Vender, se destacar no mercado, tornar-se cada vez mais competitiva. Esse é o objetivo de toda empresa, afinal, quanto mais ela crescer, mais retorno terá.
Porém, crescimento, geralmente, implica também em investimentos. E não depende somente de boas campanhas, um bom ponto comercial, um serviço ou produto diferenciado.
Com a análise de Big Data, você pode ter informações internas relevantes sobre seu negócio, ajudando a melhorar a saúde de sua empresa.
Mas você está usando todas as informações que detém de forma inteligente? Conhece as vantagens que a análise de dados pode trazer para sua empresa? Já está na hora de investir em ferramentas que te ajudem a tomar decisões mais assertivas.
Qual a importância das ferramentas de análise de dados?
Com essas ferramentas, fica mais fácil criar soluções inteligentes para se destacar frente a seus concorrentes, atingindo o objetivo de forma eficaz e otimizada.
É esse o conceito básico de Business Intelligence que, quando aliado a ferramentas de Big Data, te dará relatórios mais precisos e corretos para auxiliar a gerenciar sua empresa da melhor maneira possível.
Mesmo sendo utilizados de forma conjunta, há diferença entre Big Data e Business Intelligence, e vale a pena entender esses conceitos e aplicá-los em sua rotina administrativa.
Qual a relação entre análise de Big Data e Economia?
A análise de Big Data te ajudará a prever o que acontece no setor de atuação da sua empresa. Estudando o comportamento de seus consumidores, você criará uma relação empresa/cliente mais sólida. Fica muito mais fácil agradar um cliente conhecendo suas necessidades e antecipando sua demanda.
As campanhas publicitárias podem ser direcionadas para seu público, com uma comunicação mais abrangente e mais assertiva, a partir do momento que você sabe o que ele está procurando. E aquele produto que seu cliente compra sempre em determinado dia do mês? Sabendo desse hábito, você pode aumentar a frequência de compra, oferecendo para ele esse produto em outra data e com preço diferenciado, por exemplo, fazendo com que ele volte mais vezes em sua empresa.
E não apenas as empresas podem utilizar Big Data como ferramenta na Economia.
No setor governamental, podemos destacar o projeto DataViva, lançado em 2013 pelo governo de Minas Gerais. Em resumo, a ferramenta analisa informações colhidas por meio da RAIS (Relação Anual de Informações Sociais do Ministério do Trabalho e Emprego), somando os dados de exportação informados pelo Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior.
Com poucos cliques é possível saber o perfil da população, as atividades que são desenvolvidas, dados sobre a ocupação formal, média salarial, além de todos os produtos exportados, bem como o volume dessas exportações.
Os dados não se restringe apenas a Minas Gerais, mas abrange todo o território nacional, podendo exibir em segundos tudo o que cada município brasileiro produz.
Essa análise é usada, por exemplo, por empresas que pensam em investir em determinada localidade, oferecendo análise detalhada sobre oportunidade de negócios, lacunas no mercado de trabalho ou sobra de pessoal qualificado, já que detêm todas essas informações em seu banco de dados.
Até mesmo o Governo Federal utiliza a análise de Big Data para controlar a inflação. Através de ferramentas exclusivas, especialistas conseguem medir os impactos que a decisão política acarretará na vida do consumidor, e assim pode sugerir medidas alternativas para controlar esses impactos.
Monitorando os dados que as empresas lançam na rede, pode também conhecer melhor a variação de preços, e entender como a competição mercadológica influencia a venda e movimenta a economia.
A economia influência, e muito, o dia a dia operacional das empresas. Saber o que está acontecendo no setor econômico ajudará o gestor a tomar decisões para atingir seus objetivos. E a análise de Big Data está cada dia mais presente no gerenciamento de empresas de qualquer segmento e tamanho para ajudar nessas decisões. Vale a pena implantar essa ferramenta na sua empresa e ter mais vantagens!
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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?