Big Data: por que as minhas decisões de negócio devem ser data driven?



Para lançar um produto, é preciso estudar o mercado para prever a aceitação, entender como o consumidor pensa e se comporta na compra. Para melhorar um atendimento ou serviço, é possível coletar e cruzar dados que lhe deem insights de possibilidades de desenvolvimento. Nada disso é chute ou achismo. Quem tem conhecimento, tem o poder para decisões mais assertivas. Essa é a importância de utilizar Big Data para embasar a tomada de decisões, isso é ser data driven.

O conceito de Big Data, tão falado hoje em dia, é o montante de dados – estruturados e não estruturados – que produzimos em alta velocidade. A todo instante, alguém escreve um post, faz uma compra, acessa um site ou publica uma foto. Tudo isso é informação sobre quem são essas pessoas, documentos que registram e deixam rastros sobre como pensamos, agimos e, principalmente, consumimos.

É uma quantidade realmente alarmante para a compreensão do melhor cientista de dados ou profissional de BI – Business Inteligence, que são profissões criadas para estudar essas informações. A maioria desse conteúdo sequer é estruturado. Para utilizá-lo, é preciso organizá-los por características semelhantes – clusters com nomes, idade, sexo, classe – o que facilita encontrar a informação desejada ou cruzar dados de forma relevante. Como quem organiza um armário e separa em uma gaveta roupas para frio e para calor, cada qual com seu propósito. Afinal, tendo em vista o tanto de dados que foram produzidos nos últimos anos, que é muito mais do que o produzido em toda a história da humanidade junta, é muito difícil saber o que pode ter utilidade e o que é dispensável.

No atendimento ao cliente, por exemplo, uma ferramenta de monitoria e Speech Analytics Real Time como o Monitor da Indigosoft, coleta e armazena muitos dados dos clientes, mas é preciso minar esse montante para definir insights que sejam úteis para a melhoria da qualidade desse relacionamento.

Uma tecnologia de Machine Learning é capaz de cruzar as informações desses clusters e criar insights, separando quais informações são úteis para decisões estratégicas de negócio, prever situações ou mensurar aceitação e demanda de um produto, promoção ou serviço. Dessa maneira as informações do Data Lake se tornam conhecimento que embasam decisões data-driven! Como seu negócio utiliza as informações do mercado para o planejamento estratégico?

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