3 formas de aplicar o Big Data nas grandes empresas

Nos últimos anos, empresas de todo o mundo – e de todos os portes – têm enxergado no Big Data um mecanismo de estratégia e otimização dos negócios. Um estudo realizado pela Statista prevê que, até 2022, o uso da tecnologia deve gerar uma receita de US$ 274 bilhões.

Mas, afinal, o que é Big Data e como ele pode suportar o crescimento de uma empresa?

 

Entendendo o conceito de Big Data

Em alta no mercado desde 2005, o termo Big Data se refere aos ativos de informações de grande volume que, se bem interpretados e analisados, oferecem uma visão mais ampla do negócio, suportando a tomada de decisões e a automação de processos.

Na prática, esse grande volume de dados pode estar relacionado a qualquer tipo de informação ou até mesmo a um assunto específico. Isso significa que diferentes tipos de dados podem compor o Big Data: 

  • Planilhas e tabelas de controle;
  • Vídeos;
  • Histórico de acessos;
  • Mapas de utilização;
  • Dados geográficos e muito mais.

 

Como funciona o Big Data?

Considerado uma vantagem competitiva, uma vez que é capaz de criar modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão, o Big Data está disponível para todos os negócios. A forma como a empresa fará uso dessa tecnologia para compor sua estratégia é que faz diferença.

Nesse sentido, antes de tudo, é importante entender como estruturar as informações e de que forma o processo será implementado na empresa, já que deve levar em consideração sistemas, usuários, ecossistema, entre outros. 

Também é preciso ter em mente que o processo consiste na:

  • Definição da estratégia de Big Data;
  • Identificação de fontes;
  • Acesso, gerenciamento e armazenamento de dados;
  • Análise de dados; e 
  • Gestão e tomada de decisões baseadas em dados.

 

Assim, quando bem executado e aplicado, o processo de Big Data pode trazer resultados bem práticos e palpáveis para os negócios, uma vez que permite identificar e coletar detalhes sobre questões e pontos críticos de cada empresa.

Como aplicar Big Data nos negócios?

É inegável que o Big Data ajuda as empresas a alçar novos voos. Afinal, permitem uma melhor organização, leitura e interpretação dos dados, com foco no desenvolvimento de uma estratégia estruturada e tomada de decisões assertivas.

A eficácia do processo, no entanto, está relacionada diretamente à sua aplicação, bem como ao tratamento e categorização dos dados. Confira algumas dicas de como aplicar o Big Data nos negócios e em diferentes áreas do conhecimento.

Prevenção de fraudes

Quem é que não busca soluções inovadoras para prevenir fraudes, não é mesmo? A coleta e o tratamento de informações com base no Big Data tendem a auxiliar a identificação de riscos, bem como avaliar a dinâmica do mercado e determinar tendências.

Uma boa forma de fazer isso é tomando como base as listas de ativos, históricos de transações e índices econômicos, por exemplo.

Marketing e Comunicação

Conhecer o perfil dos clientes e prospects é essencial para o desenvolvimento de estratégias direcionadas, que possam se converter em negócios.

Assim, no Marketing ou na área de Comunicação, o Big Data tem uma função ainda mais analítica, uma vez que ajudam as empresas a entenderem melhor seus clientes – da jornada de compras, onde se encontram no funil de vendas ou, ainda, quais suas preferências, comportamentos e estilo de vida.

Logística

A área de logística passou por muitas mudanças nos últimos anos. Com o avanço da tecnologia e do mercado em si, novas etapas foram criadas e, portanto, novos dados coletados. 

Nesse sentido, como há informações disponíveis em todas as fases, desde a realização dos pedidos até as informações finais sobre a entrega, uma estratégia de Big Data pode não apenas traçar o comportamento do consumo, mas também otimizar rotas e fluxo de mercadorias e estoque.

Por fim, por mais que a informação esteja ao alcance de todos, há ainda um longo caminho a ser percorrido. Por isso, conte sempre com um parceiro de negócios que ofereça soluções criativas e inovadoras em Big Data e outras tecnologias.

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