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Análises preditivas e Big Data: como essa relação pode otimizar os negócios?

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 3 min

Atualmente, para que uma empresa consiga se destacar no mercado competitivo, é necessário saber utilizar todo o potencial de seus recursos digitais e dados coletados. Veja como essa relação pode ajudar!

 

Diariamente as empresas precisam lidar com um enorme volume de dados, são informações internas ou pessoais de clientes, notas de fornecedores, reações e comentários nas redes sociais da marca, enfim, são muitos conteúdos vindos de fontes diferentes.

Esse enorme conjunto de dados recebeu o nome de Big Data e ele vem sendo processado e analisado pelas organizações para otimizar as tomadas de decisão de negócios.

Por meio das análises de Big Data, passou a ser possível tomar decisões mais rápidas e inteligentes, baseadas em fatos reais e atuais. Dessa forma, as empresas começaram a contar com operações corporativas mais eficientes, maiores lucros e clientes mais felizes.

Diante desse cenário, tornou-se fundamental que as organizações saibam como lidar com o todos essas informações coletadas. É necessário realizar análises precisas e confiáveis para que que os dados brutos possam se transformar em insights para os negócios.

É nesse contexto em que a análise preditiva passa a ser relacionada com o Big Data. Quer saber mais sobre essa relação e entender como ela pode otimizar os negócios? Continue a leitura deste post!

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é um processo capaz de reunir todas as estatísticas e dados de uma empresa para que seja possível extrair insights relevantes sobre padrões e tendências comportamentais.

Softwares desse tipo de análise conseguem agrupar não apenas informações quantitativas, mas também dados qualitativos, como registros textuais nos sistemas. Dessa forma, o Big Data da empresa pode ser utilizado em sua integridade.

Essa ferramenta permite a criação de algoritmos complexos que transformam conteúdos isolados, como um simples comentário nos sistemas de gestão de clientes, em padrões numéricos passíveis de serem analisados e relacionados com outros conteúdos.

A análise preditiva proporciona diversas vantagens para as empresas, como melhorias na qualidade dos processos, minimização de riscos nos negócios, melhores informações sobre os concorrentes e clientes.

Quais as vantagens do modelo preditivo?

Ele pode ser utilizado em diferentes momentos conforme as necessidades atuais da organização. Essa metodologia é capaz de detectar problemas a partir da análise de comportamentos internos e externos.

É possível aplicar os resultados das análises preditivas em diferentes situações na organização, melhorando a performance dos negócios. Veja os benefícios que isso pode proporcionar:

  • Melhorar a atração e retenção de clientes: com algoritmos eficientes é possível identificar novos comportamentos e desejos dos consumidores rapidamente e, assim, antecipar suas necessidades. Com isso, a empresa pode oferecer os serviços e soluções ideais para conquistar e manter seus clientes cativos.
  • Reduzir desperdícios de recursos: ao prever e antecipar demandas, a organização pode gerenciar seus recursos com maior inteligência. Assim, ela é capaz de lidar com o aumento ou redução da procura de determinados produtos, evitando prejuízos.
  • Otimizar estratégias de vendas: ao contar com insights precisos e inteligentes, a organização pode criar melhores ações e estratégias de vendas. Ela irá sair na frente da concorrência oferecendo exatamente o que os novos clientes estão buscando.

Como a análise preditiva se relaciona com Big Data?

O Big Data é a principal fonte de pesquisa para a construção dos modelos preditivos, visto que representa o conjunto de conteúdos gerados por diversas tecnologias digitais utilizadas na empresa, como os aplicativos dos smartphones, mídias sociais, pesquisas em sites e outras fontes, os quais se combinam e se tornam o grande volume de dados.

A partir disso, a análise preditiva é capaz de utilizar todo o imenso número de dados coletados pela empresa para determinar probabilidades de comportamentos futuros. Além disso, para aprimorar ainda mais o processo, muitas corporações combinam o Big Data com tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial para melhorar ainda mais seu desempenho.

Assim é possível determinar padrões e comportamentos mais assertivos, permitindo que a empresa ofereça experiências mais rápidas e personalizadas a seus consumidores.

Ficou claro a importância da análise preditiva para o sucesso dos negócios? Ela pode ser uma verdadeira aliada estratégica das empresas que buscam se diferenciar dos concorrentes no mercado. Ao aliá-la com o Big Data que uma empresa coleta, é possível utilizar o potencial total desses dados acumulados diariamente e, assim, melhorar ainda mais os resultados alcançados.


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