Para pensar o Big Data nas empresas, primeiramente é preciso refletir sobre a transformação digital vivida nos últimos anos. Esse processo fez as organizações ficarem, consciente ou inconscientemente, mais orientadas a dados.

Nenhum negócio pode mais se dar ao luxo de não incrementar seus processos e suas estratégias com tecnologia. A diferença é que algumas conduzem isso como tática, enquanto outras apenas seguem as tendências sem se dar conta de como poderiam potencializar seus resultados.

Nesse movimento, o Big Data é a bola da vez para os gestores que procuram conduzir seus negócios a um patamar de competitividade mais elevado. Ele eleva o poder analítico, torna as decisões menos intuitivas, facilita o entendimento das necessidades e dos anseios do público-alvo, melhora o mapeamento da concorrência e outros.

O mercado brasileiro desse segmento já fatura mais de US$ 1 bilhão ao ano e, agora, as pequenas e médias empresas (PMEs) também podem colher os frutos dessa que é uma das principais tendências tecnológicas atuais. 

Neste post, vamos ajudá-lo a refletir sobre como implementar e utilizar uma estratégia de Big Data. Continue a leitura para entender!

Afinal, o que é Big Data?

Foi a Gartner, maior empresa de pesquisas em tecnologia da informação (TI) do mundo, que cunhou o termo Big Data. Ele denomina “um grande volume de informações, alta velocidade e/ou ativos de informações de alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações para permitir melhor percepção, tomadas de decisão e automação de processos”.

Os cinco Vs do Big Data

De acordo com a Gartner, o fenômeno Big Data é composto por cinco grandes frentes. Entenda, a seguir!

Volume

São bastante variados os fatores que levam ao aumento significativo do volume de dados produzidos, armazenados e compartilhados, principalmente no mundo corporativo. Eles vão de transações financeiras feitas pelas empresas, pela indústria midiática e pelos governos (dados estruturados) até streaming de mídias sociais, sensores de equipamentos de segurança e outros (dados não estruturados).

Velocidade

O Big Data também é explicado pela velocidade cada vez maior de produção e armazenamento de dados. De etiquetas inteligentes a sensores, passando pela produção de posts em redes sociais, são muitas as aplicações que impulsionam a necessidade de lidar com informações produzidas e distribuídas em tempo real.

Variedade

As informações produzidas por sistemas gerenciais, aplicativos de celulares e outros em forma de textos, áudios, vídeos e fotografias, por exemplo, compõem a diversidade de dados produzida o tempo todo. A proveniência, bem como os formatos, é cada vez maior e mais complexa, o que exige ferramentas e métodos sempre mais elaborados.

Veracidade

O surgimento de ferramentas e canais de produção e distribuição torna a qualidade e a precisão dos dados menos controláveis​. Com Big Data, porém, é possível lidar com esses tipos de dados. Os volumes muitas vezes compensam a falta de qualidade ou de precisão.

Valor

É bom ter acesso ao Big Data, mas, a menos que as empresas possam transformar esses dados em valor, isso é inútil. Sem esse cuidado, é muito fácil que as empresas caiam em armadilhas e embarquem em iniciativas de Big Data sem compreender claramente seus custos e seus benefícios.

O Big Data como estratégia

De um modo mais simples, Big Data representa a produção exponencial de dados, bem como seu processamento e seu compartilhamento em larga escala. O cruzamento e a análise de dados das mais variadas fontes — que, isolados, podem parecer desimportantes — é uma estratégia capaz de trazer informações que influenciam diretamente na atuação da empresa.

Portanto, o termo Big Data pode perfeitamente ser usado para descrever as aplicações e metodologias utilizadas para ordenar e analisar esses grandes volumes de informação. Para se ter uma ideia da importância desse conceito, de acordo com a SNS Research, as ferramentas e os serviços que se baseiam nele devem movimentar cerca de US$ 72 bilhões ao redor do mundo até 2020.

O que é Big Data Analytics?

Glossário de TI da Gartner define Analytics como “um termo abrangente para uma variedade de diferentes soluções de Business Intelligence (BI) e iniciativas relacionadas a aplicativos. É também o processo de análise de informações de um domínio específico, como a análise de sites”.

Logo, Big Data Analytics é o processo de lidar com conjuntos gigantes e diversos de dados. É a partir dele que se podem descobrir padrões e correlações desconhecidos, tendências de mercado, preferências dos consumidores e outras informações úteis que podem ajudar as organizações a tomar decisões de negócios mais informadas.

Impulsionado por sistemas analíticos e softwares especializados, o Big Data Analytics pode proporcionar vários benefícios aos negócios. Entre eles estão novas oportunidades de receita, marketing mais eficaz, melhor atendimento ao cliente, maior eficiência operacional e vantagens competitivas sobre a concorrência.

Os aplicativos de Big Data Analytics permitem que cientistas de dados, modeladores preditivos, estatísticos e outros profissionais de análise examinem volumes crescentes de dados que muitas vezes não são aproveitados pelos programas convencionais de BI.

Em suma, quando o Big Data é parte da estratégia, as empresas podem fazer diversos tipos de análises de dados. Entre eles, destacam-se:

  • análise preditiva: combinação de técnicas de estatística, mineração de dados e outras para prever comportamentos de clientes, por exemplo;

  • análise prescritiva: combinação de análises gráficas, simulações e outras técnicas para fazer previsões diversas (necessidades de clientes, tendências de vendas e afins);

  • análise descritiva: mineração de dados e outros métodos para compreensão de eventos ou acontecimentos em tempo real — como a análise de crédito, por exemplo;

  • análise diagnóstica: técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração e correlações para explicar eventos ou acontecimentos passados — históricos e relatórios comerciais, entre outros.

Uso no marketing

Uma das áreas mais significativas para o uso de Big Data Analytics é o marketing. Daí, surgiu o conceito de data-driven marketing (marketing orientado por dados), que é usado “para adquirir, analisar e aplicar todas as informações sobre desejos, necessidades, motivações e comportamentos de clientes e consumidores”, segundo a Gartner.

Na prática, ao combinar Big Data com uma estratégia integrada de gerenciamento de marketing, as empresas podem obter sucesso em iniciativas como:

  • o envolvimento do cliente: ferramentas e métodos de Big Data podem oferecer uma visão não apenas de quem são os clientes, mas de onde estão, o que querem, como querem ser contatados e quando;

  • segmentação, retenção e fidelização de clientes: soluções de Big Data podem ajudar a selecionar o público ideal para as ações, além de descobrir o que influencia sua satisfação e o que faz com que ele volte sempre;

  • otimização de ações de marketing: facilitam na determinação dos investimentos ideais, como em quais canais atuar, que sistemas utilizar, quais mensagens enviar, como interagir com os públicos de interesse e outros. Tudo isso por meio de simulações, testes, medições e análises;

  • aprimoramento de estratégias de preços: com muito mais rapidez, é possível comparar valores da concorrência, criar táticas de diferenciação e precificar produtos e serviços;

  • previsibilidade de vendas: análises preditivas facilitam as projeções comerciais, o que pode se transformar em uma grande vantagem competitiva.

Em resumo, ao conduzir boas estratégias de Big Data Analytics, as organizações podem tornar suas equipes de marketing e vendas mais integradas e concentradas em resultados. Ferramentas e métodos embarcados nessa abordagem elevam a previsibilidade e a mensuração de resultados a um patamar mais profissional e efetivo.  

 

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Como usar Big Data na sua empresa?

Veja, a seguir, algumas dicas para como utilizar o conceito de Big Data no seu negócio.

Identifique e mapeie as fontes de dados

O primeiro passo é entender quais são as fontes de dados a que a empresa tem acesso internamente. Podem ser dados de web Analytics, do sistema de gestão do relacionamento com o cliente (Customer Relationship Management – CRM), da ferramenta de gestão empresarial (Enterprise Resource Planning – ERP) e outros.

Dados de fontes externas, como aqueles obtidos por meio do monitoramento de redes sociais ou até mesmo a previsão meteorológica, também podem ser cruzados para aumentar a qualidade da informação extraída.

Mantenha o foco nos objetivos estratégicos da empresa

Tome cuidado para não cair na tentação de querer extrair todo e qualquer tipo de informação possível dos dados. Isso vai fazê-lo correr o risco de se soterrar na imensa montanha de indicadores que não levam a lugar algum. É preciso se concentrar nos dados que realmente podem ajudar a atingir os objetivos estratégicos da empresa.

Use os dados de forma agrupada

Um conselho precioso: para evitar que uma empresa se perca no tsunami de informações e, principalmente, consiga extrair o melhor da análise, é recomendável que os dados sejam usados de forma agrupada em vez de olhados isoladamente.

A tecnologia atual permite que se cruzem com agilidade os dados de diferentes fontes. É essa análise um pouco mais complexa que permite obter os insights mais interessantes e precisos. Sem dúvida, esse é um dos grandes benefícios proporcionados ao se utilizar o Big Data em empresas.

Aposte na microssegmentação

Utilizar Big Data permite às empresas conhecerem melhor seu público, para além das definições genéricas de estudos demográficos. É possível conhecer quase intimamente o comportamento de cada uma das pessoas que deseja atingir.

Com o profundo e variado conhecimento que é possível obter sobre os hábitos dos clientes, já não faz mais sentido usar a segmentação exclusivamente em grupos amplos. Para extrair o melhor que a diversidade de informações pode proporcionar, adote a microssegmentação do público.

Com ela, é possível montar e atuar com inúmeros perfis de público. Assim, pode-se adaptar a comunicação e a oferta de acordo com as necessidades e os contextos de cada um deles.

Fique atento às armadilhas do cruzamento de dados

É preciso ter atenção para não cair na velha armadilha da correlação errada de dados. Enxergar falsos padrões ao relacionar diferentes fontes de dados pode levar a conclusões que não correspondem à realidade e desalinhar expectativas.

Um exemplo clássico é a falsa correlação entre o aumento da venda de sorvetes e de ataque de tubarões em um mesmo período de tempo na costa oeste dos Estados Unidos. O fato de a incidência dos dois casos ter aumentado na mesma época do ano não significa que eles estão diretamente relacionados. Na realidade, ocorre que os dois são influenciados por um terceiro fator externo: o verão.

Fontes de dados de monitoramento de redes sociais também merecem cuidado especial. Em razão das constantes atualizações nas grandes plataformas — e a outros fatores, como o alto número de homônimos —, não é raro que as informações mineradas dessas fontes estejam poluídas. Tenha cuidado ao usá-las.

Faça projeções precisas do mercado

Diferentemente de BI, que analisa o passado, o Big Data tem como objetivo prever as tendências e se colocar um passo à frente do mercado. E o melhor: tudo com base em evidências analisadas continuamente.

A análise em tempo real permite aos gestores a possibilidade de montar cenários mais precisos em curto e longo prazos. Assim, evita-se ser surpreendido.

Use os dados para tomar decisões estratégicas

A possibilidade de fazer projeções de mercado mais precisas — e as análises baseadas em dados — permitem que os gestores tenham um embasamento mais sólido para tomar decisões estratégicas. A inteligência proporcionada pelas soluções de Big Data permitem defender as decisões com argumentos comprovados estatisticamente por meio de análise precisa de dados.

Usar os insights obtidos nesse processo é uma escolha acertada para garantir que a decisão mais correta seja tomada. Essa é uma ótima saída para quem costuma enfrentar resistência interna a novas ideias ou fica inseguro sobre as decisões estratégicas que toma.

Não se concentre apenas em números, procure por histórias

Na gestão de empresas, é natural tentar racionalizar toda e qualquer informação em estatísticas e métricas. Elas são essenciais para a análise de desempenho, mas a complexidade dos dados à disposição atualmente permite pensar em perspectivas mais complexas do que as proporcionadas pela frieza dos números.

A importância de adotar uma estratégia com Big Data não se resume à quantidade de dados que se tem, mas às histórias que eles são capazes de contar sobre o ambiente, o mercado, o contexto e os clientes. É possível analisar qualquer fonte de dados e extrair respostas que ajudem a reduzir custos, otimizar tarefas, desenvolver novos produtos, criar ofertas personalizadas, tomar melhores decisões e assim por diante.

O uso do big data em empresas tem se tornado cada vez mais uma peça estratégica importante. Afinal, com ele, é mais fácil apostar na expansão, mesmo em tempos de crise, inclusive nas PMEs. Continue atento a essa tendência!

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