4 mitos sobre Big Data Analytics desvendados

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“Big Data Analytics” é a expressão mais ouvida nos corredores dos núcleos estratégicos das empresas modernas.

E se você ainda não sabe do que estamos falando, este post é a sua chance de entender o burburinho que BDA vem causando.

Mesmo as organizações de pequeno porte já começaram a implementar soluções em análise de dados e a expectativa é que o uso dessa estratégia aumente cerca de 50% até 2019, segundo pesquisa da Ovum.

Se você é CEO, CIO, gerente de marketing ou qualquer outro profissional com poder de decisão, tenha a certeza de que já passou da hora de conhecer a fundo esse novo aliado no planejamento dos rumos de sua organização.

Confira 4 mitos que envolvem a ciência de dados em negócios:

1° mito: Big Data é um conceito novo

Lamentamos dizer, mas você não será pioneiro quando implementar essa solução — quase obrigatória nos dias atuais — em sua empresa. Embora atualmente possamos, em alta velocidade, coletar e processar grandes volumes de dados, o trabalho com cruzamento de dados ocorre, no mínimo, desde 1600.

À época, o astrônomo alemão Johannes Kepler  já usava um imenso conjunto de dados para desvendar leis do movimento planetário. O que o Big Data Analytics faz hoje é uma versão mais poderosa e mais assertiva dos estudos estatísticos desenvolvidos há séculos.

2° mito: Big Data e Social Big Data não farão diferença para seu negócio

Tomando emprestado os ensinamentos de Peter Drucker, nome importante para a área de administração de empresas, “a única fonte de lucro é o cliente”. Não importa o tamanho nem o setor de atuação de sua empresa. Se ela lida com clientes, então o trabalho com Analytics é essencial para seu crescimento.

O cerne da questão é que o trabalho com análise preditiva permite conhecer melhor seu target: quais são suas movimentações psicológicas de consumo e suas insatisfações com a concorrência e com seus próprios produtos ou serviços. Além disso, assegura a visualização, em primeira mão, de possíveis mudanças de tendências — o que significa maior tempo de resposta em relação aos seus rivais.

3° mito: Só as empresas de grande porte têm recursos para investir em Big Data

Esse é um dos mitos mais propagados sobre o assunto. Não é necessário investir milhões de reais em servidores, superprocessadores e contratar todos os cientistas de Harvard para desfrutar dos benefícios econômicos da mineração de dados.

Muitas empresas — como as multinacionais Nike, Coca-Cola e McDonald’s — recorrem ao outsourcing na gestão de dados. Dessa forma, o gerenciamento de dados fica por conta de quem tem expertise no assunto. Essa estratégia costuma sair bem mais em conta do que se imagina e passou a ser uma opção para pequenos e médios negócios, que conseguem enxergar mudanças efetivas no faturamento em curtos espaços de tempo.

Leia também: Pequenas e médias empresas podem usar Big Data em seus negócios?

4° mito: Big Data Analytics deve ser implementado e gerenciado internamente

Aqui, vale a máxima de que algumas despesas são investimentos, não custos. Muitas empresas não atingem os resultados esperados porque subestimam a complexidade da implementação de uma solução em data mining. Para que o sistema seja capaz de gerar informações úteis ao processo gerencial, é essencial realizar, preliminarmente, um minucioso estudo de mercado.

Para isso, é importante ter um diagnóstico completo da concorrência, compreender com detalhes os processos internos da organização, colher dados oriundos de benchmarking, realizar um trabalho de pesquisa intenso em mídias sociais (Social Big Data), além de ter equipe capacitada e disponível para gerenciar os dados obtidos na relação da empresa com seus clientes. Isso sem falar na necessidade da organização dispor de cientistas de dados para conseguirem fazer uma correta leitura dos resultados obtidos.

Qual empresa tem essa quantidade de profissionais de alta performance ociosos no dia a dia, disponíveis para realizar essa imensidão de tarefas sem perder o foco no core business da organização? Vale destacar também o know-how incomparável de quem tem expertise em data science e saberá como utilizar as ferramentas adequadas para potencializar seus resultados, ampliando exponencialmente seu ROI (Retorno sobre Investimento).

E sua empresa, como anda na implementação de uma solução em Big Data Analytics? Deixe seu comentário contando para nós!

Aproveite para saber agora qual é a diferença entre Big e Small Data!

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