Big Data Analytics: o que você precisa entender e como aplicar ao seu negócio
Toda e qualquer empresa gera dados. Seja uma padaria de bairro que coleta informações de seus clientes para fazer promoções e sorteios, ou uma grande multinacional de eletrônica que analisa informações de maquinários. A diferença está em como cada negócio os utiliza estrategicamente.
O Big Data Analytics é a tecnologia utilizada para analisar uma enorme quantidade de dados estruturados e não-estruturados que são coletados, organizados e interpretados por softwares, os transformando em informações úteis para tomada de decisões e para gerar insights sobre tendências de mercado e comportamento de seus consumidores. Os dados estruturados são aqueles já organizados de um modo que facilita a visualização e leitura das informações, enquanto os não estruturados, são dados ainda soltos, como textos, imagens e resultados de campanhas não organizados e que não trazem um mesmo perfil de dado.
O Big Data Analytics é capaz de cruzar grandes volumes destas informações por meio de um software gerando um norte para as tomadas de decisões, de forma muito veloz.
A nomenclatura surgiu nos anos 2000 e prevê três bases sólidas para que um processo de análise de dados possa ser classificado como Big Data Analytics, são eles: volume, velocidade, e variedade. Esclarecendo:
Volume: Com a hiperconectividade, o volume de dados disponíveis cresceu exponencialmente. Para se ter uma ideia, 90% das informações disponíveis hoje foram coletadas nos últimos dois anos. A arquitetura tecnológica de Big Data Analytics é capaz de armazenar todos estes dados em cloud para serem acessados quando necessário;
Velocidade: A tecnologia aderiu velocidade no processo de mineração e análise de dados. Com sistemas automatizados, o Big Data Analytics consegue cruzar informações e gerar insights de forma muito rápida; e
Variedade: De nada adianta ter uma enorme quantidade de dados se todos apresentam a mesma informação. Por isso, para o Big Data Analytics ser realmente útil e relevante ele precisa coletar uma gama diversificada de dados. Tecnologias de location data, por exemplo, conseguem mapear informações geográficas; cookies conseguem rastrear o comportamento online das pessoas e oferecem um número enorme de informações; tudo isso conectado à uma DMP como a da Tail, possibilita a identificação de novas informações, a partir de diversas já existentes.
Como aplicar o Big Data Analytics
O maior desafio para as empresas aplicarem esta tecnologia de análise de dados em seus processos é ter acesso a todas as fontes de dados. As informações são abrigadas em diferentes sistemas e servidores, o que dificulta que, sozinhas, as empresas consigam reunir todos os dados que geram e que são estratégicos para o seu negócio. Além disso, muitas organizações não têm know-how para estruturar os dados e extrair deles os insights valiosos que aumentam a competitividade do negócio.
Por isso, contar com uma DMP, como a Tail, que reúne as informações em um único espaço, oferece segmentações variadas, com agilidade no processamento dos dados, garantindo a total segurança das informações, é a melhor opção para quem quer implantar Big Data Analytics. A ação de uma DMP contribui, ademais, para diminuir os custos de uma campanha online. Ao passo que segmenta a audiência, a DMP auxilia no processo de impactar somente os interessados no produto/serviço, otimizando o direcionamento do orçamento da campanha e gerando resultados bem mais positivos.
Setores que se beneficiam da tecnologia
A empresas do setor financeiro podem utilizar Big Data Analytics para melhorar a segurança de suas operações: alimentando sistemas de machine learning com dados, para ensinar o comportamento padrão das informações e identificar anomalias, por exemplo. Além disso, é possível analisar o comportamento dos potenciais clientes para determinar o credit scoring e para segmentar campanhas de produtos financeiros para as audiências corretas.
A indústria de bens de consumo é positivamente impactada por estratégias de Big Data Analytics. Além de poderem analisar o comportamento dos potenciais consumidores para extrair insights de novos produtos, as empresas podem segmentar campanhas e ainda monitorar equipamentos por meio desta tecnologia.
Os varejistas podem utilizar o big data para fazer a análise de perfil de compra dos seus consumidores e potenciais clientes, compreender os hábitos online por meio de Browsing Behavior para segmentar campanhas, prever tendências de mercado, entre muitos outros benefícios.
Em suma, o Big Data Analytics é capaz de impactar positivamente negócios de qualquer setor. Isso porque ele contribui para a geração de insights de novos produtos e serviços, atração de clientes, entendimento da audiência, segurança e mais benefícios.
Facilitadores do big data analytics
As empresas não precisam fazer o Big Data Analytics sozinhas, até porque a complexidade da tecnologia impede que todos tenham acesso à ela de forma autônoma. Contar com parceiros como a Tail, que oferecem serviços de audiência, location data, onboard de CRM, Browsing Behavior, Cookies e outras estratégias de captação e análise de dados é essencial. Conheça as possibilidades da Tail e imprima mais tecnologia no seu negócio.