferramenta ao suporte prestado pelo desenvolvedor do produto.

Uma boa solução de Big Data precisa analisar um grande fluxo de dados com alto desempenho, baixo custo computacional e alta escalabilidade. A análise de dados deve ser feita de acordo com o perfil do negócio, utilizando recursos que sejam alinhados com as necessidades do negócio e com alta segurança. Assim, o investimento será capaz de gerar um alto retorno para o negócio.

Data Driven: por que os dados conduzem a uma tomada de decisão mais assertiva?

Para que a implementação de uma ferramenta de Big Data tenha o sucesso esperado, a empresa deve atuar para que todos os seus profissionais trabalhem com base em uma cultura em que as informações disponíveis têm grande importância na definição de rotinas e estratégias. Chamada de Data Driven Culture, esse tipo de abordagem torna os investimentos e estratégias mais precisos e com maior potencial de geração de lucros.

Hoje, um negócio tem uma grande quantidade de processos e ferramentas que podem ser avaliados por meio de rotinas de Big Data. Nesse sentido, as informações coletadas dentro e fora do ambiente corporativo devem ser vistas como uma fonte de otimização de rotinas. Processos de tomada de decisões, campanhas de publicidade e o desenvolvimento de produtos devem ser feitos de acordo com o resultado de um conjunto de rotinas, que busca avaliar padrões e buscar tendências com maior precisão.

Nesse sentido, uma empresa que tem uma cultura de análise de informações forte terá rotinas baseadas em 3 princípios:

Criação de valor

Todos os investimentos e processos internos buscarão agregar valor ao negócio e aos seus serviços. Indicadores serão implementados em toda a cadeia operacional em busca de melhorias e gestores realizarão um trabalho constante para identificar possíveis investimentos de qualidade para o negócio. Além disso, as informações coletadas deverão ser analisadas por meio de técnicas eficientes, que filtrem apenas aquilo que for relevante para o negócio.

Juntos, tais fatores irão causar um grande impacto no negócio. O retorno de investimentos, por exemplo, será maior. Estratégias e projetos de desenvolvimento de serviços criarão um portfólio comercial mais competitivo e com maior potencial de geração de renda. Assim, a empresa conseguirá se diferenciar com mais facilidade de sua concorrência.

Redução de custos

Empresas com cadeias operacionais complexas precisam estar atentas à sua gestão orçamentária. Investimentos e rotinas diárias, quando mal avaliados, podem acabar causando um impacto negativo na gestão de recursos do negócio. Diante disso, é fundamental que a empresa consiga identificar o que pode ser otimizado e quais processos devem ser eliminados.

Nesse sentido, o Big Data cumpre um papel de destaque. Gestores podem utilizar a análise de dados para a identificação de gargalos e áreas de baixa produtividade. Com isso, melhorias serão implementadas para que o negócio consiga criar processos com um custo e índices de desperdício menores.

Otimização dos riscos

Uma empresa deve avaliar continuamente os riscos envolvidos na criação de produtos e estratégias de mercado. Nesse sentido, um ambiente baseado numa cultura de análise de dados conseguirá prever cenários com maior eficiência e, assim, identificar quais são os fatores envolvidos em um projeto. No longo prazo, as decisões tomadas terão um índice de sucesso mais amplo e com lucros maiores.

Data Driven Marketing e a revolução do mercado

O marketing orientado a dados (ou Data Driven Marketing, em inglês) é uma das principais tendências que surgiram nos últimos anos. Esse termo é utilizado para referir-se a um conjunto de técnicas que consiste em empregar a análise de dados para criar campanhas mais eficazes e com maior retorno. Por meio do Big Data e do aprendizado de máquina, analistas conseguem identificar melhor os padrões do mercado e os produtos com maior sucesso.

O Data Driven Marketing direciona a criação de campanhas de publicidade para o consumidor. Em vez de apenas ressaltar as qualidades de um produto, os especialistas em vendas passam a trabalhar no engajamento de consumidores e na criação de mensagens com maior relevância.

Como consequência, as propagandas do negócio terão um foco maior na experiência de uso e na forma como o produto irá afetar a vida do consumidor. Serviços serão fornecidos com um valor agregado mais amplo e com maior alinhamento com as necessidades do seu público. Além disso, as estratégias poderão utilizar um número maior de canais sem que isso resulte em uma mensagem pouco alinhada ou que não se adapta ao meio de comunicação.

O Data Driven Marketing também exerce uma grande influência no potencial de engajamento do negócio. Hoje, muitas empresas investem em campanhas de marketing voltadas para meios como as redes sociais, nos quais a interação com consumidores tem um papel de destaque. Diante disso, o conhecimento que do negócio sobre seu público irá impactar diretamente na forma como produtos são vendidos.

Por meio de ferramentas de análise de informações coletadas em redes sociais, analistas conseguem coletar e classificar um número maior de feedbacks e opiniões. O engajamento de usuários é medido com mais precisão e, além disso, o impacto da estratégia de marketing passa a ser mensurado com índices de confiabilidade maiores. Assim, o potencial dos produtos poderá ser explorado com direcionamento mais eficaz, criando receitas com maior facilidade.

No longo prazo, a relação da marca com os seus consumidores e parceiros comerciais será mais profunda. Campanhas poderão ser criadas para aumentar os retornos de serviços e tornar a divulgação espontânea de mercadorias mais ampla. Além disso, as decisões tomadas por gestores terão um impacto maior no dia a dia do negócio, uma vez que elas serão tomadas com um conhecimento maior das demandas de cada consumidor.

Os últimos anos foram marcados pelo aumento da quantidade de informações disponíveis para análise de dados. Junto com a Internet das Coisas e a expansão das conexões de internet móvel de alta velocidade, o número de dados que circulam em meios digitais cresce a níveis inéditos. Isso está criando novas oportunidades de negócios por meio de novas técnicas de análise de informações.

Nesse cenário, a experiência de uso é crucial para garantir que negócios consigam criar produtos mais eficazes e direcionados para as necessidades do mercado, que passaram a ser vistos como diferencial competitivo. Empreendimentos investem em rotinas de análise de dados como o Big Data para identificar tendências, avaliar padrões de mercado e tornar os seus produtos mais lucrativos. Com isso, cria-se um fluxo de receitas contínuo por meio de serviços com maior qualidade.

Agora que você já sabe tudo sobre o que é Big Data e o que ele pode fazer pela sua empresa, é a sua vez: o que você acha das rotinas de análise de dados? Compartilhe a sua opinião conosco!