Vivemos em um mundo cada vez mais digitalizado. Muitos aspectos da vida diária estão agora on-line - notícias, produtos, mídia social, trabalho, entretenimento e muito mais. Aos 51 anos de idade, a Internet pode não ser mais uma nova fronteira, mas ainda parece uma plataforma de infinitas possibilidades e crescimento.
Para se manterem competitivas, as organizações devem ser capazes de explorar as forças que impulsionam os consumidores digitalmente. Um elemento fundamental para isso é o big data. Big data é exatamente isso, uma grande quantidade de dados. Eles são coletados rapidamente e em grandes volumes para analisar as tendências e os padrões que impulsionam os clientes, os setores e a própria vida. Com o uso de software, as empresas podem analisar facilmente essa quantidade de dados para seus próprios fins específicos.
No último ano, o número de profissionais de TI que usam estatísticas descritivas e preditivas de big data cresceu de 40% a 60%.
Embora a criatividade e o raciocínio humanos sejam importantes no desenvolvimento de marketing e anúncios eficazes, também é verdade que os números nunca mentem. O big data permite que as empresas criem campanhas de marketing com base nas informações pessoais, nos interesses, na localização, nas interações digitais, nas transações financeiras e muito mais de seus públicos-alvo.
Esses dados podem ser totalmente objetivos, mas também podem tornar a publicidade uma experiência mais relevante para os consumidores.
Além dos esforços de marketing, grandes quantidades de informações podem ajudar a fornecer recomendações e experiências mais pessoais para os clientes existentes/assinantes. Isso é particularmente relevante nos setores de entretenimento.
Por exemplo, o Spotify usa big data para criar listas de reprodução selecionadas para os usuários. Amazon Prime e Netflix usam big data para fornecer recomendações de filmes/tv com base em suas visualizações anteriores. Nesse caso, isso não apenas ajuda a conquistar novos clientes, mas também proporciona uma experiência melhor para os clientes existentes.
O Big Data também pode ajudar na inovação de produtos. Cada etapa do lançamento de um produto utiliza a análise. Isso inclui descobrir a viabilidade e a demanda de um produto, analisar o sucesso de curto prazo de um produto e projetar seus resultados de longo prazo. A natureza rápida da coleta de dados permite que as empresas tomem decisões rápidas e reduzam a chance de perseguir projetos fracassados.
Por exemplo, a Starbucks usa grandes quantidades de dados para analisar a viabilidade de um novo local de loja antes de desenvolvê-lo, examinando a renda média, a densidade populacional e os níveis de tráfego na área. Não há mais cenários de "tiro no escuro" - há apenas resultados quantificáveis.
O Big Data está sendo utilizado para ajudar na táticas de gerenciamento de riscos. Por exemplo, ele pode ajudar a identificar discrepâncias/excessos que possam insinuar atividades fraudulentas ou riscos à segurança. As empresas, os governos e os bancos podem usar essa tática para tentar impedir a invasão de hackers ou o roubo de dados.
Outra tática de gerenciamento de riscos é analisar as finanças de uma empresa. Grandes tendências podem revelar evidências de uso indevido ou "brechas". Isso proporciona uma proteção financeira hermética.
Para os setores de manufatura e recursos naturais, o Big Data é um recurso bastante inexplorado. Um estudo da Deloitte detalhou alguns aspectos da cadeia de suprimentos que podem ser utilizados. Entre eles estão a previsão de demanda, o aprimoramento dos recursos de GPS/rastreamento, o aprimoramento da robótica na fabricação, a expansão do planejamento comercial integrado e a análise da vantagem competitiva. Parece que as possibilidades desse setor mais tangível ainda estão se desenvolvendo.
Muitos especialistas concordam que, na verdade, estamos apenas no início do impacto que essa quantidade de informações terá sobre os negócios e a tecnologia. Algumas faculdades e universidades estão chegando ao ponto de oferecer cursos voltados especificamente para essa área. Leia mais informações sobre big data para obter insights e aplicativos adicionais.
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