Uma boa estratégia de negócios deve fornecer à empresa uma base sólida para a tomada de decisão. Para isso, a estratégia precisa ser coerente com a realidade da empresa e do mercado. Tornando Big Data e Analytics ferramentas essenciais para as empresas que querem crescer no mercado.

Ambas auxiliam os gestores a entenderem de forma mais detalhada os seus próprios negócios. O que fornece novas ideias e guia as decisões que devem ser tomadas na empresa. Utilizar essas ferramentas é o caminho do sucesso.

Por isso, o Big Data e Analytics são tão importantes para a estratégia de negócios de qualquer empresa. Apesar de se complementarem, Big Data e Analytics são tecnologias diferentes. E no artigo a seguir você entende melhor o que são essas tecnologias e como elas podem ajudar no seu negócio.

Big Data

O Big Data diz respeito aos dados, tanto internos quanto externos. No entanto, não estamos falando aqui de qualquer tipo de dado.

Isso por que Big Data é um volume de informação tão grande e variado que demanda tecnologia de armazenamento e de análise. Algo que ferramentas tradicionais não são capazes de gerenciar.

O Big Data é caracterizado por três “Vs”: Volume, Variedade e Velocidade.

O volume é devido a grande quantidade de dados obtidas a partir de diversas fontes. Como redes sociais, histórico de pesquisas no navegador e transições financeiras.

Já a velocidade diz respeito a forma como esses dados são tratados e transmitidos. Apesar de ser bem variável, essa quantidade de informação precisa de um processamento rápido. Isso, afim de utiliza-las em tempo real, para poder obter de decisões corretas para aquele momento.

Por último, a variedade que está relacionada com os formatos desses dados. Podem ser números (estruturados) ou vídeos, textos, entre outros (não estruturados). E quanto maior a variedade desses dados, mais complexa a sua análise. Portanto, um melhor resultado pode ser obtido.

Devido sua grande quantidade de informação, o armazenamento se torna a chave para obter o resultado que sua empresa precisa.

Armazenamento do Big Data

Em meio a imensidade de dados que compõe um Big Data, se torna necessário organizar toda a informação que você tem disponível. Assim, diversos modelos surgiram para que se pudesse avaliar e armazenar esses dados de forma efetiva.

Com um modelo de banco de dados você determina como os dados podem ser armazenados e acessados. Ou seja, esse modelo irá mostrar a estrutura lógica por detrás de um banco de dados.

Utilizar esses modelos é muito comum principalmente para organizar e apresentar os dados aos usuários. Por exemplo, ao fazer uma pesquisa em um site, seu termo será convertido em uma consulta ao banco de dados.

Tipos de Modelos de Bancos de Dados

Há vários tipos de modelos, e caso a empresa ache melhor ela pode criar o seu próprio. Contudo existem alguns que são os mais comuns. Por exemplo, o modelo de banco de dados hierárquico, o modelo relacional e o modelo de rede. Sendo o modelo relacional o mais utilizado atualmente.

Você pode utilizar qualquer um desses modelos para o seu banco de dados. Mas claro que isso depende de alguns fatores. O primeiro deles é se o sistema em questão suporta o modelo. Além disso, a criação de um banco de dados pode utilizar diversos modelos. Isso de forma a obter o melhor processo para um determinado estágio de armazenamento.

Modelo Relacional

Introduzido em 1970, esse é o modelo mais comum, onde seus dados serão classificados em tabelas ou “Relações”, compostas por linhas e colunas. Cada coluna irá representar um atributo, como preço ou quantidade. E juntos, esses atributos serão chamados domínio, o qual estarão classificados dentro de um certo grupo.

Enquanto que cada linha, ou tupla, irá ter dados sobre uma instância específica, como um determinado colaborador. Então você poderá ver as relações entre diferentes tabelas ou domínios, e até designar um grupo de comparação. Assim, você consegue ter uma análise rápida dos tipos de dados que você tem disponível.

Você impede redundâncias devido a forma de separação. Isso cria-se as informações através das relações entre as tabelas, que formam um conjunto de dados.

Outro benefício é sua alta consistência, que mesmo em réplicas se mantem. Além de sua atomicidade, o que mantem a precisão das informações geradas. Sendo o modelo mais indicado para transações críticas de negócios. Por exemplo, listas de pagamentos, inventários e dados de clientes.

Por fim, nesse tipo de modelo, as tabelas que compõem o banco de dados podem ser normalizadas. O que torna o banco flexível, adaptável ou redimensionável.

Mas o que fazer com toda essa informação armazenada? E se as ferramentas tradicionais utilizadas para analisar informações não conseguem gerenciar esses dados. Como podemos retirar valor deles? É aí que entra em cena o Analytics.

Analytics

Para que as empresas e organizações conseguissem gerenciar e extrair valor desse volume tão grande e variado, surgiu o Analytics. Um processo que envolve a inspeção e análise de dados brutos. Seu objetivo é encontrar padrões e insights afim de auxiliar na tomada de decisão e conquistar o melhor resultado para a sua empresa.

O Analytics encontra as respostas para as mais variadas questões. Até mesmo prever o futuro! Isso tudo através da análise dos dados da empresa. Por isso, dizemos que Big Data e Analytics são tecnologias que se complementam.

De qualquer forma, existem diferentes tipos de Analytics que são aplicados conforme o objetivo da empresa. A estatística descritiva, por exemplo, serve para entender o que aconteceu e porque, e pode ser aplicada nos mais diferentes cenários.

Já a análise preditiva auxilia negócios a preverem tendências futuras, através de dados históricos e algoritmos preditivos. Assim é possível, por exemplo, descobrir como o mercado estará em alguns meses. E qual será o comportamento dos consumidores.

Por fim, a análise prescritiva recentemente lança irá te dar as melhores escolhas. Ela ajuda os gestores a tomarem as decisões corretas com base naquilo que foi descoberto com a análise preditiva. Assim, além de prever as futuras tendências, as empresas podem descobrir como se posicionar. Além de como enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que virão.

A importância do Big Data e Analytics na estratégia de negócios

Como vimos, a união entre Big Data e Analytics pode fornecer muitas vantagens às empresas. Quando a definição da estratégia de negócios é feita com o auxílio dessas tecnologias então, o negócio só tem a ganhar.

Desde a análise de mercado, passando pelo direcionamento de conteúdo e a eficiência operacional. A coleta e análise de dados ajuda a empresa a ter uma visão mais certeira dos seus processos e do mercado. Isso auxilia na tomada de decisões, sendo elas mais assertivas e vantajosas para o negócio.

Visão de mercado

A análise de mercado é fator importantíssimo para a definição de uma estratégia de negócios eficiente e que garanta o sucesso da empresa.

E através do Big Data e Analytics é possível ter uma visão mais profunda e realista dessas e de muitas outras questões. Por meio de uma análise massiva de dados, é possível descobrir. Por exemplo, em quais regiões o público alvo da empresa está. E, com isso, definir a melhor localização para uma sede.

Direcionamento de conteúdo

Através do Big Data e Analytics é possível saber o que os clientes e o público alvo da sua empresa desejam de antemão. Com isso, o direcionamento de campanhas publicitárias se torna muito mais simples, assertivo e eficiente.

Por exemplo, por meio da coleta e análise de dados, o time de marketing pode descobrir como melhor personalizar e segmentar seus anúncios. Além de poder determinar previamente qual segmento da base de clientes responderá melhor às campanhas.

Assim, todo o investimento feito na área de marketing pode ser otimizado. Assim, os resultados passam a ser muito mais expressivos. Considerando a importância que a área tem para o plano de negócios, essa é uma vantagem e tanto.

Eficiência operacional

Para que a empresa consiga alcançar os objetivos e metas estabelecidos no seu plano de negócios, as operações internas também precisam ser eficientes. E direcionarem no rumo certo, desde a distribuição de tarefas entre o time de colaboradores até a composição da infraestrutura e as rotinas de trabalho.

Nesse sentido, o Big Data e Analytics auxilia os gestores a entenderem melhor a dinâmica interna do negócio, seus processos e estrutura. Assim, fica mais fácil identificar problemas e gargalos produtivos. Além de descobrir quais áreas precisam de investimento para melhorar.

E analisar essa massiva quantidade de dados leva a descobrir quais operações tiveram os melhores resultados. Isso sob uma variada gama de condições e até mesmo prever futuras falhas.

Mais vantagem competitiva com Big Data e Analytics

Todos os pontos abordados ao longo do artigo trazem uma enorme vantagem competitiva para a empresa. Afinal, com um melhor conhecimento sobre o mercado e base de consumidores, e operações internas eficientes e bem orientadas. O fica muito mais fácil entender a concorrência e elaborar estratégias para vencê-la.

Dessa forma, vemos como o Big Data e Analytics são importantes para o plano de negócios. Pois economiza tempo e dinheiro. Além de ter tomadas de decisões que podem ser muito mais suscetíveis ao sucesso que se não utilizadas. Por isso se você quer alavancar a sua empresa ou o seu negócio não deixe de usar e implementar essas ferramentas na sua vida.

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