Big Data Analytics: afinal, porque usá-lo?
Big Data Analytics é o exame de enormes quantidades de dados, buscando identificar padrões e correlações entre eles. Tem como objetivo gerar conhecimento a partir dos dados e assim encontrar uma maior compreensão a respeito de um cenário estudado e obter uma previsão do que acontecerá.
Em um ambiente corporativo, diversos softwares são aplicados para gerenciar processos, melhorar a comunicação entre departamentos e com terceiros. Ferramentas usadas em Big Data Analytics, como modelos estatísticos, data mining e learning machine, ajudam a identificar padrões e gerar insights a partir desses dados. Com isso, a empresa pode melhorar os produtos serviços.
O departamento de TI também pode aplicá-los e melhorar a qualidade do suporte à empresa. Explicaremos como isso ocorre a seguir.
Ajuste das estratégias de negócios e relacionamento com o cliente
O histórico de vendas e interação entre os clientes e o sistema de e-commerce, quando analisados por ferramentas de Big Data Analytics, revelam padrões de consumo e de interesses.
Com isso, a empresa pode:
- mostrar na página do e-commerce ofertas mais aderentes às necessidades dos visitantes;
- ajustar o design de produtos;
- melhorar a interação com os clientes.
O Spotify por exemplo, utiliza Big Data Analytics para identificar os gostos musicais dos usuários da plataforma. Tendo como referência itens como as músicas selecionadas e a interação com a plataforma, o sistema monta uma playlist que reflete as preferências musicais dos usuários. Outro importante benefício é a melhoria de processos internos e performance do TI.
Geração de dados dentro da empresa e seu uso pelo TI
As empresas utilizam diversos softwares como ERPs, CRMs, chats, websites, lojas virtuais e outros mais específicos conforme o negócio da empresa para dar suporte ou mesmo para a realização de suas atividades fim. Para que o TI mantenha um nível de serviço desejável, é importante que sejam mantidos com segurança e tenham estabilidade operacional.
Esses sistemas geram grandes quantidades de informações, estruturadas e não estruturadas, relacionadas aos negócios e que também descrevem o próprio funcionamento, gerando logs e relatórios. Todos esses dados servem de subsídios para o Big Data Analytics.
O departamento de TI pode utilizar esses dados para, não apenas monitorar o estado da infraestrutura, mas dar subsídios para que a empresa possa adquirir ferramentas, contratar servidores e analisar o retorno sobre o investimento.
Ferramentas de machine learning também são muito aplicadas sobre dados relacionados ao histórico de ações dos usuários para identificar eventuais fraudes. Podem também identificar anomalias em transações que normalmente seguem um padrão já identificado.
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