Temos falado bastante sobre Indústria 4.0 em nosso blog (se você ainda não viu nada acerca do tema, aconselho voltar um pouquinho e dar uma lida), logo, não poderíamos deixar de falar sobre Big Data, um conceito importantíssimo para o futuro da indústria e de muitos outros segmentos.
No artigo de hoje você verá:
- O que é Big Data
- Big Data Analytics
- Big Data na prática
O que é Big Data?
O termo Big Data refere-se a enorme quantidade de dados que são gerados a cada segundo.
Hoje em dia, tudo o que fazemos em dispositivos eletrônicos geram dados, desde simples curtidas numa rede social até o maquinário de uma fábrica.
Só para se ter uma ideia do quão valiosos podem ser tais dados, estima-se (segundo a IDC) que o mercado de dados deve crescer 600% a mais do que a TI, até o fim do ano, atingindo a marca de 41,5 bilhões de dólares.
Big Data Analytics – desvendando oportunidades escondidas a olho nu
O grande desafio está em interpretar toda essa enorme quantidade de dados e, a partir daí, gerar insights que direcionarão o futuro da companhia.
Antes, os dados provinham principalmente de feedback dos consumidores, que podiam ser analisados com mais facilidade. Em contrapartida, entender máquinas pode ser um tanto quanto mais complexo.
Surge, então, os Big Data Analytics, poderosos softwares que prometem analisar com precisão quantidades assustadoras de informações, impossíveis de serem feitas a “olho nu”. Assim, são identificadas oportunidades até agora escondidas nesse amontoado de dados.
Como usar o Big Data na prática para tomar decisões? Veja um exemplo para facilitar o entendimento
Imagine uma companhia multinacional de adereços esportivos, que possui inúmeras lojas por todo o país. Ela pretende entender melhor os comportamentos de seus consumidores.
Para isso, começa, através de Big Data Analytics, analisar diferentes informações acerca do seu público alvo.
O primeiro passo foi analisar todo o tráfego de seu site, aplicativo e redes sociais: quais produtos eram mais vistos? Qual era a faixa etária predominante por produto? Em que período do dia recebia mais visitas? E assim por diante.
A partir dessa primeira coleta, foi possível traçar certas relações. Vamos supor que uma delas tenha sido a de que a chuteira X tenha sido visitado majoritariamente por jovens entre 14 e 22 anos.
Estando em ano de Copa do Mundo, a companhia, a partir desses dados, capta uma oportunidade interessante de negócio: uma promoção da chuteira X, próximo ao início da Copa, que atinja a esse público.
Visto que esse insight foi concebido com boa folga até o mês de Junho, a companhia ainda pode comprar matéria-prima em maior quantidade do que o normal, pagando menos, podendo emplacar sua promoção como um sucesso, visto que os preços serão mais baixos baixos devido a matéria-prima que saiu mais barata.
A segunda relação traçada foi de que a bola de futebol Y tem sido pouco visitada, portanto, sua produção pode ser cortada e substituída pela bola Z, a qual teve muito mais interessados. Isso permite que a empresa não fique com estoque parado, dando prejuízo.
Por fim, através do geomarketing, onde são levados em consideração diversos dados demográficos, a companhia decidiu abrir duas novas lojas em centros comerciais estratégicos, visto que boa parte de seu público era de classe média e comprava não apenas para si, mas para seus filhos também. Abrindo-as, foi possível facilitar a compra de seu público, o qual já trabalhava na região.
Deu para se ter uma noção do quanto o Big data pode ser utilizado, não é mesmo?
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