Como fazer uma análise eficaz de Big Data? - Vexia
Como fazer uma análise eficaz de Big Data?
O termo Big Data é utilizado para descrever um conjunto de softwares e técnicas para a captura, o armazenamento e a análise de uma grande quantidade de dados em tempo real. Assim, profissionais conseguem realizar rotinas de planejamento de mercado com mais precisão, utilizando um número maior de fatores.
O papel da tecnologia na criação de um ambiente de negócios competitivo já é conhecido por vários gestores. Ferramentas de software estão reduzindo custos, eliminando gargalos e garantindo que profissionais possam atuar com regimes de trabalho mais dinâmicos. Ao mesmo tempo, empresas podem otimizar os seus fluxos e automatizar processos com maior facilidade.
Nesse cenário, a presença de informações em meios digitais cresceu rapidamente. À medida que as tecnologias são incorporadas ao ambiente de trabalho, maior é a quantidade de documentos utilizados por profissionais para executar rotinas diárias.
Durante o planejamento de projetos internos, a otimização de rotinas e a análise de mercado, essas informações podem ter um papel-chave para a empresa. Bons conjuntos de dados em grande quantidade podem ser aliados a ferramentas de Big Data para a criação de um processo de análise mais inteligente e conectado com as necessidades do mercado.
Quer saber mais sobre o tema? Então leia o nosso post de hoje e veja como a análise de Big Data pode contribuir para a melhoria da empresa e gerar mais competitividade em médio e longo prazo!
Uma ferramenta de Big Data é capaz de trabalhar com agilidade no processamento de informações sobre vendas, conteúdo multimídia, posts públicos em redes sociais, reclamações de consumidores e outros registros estruturados e não estruturados que possam ser úteis.
Com isso, a empresa pode prever tendências, identificar o seu posicionamento no mercado e avaliar a melhor forma de atender o seu público-alvo.
O ponto principal do Big Data é a análise de dados em grande quantidade. As ferramentas trabalham continuamente com um grande número de registros e, por isso, costumam ser integradas a infraestruturas de cloud computing — que são mais escaláveis e fáceis de gerenciar.
Assim, os analistas podem obter insights que contribuam para a melhoria dos processos do negócio e a criação de um ambiente de trabalho que facilite uma prestação de serviços mais competitiva e lucrativa.
Qual é o potencial da análise de dados pelo Big Data para o negócio?
A análise de Big Data pode trazer uma série de vantagens para a empresa. Quando é bem executada, ela torna o negócio mais competitivo, otimiza o funcionamento da cadeia operacional e evita prejuízos. Além disso, a empresa pode se preparar melhor para atender às demandas do mercado, posicionando-se de maneira estratégica.
Os processos de tomada de decisões, por exemplo, tornam-se mais precisos e lucrativos. A empresa poderá avaliar um número maior de fatores antes de realizar investimentos, adotar novas soluções ou definir as suas estratégias de mercado.
Assim, gestores conseguem evitar prejuízos e maximizar as chances de o negócio atingir os seus objetivos de médio e longo prazo. Vale destacar, também, que o mapeamento de falhas internas é feito com mais precisão.
Esse processo é fundamental para que o negócio utilize os seus recursos da melhor forma possível, e isso é feito de maneira mais inteligente graças ao Big Data. Os profissionais poderão incorporar registros coletados por meio de sensores, gadgets e sistemas de gestão em suas análises e, assim, encontrar a melhor maneira de estruturar a cadeia operacional de acordo com as metas.
Utilizada lado a lado com as técnicas de Business Intelligence, o Big Data também auxilia a empresa a manter um alto nível de competitividade.
A análise de mercado pode considerar todo o histórico de relacionamento de clientes com o empreendimento, além de obter um perfil de consumidores mais preciso e uma capacidade maior de prever tendências de mercado. Como consequência, o gestor poderá planejar campanhas de venda mais inteligentes e lucrativas.
Como preparar uma análise de dados eficaz?
A análise de Big Data deve ser planejada com cuidado. A empresa precisa identificar as suas metas de médio e longo prazo, rastrear as necessidades de stakeholders e avaliar uma série de fatores internos e externos. Além disso, é crucial que a infraestrutura de TI utilizada para executar as soluções de Big Data esteja preparada para lidar com o grande fluxo de informações.
O ponto inicial está no conhecimento das necessidades da empresa, de stakeholders e de cada setor. Isso contribui para que analistas direcionem melhor as suas análises, escolhendo fontes de dados mais úteis e obtendo insights eficazes. E, para isso, é importante ter um bom fluxo de comunicação entre todos os envolvidos nessa rotina.
Também é essencial contar com uma infraestrutura de qualidade — baseada na nuvem, de preferência, uma vez que essa tecnologia apresenta custos reduzidos e alta escalabilidade. Dessa forma, é possível garantir que a análise de dados sempre vai conseguir trabalhar com um fluxo elevado de informações.
Vale destacar, também, que a empresa deve criar indicadores e métricas para avaliar o impacto das medidas tomadas. Com isso, é possível otimizar continuamente os processos de análise de informações executados internamente.
O maior desafio da análise de Big Data é avaliar quais dados podem ser úteis para o negócio. Portanto, é preciso compreender como o empreendimento pretende se beneficiar dessa tecnologia, entender o papel de todos os envolvidos e verificar quais são os registros disponíveis para uso.
Ao mesmo tempo, é necessário criar um time bem-estruturado, capaz de compartilhar conhecimentos e agregar valor aos serviços do negócio. Com um conjunto apropriado de ferramentas, é possível criar uma boa base de dados para a análise de Big Data.
A empresa poderá compreender melhor o seu posicionamento no mercado, prever tendências com precisão e avaliar a melhor maneira de prestar serviços. Assim, o direcionamento do seu portfólio será competitivo e ancorado em uma cadeia operacional de alta qualidade e com rotinas inteligentes de tomada de decisão.
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