Implementar um projeto Big Data na empresa
O Big Data é uma oportunidade para a empresa, pois usando todos os dados da sua rede social, seus sites e seu banco de dados, a empresa pode melhorar o conhecimento dos clientes reais e eventuais. Ela também pode otimizar seus custos e inovar mas, para implementar um projeto de Big Data, a empresa também deve repensar o seu funcionamento, adotar soluções técnicas e estar pronto para seguir uma nova estratégia.
Big Data e os desafios para a empresa
Big Data (ou Smart Data, Analytics, etc.) refere-se aos dados digitais que circulam nas redes sociais e em todas as mídias da web. Ele também inclui dados coletados de seus clientes através de objetos conectados ou CRM (Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente, em inglês, Customer Relationship Management). A exploração e a análise de todos estes dados devem permitir que as empresas e os profissionais possam aprender sobre os hábitos e as expectativas dos clientes. Todos os setores estão em causa: o comércio e, claro, o e-commerce, assim como a saúde, os transportes, as comunidades, o esporte, etc.
Para a empresa, os desafios de Big Data são muitos, como satisfazer melhor as necessidades dos clientes atuais e potenciais, antecipar a demanda, oferecendo inovações adaptadas às necessidades emergentes, melhorar a experiência do cliente ou a experiência do usuário e reduzir os custos das empresas, ajustando a produção, o transporte ou a entrega.
Criar uma estratégia de Big Data
O primeiro passo é identificar os objetivos de um projeto de Big Data e o resultado que a empresa pretende alcançar. Quais são as necessidades da empresa? Trata-se de otimizar a experiência do cliente e reduzir os custos de viagem e de produção?
O segundo passo consiste em agregar as diferentes fontes de dados. É nesse ponto que a empresa poderá se confrontar a obstáculos, principalmente devido à sua organização, ou seja, a falta de comunicação entre as diversas especialidades e serviços, por exemplo, ou as expectativas de acordo com os diferentes serviços.
O volume de dados e a sua diversidade (diferentes fontes ou terceirização) também podem constituir um problema. Assim sendo, é preciso garantir o seu armazenamento e a sua segurança ou a sua criptografia em caso de troca de dados.
Uma revisão do conjunto da organização da empresa pode ser necessária e a implementação de uma estratégia viável para todos os serviços é essencial. A abordagem deve incluir tanto os DSI (Rede Digital de Serviços Integrados), quanto os setores da empresa. O último passo é a criação de uma análise de dados. Para isso, a empresa pode decidir servir-se de competências internas (cientista de dados, analista de dados, etc.) ou externos. Ele também pode optar por uma solução como o Analytics.
Escolher uma ferramenta de análise Big Data
As ferramentas utilizadas pela empresa para analisar e processar dados deve atender a regra dos “3V”: Volume, Variedade e Velocidade. Trata-se de optar por uma ferramenta que possa processar grandes volumes de dados oriundos de várias fontes e capaz de compartilhar os resultados em um curto espaço de tempo. Várias características técnicas podem ajudar na escolha de um instrumento adequado para as necessidades da empresa:
Verificar o perímetro dos dados analisados: os dados podem vir do CRM da empresa, mas também das redes sociais, de objetos conectados ou de tablets nas lojas, sensores, etc. A solução escolhida deve ser adaptada às várias fontes, internas ou externas.
Adaptar-se ao setor de atividade da empresa: as necessidades da empresa também dependem do seu setor de atividade, como conhecer melhor o seu público para um site de e-commerce, analisar o percurso dos visitantes em um museu, etc. Algumas soluções integram funcionalidades específicas de acordo com o setor.
Hospedar os dados internamente ou optar pelo Cloud: os dados podem ser armazenados em servidores próprios da empresa; no entanto, a importância dos fluxos e a necessidade de um armazenamento adequado exigem que muitas soluções proponham um armazenamento na nuvem.
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Foto: © mindscanner - Shutterstock.com
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