Índice

• O que é Big Data, e para que serve?
• Entenda os 5 V’s do Big Data e sua aplicação prática
  • Volume
  • Variedade
  • Velocidade
  • Veracidade
  • Valor
• Relação entre Big Data, IA e Machine Learning
• Como o Big Data é usado na prática?
• Entenda as 7 etapas do Big Data
• As vantagens do Big Data e por onde começar
• Como utilizar o Big Data nas estratégias de marketing e vendas?
• Uso do Big Data para impulsionar estratégias de marketing e vendas
• Afinal, como aplicar Big Data na sua empresa na prática?
• Entenda os principais desafios do Big Data

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As tecnologias que movem o mercado – consumidores e empresas – nos levaram a um novo patamar em termos de conectividade e compartilhamento de dados. A todo instante, uma infinidade de informações são geradas, criando o que chamamos de Big Data.

No âmbito dos negócios, a capacidade de organizar e analisar todos esses dados pode representar oportunidades valiosas para as empresas. 

É nesse sentido que a tecnologia do Big Data ganha relevância. Ela permite o processamento de uma quantidade enorme de informações e, dessa forma, ajuda a otimizar processos e a entender padrões de comportamento de clientes e do mercado para maximizar ganhos e reduzir perdas.

Neste post, veja o que é o Big Data, como ele é utilizado na prática, suas vantagens e como pode ser aplicado às estratégias de marketing e vendas. Acompanhe!

O que é Big Data, e para que serve?

Big Data é utilizado para definir um grande volume de dados, estruturados e desestruturados, gerados em alta velocidade e que, por essas características, precisam de ferramentas específicas para serem analisados.

As informações podem ser originadas de diferentes fontes internas e externas, como cadastros de clientes, análises de mercado, redes sociais, dispositivos eletrônicos, processos internos ou mesmo pesquisas em meios offline. 

Já as ferramentas de Big Data Analytics conseguem centralizar a coleta e a análise desse grande conjunto de registros.

Elas utilizam técnicas de estatística e processamento que permitem aos analistas identificar padrões rapidamente e prever tendências com maior precisão.

Dessa forma, é possível criar rotinas mais eficazes e se preparar para as mudanças do mercado de forma antecipada a partir das chamadas análises preditivas. 

Neste webinar, entenda o papel da análise de Big Data para gerar conhecimento e insights acionáveis:

Entenda os 5 V’s do Big Data e sua aplicação prática

Volume

Graças às redes sociais, smartphones, internet móvel e os dispositivos conectados por meio da Internet das Coisas (IoT), a quantidade de informações que circula em meios digitais cresce continuamente. 

Em 2020, estimou-se que o volume chegou a 44 trilhões de gigabytes ou 44 zettabytes, entre postagens no Twitter, Facebook e Instagram, mensagens de e-mail, aplicativos de conversa, entre outros tipos de arquivos que circulam na “nuvem” de servidores mundiais.

Por conta disso, somos e estamos cada vez mais dependentes de ferramentas de Big Data, que, por meio da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquinas, nos levam a um novo padrão de análise de dados.

Essas tecnologias permitem que analistas consigam trabalhar com um 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 sem gerar perda de performance ou alto custo computacional.

Variedade

Outro aspecto é a capacidade de uma solução de Big Data de trabalhar com fluxos de dados variados. 

Como falamos, as informações podem ser originadas em plataformas diversas como redes sociais, dispositivos móveis e mesmo em meios offline, como pesquisas de mercado e tabelas com dados de transações financeiras.

Elas também podem ser estruturadas ou desestruturadas. Portanto, em relação à variedade, uma solução de Big Data deve ser capaz de lidar com ambos os tipos de conteúdos.

Dados estruturados

São aqueles que já estavam organizados em determinada estrutura antes da coleta. Podem estar em linhas e colunas, agrupados segundo determinado critério, vinculados a categorias ou a informações como localização e data, entre outras.

Geralmente, os dados estruturados são coletados de bancos de dados como sistemas de gestão de empresas, em que cada informação tem uma função e lugar definido para estar.

Dados não estruturados

São mais complexos por não possuírem uma estrutura prévia. Desse modo, os algoritmos têm maior dificuldade para tratá-los.

Nesse grupo de dados, podemos destacar as informações coletadas de redes sociais, como Facebook, Instagram, Twitter, Youtube e portais de notícias. 

Por exemplo: comentários de usuários que devem ser classificados pela equipe de comunicação em “positivos”, “negativos” ou “neutros”. Tal tarefa conta com uma certa subjetividade, que não pode ser confiada cegamente às máquinas.

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.

Velocidade

Mais um cenário: o fluxo contínuo de dados em grande quantidade. Nesse caso, a ferramenta precisa ter um alto desempenho de análise, de tal forma que seja possível encontrar padrões rapidamente.

Diante disso, companhias passaram a utilizar tecnologias auxiliares para garantir o maior desempenho das suas soluções de Big Data. A computação em 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 aumente, é possível escalar os recursos e impedir que a nova demanda impacte na velocidade de execução das rotinas de análise.

Veracidade

Para assegurar 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 e acaba impactando na qualidade do trabalho do analista.

Diante disso, as soluções de Big Data devem estar preparadas para buscar por dados de fontes confiáveis. 

Ainda, devem dar a possibilidade de filtrar quais conteúdos são relevantes para o negócio, além de eliminar aqueles que não são confiáveis ou que não têm relevância. Assim, cria-se uma rotina de análise mais precisa e com maior chance de sucesso.

Segurança

Esse é outro aspecto essencial, especialmente devido às novas regulações de Proteção de Dados. 

É fundamental a manutenção da integridade da informação armazenada, compartilhada e analisada para evitar vazamentos e usos indevidos previstos pelas legislações nacionais e internacionais.

Valor

Por fim, para entender o que é Big Data, temos o aspecto do valor: os dados devem ser capazes de agregar valor a processos e tornar os serviços mais competitivos.

Como? Ao identificar tendências e padrões que gerem possibilidades para o gestor tomar decisões com confiança e direcionar melhor a estratégia para conquistar clientes e/ou mais mercados.

Ou ainda, pelo aspecto operacional, ao permitir a avaliação das rotinas internas e o uso de ferramentas corporativas, o que leva ao rastreamento de gargalos e torna a gestão de processos mais eficiente.

Significado do conceito Big Data

Em 2001, o glossário Gartner criou a definição de Big Data que até hoje é amplamente aceita, embora, como veremos, houveram algumas mudanças importantes nesse entendimento. Em tradução livre:

“Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas econômicas e inovadoras de processamento de informações que possibilitam uma visão aprimorada, a tomada de decisões e a automação de processos.”

Em outras palavras, trata-se de um grande volume de dados, amplos e diversos, sobre um determinado assunto, pessoa ou empresa, que só podem ser encontrados e organizados por meio de ferramentas especializadas.

Sejam estruturados ou não, números, nomes, dados geográficos, imagens ou históricos, todos esses dados podem compor o Big Data. 

No entanto, o principal desafio não é obter essas informações, mas sim conseguir analisar e extrair conhecimento delas. Assim, o que está por trás do conceito de Big Data é a acessibilidade e a capacidade de análise dos dados.

Por que o Big Data foi criado e qual a importância?

A noção de Big Data remete às décadas de 60 e 70, quando foram criados os primeiros bancos de dados em países como os Estados Unidos. 

No entanto, o termo em si surgiu em 1997, quando passou a ser utilizado para designar a quantidade crescente e não estruturada de dados que eram gerados a todo instante.

Apesar disso, a ideia do Big Data só se tornou mais palpável já no século XXI, a partir do ano de 2005. 

Nessa época, profissionais de empresas que ofereciam serviços online, como Facebook e YouTube, começaram a enxergar as possibilidades que a especificidade e a quantidade de dados gerados diariamente poderiam representar.

Além disso, ferramentas como o Hadoop (para armazenar e analisar grandes volumes de dados) e o NoSQL (para o armazenamento de dados não relacionais), desenvolvidos nessa mesma época, também foram importantes impulsionadores dessa tecnologia.

O Big Data, quando bem explorado, traz vantagens evidentes para os negócios. A tecnologia permite pegar cada pequeno detalhe da empresa e, por meio da coleta, processamento e análise de dados, encontrar possibilidades de melhoria.

Assim, como consequência natural dessas aplicações, o Big Data trouxe avanços para outras áreas, em especial para os setores de marketing e vendas, ajudando as organizações a reduzir custos, aumentar a produtividade e tomar decisões mais embasadas e inteligentes.

Relação entre Big Data, IA e Machine Learning

Com o avanço da tecnologia e o surgimento de novas ferramentas, mais ágeis e inteligentes, o Big Data foi sendo combinado com outras soluções, como Inteligência Artificial e Machine Learning, o que potencializou sua capacidade de extração de conhecimento de grandes volumes de dados. 

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA) é um conceito da computação que se refere à capacidade de máquinas e sistemas de interpretar dados externos e analisar, raciocinar, aprender e decidir a partir dessa análise para resolver tarefas e alcançar objetivos específicos.

Dados são o combustível da Inteligência Artificial. Nesse sentido, o Big Data permite que aplicativos de IA aprendam de forma mais rápida e independente. 

O volume de informações geradas atualmente é tão grande, que máquinas e sistemas inteligentes conseguem analisar até mesmo os menores detalhes dentro dos padrões identificados.

Assim, a Inteligência Artificial facilita a compreensão de grandes volumes de dados e ajuda as empresas a obter novos insights a partir de informações que antes ficavam restritas e inacessíveis, sem gerar conhecimento estratégico.

Entenda melhor o papel do Big Data e da IA na hora de entregar valor à estratégia comercial. Ouça aqui nosso podcast sobre o tema:

O que é Machine Learning? Como funciona?

O machine learning, ou aprendizado de máquina, é um subcampo da Inteligência Artificial que permite que máquinas e sistemas aprendam de forma parcial ou totalmente autônoma. Para isso, devem ser alimentados por grandes volumes de dados.

Assim, essa tecnologia possibilita a leitura de informações, a identificação de padrões, a coleta de dados e a tomada de decisões com base na sua própria experiência. 

Para que isso seja possível, os sistemas utilizam algoritmos altamente complexos e o Big Data para criar conexões que os tornam capazes de executar tarefas automaticamente sem a necessidade de serem reprogramados.

Se o aprendizado de máquina se beneficia do Big Data, o contrário também é verdadeiro. Afinal, dados só são úteis quando devidamente processados, de forma a agregar valor ao negócio. Ou seja, é necessário encontrar qualidade e extrair um significado de tantas informações.

Assim, as duas tecnologias se complementam na criação de modelos inteligentes capazes de fazer correlações, prever cenários, comportamentos e determinar ações.

Quais são os limites para a IA?

A Inteligência Artificial não é ilimitada e não é à prova de erros. A primeira reflexão se dá em torno da transparência no processo de aprendizado de máquina. 

Afinal, é preciso garantir a confiabilidade das decisões e insights gerados pelos sistemas inteligentes, entendendo como cada ação é tomada e quais as premissas por trás dessas decisões.

Outro ponto importante diz respeito à reprodução de padrões e falhas humanas. Como vimos, embora evolua a passos largos, o aprendizado de máquina, em muitos casos, não se dá de forma totalmente autônoma. 

E mesmo quando isso acontece, a IA depende dos dados gerados por nós, seres humanos.

E isso pode ter consequências, como mostram os casos em que os algoritmos de inteligência artificial, programados para reproduzir nossos comportamentos, acabaram repetindo racismo, homofobia e misoginia.

Por fim, há também o limite tecnológico. Algoritmos funcionam perfeitamente bem quando todas as variáveis são conhecidas. 

Ao se depararem com um fator não previsto na sua concepção operacional, o sistema torna-se sujeito a erros que podem comprometer a qualidade dos resultados.

Assim, caso surja um dado de má qualidade ou que não corresponda ao padrão esperado pelo sistema, a máquina pode não responder e, por consequência, não extrair conhecimento e gerar valor como dela se espera.

Big Data Analysis

Quando se fala em Big Data, Inteligência Artificial, machine learning e outras tecnologias que estão moldando o nosso futuro – e presente -, é difícil fugir do assunto mão de obra humana. 

Existe a preocupação de que as soluções tecnológicas vão acabar com os empregos, mas, na realidade, elas apenas dispensam o trabalho mais operacional, como transferir dados de uma planilha para outra, por exemplo. 

Sem o trabalho estratégico e analítico feito por uma pessoa, não seria possível atingir boa parte dos resultados gerados.

O Big Data Analytics é justamente o complexo processo de examinar os dados processados para encontrar padrões, correlações, tendências de mercado e preferência dos consumidores. Tudo isso gera insights e qualifica a tomada de decisão dos gestores.

Esse trabalho pode envolver a utilização de outras ferramentas tecnológicas, além de conhecimentos sobre métodos estatísticos, modelos preditivos, programação de algoritmos e outras técnicas.

Como o Big Data é usado na prática?

Devido à conectividade e à geração praticamente contínua de dados que marca a sociedade atual, o Big Data pode ser aplicado em diversos segmentos. Alguns exemplos são:

Manufatura

Na indústria, a tecnologia permite aumentar a produtividade, reduzir desperdícios e custos, e aumentar a qualidade do produto final. Além disso, o Big Data é um dos pontos-chave para a indústria 4.0, em que a automação é a principal característica.

Varejo

Empresas varejistas podem utilizar o conhecimento gerado pela análise de dados para identificar o grau de satisfação dos clientes e desenvolver produtos e serviços mais alinhados com suas necessidades e expectativas. 

Também é possível realizar um atendimento de melhor qualidade, criar estratégias de ofertas direcionadas e fortalecer o relacionamento entre marca e consumidor.

Saúde

Hospitais, clínicas e outros serviços de saúde podem se beneficiar do Big Data para reduzir o tempo de espera e acabar com as filas. 

Mas o uso pode ser ainda mais nobre, uma vez que a tecnologia é uma das bases para outras inovações essenciais para o setor, como a visão computacional, que permite o diagnóstico por imagem de forma automatizada e precisa.

Serviços financeiros

A avaliação de crédito e a prevenção à fraude são os processos mais beneficiados pelo uso do Big Data em instituições financeiras. 

A partir da análise de grandes quantidades de dados, é possível identificar padrões, comportamentos sustentados e tentativas de fraudes.

Urbanismo

O conceito de cidades inteligentes está intrinsecamente ligado ao Big Data. 

Com o monitoramento e análise constante dos dados gerados por diferentes estruturas (rede elétrica, instalações e água e gás, câmeras de monitoramento, geolocalização do transporte público, entre outras) é possível extrair conhecimento para melhorar a oferta de serviços e aprimorar a infraestrutura.

Recomendações

Serviços como Netflix, Amazon e Spotify lançam mão do Big Data para cruzar os dados dos seus clientes e realizar recomendações de produtos e conteúdos que estejam alinhados às suas preferências, muitas vezes antes mesmo que os clientes peçam por isso.

Recursos Humanos

O Big Data pode otimizar o processo de contratação de novos talentos ao analisar diferentes informações e facilitar o reconhecimento dos melhores profissionais. 

Entenda as 7 etapas do Big Data

Projetos de Big Data são complexos e precisam ser implementados com cuidado. As etapas abaixo ajudam a dar eficiência ao processo de implantação:

Concepção

Você vai encontrar muitas fontes que consideram a coleta de dados como primeira etapa, mas, antes disso, é preciso definir a estratégia por trás do projeto, ou seja, quais são seus objetivos e como você pretende alcançá-los.

Coleta de dados

A partir da definição da estratégia, você terá mais clareza sobre  os dados que precisa coletar, de acordo com os critérios definidos na primeira etapa.

Pré-processamento

Essa etapa também é conhecida como “limpeza dos dados”, já que consiste na aplicação de métodos de análise estatística para encontrar discrepâncias e desvios que podem prejudicar o resultado final, como valores duplicados, nulos ou inconsistentes.

Data Mining

É a mineração de dados, quando as informações são processadas com métodos de Inteligência Artificial para encontrar padrões de acordo com os objetivos traçados para o projeto.

Análise de conteúdo

A partir do resultado da mineração dos dados, aplicam-se métodos de análise, como análise descritiva, preditiva e diagnóstica, para embasar a tomada de decisão.

Visualização de informações

Os métodos de visualização de dados ajudam a melhorar a compreensão, além de facilitar a interpretação de todos sobre os padrões encontrados ao processar e analisar as informações.

Integração de dados

A etapa final representa o amadurecimento da empresa que, em vez de processar e analisar os dados de maneira pontual, cria processos para que isso seja feito sistematicamente. Assim, o Big Data se torna, mais que uma ferramenta, uma estratégia de negócio.

As vantagens do Big Data e por onde começar

O Big Data pode ser empregado em várias rotinas de um negócio. No entanto, para que seu uso seja aprimorado, é necessário ter não só o conhecimento sobre tecnologia, mas também identificar quais são os pontos da empresa que serão impactados com a sua implementação.

Com esse conhecimento, será possível realizar um direcionamento mais eficiente de recursos e aumentar o retorno sobre o investimento nessas soluções de análise de dados.

Outro aspecto importante é implantar uma cultura Data Driven (guiada por dados). Assim, a empresa deve atuar para que todos os seus profissionais entendam a importância dos dados na definição de estratégias e possam trabalhar com base nisso.

Depois de decidir em quais ambientes as soluções de Big Data serão implementadas e estabelecer uma nova rotina interna voltada para o valor dos dados, o gestor também deve saber escolher qual tipo de solução será implementada no ambiente corporativo. 

Devem ser avaliados fatores que vão do desempenho da ferramenta ao suporte prestado pelo desenvolvedor do produto.

A tecnologia pode ajudar nos seguintes aspectos:

Criação de valor

Todos os investimentos e processos internos podem ser direcionados para agregar real valor ao negócio e aos seus serviços. 

Ao implementar indicadores em toda a cadeia operacional, pode-se chegar a grandes melhorias para dar qualidade ao negócio, desde rotinas de gestão até a criação de estratégias com maior potencial de geração de lucros.

Juntos, tais fatores irão causar um grande impacto no negócio, e o retorno de investimentos (ROI), por exemplo, será maior.

Além disso, 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 mal avaliados podem causar um impacto negativo na gestão de recursos do negócio.

Diante disso, é fundamental que a empresa consiga identificar o que pode ser aprimorado e quais processos devem ser eliminados para a criação de uma dinâmica interna mais eficaz, sem gargalos operacionais e com maior eficiência.

Nesse sentido, o Big Data cumpre um papel de destaque. Gestores podem utilizar a análise de dados para identificar deficiências e áreas de baixa produtividade. 

Com isso, melhorias podem ser implementadas para que o negócio consiga criar processos com custos e desperdícios menores.

Mais resultados em Marketing e Vendas

Olhando por este segundo aspecto da análise de dados, pode-se coletar e avaliar informações obtidas com pesquisas de mercado e de concorrência, redes sociais, processos de pós-vendas, suporte a usuários, e outros dados offline.

Isso tudo para ajudar as equipes de marketing e vendas a identificar quais são as principais tendências do mercado e antecipar as necessidades dos consumidores ou melhores caminhos para uma expansão comercial. 

Ou, então, os especialistas podem trabalhar no engajamento de consumidores e na definição de mensagens com maior relevância. Assim, campanhas poderão ser criadas para aumentar o retorno de serviços e ampliar a divulgação espontânea de mercadorias.

Otimização dos riscos corporativos

Uma empresa deve avaliar e minimizar continuamente os riscos envolvidos em suas estratégias de mercado. 

Em um ambiente baseado em uma cultura de análise de dados facilitada pelo Big Data, os gestores conseguem prever cenários com maior eficiência.

Assim, conseguem identificar quais são as ameaças envolvidas em um projeto ou em uma determinada oferta de produto ou serviço, como recuperação e concessão de crédito, por exemplo.

Como utilizar o Big Data nas estratégias de marketing e vendas?

Em um mercado altamente conectado e competitivo, as empresas precisam identificar o que os consumidores querem e necessitam para oferecer soluções mais alinhadas às suas dores e expectativas.

E isso só é possível ao fazer uma análise preditiva que permite inferir tendências e propensões de consumo a partir do cruzamento de dados extraídos de diversas fontes. A questão, no entanto, é que não é nada fácil extrair conhecimento na vastidão de dados do Big Data.

Nesse caso, as organizações devem se voltar para os dados, trazendo para a cultura organizacional a noção de Data Driven, que abarca um conjunto de processos e ferramentas que cruzam grandes volumes de dados e os transformam em respostas para o negócio e impulsionam o desenvolvimento do Business Intelligence (BI). 

Com isso, o acesso às informações relevantes para o negócio – internas e externas – torna-se mais fácil e descomplicado.

Assim, aliando o grande volume de dados do Big Data com a cultura Data Driven, as empresas podem ser mais precisas em suas estratégias, contando com elementos para decisões e abordagens mais eficientes, e clientes com mais propensão a consumir seu produto ou serviço.

Data-Driven em Marketing

O planejamento é a primeira etapa do plano de marketing de uma empresa. É nele que serão estabelecidos o público-alvo do negócio, o posicionamento no mercado, objetivos, metas, orçamento e resultados esperados. 

Assim, um bom levantamento e análise dos dados corretos são essenciais para que os gestores consigam estabelecer prioridades na hora de investir seus recursos.

A aplicação do data-driven em marketing traz benefícios como:

• Identificar as características e perfil do público-alvo, como comportamento, faixa etária, hábitos de consumo, localização geográfica, hobbies e interesses;
• Cruzar as informações levantadas para estabelecer pontos comuns;
• Testar vários cenários até chegar ao melhor deles para seu negócio;
• Prever resultados;
• Avaliar o impacto do trabalho desenvolvido, identificando pontos de melhorias ou novas possibilidades.

Data-Driven em Vendas

O uso dessas ferramentas permite a criação de uma estratégia de vendas mais eficaz. 

Pode-se, por exemplo, cruzar informações internas com dados públicos para encontrar pessoas que tenham perfil semelhante ao dos seus melhores clientes e chegar a uma lista de oportunidades qualificadas.

Ao conhecer bem o perfil dos seus prospects, é possível direcionar a prospecção para empresas e pessoas com mais potencial de compra. 

Desta forma, a equipe de vendas recebe apenas leads mais bem qualificados e prontos para fechar negócios.

Ao entender um pouco mais sobre o uso do Big Data e Data-Driven nos negócios, podemos comparar as empresas que usam a tecnologia e as que ainda não a utilizam com pescadores em mar aberto. 

Quem não conta com a tecnologia navega a esmo, roda pelo mar e eventualmente consegue pescar uma boa quantidade de peixes – isso é o mesmo que vender sem usar o Big Data.

Já com as ferramentas de vendas preditivas, os ‘pescadores’ navegam no oceano com um poderoso sonar, que não só indica a localização dos grandes cardumes como também aponta qual é a espécie do pescado, seu preço de mercado e qual atacadista está pagando melhor.

Uso do Big Data para impulsionar estratégias de marketing e vendas

Automação de marketing

Hoje em dia, a automação de marketing é indispensável para as estratégias de conteúdo e inbound, uma vez que são excelentes fontes de dados para a empresa.

Nesse sentido, as plataformas de automação armazenam as informações sobre visitantes, leads, prospects e clientes, além de dados e métricas sobre publicações, campanhas e ações. 

Essas ferramentas também contam com uma série de integrações, ajudando a dar uma visão mais global sobre o material em análise.

Dados aprofundados e em grande quantidade para a sua empresa

Como vimos, o fato de vivermos em uma sociedade conectada significa que temos dados sendo gerados a todo instante sobre praticamente tudo o que fazemos. E o mesmo vale para as empresas.

Isso aumenta consideravelmente a quantidade de fontes e de dados disponíveis – e, dentre eles, informações que podem ser relevantes para o negócio. 

Seja nas redes sociais, em sites de compra, junto ao governo, enfim, todas as fontes de informação podem ajudar a empresa na tomada de decisões mais precisas e na busca por melhores soluções para os seus clientes.

Análises de mercado precisas

Foi-se o tempo em que o sucesso das empresas dependia apenas da intuição e da experiência dos seus profissionais. 

Com o Big Data, é possível ter acesso a um sem-fim de informações sobre os consumidores e seus desejos.

As personas do negócio são fundamentais para as estratégias de marketing e vendas. E para criá-las, é necessário contar com informações concretas e precisas sobre o que o público gosta e quer, onde ele está e o que deseja consumir. 

Assim, o Big Data é a ferramenta ideal para identificar padrões junto à base de clientes e gerar insights valiosos para orientar a atuação do time comercial e de marketing.

Experiência de compra otimizada

A decisão de compra é um momento particular para cada cliente, sobre o qual pesam diferentes fatores. 

Ao permitir a análise dos mais diversos dados, o Big Data permite encontrar os melhores canais para se comunicar, para vender e para otimizar a experiência de compra dos consumidores, fator que, diante de tantas opções, tem peso vital na decisão de compra e na fidelização.

Em um mercado competitivo, a demanda por personalização é crescente e cabe às empresas buscarem informações estratégicas que as ajudem a entender e atender as necessidades das suas personas.

Afinal, como aplicar Big Data na sua empresa na prática?

A aplicação do Big Data nas empresas deve seguir algumas orientações-chave. São elas.

• Mapeie os dados: identifique o que a sua empresa já coleta de dados atualmente. Quais são esses dados? São estruturados ou não estruturados? Onde são armazenados?
• Faça um diagnóstico: procure por oportunidades para melhorar essa coleta e o armazenamento de dados; crie um sistema organizado e encontre outras informações importantes que também mereçam ser coletadas.
• Alinhe os objetivos: os projetos e processos de Big Data precisam estar alinhados com os objetivos estratégicos da empresa.
• Monte um plano de ação: seguindo as etapas que apresentamos anteriormente – concepção, coleta de dados, pré-processamento, data mining, análise de conteúdo, visualização de informações e integração de dados -, é hora de implementar o projeto ou processo de Big Data.

Entenda os principais desafios do Big Data

Antes da preocupação com o domínio técnico das ferramentas tecnológicas e estatísticas que o Big Data envolve, é importante pensar na implantação da cultura Data Driven, sobre a qual já falamos.

Veja: cultura organizacional não é apenas aquilo que se fala, mas, sim, o que se pratica e o que as pessoas percebem. 

Para que a atuação da empresa seja de fato orientada por dados, é preciso que haja processos de Big Data bem definidos e que os colaboradores estejam cientes de como isso é importante para a empresa.

Outro desafio para quem quer implantar o Big Data é o desenvolvimento de seu capital intelectual, com a contratação ou treinamento de mão de obra especializada. 

Uma alternativa é contar com o serviço de empresas especializadas em soluções de Big Data, como a Neoway.

Conclusão

O Big Data permite coletar um extraordinário volume de dados, analisá-los e, a partir do resultado obtido, extrair insights para inteligência de negócios. 

Ao identificar tendências, padrões e atribuir inteligência, o Big Data provê uma capacidade incomparável de entender o passado, monitorar o presente e antecipar o futuro.

Isso permite aos gestores entender com mais clareza as tendências e os padrões para organizar sua estratégia de negócios e tomar decisões de modo mais seguro e com maior margem de acertos.

O Big Data já é uma ferramenta acessível a boa parte das empresas. São diversas soluções no mercado que podem trazer essa capacidade de coleta, análise e interpretação de dados para dentro das organizações, ajudando a maximizar seus resultados e minimizar suas perdas.

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