Quick View. CƠ BIDA LÍP KHOEN INOX ĐẦU CƠ 11.5MM NẶNG 450GR -480GR PHÍP SỪNG ( Bao không bể trọn đời ) 450,000 vnđ 420,000 vnđ. -10%. +. Quick View. TRÁI BI XANH. 500,000 vnđ 450,000 vnđ. -19%. 2022. 4. 14. · JUMP is proud to be the largest dance convention in the world, touring to 28 US cities and 4 international cities. 2022-2023 TOUR DATES. C = NEW CITY. V = NEW. best airbag crash data reset tool. Kimdaejung Convention Center Events schedule. Asia Content & Entertainment Fair 2022 22.09.2022 - 25.09.2022. South Korea, Gwangju. NOTE: The standard 16-Month BIDA program follows the same academic schedule as MISM: 16-Month, which begins in August and ends in December of the following year. The 12-Month BIDA runs from August to August. It is not possible to complete BIDA in the Global pathway. Click Dashboards, then click Create and select Dashboard. Specify the name of the dashboard, then click Create. Use Credit Card Anomalies. On the Dashboard page, click Add tile, select Custom Streaming Data in the REAL-TIME DATA section, then click Next. Select your dataset ( contosoehdataset) and click Next. E.161, a common mobile keypad alphabet layout. SMS ( Short Message Service) is a text messaging service component of most telephone, Internet, and mobile device systems. It uses standardized communication protocols that let mobile devices exchange short text messages. An intermediary service can facilitate a text-to-voice conversion to be sent Bernardo "BiDa" Moura (born February 21, 1991) is a Brazilian caster responsible for broadcasting all the world's biggest CS:GO tournaments in Portuguese. He was chosen the sixth most influential person in Brazilian eSports in 2015 and the personality of the year, by the Brazilian community, in 2017. FjAl. Tempo de Leitura 4 minutosA ferramenta de Business Intelligence da Microsoft já é bastante popular, mas será que ela é a melhor opção para o seu negócio? Venha conferir os prós e contras do Power BI. BI é a sigla para Business Intelligence, ou seja, Inteligência de Negócios. É importante ficar de olho nisso para entender como esse conceito pode ajudar sua empresa a crescer e se destacar no mercado. Mas como aplicar toda essa teoria na prática? As ferramentas de BI chegaram para revolucionar esse cenário e com elas, várias atividades passaram a ser mais simples, intuitivas e certeiras. Você conhece alguma dessas ferramentas? Qual software é o mais indicado para o seu negócio? O Power BI é uma boa opção? Se você quer descobrir as respostas para essas perguntas, é só continuar a leitura! O que é Power BI? O Power BI é uma ferramenta de Business Intelligence da Microsoft. O principal objetivo do software é coletar informações de vários lugares, como Excel, web, redes sociais e outros bancos de dados. Em resumo, é uma junção de vários serviços para analisar um negócio, entregando informações confiáveis e relevantes, que podem ajudar na tomada de decisões de uma empresa. Para quem tem interesse pela ferramenta power bi da microsoft, existem alternativas no mercado muito boas. Imagem Unsplash, Alex Carmona. Vantagens A ferramenta promete ser uma ótima aliada das empresas que precisam organizar um grande número de dados e informações. Vamos conhecer mais a fundo as vantagens do Power BI? Ganho de tempo e produtividade Diversas tarefas são automatizadas com a ajuda do Power BI, então o ganho em tempo e, consequentemente produtividade são realmente um ponto positivo. É claro que essa vantagem não elimina a necessidade de uma pessoa para analisar esses dados, mas com certeza seu tempo será gasto de uma forma muito mais eficiente. Centralização de informações O Power BI centraliza todas as informações, diminuindo o risco de deixar algum dado importante de lado, o que pode afetar diretamente em vários cenários. Pode até ser possível reunir todos esses dados manualmente, mas é um trabalho imenso e que está propenso a muitas falhas, principalmente humanas. Nesse sentido, o Power BI representa uma super vantagem. Se preferir, assista ao vídeo e entenda ainda mais, o conceito de Power BI e as suas vantagens O que é Power BI? PlugDash Desvantagens O Power BI é uma ótima ferramenta, mas isso não o isenta de ter algumas falhas e desvantagens. Dá uma olhada em alguns exemplos Limitação na quantidade de dados processados Para empresas de pequeno e médio portes, o Power BI pode ser satisfatório, mas para empresas maiores existem algumas limitações no número de dados a serem processados, pois a capacidade da ferramenta é reduzida. Validação dos dados Outra crítica dos usuários diz respeito à validação dos dados, já que o Power BI não interpreta essas informações, apenas as coleta. Se você inserir um dado errado na ferramenta, não é possível corrigir no mesmo ambiente, é preciso voltar à etapa anterior de inserção desses dados. Isso exige muito mais atenção e o processo pode sofrer com falhas humanas. Usabilidade Qualquer pessoa que conhece os produtos da Microsoft sabe que eles não são muito amigáveis em termos de usabilidade. Se você tem nível avançado no Excel, talvez consiga mexer no Power BI com mais facilidade. Se o máximo que você sabe é fazer uma fórmula simples de soma, certamente encontrará dificuldades. A desvantagem da usabilidade merece uma atenção extra, já que ela pode se tornar um grande problema dependendo de quem for usar a ferramenta. Reduzir a produtividade de um colaborador por conta de uma ferramenta é algo preocupante e que deve ser evitado ao máximo. Existem alternativas? Veja alternativas de Power BI para potencializar a sua software house. Unplash Christine Donaldson. Com certeza! Identificando possíveis falhas de outras tecnologias, muitas empresas desenvolveram ferramentas semelhantes, com diferenciais que podem realmente ser grandes aliados. PlugDash O PlugDash é uma alternativa bastante interessante ao Power BI, principalmente se sua questão é com a usabilidade. A ferramenta é prática, intuitiva e compatível com todas as linguagens de programação. E as vantagens não param por aí! Quer saber mais? É só continuar a leitura! Simplicidade Uma ferramenta não precisa ser complicada e confusa para ser eficaz. Com o PlugDash, o usuário vem sempre em primeiro lugar, já que a tecnologia serve para ajudar, não para dificultar. Além de ser intuitivo, o PlugDash é bonito e o ambiente é agradável. É tudo muito limpo e a interface só apresenta as informações necessárias de acordo com as demandas do usuário. White Label O conceito de White Label significa que você pode personalizar o software com o nome e a identidade visual da sua marca, deixando a ferramenta com a cara do seu negócio. Isso deixa o software muito mais amigável. Versão Mobile Não é novidade para ninguém que o mobile veio para ficar e não dá mais para ignorá-lo. O PlugDash tem sua versão mobile, o PlugMobile, que leva todas essas facilidades e vantagens ao celular. Não é mais preciso ficar preso a um computador para ter acesso às informações que o PlugDash fornece. Muito legal, né? Atualização em tempo real As atualizações dos softwares podem ser um fator limitante, já que a dinâmica do dia a dia não pode esperar o tempo das atualizações programadas. Isso não é um problema pro PlugDash, já que as atualizações acontecem em tempo real. Piscou, atualizou! Fácil integração Todo o processo pode ser feito em até 4 horas, via banco de dados ou via arquivos de texto. O processo é simples as informações serão transmitidas do seu sistema para a nuvem, e dela para o PlugDash. E tudo isso com uma equipe à disposição para suporte. Viu só quanta vantagem? Vale a pena olhar com carinho para o PlugDash como uma alternativa ao Power BI. Veja as soluções PlugMobile Independente da ferramenta de BI que a sua empresa escolher ou que a sua software house decidir trabalhar, é importante estar ciente sobre seus prós e contras, não é mesmo? E se você quer entender um pouco mais sobre esse universo do Business Intelligence, dá uma olhada nas principais tendências de BI que podem ser muito úteis para o seu negócio. SummaryArticle NameO que é power BI?DescriptionO Power BI é uma ferramenta de Business Intelligence da Microsoft. O principal objetivo do software é coletar informações de vários lugares, como Excel, web, redes sociais e outros bancos de dados. Em resumo, é uma junção de vários serviços para analisar um negócio, entregando informações confiáveis e relevantes, que podem ajudar na tomada de decisões de uma Publisher NameTecnoSpeed Publisher Logo O big data é a resposta para uma das principais perguntas feitas por empreendedores de todo o mundo E se houver uma forma de prever os comportamentos dos consumidores, capaz de influenciar as decisões de negócio para conquistar melhores resultados? É justamente o que o big data possibilita. Porém, o que de fato é o big data? Além do conceito, é algo material e tátil? Um banco de dados específico e acessível? Toda empresa possui um big data? Muito se discute sobre essa tecnologia e seu impacto no mundo dos negócios. Bom, isso é inegável Um levantamento da Statista prevê que, até 2022, a receita gerada pelo uso de big data vai alcançar US$ 274 bilhões. Bastante coisa, certo? É por isso que entender o que é big data, como funciona, para que serve e sua importância é essencial para contribuir com seus resultados. Para você não perder as possibilidades dessa tecnologia e sair na frente da concorrência na hora de obter análises mais precisas, separamos um pequeno guia sobre essa solução. Não deixe de conferir! O que é Big Data? Douglas Laney, vice-presidente e analista da Gartner – uma das principais empresas mundiais especializadas em pesquisa e consultoria em tecnologia da informação – afirma que “os dados são considerados o novo petróleo”. Porém, para que esses dados sejam coletados, armazenados e devidamente analisados, justamente para fornecer informações holísticas da realidade de uma área, é que surge a ideia de big data. Importante mencionar que a concepção desse tema orienta para que sejam tomadas decisões mais assertivas, as quais estejam consoantes com o planejamento estratégico. Um exemplo clássico do beneficiamento dessa tecnologia pode ser verificado com a investigação, por exemplo, dos impactos provocados no índice Dow Jones na medida em que o humor dos usuários do Twitter oscila. Isso porque o Dow Jones, considerado um dos principais índices de mercado norte-americano, busca analisar o comportamento social e econômico a fim de propor melhores condições de investimento, por exemplo. E essa análise é feita graças aos competentes sistemas de big data, os quais são capazes de processar grandes quantidades de dados ao mesmo tempo. Diante deste cenário, podemos compreender o big data como uma tecnologia que faz alusão a um grande volume de dados e que possui variedade e velocidades, demandando por formas rentáveis e inovadoras de processar determinadas informações. A história do Big Data Por mais que os primeiros bancos de dados tenham sido registrados nas décadas de 60 e 70 em alguns países, como nos Estados Unidos, por exemplo, o conceito de big data é bem recente. Afinal, as bases que permeiam essa definição foram estabelecidas há pouco tempo. Inclusive, essa linha do tempo pode ser verificada em um artigo publicado pelo World Economic Forum. Em 2001, no entanto, a Gartner criou a definição, que é muito aceita até hoje “Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisões e automação de processos”. Na prática, o big data começou a ser mais palpável em meados de 2005, quando os profissionais e gestores envolvidos com projetos de tecnologia — mais especificamente com serviços online, como Facebook e YouTube — viram a quantidade e especificidade de dados gerados. A criação do Hadoop, uma estrutura open source designada para processamento de grandes volumes de dados, naquele mesmo ano, também serviu de faísca. Para que serve o Big Data? O big data é o combustível capaz de reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão. É tanto um recurso tecnológico, como um meio de conquistar significativa vantagem competitiva. Não à toa, é uma das principais tecnologias listadas por empresas que buscam investir e aprimorar sua Inteligência de Negócios, de acordo com a Forbes. Afinal, sua principal função é gerar valor para a empresa. O big data proporciona a possibilidade das organizações organizarem, lerem e interpretarem dados qualificados sobre tudo que diz respeito ao seu processo ou ao seu produto/serviço. E nesses dados, incluímos tanto os estruturados quanto os não-estruturados. Isso faz toda a diferença, visto que são informações que apenas sistemas inteligentes podem processar. Sendo assim, o big data serve para que a empresa aprimore suas estratégias de gestão. A partir da leitura dos dados, ela pode entender de forma assertiva várias questões e pontos-críticos do seu negócio. Desde uma falha, que pode ser mapeada até sua raiz, até uma tendência futura, que a empresa pode incorporar no seu produto. Desse modo, seu impacto é geral do back-office ao front-office, do RH ao chão de fábrica. Não à toa, o big data é utilizado igualmente em todos os setores do mercado — lembra do exemplo sobre a empresa de pneus e a de smartphones? Como funciona o Big Data? Antes de começar a utilizar os dados, é preciso entender como essa grande estrutura de informações deve fluir dentro de uma empresa. É preciso considerar que existe todo um ecossistema de fontes, sistemas e usuários a ser levado em conta. Em geral, há algumas etapas a serem seguidas, como definir uma estratégia de big data; identificar fontes de big data; acessar, gerenciar e armazenar os dados; analisar os dados; tomar decisões baseadas em dados. São tarefas que podem ser condensadas em três principais responsabilidades integrar dados, gerenciá-los e então analisá-los. Integrar Em um alto nível, uma estratégia de big data é um plano projetado para ajudar sua empresa a supervisionar e melhorar a maneira como se adquire, armazena, gerencia, compartilha e usa dados dentro e fora de sua organização. Uma estratégia de big data prepara o terreno para o sucesso dos negócios em meio a uma abundância de dados. Ao desenvolver uma estratégia, é importante considerar as metas e iniciativas de negócios e de tecnologia existentes — e futuras. Isso exige que o tratamento do big data seja como o de qualquer outro ativo comercial valioso, em vez de apenas um subproduto ou subsetor. Ao contrário, ela deve ser parte integral do planejamento estratégico da empresa. E para isso, é preciso conhecer as fontes de dados da empresa. Só assim, é possível dar o primeiro passo prático na estratégia sua integração. Há alguns tipos a serem levados em conta, como internet das Coisas IoT e outros dispositivos inteligentes que alimentam os sistemas de TI, como wearables, carros inteligentes, dispositivos médicos, equipamentos industriais e muito mais; mídias sociais, como Facebook, YouTube, Instagram. Isso inclui grandes quantidades de big data na forma de imagens, vídeos, voz, texto e som — úteis para funções de marketing, vendas e suporte; sistemas de gestão, como ERPs, CRMs e outros tipos de plataformas de serviços especializados no gerenciamento de partes, setores ou realmente todo negócio; outras fontes podem ser data lakes, dados em nuvem, fornecedores e clientes. Gerenciar Os sistemas de computação modernos fornecem a velocidade, a potência e a flexibilidade necessárias para acessar rapidamente grandes quantidades e tipos de informações. Junto com o acesso confiável, as empresas também precisam de métodos para integrar os dados, garantindo a qualidade dos dados, fornecendo governança e armazenamento de dados e preparando os dados para análise. São os sistemas de gestão, que podem fazer essa ponte entre setores, dispositivos e equipamentos, e centralizar os dados do negócio. O armazenamento depende das condições e objetivos da empresa Hoje, as empresas costumam apostar mais nas soluções em nuvem, pela escalabilidade e economia de custos. Analisar Com tecnologias poderosas ao seu lado, as organizações podem tanto analisar todos os dados, como determinar antecipadamente quais dados são relevantes antes de analisá-los. De qualquer forma, a análise do big data é como as empresas obtêm valor e percepções dos dados que possuem. A partir desse ponto, cabe à organização tomar decisões inteligentes. Aqui, entra a importância de contar com o ecossistema adequado de soluções, tanto para promover a organização do big data, como para processar o volume de informações. Afinal, dados confiáveis e bem gerenciados levam a análises e tomada de decisões mais confiáveis. Para se manterem competitivas, as empresas precisam aproveitar todo o valor do big data e operar de maneira orientada por dados — tomando decisões com base nas evidências apresentadas pelo big data, e não no instinto. Esse é outro ponto essencial o big data permite que a empresa faça movimentações analíticas no mercado, o que permite uma gestão menos holística. Os benefícios de ser orientado por dados são evidentes. As organizações têm melhor desempenho, são operacionalmente mais previsíveis e são mais lucrativas. Os Vs do Big Data O conceito de big data envolve algumas características, conhecidas como “os 5 Vs”. Abaixo, confira mais detalhes sobre o assunto! Volume Como vimos até agora, big data significa um gigantesco volume de dados. A grande quantidade de informações geradas a todo momento está intrinsecamente relacionada a ele. Esse “V” também diz respeito à variedade de fontes utilizadas. Velocidade Esse item tem a ver com a grande velocidade em que os dados são produzidos hoje em dia. Além das mídias sociais, temos milhões de operações sendo realizadas constantemente. Compras por cartões de crédito, por exemplo, requerem aprovação, bem como vendas e aquisições de ações, análises de flutuações de câmbio de moedas internacionais etc. Uma ferramenta CRM, por exemplo, é capaz de incorporar dados sobre os usuários. Cada processo desses gera dados importantes, que podem ser trabalhados instantaneamente pelas soluções de big data, sem que seja preciso armazená-los. Variedade O big data envolve uma grande variedade de informações. Não estamos falando apenas de textos e dados convencionais, como os organizados em tabelas e bancos de dados. É mais amplo que isso, pois engloba imagens, como fotos, ilustrações, prints de telas etc; dados de reconhecimentos faciais; áudios; vídeos; dados produzidos por dispositivos via IoT. Aqui, vale um adendo para muitos, o conceito original de big data envolvia apenas os três “Vs” acima. No entanto, conforme a tecnologia avançou, outros fatores foram incorporados a sua conceituação. Assim, temos os dois “Vs” restantes. Veracidade A veracidade se refere à qualidade dos dados. Como os dados vêm de muitas fontes diferentes, é difícil vincular, combinar, limpar e transformar dados entre sistemas. As empresas precisam conectar e relacionar hierarquias e múltiplas ligações de dados. Assim, com processos de validação e conferência de dados, ferramentas de big data podem entregar dados mais confiáveis e verídicos, por meio de relatórios, estatísticas e análises, com base em grandes volumes de informações. Valor As informações produzidas precisam ser relevantes para o negócio. Esse é um dos objetivos do big data gerar conteúdos que agreguem valor. É por meio deles que os gestores poderão melhorar as suas decisões. Quais são os três tipos de dados em Big Data? No meio de Inteligência de Negócios e Data Analytics, nem todos os dados são considerados os mesmos. Primeiramente, há a diferença de formato dados estruturados e não-estruturados. No entanto, há outro nível de diferença a ser avaliado. Dizem respeito especialmente à fonte da qual se originam Social Data a origem são as pessoas, evidenciam características de seu comportamento. Enterprise Data a origem são as empresas, evidenciam seus processos, nível de produtividade, entre outros detalhes. Data of Things a origem são as informações coletadas em dispositivos IoT, sensores inteligentes e outros equipamentos do tipo. Quais são os tipos de armazenamento utilizados em Big Data? Geralmente, o modo de armazenar os dados varia segundo o tipo de tecnologia empregada neste processo. No entanto, a maior parte do armazenamento utilizado em Big Data costuma se enquadrar em um dos dois principais tipos NAS e DAS. Além disso, é importante ressaltar que, mesmo que ambos contem com vários benefícios, eles também possuem pontos de desvantagem. Abaixo, você será capaz de entender melhor como funciona cada um desses tipos de armazenamento de dados. NAS NAS é a sigla de Network Attached Storage Armazenamento Ligado à Rede, em inglês. Neste cenário, podemos compreender que vários computadores são capazes de acessar dados de forma remota e simultaneamente. Isso porque, o hardware em que o acesso é feito não é o mesmo daquele em que a informação está contida. Um dos objetivos desse tipo de armazenamento é fazer com que as informações fiquem centralizadas. Essa ação faz com que a administração interna seja facilitada. Além disso, o NAS faz com que o armazenamento seja mais escalonável, dinâmico e flexível. Porém, tanto a segurança dos dados quanto às exigências ligadas ao software são aumentadas. DAS Direct Attached Storage do inglês, Armazenamento Ligado Diretamente é um outro tipo de armazenamento de dados. Nele, por sua vez, estão incluídos aqueles armazenamentos que possuem uma conexão física direta entre o computador que faz a leitura dos dados e o hardware que armazena esses dados. Alguns exemplos de DAS em destaque são SSDs; pendrives; Discos rígidos HDs. Uma das vantagens da utilização desse tipo de armazenamento diz respeito à promoção da segurança da informação. Inclusive, isso se dá graças ao armazenamento direto e sólido, o qual também evita que, em casos de redes defeituosas, a segurança não fique comprometida. Por outro lado, a tecnologia empregada nesse processo possui uma flexibilidade baixa, além de ser pouco eficiente. Inclusive, isso se dá, principalmente, quando a referência faz alusão à distribuição dessa informação em uma larga escala. Qual é a importância do Big Data? Para mostrar a importância de uma solução de big data, separamos alguns de seus principais usos nas empresas. Seu impacto é amplo, vai do atendimento ao pós-venda e pode servir para uma revolução de processos dentro da empresa. A tecnologia big data tem a capacidade de cruzar informações de diferentes fontes, como bancos de dados, cadastros de consumidores, históricos de mensagens e de interações com os clientes. O sistema pode monitorar, por exemplo, conversas em mídias sociais e os percursos realizados por internautas nos e-commerces. Graças a isso, é possível executar uma espécie de “escuta social” sobre como a marca é vista e compreendida em diferentes mídias e redes de usuários. Com base nas informações geradas, é feita uma avaliação sobre reputação positiva ou se é preciso trabalhar melhor a percepção do público. Vale destacar que os dados costumam ser qualificados e facilmente compreensíveis, o que ajuda no entendimento. Isso inclui gráficos, estatísticas e outros recursos visuais. Maior facilidade para segmentação de público e mercado Com base nos resultados do monitoramento do público e das avaliações geradas, você compreende melhor o comportamento de clientes e leads. As técnicas de big data ajudam a descobrir exigências, desejos e outras demandas dos compradores. As oportunidades também envolvem a identificação de novos segmentos de negócios, o que permite atender a nichos de mercado que não são cobertos pela concorrência. Realizar análises comparativas para precificação inteligente Dificuldades de comunicação entre os departamentos de vendas e de compras podem gerar problemas de precificação de produtos. Por exemplo, caso uma matéria-prima fique mais cara, o preço da mercadoria final normalmente deve ser reajustado para que a empresa continue adquirindo insumos para a fabricação sem prejudicar lucros futuros. Ele também pode precificar de forma adequada produtos e serviços ao considerar os valores praticados pela concorrência, potenciais demandas, cenários micro/macroeconômicos, entre outros fatores. Efetuar análises de marketing Além dos dados gerados em redes sociais, uma solução de big data pode avaliar históricos de vendas e de campanhas publicitárias, períodos de sazonalidade, cadastros de clientes e outras fontes de dados para estratégias de marketing. As informações extraídas podem ser usadas, por exemplo, para conhecer comportamentos dos consumidores em tempo real. Também contribuem para detectar indicadores, como taxa de cancelamento e conversão. Com essas métricas em mãos, pode-se avaliar o que deu certo no passado para buscar inovações, repetir as ações que tiveram êxito e definir estratégias de marketing mais eficazes. Mensurar a satisfação do cliente Uma das grandes vantagens do big data analytics é unir diferentes mídias e meios para entregar análises mais precisas. Por mais que um cliente possa responder positivamente a uma pesquisa de satisfação, talvez ele não esteja realmente satisfeito. Isso pode ser percebido em comentários negativos sobre a empresa na web, abandono dos acessos ao site etc. Uma ferramenta que considera o que o cliente diz e como se comporta em relação ao negócio, pode gerar um panorama mais claro sobre o que fazer para potencializar a relação com o público. Como as organizações utilizam o Big Data? Em geral, a aplicação do big data é realizada por vários motivos. A modernização do negócio pode trazer inúmeros benefícios. No entanto, no que isso se traduz no dia a dia das empresas? Afinal, um plano de redução de custos é muito diferente em uma fábrica e em um varejo. Abaixo, demonstramos alguns exemplos de sua aplicação e quais os possíveis retornos. Manufatura Na indústria, uma solução de big data contribui para aumentar a qualidade e a produção, enquanto minimiza o desperdício. Além disso, esse tipo de solução é uma das bases para o surgimento da indústria em que a automação industrial é total. Os programas e recursos também são integrados, há maior descentralização de processos e a planta fabril conta com alta modularidade de sistemas. Nesse caso, cada módulo consegue atuar na produção de acordo com as demandas existentes. Cerca de 72% das organizações industriais acreditam que a análise de dados irá otimizar a relação com consumidores e a inteligência na gestão de clientes, ao longo do ciclo de vida do produto. Tudo isso segundo uma pesquisa da PwC feita com aproximadamente duas mil empresas, em 26 países. Varejo Uma solução de big data analytics é muito útil para a construção de relacionamento com os clientes, por meio dos dados. Ela pode processar informações vindas de pesquisas de mercado, relatórios pós-interações com clientes, programas de fidelidade etc. Com base nessas informações, é possível descobrir as maiores necessidades dos consumidores e o que pode ser realizado para melhorar o atendimento. Para o varejista, isso pode ser mais simples do que parece, pois ele costuma atender um grande volume de clientes diariamente. Há, portanto, bastante material para se detectar padrões e pontos que contribuem para estreitar laços com múltiplos perfis distintos. Os dados gerados por uma ferramenta de big data podem ajudar a melhorar níveis de satisfação dos clientes; programas de fidelidade, tornando-os mais condizentes com as expectativas dos consumidores; estratégias de ofertas, promoções e descontos; escolha de prêmios para clientes fiéis; localização de menus e botões nos comércios eletrônicos, mapeando o percurso dos usuários nas lojas virtuais. Saúde Soluções de monitoramento, aliadas à tecnologias que executam análises eficientes podem ser empregadas na saúde. Um exemplo ocorreu com o hospital Mt. Sinai Medical Center, de Nova York. Ele conseguiu reduzir o período de espera dos pacientes do pronto-socorro em mais de 50%, graças a esse tipo de solução. A ferramenta utilizada faz o processamento de até 80 solicitações de leitos, além de acompanhar a utilização de deles. Isso é feito por meio de equipamentos de reconhecimento de local em tempo real, como infravermelho, etiquetas de identificação por radiofrequência e visão computacional. Quinze fatores referentes às necessidades de pacientes são analisados, como ser posto perto de uma área de enfermagem, para auxiliar no preenchimento das vagas de forma adequada. Serviços financeiros Já vimos que é possível otimizar avaliações de crédito e processos de prevenção a fraudes. Um sistema big data é capaz de analisar um grande volume de dados em busca de padrões que denotem possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos. Construção O setor de construção também pode se beneficiar do big data. Um exemplo está na construção das cidades inteligentes, que integra também IoT. Nelas, essas tecnologias podem ser usadas para aprimorar a infraestrutura e os serviços usados pelos habitantes; integração de metrô, ônibus, trem e outros transportes; automatizar e monitorar redes de distribuição de energia em tempo real, podendo detectar ocorrências no fornecimento; fornecer acesso a centenas de serviços de diversos órgãos governamentais em apenas um ambiente virtual site; provisionar a demanda no sistema e prevenir eventuais interrupções no abastecimento etc. O que é Big Data Analytics? Enquanto, o big data diz respeito às informações agregadas, o analytics trata do processo de extrair, organizar, processar e analisá-los de forma adequada Basicamente, a parte prática que segue a teórica. Logo, podemos perceber que esse conceito é o próximo passo dentro do estudo do grande volume de dados. Mas, afinal, como se comporta um sistema com esse tipo de recurso? A coleta de dados segue algumas etapas que, normalmente, são divididas em quatro partes. A seguir, confira mais detalhes sobre esse assunto! Coleta A primeira etapa envolve a coleta propriamente dita. É quando a ferramenta busca dados e é alimentada com eles. É feito um trabalho analítico e inteligente de um volume de dados, estejam eles estruturados ou não. Além disso, há a combinação de conteúdos internos e externos, tudo isso em um curto período. As fontes internas usadas podem envolver relatórios e históricos do empreendimento; indicadores de desempenho dos setores da empresa; documentos gerenciais, contábeis e financeiros; pesquisas de satisfação; estatísticas de processos, atividades e colaboradores; e-mails corporativos; sistemas empresariais, como de business intelligence; cadastros de clientes; programas de benefícios e cartões. As fontes externas à empresa podem englobar conteúdos de redes sociais; conteúdos em data warehouses; informativos e periódicos do setor que apontem tendências e informações relevantes; bancos de dados compartilhados por terceiros, como fornecedores e distribuidores; serviços de proteção ao crédito, entre outros tipos de parceiros. Armazenamento O armazenamento consiste na distribuição dos dados em servidores, dispositivos e sistemas distintos, tanto físicos quanto na nuvem cloud computing. Isso assegura os backups para as informações armazenadas, especialmente as geradas após processamentos de dados refinados. Lembrando que o big data pode analisar dados em tempo real. Organização Essa etapa engloba o arranjo e a classificação dos dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Isso para que possam ser mais facilmente acessados e analisados pelos gestores. Análise É a fase em que se avaliam os dados. A avaliação pode ser em tempo real ou em cima dos dados armazenados nas etapas acima. Ela envolve o processamento dos conteúdos reunidos, para a extração de informações úteis, relevantes e estratégicas. Os principais tipos de análises são Descritiva procura fazer uma “fotografia do presente”. Ela trabalha com histórico de dados e é útil em análises de crédito, por exemplo, pois cruza diferentes informações para gerar um panorama mais claro sobre as possibilidades e potencialidades dos clientes; Diagnóstica é centrada nas causas e consequências de um determinado assunto ao longo do tempo. Por exemplo, para solucionar um alto volume de quebras nas entregas, é preciso diagnosticar suas prováveis causas; Preditiva avalia possibilidades futuras graças à identificação de padrões anteriores. Ela permite identificar demandas, tendências e novas oportunidades; Prescritiva tenta traçar previamente as possíveis consequências de determinadas ações. É parecida com a preditiva, porém serve para se escolher qual opção é melhor em uma situação. Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence? O Big Data trata do volume de dados, sua organização e coleta. O Business Intelligence, por outro lado, cuida do processamento desses dados. Trata-se da estratégia utilizada, dos softwares que vão processar os dados e das informações que serão geradas. Uma forma lúdica de entender essa diferença é visualizá-la como um bolo. Dessa forma, enquanto o big data é o recheio de um bolo, a Inteligência de Negócios é o bolo todo, com recheio, camadas, cobertura e até enfeites. Big Data e Internet das Coisas a relação entre os conceitos Mesmo que sejam aplicações técnicas distintas, complementam-se. Isso porque, a Internet das Coisas IoT é responsável por descrever a rede de dispositivos que não estão centralizados. Essas redes, por sua vez, fazem a coleta de dados e as direcionam para um determinado ponto na rede internet. Vale ressaltar que as informações coletadas durante esse processo possibilitam a criação de análises mais aprofundadas, as quais podem ser utilizadas posteriormente. Além disso, uma não surgiu para reduzir a outra. Por isso, inclusive, existe essa ideia de complementaridade entre ambas tecnologias. Importante também mencionar que a apresentação de dados em tempo real, de forma inteligível, faz com que estratégias mais adequadas à realidade da empresa sejam desenvolvidas. Assim, elas podem ser aplicadas para que a empresa cresça de forma coerente e, inclusive, facilitar a experiência com o consumidor. Benefícios do Big Data para os negócios Agora, qual o tipo de retorno do big data para a sua empresa? Ou seja, em quais pontos vale a pena se atentar na hora de investir em processamento de dados. Mostramos alguns dos principais benefícios do big data. Confira! Melhora no relacionamento com o cliente Ao analisar os dados de relação do cliente com a marca, como seu histórico de compras ou de conversas, é possível traçar melhores estratégias para aproximá-lo. Conhecer o seu perfil é ideal para que você possa criar campanhas personalizadas e segmentadas, que o estimulem a aumentar seu ticket médio ou mesmo a se fidelizar à marca. Maior vantagem competitiva Com o big data, sua empresa se torna consciente de vários aspectos do seu negócio — mas também do mercado. As tendências, o que funciona e o que não funciona — ou o que falta para funcionar. São detalhes que podem fazer toda diferença em alguns setores, como logística, marketing e atendimento. Sendo assim, configuram em uma ótima vantagem competitiva. Tomada de decisões assertivas Ao ter insights valiosos em mãos, é possível aprimorar todo processo de tomada de decisões. Não apenas se torna mais rápido, como mais assertivo e eficiente, pois são baseadas em dados reais do negócio. Identificação de padrões Por fim, ao analisar o grande volume de dados, é possível traçar padrões de consumo que, a olhos nus, seriam impossíveis de ver. Essa profundidade de visão pode fazer toda diferença na hora de reavaliar estratégias, bem como segmentar clientes ou leads, criando campanhas que atinjam realmente sua dor e se tornem mais efetivas por isso. O que faz um profissional de Big Data? Agora que você já compreendeu tudo sobre esse universo, chegou o momento de conhecer mais sobre o que faz um profissional de Big Data. O analista de Big Data, como também é conhecido, é aquele profissional capaz de gerenciar uma quantidade grande de dados. Para isso, ele precisará considerar vários aspectos, como velocidade, privacidade e segurança. Para atuar na área, geralmente, é solicitado o diploma de conclusão de curso superior em alguma área correlata à big data. A maioria dos profissionais que hoje atuam no mercado são egressos de alguns dos cursos da área de tecnologia, os quais estão listados abaixo ciência da computação; engenharia de computação; engenharia de software; análise e desenvolvimento de sistema; sistemas de informação. No entanto, em alguns locais, não é exigido diploma de nível superior. Porém, normalmente, uma prova de conhecimento técnico é aplicada, justamente para verificar o quão profundo é o conhecimento do candidato sobre a área e se ele possui as habilidades inerentes ao cargo. Além disso, o curso tem o objetivo de formar profissionais que estejam aptos a empregar inteligência analítica ao processar e, assim, contribuir para tomadas de decisões mais assertivas. Desafios do Big Data e como é possível superá-los Atualmente, o mercado de trabalho para um profissional especializado em big data é bastante competitivo, principalmente depois do boom da tecnologia. No entanto, existem certos diferenciais que fazem com que o profissional se destaque no mercado de trabalho e, assim, encontre espaço em diferentes ambientes corporativos. Porém, outros desafios ainda se fazem presentes, o que contribui para que o trabalho do analista de big data fique comprometido e dificultado. A seguir, veja alguns exemplos de desafios encontrados durante o dia a dia de um profissional que atua com big data. Utilização de dados de forma equivocada é bastante frequente ter esse desafio instalado, principalmente quando a comunicação na empresa também é defeituosa. Por mais que o profissional precisa ter facilidade com números e um pensamento lógico, quando as metas e objetivos não são esclarecidos de forma devida, o projeto todo pode ficar comprometido; Conhecimento escasso na área de inteligência de dados importante comentar que, por mais robótico que seja seu processo, ou seja, por mais automático que ele seja, é fundamental criar relações duradouras e confiáveis entre a inteligência artificial e a humana; Comunicação interpessoal de qualidade acredite, conhecimento técnico não é o suficiente para que um ótimo cargo no mercado de trabalho seja conquistado. Logo, ter uma comunicação interpessoal eficiente é o primeiro passo para conseguir uma oportunidade nessa área. Isso porque, as análises de big data são realizadas em equipe. Sobre este último tópico, vale mencionar que, se os profissionais que trabalham contigo encontrarem alguma dificuldade para se comunicar com outros colegas, alguns cursos de desenvolvimento pessoal podem ser indicados. Durante esses encontros, por sinal, alguns temas são bastante difundidos, tais como dicas de liderança; marketing pessoal; dinâmicas em grupo. Big Data Quais são as tendências para os próximos anos? No campo dos dados, uma das grandes tendências é a evolução e a emancipação da Internet das Coisas, bem como do Edge Computing. O IoT se trata de toda uma rede de dispositivos inteligentes que podem ser conectados à internet, emitindo dados relevantes para as empresas. É o caso dos wearables, dos sensores inteligentes em fábricas e mesmo dos assistentes residenciais, como a Alexa. Já o Edge Computing acompanha o IoT, sendo uma tecnologia possibilitadora da internet das coisas e que potencializa a aplicação do big data. Sendo assim, com o Edge Computing, dispositivos não apenas geram dados valiosos para as empresas, mas também processam eles automaticamente ou em clouds próximas. Ou seja, em vez de enviar os dados para um data center, consumindo banda e/ou 4G/5G, esse processo seria encurtado. Assim, a exigência sobre os data centers diminuiria, e a qualidade e rapidez do processamento só aumentaria! As principais ferramentas de Big Data Hoje em dia, existem diversas ferramentas disponíveis para aplicação de big data. Basta, porém, escolher aquela que melhor atende às necessidades da sua empresa. Abaixo, elencamos as 10 melhores ferramentas de big data que podem ser aplicadas nos mais diversos tipos de negócio. Veja! Pentaho permite que informações de fontes diversas sejam integradas; possibilita a extração de dados open source; Tableau importante ferramenta que permite a visualização de dados, criação de tabelas, mapas e diversos gráficos; Apache Hadoop faz com que arquivos possam ser diminuídos ou aumentados; Oracle Data Mining responsável por realizar a separação peneiração dos dados considerados mais relevantes; Statwing possibilita analisar as estatísticas; Chartio faz com que relatórios sejam criados a partir dos dados que foram coletados; Watson Analytics importante ferramenta que permite que insights dos dados sejam encontrados de forma adequada; Stratws One promove uma melhor gestão de performance; MindMiners possibilita a realização de buscas automatizadas. Como aplicar o Big Data na sua empresa? Qualquer empresa pode aplicar o big data em seu dia a dia. Afinal, a grande maioria dos negócios já gera dados e possui oportunidades incríveis de gerar ainda mais. Mas o principal é saber como organizar e gerenciar os dados! Para ter mais eficiência, é importante apostar em sistemas robustos, que integrem todas as áreas do negócios e facilitem os processos, resultando em dados qualificados de toda operação. BI da TOTVS Agora, e como processar tudo isso? É aqui que entra a importância da Inteligência de Negócios e uma plataforma dedicada, como o BI da TOTVS, pode ser a solução perfeita. A tecnologia poderosa para análise de dados permite que você transforme informações em insights que vão trazer resultados. O TOTVS Fast Analytics é integrável com vários ERPs do mercado, inclusive com toda suíte TOTVS de soluções, bem como opera 100% na nuvem para maior flexibilidade do negócio. Que tal conhecer mais sobre as possibilidades e benefícios do BI da TOTVS e como implementar no big data do seu negócio? Conclusão Como vimos, um sistema big data envolve desde as mais simples aplicações até os mais avançados e modernos sistemas. Por isso, é essencial investir em uma ferramenta de big data analytics. Dessa forma, você vai poder aproveitar os diferenciais poderosos dessa ferramenta e, consequentemente, obter vantagens competitivas, saindo na frente da concorrência. Quer ficar por dentro de mais conteúdos como esse? Continue acompanhando nosso blog e assine a newsletter para receber avisos de nossos próximos artigos em seu e-mail! O que é big data? O Big Data é um conjunto de dados gerados pelo rastreio de informações do usuário no ambiente digital. A partir dele, é possível conseguir insights importantes para o melhor desempenho do negócio e na tomada de decisões. Para que serve o big data? O big data é uma das tecnologias mais bem estruturadas que empresas buscam investir para engajar sua Inteligência de Negócios. Trata-se de um verdadeiro combustível para reformular modelos de negócio, produtos e estratégias de gestão. Como o big data pode ajudar empresas? Qualquer empresa de qualquer segmento é capaz de usar o big data em seu dia a dia, desde que sua operação esteja no ambiente online. A grande parte dos negócios tem dados sendo gerados, mas não sabem como utilizar para gerar oportunidades. Para isso, é importante utilizar sistemas que integrem todos os dados da empresa para uma análise mais assertiva. Em primeiro lugar, vamos esclarecer o que significa a classificação BI-RADS ™ Breast Image Reporting and Data System, amplamente utilizada nos laudos dos exames de Mama Mamografia, Ultrassom e Ressonância. É um sistema de laudos criado pelo Colégio Americano de Radiologia para padronizar os laudos dos exames de Mama, como intuito de reduzir as diferenças de interpretação dos exames, facilitar a comparação entre os exames anteriores ou de diferentes centros de saúde. Também tem papel fundamental na orientação das condutas. Segundo o BI-RADS ™, os achados dos exames podem ser classificados nas seguintes categorias 0, 1, 2, 3, 4, 5 ou 6, de acordo com o grau de suspeita dos achados. Entendendo o BI-RADS ™ 4 São exames com achados suspeitos para malignidade. O grau de suspeita nessa categoria varia muito, de 5 – 90%. Podem ser nódulos, calcificações, assimetrias, distorções e podem ser achados de mamografia, ultrassom e/ou ressonância magnética. Muitas dessas lesões são assintomáticas, não palpáveis. Daí a importância do rastreamento anual. Recomenda-se que essas lesões sejam investigadas a partir de biópsia, para o esclarecimento do diagnóstico. Algumas das perguntas mais frequentes das pacientes frente resultado BI-RADS ™ 4 “Meu exame teve resultado BI-RADS ™ 4, estou com câncer?” Calma, vale ressaltar que as lesões BI-RADS ™ 4 tem grau intermediário de suspeita, então grande das biópsias tem resultado benigno. “Meus exames tem BI-RADS ™ diferentes. Por exemplo, Mamografia BI-RADS ™4 e Ultrassom Normal – BI-RADS ™ 2. Qual está errado? O que eu devo fazer? Os exames são complementares e nem todos detectam a lesão. Depende do tipo de mama e do tipo de lesão. A conduta deve ser baseada no exame mais suspeito BI-RADS ™ mais alto. “Posso operar direto, sem fazer a biópsia?” Não é o ideal, pois muitas dessas lesões são patologias benignas, então a chance de fazer uma cirurgia desnecessária é grande, além do fato de ser muito importante para o cirurgião ter o maior número de dados possíveis para planejar a melhor forma de tratamento. O diagnóstico definitivo antes da cirurgia ajuda na definição da melhor abordagem cirúrgica e também para definir se o tratamento inicial deve ser a cirurgia ou uma terapia antes da cirurgia. “Já que não é certeza que tenho um câncer, posso acompanhar para ver se cresce?” Não é o recomendado. Ao acompanhar uma lesão suspeita, corremos o risco de atrasar o tratamento. Não se esqueçam de que o tratamento precoce é um dos fatores de grande impacto na redução da mortalidade do Câncer de Mama. “Como é a biópsia? Doi muito?” É um exame simples, com anestesia local, muito bem tolerado pelas pacientes e com baixíssimas taxas de complicação. Muitas pacientes, ao terminar o exame falam “Mas é só isso?” “Já acabou!?” “Nem dormi a noite, se eu soubesse que era tão simples…” Resumindo O rastreamento anual é muito importante para a detecção precoce do Câncer de Mama. Se o seu resultado for BI-RADS ™ 4, não se desespere; você tem uma lesão suspeita, que deve ser investigada, mas ainda com chance de ser benigna. Procure seu ginecologista / mastologista para juntos definirem a melhor conduta. — Texto escrito por Dra. Ana Cláudia Silveira Racy CRM-SP 81821 Médica Radiologista Coordenadora Medica do Grupo de Imagem de Mama – Serviço de Diagnóstico por Imagem do Hospital Israelita Albert Einstein. [email protected] Após dias de temperaturas altas, o Rio Grande do Sul se prepara para uma virada no tempo. O que explica a chegada do frio e da chuva é o avanço de uma frente fria, seguida de uma massa de ar frio intensa, que se desloca entre o fim da sexta-feira 9 e o sábado 10, da Argentina até o Uruguai, para então chegar ao estado brasileiro. Com isso, o tempo bom dá lugar à chuva seguida de frio, de acordo com o Instituto Nacional de Meteorologia Inmet. O Litoral Sul e as áreas próximas ao Uruguai devem sentir a queda nas temperaturas primeiro. Nos últimos dias, o predomínio de uma massa de ar quente e seco trouxe grande amplitude térmica – que provoca grande variação entre mínimas e máximas, o que explica os dias de manhãs amenas e tardes quentes registrados ao longo da semana. Confira algumas máximas de sexta-feira Campo Bom 29,3°C Tramandaí 29,2°CSanta Maria 28,6°CSão Luiz Gonzaga 28,4°C Teutônia 28,3°CPorto Alegre 29,1°C Na noite de sexta 9, devem ocorrer pancadas de chuva em todo o Rio Grande do Sul. Previsão do modelo Cosmo, do Inmet, mostra a variação de temperatura entre sexta a e domingo c. Veja abaixo. Previsão mostra a aproximação da frente fria a sexta-feira 9, b sábado 10 e c domingo 11, todas às 15h — Foto Reprodução/INMET No sábado 10 a frente fria passa pelo sul do país e junto com o corredor de umidade que vem da Amazônia, e uma baixa pressão atmosférica entre o Paraguai e o oeste do estado trazem chuvas que podem ter rajadas de vento de 50 a 70 km por hora. Em Porto Alegre, a chuva chega a partir da tarde. Já no domingo 11, há risco de chuva forte, inclusive temporais. O Climatempo alerta que a temperatura deve ficar invertida em todo o estado, com previsão de temperaturas mínimas do dia registradas à noite. Bagé e a região da Campanha podem ter geada no domingo. As temperaturas mais baixas devem ser registradas durante a noite mínima de 2ºC em Caçapava, 4ºC em Pelotas, 6ºC em Erechim e 10ºC em Porto Alegre. VÍDEOS Tudo sobre o RS A transformação digital pela qual estamos passando afeta nossas vidas pessoais e, claramente, também impacta na forma como as marcas interagem com o mercado e principalmente com os seus clientes. Nesse contexto, informação é algo valioso. Cada dado compartilhado por usuários na internet pode ser utilizado para montar estratégias de negócio mais assertivas. O detalhe aqui envolve usar a ferramenta e o profissional certos para processar esse dado da melhor forma, o que resulta na demanda por áreas como BI, Data Mining e Big Data. Oriundas do avanço da Tecnologia da Informação TI nas empresas, essas soluções utilizadas na análise de dados são interligadas, servindo para propósitos similares. De modo geral, elas são úteis para realizar a coleta, o processamento e a análise de dados da maneira mais adequada possível. A cada dois dias, estima-se que são criados 5 exabytes de informação. Em 2020, foram criados 40 zettabytes de novos dados, algo em torno de 43 trilhões de gigabytes. Como quantidade sem qualidade não tem muita utilidade, é preciso filtrar e distribuir todos esses bits de informação em bancos de dados que façam sentido e facilitem sua análise. É aí que entram os conceitos Business Intelligence BI, Data Mining e Big Data. Com estratégias e aplicações diferentes em cada caso, mesmo que compartilhem do objetivo comum de encontrar informações e responder perguntas importantes para uma empresa. Neste guia prático sobre BI, Data Mining e Big Data, vamos explicar a definição e aplicação de cada conceito, listar as principais diferenças e mostrar como as empresas usam a informação para criar soluções memoráveis para seus clientes. Quer tirar todas as suas dúvidas sobre esses assuntos? Então aproveite a leitura! Transformação digital nas empresas e análise de dados Antes de dissecar o que são e para que servem business intelligence, data mining e big data, vamos abordar o cenário que originou toda essa demanda sobre diferentes formas de colher e processar informações. Muitos acreditam que conceitos como data mining e big data são aplicáveis apenas em casos extremos de evolução mercadológica, como a indústria e cadeia de suprimentos No entanto, eles já se fazem presentes em nosso dia-a-dia. Dos chatbots usados para atender os clientes, dados utilizados para estratégias de mídia, automação de atendimento a integrações de sistemas de gestão. Todos esses itens se beneficiam de data mining e big data para trazer dados ricos ao conhecimento dos gestores e colaboradores de uma empresa, permitindo o desenvolvimento de ótimas estratégias de posicionamento e marketing. Isso sem mencionar o Business Intelligence, que reúne metodologias e ferramentas para analisar dados estruturados e fazer sentido deles, avaliando os indicadores de desempenho KPI para traçar planos de ações mais fluidos e assertivos. Desse modo, o desafio da transformação digital nas empresas é levar marcas e organizações criadas com base em conceitos tradicionais para esse novo momento. Em pesquisa da CI&T com parceria da Opinion Box, 84% dos profissionais em posições de liderança acreditam estar prontos para lidar com as mudanças provocadas pela inovação digital. Em contrapartida, os mesmos profissionais acreditam que o maior desafio é inserir processos digitais na cultura organizacional da empresa. Isso mostra como vencer a nossa própria mentalidade e zona de conforto é importante. Contando que a análise de dados é uma necessidade, com soluções inteligentes prontas para serem colocadas em prática, basta se organizar para tirar o melhor proveito das características do Big Data e Data Mining e das vantagens do BI. Big Data o que é e como funciona? Big Data tem como principal característica o processamento de dados em grande escala, adquirindo conhecimento amplo para a gestão por meio da tecnologia da informação e com o apoio de um sistema computacional voltado para a análise de grandes volumes de dados e de forma contínua. Posteriormente, iremos explicar o conceito de data mining, mas é importante citar que o Big Data é o Data Mining em grande escala. Outra diferença entre esses conceitos está nos tipos de dados analisados no big data, que apresentam maior variedade de formatos e fontes em relação aos demais. De modo geral, as características do Big Data podem ser definidas pelos 4 Vs volume, velocidade, variedade e veracidade. Entenda Volume Big Data é voltado para avaliar uma quantidade imensa de dados, tendo como fonte grandes empresas de tecnologia e bancos de dados; Velocidade os dados são coletados e processados a uma velocidade impressionante, permitindo que nenhuma informação coletada seja desperdiçada; Variedade diferentes tipos de informação trazem diferentes insights, porém, dentro do Big Data, todos esses formatos são utilizados e analisados; Veracidade para que o Big Data seja bem sucedido, os dados processados precisam ser de fontes confiáveis, permitindo a verificação de veracidade sempre que necessário. Com base nesses valores, entendemos que o Big Data não responde perguntas simples e nem pode ser conduzido de maneira intuitiva. É preciso atuar com inteligência e apoio de profissionais especializados para entender, por exemplo, quais são os produtos mais vendidos, porque eles são preferidos e como eles interagem com a rotina dos usuários. Os dados obtidos são muito mais complexos, sendo muito úteis para direcionamentos e decisões estratégicas que envolvem o core business da empresa, seu posicionamento único e o planejamento de grandes investimentos Como funciona o Big Data na prática? Depois de entender as principais características do Big Data, vejamos como esse conceito funciona na prática. Para isso, podemos citar o exemplo do Spotify, famoso serviço de streaming de músicas, criado em 2008. Com um volume diário de dados que bate os 600 Gigabytes, a empresa é líder no segmento e gera bilhões de relatórios com base na atividade dos usuários em sua plataforma. O grande volume de dados é processado em tempo real e foi usado em 2013 para “prever” os vencedores do Grammy Awards, uma das maiores premiações do mundo da música. Isso mostra o potencial estratégico do Big Data, que usa a inteligência artificial para antecipar as tendências e interagir com o cliente para tornar sua experiência cada vez mais positiva. O que é data mining – ou mineração de dados? Podemos definir o que é data mining, ou mineração de dados, como o processo de extração de dados para identificação de padrões consistentes no comportamento de usuários em relação a uma determinada campanha ou ação da marca. Assim, pode-se encontrar insights de alto valor para as próximas estratégias. Como falamos, o Big Data é o Data Mining em grande escala. Portanto, podemos observar que a mineração de dados processa uma menor quantidade de dados, eles não são tão amplos e variados quanto no Big Data. No geral, o resultado obtido com a aplicação de Data Mining vem na forma de relatórios de recomendações, que indicam os caminhos mais rentáveis para uma empresa seguir e obter os melhores resultados, com base nas metas estabelecidas. Como funciona o data mining? Exemplos práticos Para entender como funciona o Data Mining, basta observar o funcionamento de algoritmos em redes sociais, por exemplo. No caso do Facebook e do Instagram, quanto mais interações, curtidas, compartilhamentos e comentários, mais a publicação será impressa para outros usuários. Através do data mining, somos capazes de obter estes dados de performance em pequena escala, digamos ao longo das postagens feitas na sua página. A partir disso, podemos identificar padrões de resultados positivos e ver que tipo de interação traz mais resultados, ou mesmo quais abordagens devem ser evitadas. Outra aplicação interessante do data mining está na identificação de público-alvo. Com base nos dados demográficos de usuários que interagem com a sua marca, é possível desenvolver as personas, perfis semi fictícios que dão maior contexto e solidez ao conceito de target para marketing. O que é Business Intelligence e para que serve? Você sabe o que é Business Intelligence e para que serve? Podemos definir esse conceito da seguinte forma Business Intelligence ou BI é um conjunto de técnicas, metodologias e ferramentas voltadas para coletar, organizar e extrair informações relevantes de indicadores diversos, com o objetivo de gerar otimizações para setores operacionais de uma empresa, como financeiro, comercial, vendas e marketing. BI envolve integrar sua empresa e modelo de gestão à tecnologia da informação para gerar uma linha de produção e análise de dados, auxiliando a leitura dos números para aumentar a eficiência e o conhecimento sobre a própria empresa e o seu lugar no mercado. De modo geral, a área de BI irá monitorar o desempenho dos indicadores internos através de planilhas e bancos de dados relacionais. Entre os indicadores que ficaremos de olho, temos Curvas de consumo; Produtos mais vendidos; Sazonais de compra; Rentabilidade obtida; Entre outros. A aplicação da Business Intelligence na rotina de uma empresa segue algumas etapas pré-estabelecidas. A ideia principal é coletar dados sobre o acesso de usuários, interação em e-mail marketing, desempenho de automação de marketing e através de sistemas como CRM e ERP. Depois disso, é preciso extrair os dados e organizá-los de acordo com a estratégia adotada pela empresa. Por si só, eles não significam muita coisa. No entanto, ao realizar questionamentos e estabelecer metas, é possível conferir através dos dados de desempenho se o resultado esperado está se concretizando. Quais são as etapas de aplicação do Business Intelligence? As etapas principais da aplicação do BI são as seguintes Armazenamento de dados; Extração de dados relevantes; Desenvolvimento de relatórios para consulta; Análise de dados; Criação de painéis de acompanhamento; Visualização de dados e indicadores relevantes; Reação aos dados e otimização de estratégias. Como podemos ver, depois de reunir os dados e gerar relatórios sobre eles, são criados painéis de acompanhamento, para monitorar as estratégias em prática. Depois de obter os primeiros resultados, vamos avaliar a assertividade do planejamento, para que, se for preciso, possamos fazer os ajustes e assim alcançar o melhor desempenho possível. Quais são as vantagens do BI para a empresa? Adotar uma estratégia de BI proporciona uma série de benefícios para sua empresa. Em primeiro lugar, podemos dizer que Business Intelligence serve para que a gestão empresarial conheça de maneira mais profunda a sua própria marca, eliminando a presunção e mostrando dados reais de desempenho. Depois, temos uma base sólida para tomada de decisões estratégicas, através das evidências apontadas pelos dados obtidos nos painéis de monitoramento. Esses mesmos dados podem ainda ser compartilhados entre as áreas internas, auxiliando a comunicação. Como o monitoramento ocorre em tempo real, é possível identificar problemas com maior agilidade e responder prontamente a eles, medindo também o desempenho das soluções implementadas. Por fim, através do BI uma empresa consegue insights relevantes sobre seus clientes e pode desenvolver campanhas mais impactantes e positivas para atender suas expectativas. Outras vantagens do BI que vale a pena pontuarmos são Tomadas de decisão mais bem fundamentadas e assertivas; Aumento na eficiência dos processos internos; Melhoria na qualidade e maior fortalecimento do relacionamento com os clientes; Maior potencial da empresa em gerar receitas; Aumento da vantagem competitiva e da presença no mercado; Maior qualificação na gestão de riscos; Facilidade para identificar falhas e implementar as correções necessárias; Equipes mais produtivas, engajadas e motivadas; Otimização dos custos operacionais; Alinhamento entre marketing e vendas e estratégias comerciais aprimoradas. Exemplo prático de BI Alemanha na Copa do Mundo 2014 Ainda dói lembrar do Brasil na Copa do Mundo de 2014 ou você já superou? Paciência! Brincadeiras à parte, fato é que a seleção alemã fez uma excelente campanha, tanto é que levou para casa a taça da Copa do Mundo naquele ano. O bom desempenho foi resultado também de muita estratégia e uso de Business Intelligence. Com base em dados concretos relacionados a quantidade de passes, velocidade dos jogadores no gramado, finalizações, cobrança de falta e finalizações de lances, a comissão técnica teve acesso a relatórios detalhados e bem completos que ajudaram a orientar a estratégia em campo. Com essas informações valiosas em mãos, foi possível ter mais clareza sobre os jogadores com melhor performance e sobre a maneira com que eles interagiam durante os jogos. Dessa maneira, a seleção conseguiu escalar um time imbatível no fatídico 2014. Hoje, não são poucos os times que seguem o exemplo da seleção alemã e implementam o BI para traçar estratégias com maior potencial de gerar bons resultados para o clube. Quais são as diferenças entre BI, Data Mining e Big Data? Depois de conhecer cada um desses conceitos, vejamos a fundo quais são as principais diferenças entre BI, Data Mining e Big Data. De início, temos os propósitos diferentes de cada solução. BI tem o ideal de monitorar os indicadores de desempenho. Data Mining é voltado para aplicar algoritmos e metodologia científica para identificar padrões de comportamento e falhas de gestão. Por fim, o Big Data tem propósito similar a este último, porém em grande escala, gerando maior conhecimento para a gestão. Por outro lado, temos os dados analisados em cada contexto. No BI, os dados são estruturados, provenientes de planilhas, bancos de dados relacionais e dimensionais, entre outros. O mesmo vale para o Data Mining. Já para o Big Data, podemos adicionar dados semiestruturados e não estruturados, provenientes de uma maior variedade de bancos de dados. Finalmente, temos o foco e o que se espera obter com cada metodologia. Para o Business Intelligence, a análise se baseia em indicadores como preço, custo, faturamento e outros, proporcionando visualizações gráficas simplificadas em painéis de controle. Já para o data mining, a ideia é identificar padrões consistentes de comportamento para poder criar novos indicadores a serem analisados pelo BI, presentes em relatórios de recomendações. No caso do Big Data, temos o foco em adquirir conhecimento com base no comportamento em massa, analisando dados de diversas fontes e formatos. O objetivo de tudo isso é formar os painéis de controle com indicadores capazes de prever situações e direcionar estrategicamente as ações da marca. Mineração de dados para atendimento ao cliente como fazer? A mineração de dados no atendimento ao cliente é feita a partir da integração de diferentes dados que são gerados pelos clientes ao longo do relacionamento deles com a marca. Como o volume de dados é muito extenso, a mineração entra em cena para identificar padrões, realizar segmentações e extrair informações estrategicamente relevantes – que permitem conhecer melhor o perfil dos clientes e adequar as abordagens de atendimento. Para fazer o data mining no atendimento, é recomendado que você 1 – Integre as fontes de dados Sem promover a integração das diferentes fontes de dados sobre os seus clientes, fica bem mais difícil obter insights que permitam oferecer um atendimento mais qualificado e personalizado. Quando tudo está integrado, é possível ter acesso a dados mais precisos sobre os clientes, além de reduzir os equívocos por informações desencontradas. 2 – Identifique quais dados são mais relevantes É necessário também que você saiba definir quais informações são mais importantes para a sua estratégia de atendimento e relacionamento com o cliente no momento. Estabelecer prioridades a respeito do tipo de informação que se deseja obter e analisar é fundamental para eliminar redundâncias e manter o data mining alinhado aos objetivos da organização. 3 – Escolha um bom sistema de atendimento O terceiro passo-chave para fazer a mineração de dados no atendimento é contar com um robusto sistema. Uma solução de CRM, por exemplo, permite centralizar todas as informações sobre os seus clientes – incluindo as interações entre eles e a empresa em todos os canais de atendimento que estão à disposição. Contar com um software especializado em gestão de relacionamento com o cliente possibilita automatizar inúmeras tarefas, ter acesso a relatórios completos, segmentar os contatos e realizar integrações com outras plataformas que fazem parte da rotina da empresa. 3 motivos para implementar data mining e big data no relacionamento com o cliente Aderir à prática de mineração de dados e ao big data pode ser extremamente vantajoso para a sua empresa, principalmente para a área de atendimento, suporte e relacionamento com o cliente. Tendo isso em vista, separamos aqui 3 motivos que vão te convencer a investir em uma gestão data driven – orientada a dados. 1 – Identificar padrões comportamentais O data mining e o big data – aliados também ao BI – possibilitam o cruzamento de dados e, a partir disso, a identificação de padrões de comportamento dos clientes. Por exemplo, dá para saber as preferências deles de acordo com o que já comprou antes, a frequência com que eles realiza novas compras, os canais mais utilizados, em que época do ano eles compram mais, entre outros aspectos. Dessa forma, você conhece mais o seu público, consegue se aproximar mais dele e ainda aumenta as conversões. 2 – Direcionar melhor as campanhas de marketing Os dados são considerados por muitos como “o novo petróleo”. De fato, eles têm o potencial de gerar ganhos significativos para as organizações – se bem utilizados, é claro. E uma maneira de usar os dados a favor da empresa por meio da mineração de dados é no direcionamento mais assertivo das campanhas de marketing. Conhecendo melhor sua audiência, suas preferências e dores sabendo onde encontrá-la, fica mais fácil fazer com que as mensagens das suas campanhas cheguem às pessoas certas, no momento certo e pelos canais mais adequados. O big data e o data mining permitem destrinchar as características comportamentais e sociais e as expectativas do público para, então, propor soluções sob medida e com uma linguagem igualmente alinhada. 3 – Aumentar a eficiência do atendimento com chatbots Os chatbots são robôs conversacionais que estão entre as maiores tendências em atendimento e experiência do cliente. Aliado ao data mining e big data, é possível oferecer experiências cada vez mais personalizadas para os usuários que interagem com esses robôs conversacionais. De acordo com o relatório CX Trends 2023, elaborado pela Zendesk, 60% dos líderes planejam implementar atendimento ao cliente conversacional. Além disso, a demanda por personalização é crescente; 62% dos clientes acreditam que as empresas poderiam fazer um trabalho melhor personalizando suas experiências. Para conferir mais dados atuais e ficar por dentro sobre o esperar de CX para 2023, acesse o relatório no banner abaixo Veja também Chatbot para empresas o que é e como essa ferramenta pode ajudar o seu negócio?

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