Big Data: o combustível por trás dos negócios de sucesso

Big data é uma fonte significativa de valor que pode ser usada para obter uma vantagem competitiva e melhorar o desempenho corporativo.

A análise de informações evoluiu ao longo do tempo, beneficiando-se do surgimento do aprendizado de máquina, da inteligência artificial e da crescente ênfase das organizações na análise avançada de dados.

As empresas tentam cada vez mais usar os dados disponíveis para criar melhores estratégias de negócios. Em uma pesquisa Abre uma nova janelados executivos de TI e negócios de grandes empresas realizados no final de 2021, 91,7% dos entrevistados afirmaram que estão aumentando os investimentos de negócios em projetos de big data e iniciativas de IA, enquanto 92,1% disseram que suas empresas estão alcançando objetivos de negócios quantificáveis ​​e resultados de tais esforços.

Muitas empresas, no entanto, ainda não conseguem perceber o valor econômico de seus ambientes de big data, análises e sistemas de IA. De acordo com um relatório de pesquisa anual publicada em janeiro de 2022, apenas 39,7% dos entrevistados afirmaram que gerenciam dados como um ativo corporativo e apenas 26,5% afirmaram que se tornaram uma empresa orientada por dados.

Benefícios de dados alternativos

Antes do desenvolvimento de plataformas e tecnologias de big data, muitas empresas só podiam aproveitar uma pequena parte de suas informações para aplicativos operacionais e analíticos. Hoje, a análise de big data é empregada para ajudar as empresas a entender melhor os consumidores, descobrir dificuldades operacionais, detectar transações fraudulentas e gerenciar cadeias de suprimentos.

Em termos de competitividade, aqueles que ainda não usaram big data nas operações de suas empresas provavelmente o acharão mais desafiador. E quem implementa dados alternativos em suas operações pode contar com os seguintes benefícios:

Entendendo o cliente

As organizações podem usar dados alternativos de várias maneiras para entender melhor seus clientes. Por exemplo, a coleta de dados externos dos concorrentes, como informações sobre produtos, preços e avaliações, pode fornecer informações sobre os consumidores. Embora dados alternativos possam fornecer informações valiosas, eles podem revelar tendências de comportamento de compra e gerar poder preditivo que, de outra forma, seria totalmente inacessível quando combinado com fontes internas.

A análise do fluxo de cliques da atividade de varejo também pode oferecer insights sobre como os consumidores navegam pelas páginas da web e menus de uma empresa para localizar itens e serviços. As empresas podem observar quais produtos os consumidores colocam em seus carrinhos, mas os excluem ou os abandonam sem comprar.

Essas informações mostram o que os consumidores podem querer comprar, mas abandonam por motivos específicos, permitindo que as empresas melhorem seus preços, custos de envio, lógica de check-out e outras etapas importantes na jornada do consumidor.

Gestão de uma cadeia de suprimentos ágil

Quer se trate de uma escassez causada por uma pandemia, um navio preso no Canal de Suez ou uma interrupção do comércio relacionada com a guerra, os atuais sistemas de abastecimento são inesperadamente vulneráveis.

Uma das maneiras pelas quais as empresas de comércio eletrônico podem se preparar para as recessões é monitorar cuidadosamente as tendências e indicadores do mercado, como gastos do consumidor e níveis de confiança. A raspagem da Web pode ser uma ferramenta valiosa nesse caso, fornecendo dados perspicazes e ajudando as empresas a antecipar e planejar possíveis desacelerações no mercado.

Os sistemas de big data podem combinar dados sobre padrões de consumo de sites de comércio eletrônico e aplicativos de varejo com dados de fornecedores, preços em tempo real e até informações de remessa ou clima para fornecer um grau de precisão nunca visto.

Além disso, o web scraping pode ajudar as empresas de comércio eletrônico a monitorar as atividades de seus concorrentes, fornecendo informações valiosas para planejamento de suprimentos e tomada de decisões.

Conhecimento de mercado:

Big data pode ajudar as empresas a estudar em profundidade o complicado comportamento de compra do cliente e aprimorar e ampliar seu conhecimento sobre a dinâmica do mercado.

Dados sobre categorias de produtos, variando de commodities a produtos ou serviços de luxo, são uma fonte típica de valiosas informações de mercado. Outra fonte de insight são as preferências, experiências e sugestões dos clientes para praticamente todas as transações comerciais imagináveis. Essas perspectivas do cliente são impecáveis ​​para os profissionais de marketing. Além da pesquisa competitiva, o big data pode auxiliar na criação de produtos, por exemplo, priorizando várias preferências do cliente.

Melhorando as operações comerciais

Big data pode melhorar quase qualquer função corporativa:

  • Ajuda a otimizar os processos da empresa e aumentar a eficiência e a satisfação do cliente.
  • A análise de big data pode dar suporte a processos de contratação e gerenciamento de recursos humanos.
  • As organizações podem reduzir as perdas financeiras e evitar possíveis ameaças aos negócios, fortalecendo o gerenciamento de riscos, a detecção de fraudes e a segurança cibernética.

Melhorar a utilização de ativos é um dos usos mais empolgantes e recompensadores da análise de big data. Por exemplo, a ciência de dados pode orientar os planos de negócios para diminuir o tempo de inatividade e os reparos caros de equipamentos e sistemas críticos.

Em 2021, o mercado mundial de gerenciamento de serviços de campo foi avaliado em US$ 5,2 bilhões e deve atingir $29,9 bilhões até 2031, aumentando em 19,2% CAGR entre 2022 e 2031. O rápido crescimento da indústria indica uma necessidade crescente de rastrear atividades no campo, aprimorar automação e digitalização e integrar tecnologias orientadas por IA.

Proteção de marca

A Internet está repleta de itens de consumo falsificados de baixo custo que são imitações de marcas conhecidas. Outros bens protegidos por direitos autorais, incluindo livros, música e filmes, também são compartilhados ilegalmente online, roubando dinheiro dos legítimos proprietários. Felizmente, as tecnologias de coleta de big data podem ajudar na detecção de sites onde o nome de uma marca é usado ilegalmente.

Usando palavras-chave relevantes, as tecnologias de raspagem da web podem escanear mercados, mecanismos de pesquisa, sites de comércio eletrônico e reconhecer itens falsificados. Embora as falsificações continuem a aparecer, a raspagem da web pode ajudar a mitigar o impacto.

Análise de dados à prova de futuro

A análise de dados está evoluindo a uma taxa impressionante. Como resultado, as crescentes necessidades de geração de relatórios, gerenciamento de BI e análise de autoatendimento sobrecarregam significativamente a equipe de TI. Portanto, aprendizado de máquina, modelagem preditiva e tecnologias de inteligência artificial estão se tornando necessárias para as principais empresas. A cada nova geração de tecnologia, os tipos de dados coletados, armazenados e analisados ​​tornam-se cada vez mais diversificados.

A análise de dados avançada influencia significativamente as organizações, permitindo-lhes lidar com excesso de informações de forma mais eficiente. Grand View Research Inc. estima que a indústria de big data chegará a US$ 123,23 bilhões até 2025.

Uso de dados externos em diferentes setores

Os setores que usam soluções de big data incluem: serviços financeiros, comércio eletrônico, manufatura e telecomunicações. As empresas desses setores estão dedicando mais recursos a soluções de big data para aprimorar as operações, gerenciar o fluxo de dados ou melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

A coleta de big data em tempo real permite uma tomada de decisão mais precisa e rápida. Portanto, a análise de dados é usada em várias empresas financeiras para avaliação e análise de riscos ou monitoramento do mercado financeiro.

A importância do big data no comércio eletrônico é evidente: dados sobre comportamento do consumidor em tempo real, histórico de compras, preferências de produtos e itens de alta demanda permitem que as empresas ofereçam os produtos mais vendidos ao mercado. Análise de preços, gerenciamento de estoque e previsões de compra são apenas alguns outros exemplos de como a coleta de dados alternativa pode ajudar as empresas. Como a capacidade de fornecer uma experiência excepcional ao cliente pode ser a chave para aumentar as margens de lucro, a tecnologia de dados se torna o melhor parceiro de negócios.

Na fabricação, no entanto, uma quantidade significativa dos dados coletados geralmente não é utilizada. O setor tem vários problemas, incluindo escassez de mão de obra, redes de abastecimento complicadas e mau funcionamento de equipamentos. O gerenciamento de big data mais eficiente permitiria que essas empresas identificassem novos métodos para economizar dinheiro e melhorar a qualidade do produto.

Por fim, no setor de logística, o big data auxilia os comerciantes on-line no gerenciamento de estoques e na resposta a dificuldades em locais específicos. As empresas desse setor também podem utilizar big data para avaliar as tendências pessoais e comportamentais dos clientes para gerar um perfil completo do consumidor.

Espera-se que as tecnologias de coleta de big data evoluam significativamente nos próximos anos devido ao crescimento acelerado de dados estruturados e não estruturados e à necessidade de analisá-los. Os crescentes requisitos para recursos analíticos impulsionarão a demanda por big data durante o período de projeção. Além disso, à medida que as margens de lucro melhoram, o número de empresas de Internet ávidas por dados de mercado também aumentará.

O uso inteligente de big data em processos de negócios diários permite fazer escolhas baseadas em dados e reagir rapidamente a eventos de mercado que afetam diretamente os resultados. A rivalidade em todos os setores aumenta continuamente, deixando pouco espaço para erros e exigindo análise de ponta a ponta e técnicas baseadas em tecnologia para permanecer competitivo.

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