O Big Data consiste em todo dado que pode ser transformado em informação e conhecimento para o negócio. Antigamente, os registros internos e externos se resumiam praticamente a relatórios contábeis, financeiros e de vendas; hoje, no entanto, com as redes sociais, é possível coletar e processar uma quantidade muito maior de dados.
Neste texto, vamos explicar como o Big Data é útil para reduzir custos da empresa. Falaremos sob a ótica dos seus cinco pilares, que são: veracidade, velocidade, variedade, valor e volume. Para entender melhor este tema tão importante, continue a leitura até o final!
Como o Big Data ajuda a reduzir custos da empresa?
Existem muitas formas de responder a esta pergunta. Uma delas está na otimização contínua de processos, dando maior agilidade e produtividade ao trabalho dos colaboradores. Na prática, o Big Data é crucial no cruzamento de dados, identificando padrões e correlações capazes de identificar pontos de ineficiência e melhoria em tais processos.
Dessa forma, a companhia passa a ter condições de alocar melhor seus recursos, economizando dinheiro e podendo aumentar sua lucratividade de modo considerável. Para entender melhor essa relação entre Big Data e redução de custos da empresa, confira a seguir os seus 5 pilares!
Veracidade
A veracidade diz respeito à procedência dos dados. Em outras palavras, embora o Big Data sozinho não possa distinguir informações verdadeiras e falsas, ele é o ponto de partida para os levantamentos estatísticos. Logo, tudo aquilo que for fake news, por exemplo, será descartado, restando apenas o que for, de fato, relevante ao negócio.
Velocidade
Dados são criados a todo instante e em uma enorme velocidade. Nesse sentido, cabe ao Big Data fazer a coleta e processamento desses registros o mais rápido possível, visando trazer vantagens competitivas e melhorias nos processos da empresa. Isso evita, inclusive, a ocupação de espaço em um banco de dados, visto que os registros são cruzados e transformados em informações antes de serem armazenados.
Variedade
Como falamos, antigamente o leque de dados a serem geridos pelas empresas era limitado. Hoje, no entanto, é preciso também observar, entre outras coisas, comentários em redes sociais e outras interações, com o objetivo de identificar algo que ajude o negócio a melhorar em algum aspecto.
Valor
Para o Big Data ser efetivo e reduzir custos da empresa, ele precisa agregar valor. Na prática, isso significa encontrar padrões e correlações realmente úteis, capazes de gerar melhorias, conforme o que foi especificado no planejamento estratégico. Esse entendimento da parte dos gestores é crucial, no sentido de saber extrair o máximo de proveito de algo tão intimamente ligado à transformação digital que é o Big Data.
Volume
Imagens, vídeos e transações financeiras são apenas alguns exemplos que justificam o enorme volume de dados gerados a cada instante. Felizmente, a tecnologia evoluiu ao ponto de poder coletar e processar essa grande massa de registros, a princípio disformes e sem nenhuma correlação entre eles.
Porque o Big Data é tão importante?
Duas das principais razões para a importância do Big Data estão na melhoria contínua de processos e aumento da competitividade. Em relação a este, trata-se de algo inerente ao avanço tecnológico, visto que as empresas estão buscando se diferenciar e conquistar novos clientes a cada instante.
O que fica implícito nesta afirmação é o seguinte: uma estratégia que outrora funcionava bem, amanhã pode se tornar menos efetiva, ou até perder sua capacidade de trazer receita ao negócio. Logo, o Big Data auxilia nessa atualização constante nas estratégias e processos na empresa.
Reduzir custos da empresa é o objetivo de todo gestor. Como vimos, o Big Data pode ser empregado para este fim, trazendo otimização contínua de processos e obtenção de vantagem competitiva. A Know Solutions pode ser sua parceira em relação a isso, pois nossas soluções são pensadas visando atender às necessidades das empresas, promovendo não só economia, mas também agilidade e produtividade da equipe.
Quer conhecer-nos melhor? Então entre em contato com a nossa equipe agora mesmo!
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?