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Uma pesquisa realizada pela NVP revelou que o aumento do uso de Big Data Analytics para tomar decisões mais informadas provou ser visivelmente bem-sucedido. Mais de 80% dos executivos confirmaram que os investimentos em big data são rentáveis e quase metade disse que sua organização poderia medir os benefícios de seus projetos.
Quando é difícil encontrar resultados tão extraordinários e otimismo em todos os investimentos empresariais, Big Data Analytics estabeleceu como fazê-lo da maneira certa pode ser o resultado brilhante para as empresas. Esta postagem esclarecerá como a análise de big data está mudando a maneira como as empresas tomam decisões informadas. Além disso, por que as empresas estão usando big data e processos elaborados para capacitá-lo a tomar decisões mais precisas e informadas para o seu negócio.
Por que as organizações estão aproveitando o poder do Big Data para alcançar seus objetivos?
Houve um tempo em que decisões de negócios cruciais eram tomadas apenas com base na experiência e na intuição. No entanto, na era tecnológica, o foco mudou para dados, análises e logística. Hoje, ao projetar estratégias de marketing que envolvem os clientes e aumentam a conversão, os tomadores de decisão observam, analisam e realizam pesquisas aprofundadas sobre o comportamento do cliente para chegar às raízes, em vez de seguir métodos convencionais em que dependem muito da resposta do cliente.
Havia cinco exabytes de informação criados entre o alvorecer da civilização até 2003, que aumentou tremendamente para a geração de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Essa é uma enorme quantidade de dados à disposição de CIOs e CMOs. Eles podem utilizar os dados para coletar, aprender e entender o comportamento do cliente junto com muitos outros fatores antes de tomar decisões importantes. A análise de dados certamente leva a tomar as decisões mais precisas e resultados altamente previsíveis. De acordo com a Forbes, 53% das empresas estão usando análise de dados hoje, contra 17% em 2015. Isso garante a previsão de tendências futuras, sucesso das estratégias de marketing, resposta positiva do cliente, aumento na conversão e muito mais.
Vários estágios de Big Data Analytics
Sendo uma tecnologia disruptiva, o Big Data Analytics inspirou e direcionou muitas empresas a não apenas tomar decisões informadas, mas também ajudá-las a decodificar informações, identificar e entender padrões, análises, cálculos, estatísticas e logística. Usar a seu favor é tanto arte quanto ciência. Vamos dividir o processo complicado em diferentes etapas para melhor compreensão sobre Data Analytics.
Identificar Objetivos:
Antes de entrar na análise de dados, o primeiro passo que todas as empresas devem dar é identificar os objetivos. Uma vez que o objetivo esteja claro, fica mais fácil planejar especialmente para as equipes de ciência de dados. A partir do estágio de coleta de dados, todo o processo requer indicadores de desempenho ou métricas de avaliação de desempenho que possam medir as etapas de tempos em tempos que interromperão o problema em um estágio inicial. Isso não apenas garantirá clareza no processo restante, mas também aumentará as chances de sucesso.
Coleta de dados:
A coleta de dados sendo um dos passos importantes requer total clareza sobre o objetivo e a relevância dos dados em relação aos objetivos. Para tomar decisões mais informadas é necessário que os dados coletados sejam corretos e relevantes. Bad Data pode levá-lo para baixo e sem relatório relevante.
Entenda a importância dos 3 Vs
Volume, Variedade e Velocidade
Os 3 Vs definem as propriedades do Big Data. O volume indica a quantidade de dados coletados, a variedade significa vários tipos de dados e a velocidade é a velocidade com que os dados são processados.
Defina quantos dados devem ser medidos
Identifique dados relevantes (por exemplo, ao projetar um aplicativo de jogos, você terá que categorizar de acordo com a idade, tipo de jogo, meio)
Observe os dados da perspectiva do cliente. Isso o ajudará com detalhes como quanto tempo levar e quanto responder dentro dos tempos de resposta esperados pelo cliente.
Você deve identificar a precisão dos dados, capturar dados valiosos é importante e garantir que você esteja criando mais valor para seu cliente.
Preparação de dados
A preparação de dados também chamada de limpeza de dados é o processo no qual você dá uma forma aos seus dados limpando-os, separando-os em categorias corretas e selecionando-os. O objetivo de transformar a visão em realidade depende de quão bem você preparou seus dados. Dados mal preparados não apenas o levarão a lugar nenhum, mas nenhum valor será derivado deles.
Duas áreas-chave de foco são quais tipos de insights são necessários e como você usará os dados. Para agilizar o processo de análise de dados e garantir que você obtenha valor do resultado, é essencial alinhar a preparação de dados com sua estratégia de negócios. De acordo com o relatório da Bain, “23% das empresas pesquisadas têm estratégias claras para usar a análise de forma eficaz”. Portanto, é necessário que você tenha identificado com sucesso os dados e os insights que são significativos para o seu negócio.
Implementando ferramentas e modelos
Depois de concluir a longa coleta, limpeza e preparação dos dados, métodos estatísticos e analíticos são aplicados aqui para obter os melhores insights. De muitas ferramentas, os cientistas de dados precisam usar as ferramentas estatísticas e de implantação de algoritmos mais relevantes para seus objetivos. É um processo cuidadoso para escolher o modelo certo, pois o modelo desempenha o papel principal em trazer insights valiosos. Depende da sua visão e do plano que você precisa executar usando os insights.
Transforme informações em insights
“O objetivo é transformar dados em informações e informações em insights.”
-Carly Fiorina
Sendo o coração do processo de Data Analytics, nesta fase, toda a informação transforma-se em insights que poderão ser implementados nos respetivos planos. Insight significa simplesmente a informação decodificada, relação compreensível derivada do Big Data Analytics. A execução calculada e cuidadosa oferece insights mensuráveis e acionáveis que trarão grande sucesso ao seu negócio. Ao implementar algoritmos e raciocínio sobre os dados derivados da modelagem e das ferramentas, você pode receber os valiosos insights. A geração de insights é altamente baseada na organização e curadoria de dados. Quanto mais precisos forem os seus insights, mais fácil será para você identificar e prever os resultados, bem como os desafios futuros e lidar com eles de forma eficiente.
Execução de insights
A última e importante etapa é executar os insights derivados de suas estratégias de negócios para obter o melhor de sua análise de dados. Insights precisos implementados no momento certo, no modelo certo de estratégia são importantes em que muitas organizações falham.
Desafios que as organizações tendem a enfrentar com frequência
Apesar de ser uma invenção tecnológica, o Big Data Analytics é uma arte que manuseada corretamente pode levar seu negócio ao sucesso. Embora possa ser a maneira mais preferível e confiável de tomar decisões importantes, existem desafios como a barreira cultural. Quando grandes decisões estratégicas de negócios são tomadas em sua compreensão dos negócios, experiência, é difícil convencê-los a depender da análise de dados, que é objetiva e um processo orientado a dados, onde se abraça o poder dos dados e da tecnologia. No entanto, alinhar o Big Data com o processo tradicional de tomada de decisão para criar um ecossistema permitirá que você crie insights precisos e execute com eficiência em seu modelo de negócios atual.
De acordo com o Gartner Global, a receita do mercado de software de inteligência de negócios (BI) e análise deve atingir US$ 18,3 bilhões em 2017, um aumento de 7,3% em relação a 2016. Esse é um número grande e você também gostaria de investir em uma solução inteligente.
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