O tema Big Data permeia o mundo corporativo atual e é pauta frequente quando se fala de estratégia de negócio, estando intimamente associado com assuntos como Data Science e Inteligência Artificial. Atualmente, os dados estão por toda parte, e cada clique, postagem, compra ou interação do cliente gera uma quantidade massiva de informações que podem ser aproveitadas por organizações. Você já deve ter ouvido falar do termo “Big Data”, mas o que exatamente isso significa e como pode beneficiar sua empresa? Vamos explicar de forma simples e mostrar quando é a hora certa para investir nesta tecnologia revolucionária.
O que é Big Data?
Imagine todos os e-mails, mídias sociais, registros de transações e até sensores de dispositivos inteligentes ao redor do mundo. Essa imensa quantidade de informações é o que chamamos de Big Data. Ele é caracterizado principalmente por três “Vs”: Volume (quantidade de dados), Velocidade (rapidez com que os dados são gerados e processados) e Variedade (diversidade de tipos de dados).
Para fins de conhecimento, diferentes autores citam outros “Vs” (já vi até 8) que servem como pilares ao definirmos nossas soluções de Big Data, como por exemplo: Valor (relevância do dado para solução de problemas), Veracidade (nível de confiabilidade e qualidade), Visualização (capacidade do dado ser apresentado/consumido de maneira inteligível), Viscosidade (esforço necessário para utilizar o dado) e Viralidade (nível de utilização e propagação do dado dentro do negócio).
Por que as empresas deveriam se importar com Big Data?
As pequenas e médias empresas podem se beneficiar muito com o Big Data. Aqui estão alguns motivos pelos quais essa tecnologia pode ser um divisor de águas:
- Ganhos e Lucros:
- Tomada de Decisões Melhorada: O Big Data permite que você tome decisões com melhor embasamento, estando respaldado por dados e fatos. Ao analisar dados detalhados, você pode entender melhor o comportamento do cliente, identificar tendências de mercado e ajustar suas estratégias de negócios. Por exemplo, uma rede de restaurantes analisando os dados de pedidos para identificar os pratos mais populares e planejar promoções que poderia aumentar suas vendas em 15%.
- Personalização: Ao compreender as preferências individuais dos clientes por meio da análise de dados e descoberta de padrões de comportamento, permitir-lhe-ia oferecer produtos e serviços personalizados, o que aumentaria a satisfação do cliente e a lealdade à marca. Exemplificando, um e-commerce de moda aumentaria suas taxas de conversão em 10% ao recomendar produtos com base no histórico de compras do cliente.
- Otimização de Processos: Analisar dados operacionais ajuda a identificar ineficiências e gargalos, permitindo que você otimize seus processos internos e reduza custos. Por exemplo, uma empresa de logística ao otimizar suas rotas de entrega com base em dados de tráfego em tempo real, economizaria 20% em combustível.
- Despesas Mitigadas:
- Previsão de Demanda: Com dados históricos de vendas e tendências, você pode prever a demanda por produtos e evitar estoques excessivos ou falta de produtos. Um supermercado reduziria seus custos de estoque em 25% ao usar previsões de demanda para evitar compra excessivamente produtos perecíveis.
- Atendimento ao Cliente Aprimorado: A análise de dados e emprego de chatbots inteligentes ajuda a entender as preferências e necessidades dos clientes, permitindo que você ofereça um atendimento personalizado e resolva problemas de maneira mais eficaz ao mesmo tempo que reduz custo de atendimento humano. Um banco reduziria em 30% o tempo de atendimento de dúvidas de seus clientes ao empregar estas técnicas em seus canais de suporte.
- Marketing Eficiente: Ao analisar os dados de comportamento dos clientes, você pode direcionar campanhas de marketing de forma mais precisa, reduzindo o desperdício de recursos em públicos não relevantes e abandono de clientes de listas de inscrição em virtude de conteúdo excessivo e ineficaz. Uma loja de eletrônicos poderia aumentar suas taxas de conversão em 12% ao enviar promoções personalizadas com base nas compras anteriores dos clientes.
Quando Investir em Big Data?
Agora que você entende os benefícios, quando é o momento certo para investir em Big Data? Aqui estão algumas situações que indicam que sua empresa pode se beneficiar:
- Volume de Dados Crescente: Se sua empresa está lidando com uma grande quantidade de dados diariamente (Terabytes, Petabytes, Exabytes, Zettabytes, Yottabytes), como transações, interações online e registros de clientes, é hora de considerar o uso do Big Data para extrair insights valiosos dessas informações.
- Dificuldade em Gerenciar Dados Atuais: Se você está lutando para organizar e analisar os dados existentes, o Big Data pode oferecer soluções de armazenamento e processamento que simplificam essa tarefa.
- Necessidade de Insights Estratégicos: Se você deseja tomar decisões mais embasadas e estratégicas, como identificar novas oportunidades de mercado, melhorar a experiência do cliente ou otimizar processos, o Big Data pode fornecer os insights necessários.
- Melhor Aproveitamento dos Dados: Soluções de Data Warehouse por lidarem apenas com dados relacionais acabam por não permitir que você explore todo o potencial dos dados que dispõe, sendo estes não apenas estruturados, mas também semi-estruturados e não-estruturados (imagens, áudios, vídeos, logs de aplicação, interações de usuário, entre outros). É possível que em seus dados você disponha de uma mina de diamantes apenas esperando para ser descoberta!
- Redução de Custos: Uma vez que as principais soluções de Big Data se baseiam em tecnologias open-source (isto é, código aberto), você pode mitigar custos excessivos de licenças de bancos de dados pagos que estão empregues para manter sua arquitetura analítica atual e que acabam por não desempenhar performance esperada para grandes cenários de dados. Em tempo, uma vez que as tecnologias de Big Data trabalham em geral com computação distribuída e são aceitas nos principais fornecedores de cloud computing, você mitigará também custos de grandes servidores que normalmente aceitam apenas escalabilidade vertical.
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