09/12/2019
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MJV Team

Infoxication: por que o Big Data é a solução

A Infoxication (infoxicação em tradução livre) é uma das doenças do século XXI, causada pela sobrecarga de informação gerada pelo mundo digital.

Foi o espanhol Alfons Cornella, um especialista em tecnologia e autor best seller, que deu origem ao conceito lá pelos idos dos anos 2000. Ele começou a analisar a situação provocada pela imensa quantidade de conteúdo acessível e concluiu que é uma doença, sim.

Pois é, o termo é novo e parece um pouco exótico, mas é isso mesmo, indivíduos e sociedades estão em um momento em que o excesso de informações está gerando intoxicação. 

Aqui, vamos refletir sobre a Infoxication no nível dos negócios, que tem a ver com o conceito de Big Data, como veremos ao longo deste artigo. 

Descubra como o seu negócio pode aproveitar esse fenômeno e como lidar com o Big Data de uma maneira proveitosa e muito mais!

Infoxication e Big Data: os negócios na Era dos Dados

Nos últimos anos, nos deparamos com o conceito de Big Data, amplamente presente nas agendas dos gestores – há diversos especialistas combinando a Infoxication de Alfons Cornella a esse fenômeno. 

Vamos além: o Big Data é a saída para driblar a intoxicação de informação e dados que pessoas e empresas estão vivendo.

Lembremos rapidamente: Big Data, no mundo corporativo, é o termo que resume o cenário de grande volume de dados, alta velocidade e ativos de informações de imensa variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento para aumentar a rentabilidade, melhorar a percepção, a tomada de decisões e a automação de processos. Assumir o controle do volume exponencial de dados é mais eficiente do que simplesmente ignorá-lo. 

A internet, que é uma das inovações mais transformadoras da era moderna, foi o catalisador para o surgimento do Infoxication. Consumidores aproveitam a conectividade para fins como entretenimento, educação, conhecimento, compartilhamento social e compras. As marcas não controlam mais as informações sobre seus produtos e serviços. Em vez disso, os usuários informados entram em transações comerciais com informações sobre o que querem e o que devem pagar.

A ideia de quem defende que uma boa estratégia de Big Data pode evitar a Infoxication nos negócios é mais ou menos essa: uma explosão de dados do consumidor, em vez de assustar uma marca, deve permitir que ela forme relações segmentadas mais facilmente, oferecendo experiências personalizadas.

Estratégia de Big Data: como lidar com a Infoxication nos negócios

Como você viu, o problema está dado. Não pode ser ignorado, pode ser que a concorrência esteja cuidando muito bem dos seus dados. É preciso assumir as rédeas do Big Data e se debruçar em uma estratégia.

Em termos bem práticos, uma estratégia de Big Data nada mais é do que um conjunto de ações estruturadas para lidar com os dados internos e externos — entendê-los, captá-los, ordená-los, analisá-los e transformá-los em informações e insights úteis ao negócio.

Uma estratégia de Big Data compreende a criação de processos, a definição de objetivos e o emprego de ferramentas e serviços de análise de dados. Também deve compreender, necessariamente, a captação de profissionais (cientistas de dados, analistas, consultores, entre outros) ou de empresas especializadas (que têm equipes preparadas) para operacionalizá-la.

O objetivo é transformar o ecossistema de dados que cerca sua empresa em diferencial competitivo para a evolução de seus negócios. Em outra palavras, se diferenciar no mercado, criar produtos e serviços disruptivos, satisfazer o consumidor e conhecer melhor a concorrência. 

Comece agora: 5 dicas para construir sua Estratégia de Big Data 

Não existe uma fórmula pronta para a criação de uma estratégia de Big Data. Isso porque é preciso entender diversas variáveis em cada negócio.
O que existe são algumas diretrizes iniciais que podem ser internalizadas pelas empresas que estão dando os primeiros passos. E são essas que vamos mostrar. Confira!

1. Defina um objetivo para sua estratégia de Big Data

Seu objetivo final é a informação mais importante de todo o planejamento. O que você quer que os dados contem? 

Você precisa decidir se deseja aumentar a eficiência dos representantes dos clientes, melhorar a eficiência operacional, aumentar as receitas, fornecer melhor experiência ao cliente ou melhorar o marketing. 

O objetivo que você tem deve ser preciso, certo e direto. Qualquer estratégia com o único propósito de explorar possibilidades é provável que acabe em confusão. 

Com base no seu objetivo, você pode escolher uma metodologia, contratar funcionários e integrar as fontes certas de dados. 

Lembre-se: crie metas SMART (específicas, mensuráveis, atingíveis, relevantes e oportunas) e faça planos de acordo com elas.

2. Determine o valor econômico de seus dados

Em uma estratégia de Big Data, é fundamental vincular um valor financeiro dos objetivos aos funis de conversão (variáveis ​​e métricas). Assim, você pode monitorar o retorno do investimento e convencer stakeholders da relevância dos seus dados. 

3. Escolha uma abordagem de Big Data aderente ao seu objetivo

Vamos mostrar quatro maneiras de criar uma estratégia de Big Data. 

Com base no seu objetivo e disponibilidade de dados, escolha uma delas:

  1. Gerenciamento de Desempenho: envolve o uso de dados transacionais, como histórico de compras do cliente, rotatividade e níveis de estoque, para tomar decisões relacionadas à administração da loja e à supremacia operacional. 

Dica: funciona bem com empresas com grandes bancos de dados históricos que podem ser aproveitados sem muita dor. Também pode ajudar com melhor segmentação e segmentação de clientes.

  1. Exploração de Dados: essa abordagem faz uso intenso de mineração de dados e pesquisa para encontrar soluções e correlações que não são facilmente detectáveis ​​com dados internos. 

Dica: atualmente, é uma abordagem usada por empresas com foco em Inbound Marketing robusto para gerar insights sobre o comportamento dos prospects nos canais digitais. Ajuda você a identificar novos segmentos de dados e trazer percepções sobre o comportamento e as preferências do cliente.

  1. Social Analytics: a análise social mede os dados não transacionais em vários meios sociais e revisa sites como Facebook, Twitter e Google+. É baseada na análise de conversas e comentários que surgem nessas plataformas. Ele traz três análises primárias: conscientização, engajamento e boca-a-boca. As técnicas de análise de dados in-stream, como a análise de sentimentos, são muito eficazes nesses casos. 

Dica: fornece insights sobre a identidade da marca e as opiniões dos clientes sobre novas ofertas e serviços. Também se mostra eficaz na previsão de picos de demanda para certos produtos.

  1. Ciência da Decisão: refere-se aos experimentos e análises de dados não transacionais, como conteúdo gerado pelo consumidor, idéias e revisões. A ciência da decisão é mais sobre explorar possibilidades do que medir objetivos conhecidos. Ao contrário da análise social, que é baseada na análise de engajamento, a ciência de decisão se concentra no teste de hipóteses e no processo de ideação. 

Dica: envolve o uso extensivo de texto e análise de sentimentos para entender as opiniões dos clientes sobre novos serviços e esquemas. 

4. Debata e priorize as fontes de dados

Essa etapa concentra-se no brainstorming e na priorização das diferentes fontes de dados que você dispõe. 

Como Data Science se refere à “identificação de variáveis ​​e métricas que podem ser melhores preditores de desempenho operacional ou de negócios”, é importante ter um processo onde as partes interessadas podem colaborar com o equipe de ciência de dados para identificar e testar diferentes fontes de dados para identificar aquelas que podem produzir os melhores modelos preditivos.

5. Invista em ferramentas e serviços especializados

Por fim, é fundamental investir em ferramentas e serviços especializados em Big Data. 

A boa notícia é que atualmente é bastante barato e rápido implementar soluções tecnológicas de análise de dados. Com a computação em nuvem, praticamente todos os recursos necessários para uma estratégia de Big Data podem ser utilizados de maneira virtual.

A escolha das soluções também depende dos objetivos e dos projetos a serem desenvolvidos na estratégia de Big Data. Elas podem ser soluções de Business Intelligence, CRM, Analytics etc. 

Como você viu para lidar com o fenômeno da Infoxication, uma boa estratégia é a melhor escolha das empresas. O que achou da reflexão que trouxemos nesse artigo? Para se aprofundar ainda mais no tema, baixe agora nosso e-book Business Analytics — A era dos dados já começou!

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