Considerado um modelo de análise de dados arrojado, o Big Data pode operar em qualquer tamanho ou segmento de negócio, pois é um modelo extremamente abrangente. Esse método envolve três conceitos principais, conhecidos como 5 Vs: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor das informações.
Agora tente imaginar uma solução que trabalhe com essas cinco variáveis, tornando possível a análise de praticamente toda informação disponível online publicamente. Deu para entender melhor a importância do Big Data?
Sendo assim, dada a robustez e qualidade das informações geradas, os benefícios para as empresas são exponenciais. Para conhecer alguns, continue a leitura!
O Big Data como diferencial competitivo
Toda organização produz dados, seja ela de pequeno, médio ou grande porte. Saber o que fazer com essas informações é o que faz toda a diferença — e é esse o papel do Big Data.
Esse modelo auxilia na formatação de uma estratégia, gerenciando os dados do melhor modo por meio da organização da informação (Business Intelligence) e, consequentemente, otimizando os processos. Desse modo, é inevitável que sua empresa se torne ainda mais competitiva no mercado.
Captação de informação do mercado e dos clientes
Monitorar os clientes e as tendências de mercado são iniciativas gerenciais muito importantes para definir as próximas movimentações do negócio.
Entretanto, é impensável conceber o gerenciamento de dados feito exclusivamente via planilhas. Entender o comportamento dos compradores e traçar perfis é uma tarefa muito complexa para uma gestão manual de dados.
Por essa razão, a análise de Big Data é imprescindível no sentido de fornecer um melhor entendimento sobre as demandas dos clientes e os fatores que influenciam em seu processo de decisão, ajudando sua empresa a fazer um planejamento mais eficaz.
Negociações otimizadas
As operações financeiras são extremamente importantes para as organizações, afinal, são responsáveis por gerar o crescimento econômico da empresa. Apesar disso, existe um problema que costuma prejudicar inúmeras empresas: a inadimplência.
Com o apoio das análises fornecidas pelo Big Data, é possível aumentar o nível de confiança das negociações, garantindo a minimização dos riscos. Isso se dá principalmente devido à robustez das análises do método, que agregam maior segurança à concessão de crédito.
Antecipação ao erro
Ao organizar os dados importantes para sua organização de maneira estruturada, por meio de uma ferramenta analítica Big Data, os comerciantes tem a possibilidade de melhor gerenciar os seus estoques, otimizando assim o seu controle e fornecimento.
Nesse sentido, ao basear o planejamento em uma análise de dados precisa, é possível prever cenários com maior eficiência e, desse modo, identificar os riscos envolvidos em um projeto. Em longo prazo, é provável que esse plano de ação se reflita nos índices de sucesso da empresa, que se tornarão mais amplos e lucrativos.
Redução de custos
Seja qual for o tamanho ou segmento da empresa, os objetivos costumam ser sempre os mesmos: elevar os ganhos e reduzir os gastos. Nesse sentido, o Big Data exerce papel de destaque, pois possibilita aos administradores a identificação de ameaças e das áreas de baixa produtividade.
Dessa maneira, problemas são facilmente sanados e potenciais de melhoria são identificados, permitindo que o negócio prospere com custos e índices de desperdício menores.
Em suma, o Big Data viabiliza uma vasta e variada coleta de informações, com grande velocidade e alto nível de complexidade, tornando possível correlacionar, hierarquizar e otimizar a informação de acordo com as demandas do negócio.
Gostou de saber como utilizar as vantagens do Big Data em favor da sua organização? Deixe seu comentário e agregue valor a essa discussão!
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.
Materia muito interessante
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 🙂
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.
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.
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
[…] 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 […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
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?