Análises preditivas para vendas futuras já são realidade no Varejo

Para melhorar a acuracidade de suas previsões, algumas empresas varejistas estão aumentando a granularidade das análises.

Contudo, isso desafia os sistemas atuais. Como prever as vendas considerando impactos sazonais, mudanças nas tendências, novas preferências dos clientes, ações de concorrentes diferentes e as repercussões promocionais produto a produto?

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A evolução de Business Intelligence para Data Science

“Inicialmente, eu não via muita diferença entre análise de BI e Data Science. Eu achava que poderia tranquilamente não escrever um livro sobre Big Data – porque o fato é que as ferramentas de análise e as abordagens usadas não são tão diferentes no caso desses grandes conjuntos de dados armazenados. Mas, quando passei a falar com empresas e com data scientists, percebi que realmente existem algumas diferenças fundamentais – algumas que ainda precisam ser mais articuladas e outras que já estão em evidência”.

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experiência de compra

Big Data Analytics em tempo real: captação de detalhes e garantia de melhor experiência de compra para o cliente

Análises de grandes massas de dados de diversas fontes estão sendo utilizadas pelas empresas para otimizar seus processos de negócio. Alguns varejistas estão otimizando seus estoques com base em predições geradas pelos dados transacionais, pelos comentários em redes sociais, pelas tendências de busca na web e, até mesmo, pelas previsões meteorológicas.

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Perguntas certas, Big Data Analytics e os ganhos inimagináveis para o Varejo

Em um momento em que as tecnologias de Big Data Analytics proporcionam respostas mais fáceis, ágeis e completas, fazer as perguntas certas passou a ser o grande desafio dos varejistas. Neste artigo, mostraremos quais perguntas são essas e como elas podem se traduzir em ganhos de negócio.

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cientista de dados

Cientista de dados: que profissão é essa?

*Este artigo foi originalmente publicado em 27/01/16 e seu conteúdo foi atualizado e estendido em 03/07/2017

Processar, analisar, perceber. O Data Scientist, ou cientista de dados em português, é um profissional que ainda está em plena descoberta. Tanto do mercado, quanto de si mesmo.

Não basta dominar as ferramentas de análise de Big Data ou ser especialista na gestão de estatísticas complexas. É preciso mais.

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apache sqoop

Apache Sqoop – Uma abordagem prática para a unificação de dados

Este artigo aborda a ferramenta Apache Sqoop, que desde 2012 é um dos projetos top-level da Apache Software Foundation. O Apache Sqoop – abreviação de “SQL para Hadoop” – tem como objetivo executar a transferência eficiente e bidirecional de dados entre o Hadoop e diversos serviços de armazenamento externo de dados estruturados.

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big data e agricultura

Big Data é ótima ferramenta para a agricultura

*Este artigo foi originalmente publicado em 09/09/15 e seu conteúdo foi atualizado e estendido em 08/05/2017

Quando se pensa em tecnologia aplicada à agricultura, logo vem à cabeça insumos como fertilizantes ou agrotóxicos, biotecnologia ou máquinas mais eficientes para produção e manejo.

Mas não é só isso. Big Data tem atuado de forma tão ampla na agricultura que até o seu feijão com arroz de todos os dias já tem a influência dos dados.

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telecomunicações

Big Data oferece múltiplas aplicações à indústria de telecomunicações

Como sabemos, Big Data é aliado dos mais variados setores. No mercado de telecomunicações não seria diferente. As pessoas estão conectadas 24 horas por dia, com a tecnologia móvel fornecendo e/ou sendo meio de cada vez mais serviços – de redes sociais à internet das coisas.

No meio dessa ultraconectividade, as empresas de telecom precisam saber como tirar vantagem do rastro de informações que os usuários deixam pelo caminho. Com um volume diversificado de dados, que viajam através de suas redes, elas podem otimizar o serviço ofertado, aprimorar a experiência do cliente, se tornarem mais competitivas e aumentar seus lucros, como você verá neste artigo.

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