Índice
- O que é Big Data Analytics e qual é a diferença para Big Data?
- Saiba mais sobre os conceitos que permeiam o Big Data Analytics
- 6 formas como o Big Data Analytics transforma negócios e potencializa resultados
- Como funciona o Big Data Analytics no dia a dia do mercado?
- Como o Big Data Analytics pode ser usado nas empresas?
- Exemplos do uso de Big Data Analytics por grandes empresas
- Como tornar a sua empresa mais data-driven com Big Data Analytics?
A análise de dados já faz parte da rotina de negócios de várias áreas das empresas. Essa é uma estratégia que ajuda a otimizar processos e a entender padrões de comportamento de clientes e do mercado para tornar serviços e produtos mais lucrativos. No entanto, o número de informações disponíveis cresce diariamente e já se tornou inviável realizar essa tarefa manualmente. É aí que entra a tecnologia do Big Data Analytics.
Mas, você sabe, de fato, o que é e como funciona o Big Data Analytics? Se ainda não sabe como, aproveite este conteúdo completo para conhecer o conceito e descobrir algumas aplicações práticas. O que você vai ver ao longo do texto.
Boa leitura!
O que é Big Data Analytics e qual é a diferença para Big Data?
Big Data Analytics é uma tecnologia que permite o processamento de dados estruturados (mais completos e já organizados em um banco de dados ou solução semelhante) e não estruturados (incompletos e precisam de organização) com alto desempenho e disponibilidade, permitindo sua análise com eficiência.
O termo em questão se diferencia do Big Data, pois agrega a inteligência de algoritmos complexos para modelagens, predições e busca de padrões ao grande volume de dados deste primeiro conceito.
Ferramentas digitais baseadas na tecnologia do Big Data Analytics tornam, portanto, o uso e o entendimento de dados estratégicos mais simples, padronizados e eficazes. Suas aplicações ajudam a criar vantagem competitiva, pois permitem descobrir, apresentar e operacionalizar insights importantes para os negócios.
Por isso, essa tecnologia tem transformado o mercado e auxiliado as empresas na tomada de decisão em diferentes frentes. Usar Big Data Analytics já não é mais uma questão a ser discutida. O ponto agora é como utilizá-lo de forma eficiente para aproveitar, da melhor maneira, os insights obtidos a partir das análises proporcionadas por ele.
Como funciona o Big Data Analytics?
O Big Data Analytics funciona em processos de recolhimento, processamento e análise de volumes de dados significativos. Com isso, são extraídas informações e identificados padrões, tendências e anomalias que permitem uma melhor tomada de decisões em diferentes setores do mercado.
Qual é a importância do Big Data Analytics?
Além do aprimoramento de processos e melhores tomadas de decisões, o Big Data Analytics possibilita uma série de análises que permitem o desenvolvimento de novos produtos, a personalização da comunicação com clientes, a previsibilidade de ocorrência, a detecção preditiva de fraudes e a gestão controlada de recursos.
Saiba mais sobre os conceitos que permeiam o Big Data Analytics
As soluções de Big Data Analytics estão intimamente ligadas a conceitos de inteligência artificial que precisam ser compreendidos para a melhor utilização.
O que é Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial (IA) pode ser resumida como uma série de tecnologias que visam replicar e superar a capacidade cognitiva de um ser humano em tarefas específicas.
A fronteira da IA se expande com o tempo, de acordo com os limites dos sistemas técnicos. Nos dias atuais, a tecnologia já é plenamente capaz de reconhecer e interpretar texto, imagem, voz, traduzir idiomas, e até mesmo dirigir.
Isso não significa que a inteligência humana está em vias de se tornar defasada. Por mais avançados que sejam os algoritmos de IA, eles ainda são dedicados a tarefas massivas ou burocráticas, dentro de um contexto limitado, enquanto o cérebro dos seres humanos é generalista, capaz de raciocínios mais profundos, criativos e contextualizados.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é uma modalidade específica de IA, também conhecida como aprendizado de máquina. Esse tipo de sistema pretende replicar, como o nome indica, a capacidade humana de aprender, a partir das informações que a ele são apresentadas.
A tecnologia envolve alimentar o algoritmo com dados para que ele aperfeiçoe sua capacidade de compreensão de um contexto, mesmo sem instruções específicas.
Um exemplo de aplicação de aprendizado é a IA AlphaZero, desenvolvida pela DeepMind, empresa ligada ao Google, parte do conglomerado Alphabet.
A máquina dominou o jogo de xadrez sem receber nenhuma orientação além das regras básicas; em apenas quatro horas de treinamento, superou sistemas avançados já consagrados, como o Stockfish. Tudo isso jogando repetidamente contra si própria até alcançar domínio total das estratégias.
O uso da tecnologia vai além do xadrez, claro. A capacidade de identificação de padrões e inferência de resultados tem aplicações diversas em reconhecimento de imagens e interpretação de voz, por exemplo, e até mesmo dentro das empresas, para guiar decisões.
O que é Deep Learning?
O Deep Learning, ou “aprendizado profundo”, é, por sua vez, uma abordagem específica para o Machine Learning que se inspira no funcionamento de um sistema neurológico.
Para isso, ele faz uso das redes neurais, que nada mais são que modelos matemáticos com uma estrutura de múltiplas camadas, como se fossem os neurônios e as sinapses.
O que faz o deep learning ser diferente do machine learning é a quantidade muito maior de camadas, as quais adicionam capacidade para tarefas muito mais complexas.
Quais são os limites para a IA?
A resposta para essa pergunta está longe de ser conhecida, porque os limites estão atrelados ao volume de dados que estão disponíveis para cada tarefa e à capacidade técnica de interpretá-los, então a evolução é constante.
Os limites atuais da tecnologia, no entanto, são mais claros. O primeiro deles é que IAs ainda têm suas funções muito restritas, e não existe um algoritmo genérico capaz de cumprir tarefas diversas.
Outra questão é que, muitas vezes, algoritmos de IA funcionam como uma “caixa preta”. Os dados são inseridos no sistema e os resultados são apresentados, mas o caminho até a conclusão é opaco, o que dificulta ajustes.
Além disso, uma dificuldade que tem aparecido recorrentemente em aplicações de IA é o reforço de preconceitos, como racismo, resultado do treinamento do algoritmo com viés nos bancos de dados.
6 formas como o Big Data Analytics transforma negócios e potencializa resultados
O Big Data Analytics pode revolucionar o cotidiano de uma companhia com uma série de vantagens organizacionais. Conheça alguns desses benefícios.
1. Tomada de decisão mais precisa
A boa utilização dos dados proporciona vantagens para gestores, que podem ganhar um direcionamento mais claro para os negócios.
O Big Data Analytics permite cruzar diferentes fontes de dados quase instantaneamente para apontar a melhor decisão, com as maiores chances de sucesso e praticamente sem desperdício de tempo precioso.
É a chamada tomada de decisão data driven, ou seja, orientada por dados.
2. Aumento da produtividade de equipe
A tecnologia viabiliza maiores níveis de automação dentro de uma companhia, o que permite tirar das mãos da equipe boa parte do trabalho repetitivo e braçal.
No lugar, o uso de dados permite que os colaboradores façam mais em menos tempo e identifiquem mais facilmente processos que causam gargalos produtivos, a fim de evitar retrabalho e otimizar recursos.
3. Investimentos mais rentáveis
Com orçamentos cada vez mais apertados, a decisão de onde investir a verba de uma companhia se torna mais delicada.
O Big Data Analytics tem a capacidade de apontar riscos que podem ser minimizados, processos que não funcionam adequadamente e as oportunidades que oferecem melhores chances de bons retornos.
Ao cortar custos e maximizar ganhos, uma empresa caminha para se tornar mais lucrativa e manter seus negócios saudáveis.
4. Análises preditivas
Esse modelo de análise de Big Data se propõe a projetar o futuro. Com base nos dados acumulados sobre o passado, o algoritmo reconhece padrões para ser capaz de apontar os próximos cenários e permitir um planejamento mais preciso.
A identificação precoce dessas tendências e o diagnóstico dos resultados para cada tipo de ação dão às lideranças a capacidade de tomar uma decisão informada sobre os riscos e oportunidades.
5. Redução de riscos corporativos
A análise Big Data também viabiliza, com apenas alguns cliques, um panorama bastante claro dos riscos corporativos a que uma companhia pode estar sujeita.
O cruzamento dessas informações dá insumos para que a organização planeje seu posicionamento em múltiplas perspectivas, como cadastral, societária, fiscal e tributária, judicial e extrajudicial, trabalhista, política, socioambiental, entre outras.
Também é mais fácil analisar relacionamentos empregatícios, societários e familiares de parceiros para impedir surpresas indesejadas.
6. Ações de marketing mais direcionadas
Graças ao Big Data Analytics, companhias podem utilizar o gigantesco volume de informações coletadas sobre seus clientes e transformá-los em estratégias de marketing.
Com esses dados em mãos, é possível antecipar-se às tendências do mercado e às necessidades dos consumidores para proporcionar experiências moldadas para cada perfil do público.
Como funciona o Big Data Analytics no dia a dia do mercado?
O Big Data Analytics tem muitas aplicações em diferentes indústrias. Saiba como diferentes setores se valem da tecnologia para alavancar suas atividades.
Bens de consumo
As soluções de análise de Big Data são amplamente utilizadas no setor de bens de consumo. As aplicações são bastante diversificadas.
Empresas nessa indústria costumam utilizar a tecnologia em todo o processo produtivo, desde o suprimento, até a logística, passando pelo gerenciamento de qualidade e minimização de desperdício.
Instituições financeiras
Bancos e demais instituições financeiras têm acesso a volumes imensos de dados e os usam muito em suas atividades cotidianas de formas inovadoras.
A partir dessas informações que acumulam sobre clientes e o mercado, é possível minimizar riscos de inadimplência na concessão de crédito e prevenir fraudes, além de proporcionar mais satisfação aos clientes.
Manufatura
A manufatura também tem grandes benefícios no uso do Big Data Analytics. As aplicações se traduzem em melhoria de qualidade no produto e otimização das linhas de produção, além de ganhos em logística.
Um uso interessante da tecnologia na indústria 4.0 é a utilização dos dados para identificar riscos de falhas para facilitar a manutenção de forma preditiva, evitando maiores transtornos à cadeia produtiva.
Varejo e distribuição
A partir dos dados que acumulam, as companhias do setor de varejo são capazes de produzir perfis bastante claros de seus clientes para interagir com eles das formas mais efetivas.
É possível delinear seus hábitos de consumo para oferecer melhores experiências e direcionar ofertas e recomendações de forma mais eficaz. Além disso, também é possível gerir estoques e prever flutuação de demanda e se preparar de acordo.
Advocacia
O direito tem tirado grande proveito do amplo volume de dados produzidos pela atividade. Devido à tecnologia de Big Data Analytics, é possível mapear melhor riscos e oportunidades em processos jurídicos para otimizar as chances de sucesso.
Com essa medida, é possível tomar decisões melhores entre seguir com uma ação ou buscar um acordo extrajudicial, por exemplo. Saiba mais sobre casos de usos de análise jurídica com Big Data Analytics.
Setor público
Agências governamentais contam com os dados de basicamente toda a população, o que fornece a elas grande poder de análise.
As informações acumuladas podem apoiar a gestão mais eficiente e proporcionar maior transparência pública. Os impactos também podem se refletir no cotidiano do povo, com o melhor planejamento de tráfego para reduzir o congestionamento, ou direcionar estratégias de combate à criminalidade.
Como o Big Data Analytics pode ser usado nas empresas?
Chegamos à principal dúvida: como o Big Data Analytics funciona para as empresas? A tecnologia pode ser empregada em várias rotinas de um negócio: orientação de melhorias internas, análise de cenários para ações variadas, mudança de processos, redução de custos, identificação de oportunidades, engajamento e fidelização de clientes, entre outras.
No entanto, para que seu uso seja aprimorado, é necessário ter não só o conhecimento sobre a tecnologia em si, mas, também, identificar quais são os pontos do negócio a serem impactados com a sua implementação. Com esse conhecimento, será possível realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno do investimento nessas soluções de integração e análise de dados.
O fato é que ao contar com o Big Data Analytics as empresas conseguem aproveitar melhor seus próprios dados, além de incluir informações externas, vindas de diferentes fontes, para identificar novas oportunidades. Dessa forma, as operações ganham eficiência e os negócios se tornam mais inteligentes.
Porém, isso depende de alguns fatores. O primeiro é entender de quais fontes estes dados estratégicos podem ser coletados e identificar de que forma podem ser aplicados na estratégia de negócios. As principais fontes são:
- Social Data: dados sobre o perfil e o comportamento humano, como interações e registros em redes sociais, navegação na internet, etc. São muito utilizados por empresas de entretenimento para entregar soluções que estimulam o engajamento e a utilização da plataforma;
- Enterprise Data: dados que são gerados por e para as empresas, como informações sobre operações de vendas, relatórios financeiros, registros de ERP e CRM e outros atendimentos ao cliente, ações de marketing, etc.;
- Public Data: dados inseridos em bancos públicos, como cadastros governamentais e outras instituições públicas e/ou autarquias, como IBGE, Receita Federal, Tribunais e Fóruns, Procon;
- Personal Data: esses dados estão relacionados com a integração dos dispositivos como os wearables e outros equipamentos por meio da internet (IoT) e também podem ser usados para identificar usuários e seus comportamentos.
Por meio dessa diferenciação de dados estratégicos, a empresa consegue então entender em quais áreas pode atuar: Marketing, Vendas, Governança Corporativa e Compliance, Prevenção de Fraudes e Riscos, Recursos Humanos, Jurídica, etc.
Vamos entender melhor esta aplicação nos tópicos a seguir.
Big Data Analytics para Inteligência de Mercado
A inteligência de mercado está ligada a como a empresa pode vender mais e melhor, seja conhecendo seu market share, expandindo suas atividades, fechando parcerias, conquistando mais clientes, fidelizando sua base por meio de ações de up sell e cross sell ou até reduzindo o churn.
Neste cenário, listamos algumas ações possibilitadas pelo Big Data Analytics:
- Identificar as características e perfil do público-alvo, como comportamento, idade, hábitos de consumo, localização, interesses etc.;
- Cruzar as informações levantadas para estabelecer pontos comuns;
- Buscar padrões;
- Testar vários cenários até encontrar o melhor para seu negócio;
- Prever possibilidades reais de resultados;
- Avaliar o impacto do trabalho desenvolvido, identificando pontos de melhorias ou novas possibilidades.
Na área comercial, por exemplo, o Big Data Analytics permite que a empresa crie uma estratégia de marketing e vendas mais eficaz. A importância dessa tecnologia é percebida por meio de análises extremamente personalizadas para cada tipo de negócio, usando dados internos cruzados com informações externas (de bases públicas e do mercado, por exemplo) para ter precisão na segmentação e prospecção de novos mercados e clientes.
As soluções de Big Data Analytics permitem analisar em profundidade a carteira de clientes, entender melhor os mercados onde atua ou onde deseja atuar e dar precisão às ações de marketing e vendas. Veja aqui como a tecnologia facilita cada um destes processos.
Uma estratégia bastante importante que ganha eficiência e precisão com o Big Data Analytics é a segmentação e prospecção de perfis iguais aos que já fazem negócio com sua empresa e geram bons resultados. Ou seja, seus melhores clientes.
Dessa forma , ao invés de ter um pipeline repleto de leads sem “fit” com seu negócio, sua empresa prioriza aqueles com maior probabilidade de fechamento e posterior fidelização. Isso reduz o custo de aquisição de clientes (CAC) e amplia o retorno de investimento (ROI) de suas ações comerciais, sejam elas do time de marketing ou de vendas.
Para melhorar a performance da sua equipe de vendas, separamos mais conteúdos interessantes:
- Quer saber como buscar pelo melhor cliente para sua empresa? Saiba mais neste e-book!
- Big Data Analytics para equipe comercial: conquiste a alta performance
- Tecnologia e Big Data Analytics para ganhar mais força de vendas
- Infográfico com 5 passos para encurtar seu ciclo de vendas
Você também pode escutar o podcast da Neoway sobre os caminhos para errar menos, entregar valor e acertar na estratégia comercial usando Big Data Analytics e Inteligência Artificial. Nele, André Papaleo, Chief Sales Officer da Neoway, e Marcos Tadeu de Freitas, Head de Distribuição da Nestlé, falam sobre cases, experiências e tendências, com as oportunidades do uso de dados para guiar equipes de vendas.
Aliando dados on e offline
Grandes empresa do varejo, como a Amazon, há tempos já utilizam dados estratégicos para entender o comportamento do consumidor e motivá-lo na decisão de compra. Quem conhece a empresa se impressiona com a precisão das suas recomendações. Para sugerir produtos tão alinhados com os desejos e necessidades do cliente, a companhia avalia uma série de fatores, obtidos, claro, pela análise de seus dados. Entre eles estão:
- Em qual momento os clientes fazem compras;
- Como os clientes classificam suas compras;
- O que os clientes com hábitos de compra semelhantes estão comprando.
É nesse cruzamento de hábitos dos consumidores, somado à identificação de propensão e da capacidade de compra de cada um, que entra novamente a inteligência do Big Data Analytics. Para isso, a tecnologia ajuda a integrar os “mundos on e offline”.
Como assim? É simples! Basta conectar as informações pesquisadas durante a navegação do cliente no site ou aplicativo da empresa, por exemplo, com outros dados da vida “real” do perfil (vindos de fontes públicas externas e do CRM da empresa, caso se trate de alguém que já é cliente).
Com isso, é possível identificar uma espécie de ranking de relevância dos perfis que têm, além de intenção de compra, mais aderência com o produto/serviço a ser oferecido. Sem deixar de lado a capacidade para, de fato, efetuar a compra. Para estes perfis, fica mais fácil então criar ações extremamente personalizadas, seguindo as preferências e potencialidades de cada tipo de cliente.
Neste contexto de personalização de ações, você sabia que já chegamos a era do “True Individualism”? O conceito foi explicado por Walter Longo, durante o DDB 2019, evento promovido pela Neoway. Quer entender melhor? Leia o artigo na íntegra
Big Data Analytics para Compliance, Análise de Riscos e Prevenção de Fraudes
Ao adotar o Big Data Analytics, a empresa, além de ganhar inteligência de mercado, consegue também contar com indicadores sobre riscos de cada novo negócio a ser fechado, fornecedor cadastrado ou cliente a ser integrado. Isso porque os modelos estatísticos e algoritmos da tecnologia ajudam a dar precisão, agilidade e escala às análises feitas em tempo real e monitoramentos contínuos, potencializando o gerenciamento de riscos e as políticas de compliance.
Com fontes de pesquisa unificadas e dados sempre atualizados sobre órgãos reguladores de cada setor, bem como suas normas, circulares e portarias e de outras entidades públicas, a empresa pode realizar diligências eficientes e se proteger de condutas suspeitas ou fraudulentas. É possível rastrear uma empresa ou Pessoa Física a partir de diferentes perspectivas (cadastral, societária, fiscal, tributária, judicial, trabalhista), em questão de segundos e, dessa forma, prevenir seu negócio contra fraudes ou eventuais parceiros ineficientes.
Um exemplo de utilização é no onboarding digital de novos clientes. No processo, analisar o perfil do cliente é uma etapa fundamental. Essa avaliação não deve levar em consideração apenas o histórico financeiro, mas também precisa prezar pela verificação da veracidade de documentos, avaliação de antecedentes e toda a interpretação das informações para entender o cenário e identificar possíveis vulnerabilidades.
- Veja mais no checklist “Onboarding digita l sem erros: os requisitos principais para ter rapidez e segurança”.
Porém, além da avaliação inicial, é preciso manter o monito ramento de perfis considerados de risco, como os de pessoas expostas politica mente (PEPs), de forma contínua. A tecnologia auxilia neste aspecto também ao automatizar checagens periódicas, alertando sobre quaisquer alterações suspeitas nos dados de perfis selecionados de acordo com a política da sua empresa.
Seu negócio atua nas áreas de concessão ou recuperação de crédito? Então dê uma olhada nos conteúdos específicos que separamos para você.
- Vantagens do Big Data Analytics para em presas de recuperação de crédito
- Por onde começar os estudos na área de dados
- Recuperação de crédito com Big Data: a lguns casos comentados
- Recuperadora de crédito: otimize processo com ferramenta de Big Data
Big Data Analytics para área jurídica
A área jurídica é mais uma das beneficiadas pelo suporte do Big Data Analytics. As soluções agem em algumas frentes para aprimorar os serviços jurídicos. A tecnologia ajuda a otimizar diferentes frentes de trabalho. Podemos destacar a extração e processamento de informações relevantes de documentos jurídicos como a base da grande transformação do setor legal. Ao utilizar estas soluções, pode-se obter ganhos como:
Aplicações práticas
Apesar de ser uma das fortes tecnologias disponíveis para o mercado, muitas empresas ainda não sabem como aplicar na prática o Big Data Analytics em seus negócios e os resultados que podem ser obtidos a partir disso. Reunimos algumas ações realizadas com clientes Neoway para exemplificar. Confira!
Confidence Câmbio
A Confidence Câmbio utilizou três aplicações da Neoway Due Diligence para lidar com seus desafios, que eram: reduzir volume de pesquisas em sites diferentes, consolidar todas as consultas em um único documento e obter mais informações para a análise de risco. Para vencer esses desafios, as soluções utilizadas foram:
- Search – entrega informações públicas que permitem analisar o cliente (processos judiciais e listas internacionais);
- Webcheck – consulta mídias negativas tanto no Google quanto no Bing, de uma só vez;
- Pathfinder – identifica grupos econômicos e permite analisá-los e verificar casos de conflito de interesse.
Como resultado, a empresa conseguiu fazer mais de 30 mil consultas nos serviços contratados, em seis meses. As consultas entregaram informações mais precisas, que ajudaram nas tomadas de decisão. Além disso, em um mês, conseguiram reduzir as perdas de operações por demora no atendimento de prevenção à lavagem de dinheiro (PLD). Em dezembro de 2018, a empresa registrou 19% em perdas. O número caiu para 5% em janeiro de 2019.
- Veja o case completo: Os ganhos em eficiência e agilidade na Prevenção à Lavagem de Dinheiro com as soluções da Neoway.
Grupo Ultra
Com o Grupo Ultra, a Neoway usou Big Data Analytics para segmentação da carteira. As estratégias adotadas permitiram aumentar a retenção de mais pontos de venda (PDVs) para uma de suas empresas, a Ipiranga Lubrificantes.
Por meio da identificação do perfil daqueles que teriam maior probabilidade de churn versus os que trariam maior prejuízo caso saíssem da carteira, foi possível criar uma lista prioritária para trabalhar a permanência dos PDVs. O resultado foi uma taxa de 46% de retenção de clientes, o que representou cerca de 10% do faturamento da área de lubrificantes.
Como pudemos ver neste conteúdo e nos cases de sucesso da Neoway, o Big Data Analytics permite o desenvolvimento de estratégias personalizadas para atender as necessidades da empresa e as particularidades de seus clientes e desafios.
A obtenção e a análise de dados estratégicos oferecem insights sobre exatamente tudo o que a companhia precisa ou quer saber para vender mais e melhor, evitar fraudes e riscos e se manter em compliance. O maior desafio nesse sentido é saber como utilizar esta tecnologia a seu favor e nisso a Neoway é referência com soluções para atender várias frentes do seu negócio.
Exemplos do uso de Big Data Analytics por grandes empresas
Organizações globais de grande porte já perceberam o valor do Big Data Analytics para as suas atividades e o utilizam regularmente para uma série de atividades cruciais do dia a dia. Conheça alguns exemplos:
Amazon
A Amazon se notabilizou pelo uso do Big Data mesmo antes de o termo se tornar tão estabelecido quanto é hoje.
A loja é reconhecida pelo nível de detalhamento dos dados que coleta sobre os hábitos de consumo de seu público, e cada interação, cada clique, ajuda a produzir um perfil detalhado de cada usuário.
O resultado são sugestões extremamente personalizadas de produtos que possam ser do interesse daquela pessoa, às vezes antes mesmo que ela se dê conta de que tal item lhe seja interessante.
Netflix
A Netflix construiu um império de mídia a partir do uso inteligente de Big Data, devido ao volume colossal de informações produzido diariamente pelos seus assinantes.
Os dados são usados para identificar os gostos de um espectador e, com base nessa informação, deixar o algoritmo recomendar conteúdo similar. A abordagem ajuda a manter o consumidor engajado na plataforma e manter a assinatura.
Dados também norteiam a estratégia criativa da empresa. A produção de conteúdo original é orientada pelos dados para criar filmes e séries com maiores chances de sucesso.
Nubank
A análise de dados é um dos pilares do Nubank, e a empresa leva em conta essas informações em todas as etapas da relação com o cliente.
A partir do Big Data, a empresa pode definir se uma pessoa é aprovada ou não e os riscos vinculados àquele perfil para chegar a uma oferta de crédito mais adequada.
O sistema também é importante para detectar em tempo real comportamentos incomuns do cliente para barrar uma transação que pode ser fraudulenta e evitar prejuízos.
NASA
Uma das maiores agências científicas do mundo lida com volumes gigantescos de dados todos os dias, e a análise dessas informações apoia uma série de projetos.
Com seus satélites, por exemplo, a agência é capaz de monitorar mudanças climáticas e acompanhar fenômenos meteorológicos, como furacões.
Os supercomputadores da NASA podem ser usados para simular massas de ar e água pelo planeta e caçar exoplanetas, estudar buracos negros e projetar veículos espaciais.
Excepcionalmente durante a pandemia de Covid-19, a agência também permitiu o uso de seus supercomputadores para análise de dados em pesquisas com o intuito de combater o vírus.
O poder de análise de dados foi usado no mapeamento genético a fim de identificar pessoas em risco, estudar novas possíveis drogas e até compreender as particularidades do coronavírus.
Como tornar sua empresa mais data driven com Big Data Analytics?
Uma empresa data driven é aquela que já entendeu a importância da análise de dados e a utiliza regularmente em seus processos. Trata-se de uma visão diferente dos negócios, menos baseada em “achismos”, como intuições ou experiências, e mais em evidências sólidas.
A transição para a mentalidade data driven deve ser bem planejada. Uma organização que pretende incorporar essa cultura analítica precisa ter profissionais capacitados para lidar com esses dados.
Uma implementação inadequada pode fazer com que a empresa tenha em mão um volume enorme de dados, mas não os saiba usar estrategicamente por falta de capacitação.
O profissional treinado para lidar com essas informações pode separar o que é relevante do que é desnecessário para aplicações efetivas de Big Data Analytics.
Outra parte central desse processo é a adaptação da cultura. Nem sempre equipes e gestores estão preparados para não apenas lidar com essa realidade, mas para entender o valor dos dados nas operações.
A gerência que privilegia experiências próprias no lugar das evidências apresentadas pela análise de dados está cometendo um engano. O Big Data contempla muito mais informações em um dia do que uma pessoa acumulará em sua vida inteira.
Por fim, é importante ter as ferramentas corretas para trabalhar com Big Data Analytics. As soluções tecnológicas que realizam a coleta e cruzamento de todas essas informações e produzem os relatórios são parte crucial da transição para o data driven.
Em uma empresa que valoriza o uso de dados, essas soluções passam a ser centrais para os negócios, então a escolha deve ser feita com critério, de acordo com as necessidades de cada organização.
Conheça nossas soluções de Big Data Analytics ou fale com nossos especialistas para saber mais.
