Big Data Analytics já virou realidade em muitas empresas graças ao potencial na oferta de retornos reais para seu negócio. Ser mais competitivo, tomar decisões informadas em sintonia com as tendências do mercado e conhecer melhor seu cliente a fim de proporcionar uma experiência de consumo mais rica são apenas alguns dos benefícios de usar Big Data Analytics como estratégia para expandir.
Entenda essa tendência, confira seus principais benefícios e veja como é possível crescer de forma sustentável usando melhor seus dados.
O que é Big Data Analytics?
Entender Big Data Analytics é, antes de tudo, entender como geramos dados na atualidade. Lembra quando, em um disquete, conseguíamos carregar pouco mais que alguns documentos de texto e imagens? Desde então a tecnologia se transformou, nossas ferramentas de armazenamento também e a quantidade de dados que produzimos cresceu vertiginosamente. Uma foto tirada com seu iPhone pode ocupar o espaço de alguns floppys.
Processar grandes volumes de dados com eficiência e filtrar informação qualificada se tornou uma urgência e o Big Data Analytics é uma das respostas para este problema. Ajudando a entender, categorizar, priorizar e localizar com agilidade a informação que seu negócio precisa, é possível tomar decisões ágeis e determinantes. No longo prazo, isso significa crescimento e melhoria em seus processos e operações.
Como Big Data Analytics ajuda minha empresa a crescer?
Implementar Big Data Analytics em sua organização vai exigir uma mudança completa em termos de mentalidade. Adaptar a cultura corporativa para explorar essa ferramenta ao máximo é tão importante quanto investir em soluções e profissionais habilitados a executá-las.
Para um projeto de Big Data dar certo é necessário definir metas claras a fim de interpretar a informação obtida sem perder de vista o foco da sua estratégia. Escolher uma plataforma escalável e eficiente, capaz de interpretar um grande volume de dados no ritmo que sua empresa precisa, também deve ser uma preocupação.
Experimentar, testar modelos diferentes e rever a forma como sua empresa lida com a informação passará a ser uma constante e gestores têm a oportunidade de aprender a planejar o futuro com dados precisos em mãos.
Como usar data mining para tomar decisões informadas?
Mineração de dados é uma forma estratégica de aplicar Big Data a favor do seu negócio e vai ser uma vantagem e tanto para diagnosticar oportunidades. Essencial na construção de inteligência competitiva, utiliza modelos de algoritmos capazes de orientar na tomada de decisões.
Podem ser utilizados para criação de mecanismos de segurança, identificação de tendências e na qualificação do entendimento que sua empresa obtém sobre as expectativas do consumidor.
Como é o comportamento do seu consumidor?
Analisar dados é uma excelente forma de entender melhor o comportamento de seu consumidor. Utilizar as informações em seu CRM combinada à informação obtida em tempo real por meio das redes sociais ajuda a estabelecer um relacionamento compreensivo com o cliente, agir da forma certa frente a uma crise e identificar falhas que impedem sua marca de crescer.
Quando falamos em competitividade é difícil não pensar em inovação, área que também tende a se beneficiar do Big Data, aprimorando operações, identificando seus diferenciais e proporcionando informação precisa o bastante para que sua equipe possa gestar novas ideias.
Como inovar sem perder o foco?
Se sua empresa já está ciente da necessidade de investir em dados e inteligência, existem outras tendências a observar. Big Data Analytics é uma área em evolução constante. Mais produtividade com auxílio da nuvem e ferramentas de deep learningestão a caminho para revolucionar ainda mais seus processos.
Usar o Big Data Analytics para expandir seu negócio vai facilitar na hora de vender mais, se destacar entre a competição e ganhar mercado para sua empresa. Crescimento e retorno esperam aqueles que utilizam a análise de Big Data em sua gestão.
Conhece alguém interessado em Big Data? Compartilhe este post e ajude seus amigos a entenderem a importância deste investimento!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?