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Big Data e Transformação Digital – como um leva ao outro?

14/09/2017 - por nicole

iMaps Corporativo

Ter à disposição um grande volume de dados não é a mesma coisa do que ter Big Data. Veja aqui o verdadeiro conceito de Big Data é um exemplo poderoso de como está sendo utilizado para potencializar a transformação digital.

 

Em inglês tem se utilizado para falar em Big Data a expressão “data is the new oil”, algo como os dados são o novo petróleo, enfatizando o valor comercial que os dados estão ganhando na nossa sociedade. Esta expressão também é uma ótima metáfora, pois, assim como o petróleo por si só tem um uso limitado sem ser refinado e transformado em algum outro componente como plástico ou gasolina; também os dados têm pouco valor se não forem refinados e transformados em insights de negócio.

O termo Big Data se tornou um tema quente nos últimos tempos, sendo usado frequentemente por marketeiros, mas muitas vezes de uma forma supérflua que não reflete o que realmente significa Big Data. Não é apenas ter um grande volume de dados, é saber utilizar este volume de dados em uma combinação de dados estruturados e não estruturados para gerar insights que antes não eram possíveis.

Dados estruturados são todos aqueles que se encaixam em tabelas, planilhas, e bases de dados tradicionais: seus demonstrativos de caixa, lista de clientes, informações sobre produtos e processos, etc. Dados não estruturados são todos os novos dados que são frequentemente muito grandes para caber em uma base de dados: dados do Google Trends, APIs públicas de governos, dados de sensores de Internet das Coisas, entre outros. Quando você combina dados não estruturados em cima de dados estruturados é que a mágica realmente acontece.

dados estruturados e não estruturados

Vamos verificar um rápido exemplo.

Uma empresa centenária solicitou ao time de dados que utilizasse Big Data para encontrar uma maneira mais inteligente de fazer uma previsão de vendas. Por décadas, empresas apenas olhavam para quantos produtos foram vendidos no mês anterior, e quantos  produtos foram vendidos no mês corrente, no ano passado, e assim obtinham uma previsão de vendas.

No entanto o time de dados começou a fazer uma análise de sentimentos no Twitter, olhando para o que as pessoas estavam falando sobre seus produtos e marcas. Também eram analisados os dados do Google Trends para verificar quais produtos e marcas as pessoas estavam procurando. Após era correlacionando estes dados com as vendas efetivas para ver se era um modo de previsão adequado, e foi descoberto que realmente era um bom método.

Então agora, quando é feito a previsão de vendas, é combinado os dados estruturados já existentes (quantos produtos foram vendidos mês passado e a um ano atrás neste mês) com dados não estruturados (dados de sentimentos no Twitter e Google Trends) e o resultado é uma previsão muito mais acurada. Mas isso não é tudo, este modelo pode ser sempre aperfeiçoado, imagine o que aconteceria ao fazer análise de sentimentos em todos os produtos e marcas dos competidores? O Big Data, quando aderente aos objetivos da organização e quando munido de instrumentos que permitam sua implantação, proporciona às empresas serem bem mais efetivas ao planejar vendas, promoções e campanhas de marketing.

Gostou? Uma das nossas motivações na iMaps é que nossos clientes explorem todo o potencial dos seus dados, criando soluções de BI e Big Data. Para saber mais entre em conato conosco! 🙂


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