Você já parou para pensar na quantidade e variedade de dados que são produzidos diariamente em todo o mundo? Mas apenas possuir esses dados não é suficiente: é preciso saber usá-los de forma inteligente e eficiente em prol do seu negócio. E é aí que entra em cena a ideia de Big Data, que pode ser entendida como a exploração de um grande volume de dados que geram insights a fim de auxiliar os gestores nas tomadas de decisões estratégicas da empresa.
A ideia já existia há algum tempo, porém o termo só ficou conhecido e ganhou força nos anos 2000, quando Doug Laney definiu o conceito de Big Data a partir dos 5 V’s: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor da informação.
- Volume: está diretamente relacionado com a geração de dados todos os dias na internet. Segundo o blog do LinkedIn, até o ano passado o volume de dados gerados na web chegou a casa dos 7,9 zettabytes, ou 8 bilhões de HDs. Seria impossível analisar todo esse conteúdo sem o auxílio de Big Data.
- Velocidade: diz respeito ao tratamento em tempo hábil que esses dados que são gerados e coletados exigem. Um ótimo exemplo disso é o que acontece no mercado financeiro, que faz análises de grandes empresas a partir de dados gerados a partir de seu posicionamento no mercado. Essa avaliação muitas vezes é determinante para definir a compra e venda de ações nas bolsas de valores.
- Variedade: dentro do incontável volume de dados produzidos, há uma variedade de fontes de onde surgem esses números. Esses dados, que podem ser estruturados e não estruturados, muitas vezes não são aproveitados da melhor forma justamente por essa falta de padrão que é característica desse tipo de análise.
- Veracidade: nem todos os dados gerados apresentam valor significativo para as empresas devido aos diferentes tipos de negócios existentes. Com a ajuda do Big Data é possível fazer essa separação entre o que realmente importa para o negócio e o que não confere informação relevante.
- Valor da informação: Fechando a base dos conceitos que norteiam o Big Data está o valor da informação, que é imprescindível para fazer com que a informação coletada seja analisada e realmente auxilie no processo de tomada de decisões dentro da empresa.
Juntos volume, velocidade e variedade formam a base do que se conhece atualmente a respeito de Big Data. A partir desses três pilares, é possível analisar praticamente todos os dados estruturados e não estruturados que são disponibilizados publicamente todos os dias.
Por isso, se uma empresa souber utilizar a melhor forma os dados coletados via Big Data eles podem se transformar em informações, e como sabemos informação é algo valioso quando o assunto é planejamento e estratégia. Criar ações de marketing, cortar custos, aproveitar os recursos disponíveis de forma inteligente e disponibilizar novos produtos ou serviços são alguns dos benefícios que a análise de dados pode conferir aos negócios.
Big Data e o retorno sobre investimento
Normalmente, as empresas investem parte de seus recursos alocados para Big Data nos setores de marketing, atendimento ao cliente e P&D (pesquisa e desenvolvimento). Porém, uma pesquisa feita pela TCS (Tata Consultancy Services), empresa líder mundial em consultoria, terceirização de processos de negócios e engenharia de serviços, mostrou que investir em análise de dados nas áreas de logística e finanças pode render maior retorno sobre o investimento.
Essa pesquisa, que levou em conta a realidade de 1.217 grandes empresas dos Estados Unidos, América Latina, Europa e Ásia e Pacífico, mostrou que 55% de todos os investimentos em Big Data foram direcionados para setores que tem como função gerar e manter receitas, como vendas (15,2%), marketing (15%), atendimento ao cliente (13,3%) e desenvolvimento de novos produtos ou serviços (11,3%). Os setores de logística e finanças juntos somam apenas 14,4% do total de recursos investidos em análise de dados, o que reforça a ideia de que as empresas conferem menos atenção, logo investem menos, nessas áreas em que o lucro parece não ser tão perceptível quanto nas demais.
No entanto, o retorno sobre o investimento, conhecido como ROI, não reflete o resultado dos investimentos de Big Data descritos acima. Isso porque, segundo a TCS o retorno esperado pelos gestores de logística e finanças são bem mais expressivos do que o de setores de marketing, por exemplo. Enquanto as iniciativas em logística rendem um ROI de 78% e em finanças geram retorno de 69%, a área de marketing apresentou um ROI de 41%.
Esses dados vem para mostrar que investimentos em Big Data não geram resultado apenas em setores que naturalmente são geradores de receita. Destinar recursos de análise de dados para áreas, como finanças, pode render maior eficiência na gestão do fluxo de caixa, na previsão de receitas, além de ser determinante para a busca de novos investimentos das empresas.
Data Mining aplicado as finanças
O Data Mining, ou mineração de dados, é um conjunto de técnicas que tratam os dados coletados através do Big Data, criando processos e definindo parâmetros para melhor interpretar esses dados. Normalmente, esse processo de análise faz uso de métodos estatísticos para chegar a amostras consistentes que permitem a análise estratégica das informações.
Saber como se comunicar com cada tipo de público, entender quais são as necessidades mais latentes dos usuários, definir qual produto ou serviço tem mais retorno por parte dos clientes: esses são alguns dos benefícios que o Data Mining consegue oferecer aos negócios. Além disso, usando esse refinamento de dados e extração de informações, é possível aumentar os lucros e reduzir os custos das empresas.
E o segredo para alcançar essas vantagens está na tríade organização dos dados, amostragem adequada e criação do modelo baseado na realidade da empresa. A organização dos dados pode ser feita a partir da criação de um banco de dados confiável e consistente que oferece a amostragem que será submetida a alguma técnica, como estatística e rede neural, a fim de gerar como resultado um modelo. Esse modelo será a base do relatório de tomada das decisões estratégicas do negócio.
Estratégias relacionadas a Big Data já são uma realidade na sua empresa? Nos conte sobre a sua experiência com a inteligência de análise de dados.
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