Captar, processar e analisar dados para extrair informações pode ser a chave para tomadas de decisão mais eficientes nas empresas
Atualmente o termo big data já é bem conhecido por grande parte da população mundial, e não apenas para quem trabalha diretamente com tecnologia. Ele pode ser traduzido em uma grande quantidade de dados, o que traz a necessidade de processos que sejam capazes de capturar, armazenar, processar e analisar grandes volumes de informações com a rapidez que o mundo moderno exige – serão 180 zetabytes de dados no mundo até 2025, segundo a revista Forbes.
É a análise aprimorada de grandes quantidades de dados brutos para extrair informações e insights para um determinado negócio. Ele é usado nos mais variados segmentos para permitir que as organizações tomem decisões corretas, além de testar processos que já existem. Ele antecipa tendências e considera métodos para responder questões por meio da aplicação de um processo algorítmico.
De forma resumida, o Big Data Analytics funciona com a análise de dados em três categorias.
A análise criteriosa e o cruzamento destes dados fazem com que seja possível otimizar a compreensão dos mais variados cenários e viabiliza a extração de padrões, os quais podem ser usados para os mais diversos fins, dependendo do core business da empresa que implementa o processo.
Por enquanto, o uso deste processo faz mais sentido para empresas, e muitas delas já o utilizam para analisar dados de forma estratégica.
É importante deixar claro que o Big Data Analytics pode ser implementado em todas as empresas, independentemente do tamanho delas. Via de regra, cientistas de dados ficam responsáveis por este processo, pois são profissionais que realizam a limpeza e a preparação dos dados.
O Big Data Analytics faz com que empresas possam usar informações já disponíveis para identificar oportunidades e obter insights. Além disso, o processo de tomada de decisão fica menos arriscado.
Com ele, as empresas são capazes de analisar as informações para medir a satisfação dos clientes e oferecer novos produtos. Outra vantagem é identificar padrões preciosos para tomar melhores decisões, como os hábitos de consumo dos clientes.
Assim, é possível deixar os clientes mais satisfeitos, reduzir a margem de erro, tornar as operações mais eficientes, estabelecer planos estratégicos e aumentar o lucro de forma significativa.
*Por Rubens Monteiro, head de engenharia de dados da ClearSale
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