Os dados são o novo petróleo. Essa metáfora tem sido utilizada por muitos especialistas em soluções disruptivas para exemplificar a importância e o valor agregado dos dados nos tempos atuais.
Assim como o petróleo, os dados coletados e armazenados em bancos de dados (Big Data) precisam ser refinados para gerar insights que vão remodelar e reinventar os negócios. Como resultado, vamos ver como o Big Data impulsiona a transformação digital.
O Big Data é uma tecnologia essencial no atual cenário da Indústria 4.0. É uma combinação de dados estruturados com dados não estruturados para obter novos insights que nunca foram possíveis antes.
Mas o uso de dados estruturados não é privilégio apenas da indústria. Os dados são aproveitados nas áreas de marketing, de vendas, de educação, energia, varejo, e muitos outros segmentos.
Confira neste post a verdadeira definição de Big Data e como essa tecnologia disruptiva está sendo usada para potencializar a transformação digital.
O que é Big Data?
Big Data é um banco de dados que coleta, armazena e auxilia na análise de dados provenientes de fontes digitais internas (por exemplo, de um sistema de CRM) e externas de sua empresa (internet e redes sociais). Tais dados representam uma fonte para descoberta e análise contínuas.
Alguns especialistas restringem o Big Data a entradas digitais, como comportamento na web e interações de redes sociais.
No entanto, muitos gestores de tecnologia e CIOs de empresas concordam que não se pode excluir os dados tradicionais derivados de informações de transações e registros financeiros, além dos canais de interação, como o SAC e o ponto de venda (PDV).
Tudo isso também gera um grande volume de dados, embora em menor volume se comparados aos dados digitais que agora crescem a uma taxa exponencial.
Dados estruturados e não estruturados
Na definição de Big Data, também é importante entender o mix de dados não estruturados e multi estruturados, o que compreende o volume de informações.
Os dados não estruturados vêm de informações não organizadas, ou que não são facilmente interpretadas por bancos de dados tradicionais ou por sistemas de modelagem.
Normalmente, os dados não estruturados são muito carregados de texto. Metadados, tuítes e outras postagens em mídias sociais são bons exemplos de dados não estruturados.
Já os dados multi estruturados referem-se a uma variedade de formatos e tipos de dados, que podem ser derivados de interações entre pessoas e máquinas, como aplicativos da Web ou redes sociais.
Um ótimo exemplo são os dados de registro da web, que incluem uma combinação de texto e imagens visuais, juntamente com dados estruturados, como informações de formulário ou transacionais.
À medida que a ruptura digital transforma os canais de comunicação e interação – e como os profissionais de marketing aprimoram a experiência do cliente em dispositivos, propriedades da Web, interações face a face e plataformas sociais – os dados multi estruturados continuarão a evoluir.
Uso do Big Data no Marketing
Imagine que a equipe de TI de uma empresa precisa encontrar uma maneira mais inteligente de fazer previsões de vendas para a área de marketing.
Durante décadas, a empresa analisou quantos produtos vendeu no mês anterior, quantos comercializou um ano atrás – no mesmo período – e usou essas informações para projetar o volume de vendas para os próximos meses.
Mas o número de clientes, de produtos e transações aumentou consideravelmente, exigindo uma solução ágil e automatizada para extrair os dados e fazer uma análise preditiva a partir deles.
A equipe de TI começou a fazer análises de comportamentos dos consumidores no Twitter e observar o que as pessoas estavam dizendo sobre seus produtos e marcas.
A empresa também analisou o Google Trends para ver quais produtos e marcas as pessoas mais pesquisavam.
Em seguida, correlacionou esses dados com suas vendas reais para ver se era possível prever um aumento ou redução de vendas futuras.
O resultado final é que o uso de Big Data permite que a empresa seja muito mais eficiente ao planejar vendas, promoções e campanhas de marketing.
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