Cada vez mais executivos estão despertando para as vantagens de utilizar Big Data para destacar seus negócios no mercado. A possibilidade de processar grandes volumes de dados e extrair análises avançadas — que auxiliam a tomada de decisões e decidem os rumos do negócio — vem transformando o mercado e as organizações.
A confiança no poder do Big Data é tamanha que líderes empresariais acreditam que ele revolucionará as operações de negócios da mesma maneira que a internet fez.
Neste post você conhecerá 3 vantagens de utilizar o Big Data em sua empresa. Confira!
Melhores decisões de negócio e novos fluxos de receita
O Big Data é uma das formas mais eficazes de fundamentar decisões futuras do negócio, identificando tendências no mercado, que podem ser tanto de origem econômica quanto comportamental. Ter acesso a essas informações torna mais fácil estimar a aceitação de novos produtos antes mesmo que eles sejam desenvolvidos.
Através da organização e da análise de grandes volumes de dados, diversos insights podem ser gerados para ajudar na identificação de novas oportunidades de atuação e auxiliar a empresa a se manter inovadora no mercado e gerar novos fluxos de receita.
Outra grande vantagem do Big Data é referente à agilidade e à assertividade na tomada de decisões fornecida aos dirigentes da organização. Com informações confiáveis e estratégicas em mãos, os rumos do negócio podem ser decididos muito mais rapidamente, fazendo com que a empresa economize tempo e tenha vantagem sobre os concorrentes.
Estratégias de marketing mais eficientes
Uma ação de marketing segmentada e direcionada para um público específico consegue gerar muito mais valor, credibilidade e resultados do que campanhas direcionadas para as massas. Para que seja possível criar ações que gerem interesse no potencial cliente, é necessário conhecê-lo.
O Big Data permite analisar os dados de seu público e trazer informações-chave sobre comportamento, preferências, histórico e o perfil de compra de cada consumidor. Dessa forma, é possível criar ações personalizadas e específicas para cada perfil, trazendo mais retorno sobre o investimento em cada campanha.
Uma companhia de turismo, por exemplo, poderia utilizar o Big Data para descobrir os destinos preferidos de seus clientes, enviando sugestões personalizadas nos momentos em que a variação cambial estiver mais em conta. Os pacotes também poderiam ser oferecidos para família, casal ou solteiro, de acordo com a composição familiar do cliente.
Retenção e fidelização de clientes
Diversas empresas investem muitos recursos na prospecção de novos clientes, mas negligenciam a importância de fidelizar e reter os clientes atuais, o que pode ser muito custoso. Fidelizar os clientes, sem dúvidas, é mais econômico do que conquistar novos e o Big Data pode ser usado para otimizar esse processo.
Ter em mãos informações que possibilitam conhecer a razão pela qual seus clientes permanecem com você ou buscam outra solução no mercado permite que você se antecipe e se adapte para manter a satisfação.
Através de indicadores gerenciais que mostram índices de reclamações e nível de satisfação, entre outras métricas, sua equipe pode criar planos de ação para atualizar seus serviços, além de antecipar possíveis ameaças ao negócio.
E então? O que você achou das vantagens de utilizar Big Data? Ficou alguma dúvida? Deixe seu comentário abaixo!
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.
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[…] 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?