O Big Data para eventos já é uma realidade. O uso da tecnologia para diversos espetáculos já é uma tendência consolidada entre produtores e promete personalizar a experiência, otimizar a segurança dos visitantes e clientes, além de aperfeiçoar a captura de dados relevantes.
Preparamos um conteúdo especial para que você conheça diversos benefícios do uso dessa tecnologia em seus eventos. Confira!
1. Criação de experiências personalizadas
Com o Big Data, fica mais fácil para os organizadores de eventos criarem experiências únicas, onde os convidados se tornam participantes ativos.
Os avanços na tecnologia dão aos planejadores de eventos a possibilidade de moldar essas experiências por meio de instrumentos, como a realidade aumentada, que tem o poder de transformar qualquer conteúdo em um vídeo personalizado e interativo.
A tendência para os próximos anos é que os participantes dos eventos interajam com displays e estandes durante sessões ou palestras, diretamente de seus dispositivos. Diferentemente de eventos que contenham as mesmas informações para apenas um público, as experiências podem ser feitas sob medida, com entrada manual e automática do participante para acessar informações específicas.
Além disso, será possível desbloquear conteúdo especial e receber atualizações. O Big Data, aqui, fornece insights que podem ser obtidos a partir de análises a fim de segmentar o público e os participantes em grupos e identificar preferências e possíveis personalizações.
2. Acompanhamento em tempo real
Com a coleta de dados em tempo real, os organizadores de eventos não precisarão mais prever os comportamentos e reações de um determinado participante. Realizar alterações na configuração ao vivo se torna algo perfeitamente possível e viável.
Fica mais fácil descobrir as razões que levam as pessoas a se engajarem mais com algumas atrações e ignorarem outras. O Big Data é capaz de fornecer respostas a essas perguntas relacionadas ao engajamento enquanto o evento ainda está em andamento.
Como planejador, em vez de entrar em pânico quando as coisas se mostram diferentes do esperado, você pode observar e fazer ajustes em tempo real, que atenderão às suas necessidades, bem como às demandas do público. A capacidade de agir com base em dados ao vivo permite que um evento se torne uma experiência verdadeiramente envolvente e intimista.
3. Maior controle de multidões
O Big Data é dotado de um serviço de geolocalização, que vai além do que ser capaz de dizer onde uma pessoa específica está localizada no seu evento. A tecnologia moderna permite que os organizadores também consigam mensurar a densidade de uma multidão. Ter essas informações coloca os planejadores no comando do fluxo de público de uma maneira sem precedentes.
O cruzamento de dados proporcionado pelo Big Data permite que os planejadores detectem os gargalos quase imediatamente e, assim, possam mapear novas áreas de circulação ou desviar o tráfego conforme necessário.
Com o tempo, informações dessa natureza podem influenciar a maneira como você projeta seus espaços para outros eventos, identificando os pontos que concentram maiores agrupamentos de pessoas.
4. Segurança otimizada
Além de garantir que cada parte de seu evento receba um nível de engajamento semelhante, saber como e para onde a população do evento se desloca ajuda a efetivamente melhorar os procedimentos de segurança.
Além disso, os dados obtidos pela técnica conhecida como crowdshaping, podem incluir informações fisiológicas e biológicas dos participantes. Isso pode renovar a maneira como os planejadores abordam tudo, desde alergias alimentares até a navegação em condições climáticas adversas. Isso é especialmente valioso para eventos gastronômicos, por exemplo.
Como vimos no post, a coleta de Big Data é uma grande tendência na indústria de planejamento de eventos. O casamento entre a tecnologia e a essas estratégias centradas no participante, está criando experiências para otimizar a interação dos planejadores com os visitantes.
Coletar dados faz com que os planejadores de Big Data para eventos possam fazer ajustes em tudo, no local e fora, de maneira rápida e eficiente. Para realizar o serviço com eficiência, é essencial contar com a consultoria e expertise de uma empresa especialista no assunto.
Gostou do post e quer saber mais sobre a implantação do Big Data em seus negócios e eventos? Então, entre em contato conosco e conheça o nosso trabalho!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂