Visando promover maior capacidade de tratamento dos grandes volumes de dados gerados pela era digital, o Big Data surgiu e foi incorporado pelas empresas. No setor de marketing, ele começou a ser utilizado para a elaboração de estratégias direcionadas aos clientes de acordo com seu comportamento.

Isso gerou um avanço no modo como a abordagem é feita aos consumidores, bem como a personalização dos serviços oferecidos. A tomada de decisão estratégica também se tornou mais certeira e prática.

Dentro desses avanços, neste artigo, separamos as principais tendências do Big Data que você precisa conhecer. Acompanhe!

1. Governança de dados

A aplicação de Big Data nos negócios é necessária para avançar ainda mais no gerenciamento baseado em dados. Tradicionalmente, a análise de dados se baseou fortemente na experiência de engenheiros de BI (Business Intelligence) e cientistas de dados altamente qualificados. Nos últimos anos, a governança de dados tem permitido que novas atividades sejam desenvolvidas com maior eficiência, graças à alta capacidade de processar e interpretar dados.

Gestores e usuários corporativos podem obter e analisar os dados necessários em tempo hábil e utilizá-los para operações diárias de negócios, como lançamento de novos empreendimentos, marketing e melhoria de processos. Além do mais, a organização se torna capaz de elevar a segurança dos dados, assim como implementar novas camadas de proteção.

Dessa maneira, os gestores conseguem entender como os dados são gerados e conhecer todo o seu histórico, como uma árvore genealógica. Por exemplo, pode-se constatar que um dataset Z se originou da combinação dos dados W, X e Y. Isso proporciona clareza no entendimento de todo o caminho dos dados, desde sua geração até seu resultado.

2. Inteligência artificial mais acessível

A inteligência artificial (IA) tem sido cada vez mais aplicada em processos corporativos a fim de liberar a equipe para tarefas mais analíticas que gerem maior valor agregado e inovação. As diversas aplicações da IA podem ser vistas em aplicativos para dispositivos móveis como smartphones e tablets, incluindo serviços relacionados à personalização de anúncios.

No entanto, 2019 não traz revolução em soluções baseadas em inteligência artificial, mas sim seu desenvolvimento consistente, uma aplicação mais prática e maior disponibilidade. Uma das tarefas mais importantes é assumir a responsabilidade pela IA e torná-la mais útil e prática para todos — desde empresas profissionais até usuários finais.

A boa notícia é que aplicativos e máquinas baseados em IA poderão ser acessados por todos, devido à crescente demanda. Isso eleva a atuação das corporações nos setores em que atuam, contribuindo para que elas obtenham vantagens no modo de integrar seus processos de trabalho.

3. Análises preditivas

A análise preditiva é um método que usa dados, algoritmos estatísticos e ferramentas de aprendizado de máquina para identificar a possibilidade de resultados futuros com base em dados históricos. O objetivo é ir além de conhecer eventos passados e avaliar a probabilidade do que acontecerá no futuro com maior precisão.

Um número crescente de empresas e organizações está adotando a análise preditiva proporcionada pelo Big Data para melhorar a lucratividade e a vantagem competitiva. As aplicações mais comuns incluem os aspectos que seguem.

Detecção de fraude

Combinar múltiplas técnicas de análise pode melhorar a detecção de padrões e promover a prevenção de crimes. Recentemente, as preocupações com a segurança cibernética estão aumentando, mas se você avaliar o comportamento na rede em tempo real usando um monitoramento de comportamento analítico de alto desempenho, os riscos de fraude, vulnerabilidade e ameaça podem ser identificados e neutralizados.

Otimização de campanhas de marketing

A análise preditiva advinda do Big Data é usada para entender as respostas dos clientes e as condições de compra, além de facilitar as oportunidades de vendas cruzadas. Usando modelos preditivos, você pode obter e manter os clientes mais lucrativos e aumentar sua base de consumidores.

Melhoria operacional

Muitas empresas confiam em modelos preditivos para antecipação de estoques e gerenciamento de recursos de fábrica. Por exemplo, as companhias aéreas usam análise preditiva para cotações de preço. Redes de hotéis buscam prever quantos hóspedes visitarão suas instalações para maximizar a ocupação dos quartos, aumentando a receita. Com a análise preditiva, empresas e organizações podem trabalhar com mais eficiência.

Redução de risco

As pontuações de crédito são amplamente usadas como um indicador para avaliar o risco de um consumidor entrar em default e são um exemplo bem conhecido de análise preditiva. A pontuação de crédito é o valor obtido inserindo os dados do comprador em um modelo de previsão que incorpora todos os itens de dados envolvidos na avaliação de crédito. Outras aplicações relacionadas à gestão de riscos são sinistros de seguros e cobrança de dívidas.

4. Utilização de ferramentas open source

As soluções open source consistem em softwares de código aberto. Elas utilizam dados públicos e oferecem melhorias consideráveis na aceleração do processamento de grande volume de dados. Por meio da incorporação do Big Data, essas ferramentas têm recursos que permitem obter respostas em tempo real.

Sem dúvidas, a utilização de sistemas open source eleva a produtividade dentro dos processos de fluxo de trabalho, ajudando as empresas a reduzirem custos na aquisição de soluções. Essa tendência tende a crescer ainda mais e ser aperfeiçoada de acordo com as demandas de mercado.

5. Migração para a nuvem

A IoT (Internet das Coisas) está gerando uma quantidade enorme de dados estruturados e não estruturados, e a porcentagem de informações sendo colocadas e compartilhadas em serviços de nuvem está aumentando constantemente. Os dados da IoT costumam ser heterogêneos e são distribuídos em vários sistemas relacionais e não relacionais, como clusters e bancos de dados.

Embora as inovações em armazenamento e serviços gerenciados tenham acelerado o processo de coleta, ainda há um grande problema para acessar e entender os dados em si. Como resultado, as ferramentas de análise que se conectam e combinam perfeitamente com uma ampla variedade de fontes de dados hospedados na nuvem estão em alta demanda.

Logo, o Big Data entra como uma ferramenta que permite às empresas analisar e visualizar qualquer tipo de dado em qualquer lugar e encontrar oportunidades ocultas para investir. Assim, a migração para a nuvem se torna cada vez maior e mais otimizada, dentro do trabalho de coleta e avaliação de padrões para a tomada de decisão.

As tendências do Big Data se mostram um grande potencial para o avanço corporativo, aumentando o horizonte de possibilidades para expansão e inovação. Isso marca uma revolução que, aos poucos, vai mudar os mercados e as formas de análise e tratamento do fluxo de dados.

Então, gostou de conhecer essas tendências? Agora que você conferiu este conteúdo, entenda como o Big Data pode ser utilizado para evitar inadimplência. Boa leitura!

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