Análise e Discussão Big Data

6 perguntas para se considerar antes de adotar Big Data Analytics

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Em uma sociedade em que 81,5 milhões de habitantes utilizam celulares para acessar a Internet e que mais de 50% dos lares possuem acesso à rede mundial de computadores, não há espaço para as empresas que ignoram a coleta e processamento de seus dados como subsídio à tomada de decisões estratégicas.

É o darwinismo corporativo eliminando do mercado os atores concorrenciais sem visão de negócios e, consequentemente, sem estratégias baseadas em dados. 

De acordo com Robson Del Fiol, CEO da ESV Digital no Brasil, em entrevista ao portal E-Commerce Brasil: “existem algoritmos de mensuração de resultados capazes de identificar com precisão a atribuição de cada canal de divulgação online. Com isso, as marcas melhoraram seu ROI (Retorno sobre o Investimento) entre 15% e 25%”. Nada mal para um momento de crise, não?

Existe ainda uma infinidade de estudos que relaciona o aumento da produtividade, a redução de custos em níveis brutais e o ganho de flexibilidade das empresas com a utilização das soluções de data mining.

A questão é que um estudo feito em 2013 pela Gartner apontou que apenas entre 10 a 15% das empresas sabem tirar proveito das soluções em Big data Analytics. Entretanto, aqueles que conseguem, são capazes de superar seus concorrentes em cerca de 20%, em cada um dos indicadores financeiros.

Vamos levantar então alguns pontos que devem ser considerados antes de implementar uma solução em Big Data para sua empresa:

1. Qual seu objetivo ao implementar uma solução em Big Data Analytics?

Big Data é ciência, não é adivinhação. Por isso, para que a solução funcione, é preciso que o gestor saiba exatamente por qual motivo ele está sendo implementado. Por exemplo: “queremos aumentar nossa taxa de conversão em 70%” ou “queremos reduzir as taxas de churn em 45% até o final do exercício”.

2. Você já conseguiu identificar quais são os dados valiosos que trafegam pela sua empresa para o alcance de seus objetivos?

Definidos seus alvos, é preciso descobrir quais são os indicadores que poderão ser utilizados para alcançá-los. Nem tudo é relevante.

3. Sua equipe já discutiu internamente qual a melhor forma de obter os resultados desejados?

Hospedar os dados em uma plataforma computacional elástica ou estocá-los em um hardware dedicado a diversas análises?

A maior parte das empresas move seus dados para a nuvem (privada ou mista), a fim de gerar escalabilidade e flexibilidade em seu processo de análise ao longo do tempo. Os dados que as empresas geram diariamente são crescentes e tornam extremamente altos os custos de armazená-los em servidores locais.

Entretanto, embora essa seja a decisão dos grandes players do mercado, é preciso que o gestor tenha segurança neste assunto, uma vez que sua estratégia de Big Data e de Cloud podem ser discutidas separadamente.

4. De onde virão os dados?

Uma vez que você já percebeu que a análise de dados dará inteligência de negócios ao seu business, você deve identificar as potenciais fontes de dados. Essa consciência de onde buscar os “rastros” pode ser melhor despertada com o auxílio da provedora de soluções em Big Data Analytics, que mapeará o tráfego de informações em sua empresa, em busca de integração.

5. Escolher a solução mais barata do mercado ou a que realmente apresentará resultados robustos?

Não se deixe iludir pela expressão “comoditização da TI”. Obter sucesso nos negócios por meio da exploração de dados e extração de insights é muito mais provável quando se recorre aos melhores provedores de soluções em Ciência de Dados do país.

6. Como Big Data pode me ajudar a me aproximar e fidelizar meus clientes?

Big Data Analytics deve alcançar os dados internos e externos ao universo corporativo. Isso significa que os ciclos de faturamento, notas fiscais eletrônicas, dados de cadastros de clientes, taxas de churn, levantamento de reclamações no SAC da empresa, além de manifestações emocionais sobre a organização em mídias sociais são apenas alguns exemplos de fontes que ajudarão o gestor a compreender o que seus clientes buscam, o que eles querem de sua empresa e até mesmo onde sua concorrência os tem desagradado.

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E sucesso em seu trabalho com Big Data Analytics!