As tecnologias de análise de dados surgiram na década de 1950, mas somente nos últimos anos passaram a ser uma ferramenta estratégica para empresas que pretendem tornar os seus processos mais eficazes. Hoje, por meio de softwares baseados em Big Data, analistas de vendas, gestores e líderes empresariais podem utilizar informações coletadas em várias fontes para tornar os seus processos e abordagens de mercado mais eficazes.
Nesse cenário, já podemos encontrar um conjunto de sites, serviços e aplicativos que fazem uso do Big Data para criar uma experiência de uso mais dinâmica e em sintonia com os gostos do usuário. Informações coletadas em redes sociais, históricos de navegação, uso de apps, registros financeiros e fontes offline auxiliam na melhora contínua de algoritmos de análise de dados, os tornando mais precisos e capazes de gerar insights mais lucrativos.
Mas o Big Data é mesmo indispensável para a sua empresa? Descubra no texto de hoje!
Como o Big Data funciona
As soluções de Big Data tornaram-se populares nos últimos anos com o reconhecimento de várias empresas dos ganhos que a análise de dados pode proporcionar. Uma ferramenta de Big Data tem como principal objetivo coletar, processar e analisar grandes quantidades de informações, com baixo custo e alta eficiência.
Sendo altamente integradas a sistemas corporativos, tais ferramentas podem ser utilizadas para a criação de abordagens de mercado mais eficazes. Dessa forma, a empresa poderá criar serviços voltados para os seus usuários e ampliar a sua capacidade de resposta a mudanças.
Criando novas oportunidades de negócio
Ferramentas de Big Data devem ser pensadas como um canalizador de melhorias internas. Feito da forma correta, a criação de estratégias baseadas na análise de dados levará a empresa a um novo portfólio de serviços, mais competitivo e atraente para o consumidor. Nesse sentido, a empresa deve planejar a escolha de um bom conjunto de sistemas de coleta, armazenamento e processamento de informações, tanto as originadas de meios digitais quanto físicos.
Integradas, essas soluções poderão ser levadas para vários setores de uma empresa. Integrando várias operações, as análises serão mais precisas e poderosas. Consequentemente, os analistas conseguirão identificar padrões e tendências mais rapidamente.
Os custos também serão reduzidos. Entendo melhor como as estruturas internas da empresa funcionam, os gestores podem implementar políticas operacionais mais eficazes e com maior grau de automação.
Integrando dados e otimizando serviços
Nos próximos anos, as soluções de Big Data continuarão sendo vistas por gestores de TI como uma ferramenta estratégica. A análise de dados será mantida como uma forma eficaz de identificar padrões de mercado, prever mudanças no mercado e otimizar todos os aspectos da cadeia operacional de um negócio.
O portfólio de serviços passará a atender melhor às necessidades de consumidores e parceiros comerciais. Nesse cenário, uma abordagem de serviços voltada para a análise de informações permitirá que empresas atinjam novos mercados e otimizem as suas estratégias operacionais. Da mesma forma, a capacidade da empresa responder às mudanças no cenário econômico será maior, o que impactará positivamente no grau de competitividade de toda empresa.
Para tornar todas as informações de uma empresa uma fonte de novas oportunidades, os gestores devem priorizar o alinhamento dos negócios com as fontes de dados. Dessa forma, os registros utilizados irão causar um impacto real na forma como a empresa lida com os seus negócios e as suas parcerias comerciais.
Agora é a sua vez: você já utilizou uma ferramenta baseada em Big Data? Conta pra gente como foi a experiência!
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?