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Big Data: Como gerar valor com Data Analytics?

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 5 min

Para ter sucesso em um mercado que exige acertos rápidos, é indispensável ter o apoio de tecnologias como o Data Analytics.

Em um cenário mercadológico altamente conectado, são os dados que direcionam as empresas rumo ao sucesso. Isso porque informação é poder.

Dados relevantes sobre o desenvolvimento de produtos, gestão da marca, satisfação do cliente, jornada de compra, aprovação do mercado, dentre outros diversos, a todo momento, certamente é um diferencial competitivo expressivo que pode revolucionar o desempenho de qualquer negócio.

Por meio de recursos inteligentes como o Data Analytics, é possível desenvolver habilidades analíticas e de raciocínio sistemático para conduzir as tomadas de decisões.

Acompanhe o post e veja como gerar valor com o Data Analytics e otimizar as chances dos seus clientes se destacarem no mercado.

O que é Data Analytics?

De forma resumida, Data Analytics é o uso de um grande volume de informações pertinentes, de fontes diversas, para auxiliar a tomada de decisões de um negócio. Esse dados podem ser internos, do mercado, dos concorrentes, estruturados ou não estruturados, e assim por diante.

Ao analisá-los de maneira integrada e cruzada, é possível ter uma visão mais clara da empresa e obter valiosos insights estratégicos para o seu desenvolvimento. 

Essa análise é feita por diferentes parâmetros, tais como a de Previsão (Forecasting), Data Mining e Text Mining, Otimização e Modelagem Estatística; todas são usadas para gerar valor sobre os dados.

Portanto, Data Analytics é uma prática essencial para empresas de todos os tipos, tamanhos e segmentos.

Como gerar valor com o Data Analytics?

Seja qual for o negócio, a análise de indicadores para validar processos é indispensável. Questões financeiras, de demanda, de potencial geográfico, de uso do tempo, de organograma, de fluxo operacional, de capacidade produtiva, dentre outras inúmeras, devem ser estudadas constantemente para assegurar práticas eficientes. Afinal, traçar estratégias com base em achismos ou na intuição não é o mais seguro.

Diante disso, empregar soluções tecnológicas que otimizem essa atividade analítica é um diferencial competitivo, e o Data Analytics é o recurso digital mais indicado. Afinal, ele pode agregar valor ao negócio estendendo facilidades excepcionais para a sua competitividade e organização. Confira algumas delas a seguir.

1) Mais integração aos dados 

Com o avanço da tecnologia, é comum que mais de um software de gestão seja adotado em uma organização. Contudo, se não forem integrados, complexidades podem surgir dificultando a análise geral de dados.

O Data Analytics gera valor ao negócio porque é capaz de reunir e cruzar tais dados e oferecer uma visão completa de diferentes KPIs e indicadores.

2) Decisões mais assertivas

Além disso, ter uma visão global do negócio em tempo real permite tomar decisões mais assertivas, inteligentes e seguras. 

A análise automatizada de dados do Data Analytics traz agilidade ao processo decisivo, potencializando a performance comercial da empresa. Ou seja, ele evita o agravamento de situações críticas e também, abraça oportunidades interessantes.

3) Respostas estratégicas

O Data Analytics também gera valor ao negócio porque ajuda a encontrar as respostas de perguntas-chave. Mais do que isso, ele ajuda a formular as perguntas certas.

E assim, correlaciona informações que possam otimizar a atuação da empresa no mercado e potenciar o seu faturamento geral. 

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Quais os desafios de implementação do Data Analytics?

O uso do Big Data está associado a uma série de benefícios comerciais tanto para melhorar estratégias e processos quanto para aumentar o volume de vendas e receita.

Contudo, essa transformação digital necessita de mais do que ferramentas inteligentes para assegurar qualidade operacional, exige mudanças na cultura organizacional da empresa.

Ao iniciar um processo transformação, as lideranças devem assegurar que a empresa está preparada para o processo, a começar pela força de trabalho. Sem uma preparação adequada, a implementação da cultura do Data Analytics pode passar por desafios significativos.

Algumas das principais dificuldades enfrentadas são:

  • desalinhamento entre a área técnica operacional com as reais necessidades, demandas e objetivos do negócio;
  • dificuldade para transformar inputs humanos em processos automatizados;
  • falta de um acompanhamento rigoroso dos times para que, de fato, consigam transformar um insight em ação;
  • falha no rompimentos dos silos organizacionais, já que a integração de dados objetiva o avanço universal;
  • problemas na definição exata do problema, que demanda conhecimento específico;
  • falta de compreensão do cenário macro para identificar quais informações são realmente relevantes para o desenvolvimento do negócio.

Vale pontuar que os dados sozinhos não agregam valor. É preciso de especialistas que saibam traduzi-los em conhecimento útil para o negócio. É justamente aí, que a equipe de TI entra em ação.

A partir da tradução do Big Data, o TI é capaz de elevar o patamar de relevância de diversas operações, gerando e comprovando seu ROI com muito mais eficiência e otimizando a atuação geral do negócio.

 

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