{"id":9343,"date":"2019-09-12T13:49:43","date_gmt":"2019-09-12T16:49:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/infoxication-e-big-data\/"},"modified":"2021-07-20T03:55:50","modified_gmt":"2021-07-20T06:55:50","slug":"infoxication-e-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/infoxication-e-big-data\/","title":{"rendered":"Infoxication: por que o Big Data \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

Foi o espanhol Alfons Cornella, um especialista em tecnologia e autor best seller, que deu origem ao conceito l\u00e1 pelos idos dos anos 2000. Ele come\u00e7ou a analisar a situa\u00e7\u00e3o provocada pela imensa quantidade de conte\u00fado acess\u00edvel e concluiu que \u00e9 uma doen\u00e7a, sim.<\/span><\/p>\n

Pois \u00e9, o termo \u00e9 novo e parece um pouco ex\u00f3tico, mas \u00e9 isso mesmo, indiv\u00edduos e sociedades est\u00e3o em um momento em que o excesso de informa\u00e7\u00f5es est\u00e1 gerando intoxica\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aqui, vamos refletir sobre a Infoxication no n\u00edvel dos neg\u00f3cios, que tem a ver com o conceito de Big Data, como veremos ao longo deste artigo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Descubra como o seu neg\u00f3cio pode aproveitar esse fen\u00f4meno e como lidar com o Big Data de uma maneira proveitosa e muito mais!<\/span><\/p>\n

Infoxication e Big Data: os neg\u00f3cios na Era dos Dados<\/span><\/h2>\n

Nos \u00faltimos anos, nos deparamos com o conceito de Big Data, amplamente presente nas agendas dos gestores – h\u00e1 diversos especialistas combinando a Infoxication de Alfons Cornella a esse fen\u00f4meno.\u00a0<\/span><\/p>\n

Vamos al\u00e9m: o Big Data \u00e9 a sa\u00edda para driblar a intoxica\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o e dados que pessoas e empresas est\u00e3o vivendo.<\/span><\/p>\n

Lembremos rapidamente: Big Data, no mundo corporativo, \u00e9 o termo que resume o cen\u00e1rio de grande volume de dados, alta velocidade e ativos de informa\u00e7\u00f5es de imensa variedade que exigem formas inovadoras e econ\u00f4micas de processamento para aumentar a rentabilidade, melhorar a percep\u00e7\u00e3o, a tomada de decis\u00f5es e a automa\u00e7\u00e3o de processos. Assumir o controle do volume exponencial de dados \u00e9 mais eficiente do que simplesmente ignor\u00e1-lo.\u00a0<\/span><\/p>\n

A internet, que \u00e9 uma das inova\u00e7\u00f5es mais transformadoras da era moderna, foi o catalisador para o surgimento do Infoxication. Consumidores aproveitam a conectividade para fins como entretenimento, educa\u00e7\u00e3o, conhecimento, compartilhamento social e compras. As marcas n\u00e3o controlam mais as informa\u00e7\u00f5es sobre seus produtos e servi\u00e7os. Em vez disso, os usu\u00e1rios informados entram em transa\u00e7\u00f5es comerciais com informa\u00e7\u00f5es sobre o que querem e o que devem pagar.<\/span><\/p>\n

A ideia de quem defende que uma boa estrat\u00e9gia de Big Data pode evitar a Infoxication nos neg\u00f3cios \u00e9 mais ou menos essa: uma explos\u00e3o de dados do consumidor, em vez de assustar uma marca, deve permitir que ela forme rela\u00e7\u00f5es segmentadas mais facilmente, oferecendo <\/span>experi\u00eancias personalizadas<\/b>.<\/span><\/p>\n

Estrat\u00e9gia de Big Data: como lidar com a Infoxication nos neg\u00f3cios<\/span><\/h2>\n

Como voc\u00ea viu, o problema est\u00e1 dado. N\u00e3o pode ser ignorado, pode ser que a concorr\u00eancia esteja cuidando muito bem dos seus dados. \u00c9 preciso assumir as r\u00e9deas do Big Data e se debru\u00e7ar em uma estrat\u00e9gia.<\/span><\/p>\n

Em termos bem pr\u00e1ticos, uma estrat\u00e9gia de Big Data nada mais \u00e9 do que um conjunto de a\u00e7\u00f5es estruturadas para lidar com os dados internos e externos \u2014 entend\u00ea-los, capt\u00e1-los, orden\u00e1-los, analis\u00e1-los e transform\u00e1-los em informa\u00e7\u00f5es e insights \u00fateis ao neg\u00f3cio.<\/span><\/p>\n

Uma estrat\u00e9gia de Big Data compreende a cria\u00e7\u00e3o de processos, a defini\u00e7\u00e3o de objetivos e o emprego de ferramentas e servi\u00e7os de an\u00e1lise de dados. Tamb\u00e9m deve compreender, necessariamente, a capta\u00e7\u00e3o de profissionais (cientistas de dados, analistas, consultores, entre outros) ou de empresas especializadas (que t\u00eam equipes preparadas) para operacionaliz\u00e1-la.<\/span><\/p>\n

O objetivo \u00e9 transformar o ecossistema de dados que cerca sua empresa em diferencial competitivo para a evolu\u00e7\u00e3o de seus neg\u00f3cios. Em outra palavras, se diferenciar no mercado, criar produtos e servi\u00e7os disruptivos, satisfazer o consumidor e conhecer melhor a concorr\u00eancia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Comece agora: 5 dicas para construir sua Estrat\u00e9gia de Big Data\u00a0<\/span><\/h2>\n

N\u00e3o existe uma f\u00f3rmula pronta para a cria\u00e7\u00e3o de uma estrat\u00e9gia de Big Data. Isso porque \u00e9 preciso <\/span>entender <\/b>diversas vari\u00e1veis em cada neg\u00f3cio.<\/span>
\n<\/span>O que existe s\u00e3o algumas diretrizes iniciais que podem ser internalizadas pelas empresas que est\u00e3o dando os primeiros passos. E s\u00e3o essas que vamos mostrar. Confira!<\/span><\/p>\n

1. Defina um objetivo para sua estrat\u00e9gia de Big Data<\/span><\/h3>\n

Seu objetivo final \u00e9 a informa\u00e7\u00e3o mais importante de todo o planejamento. <\/span>O que voc\u00ea quer que os dados contem?\u00a0<\/b><\/p>\n

Voc\u00ea precisa decidir se deseja aumentar a efici\u00eancia dos representantes dos clientes, melhorar a efici\u00eancia operacional, aumentar as receitas, fornecer melhor experi\u00eancia ao cliente ou melhorar o marketing.\u00a0<\/span><\/p>\n

O objetivo que voc\u00ea tem deve ser preciso, certo e direto. Qualquer estrat\u00e9gia com o \u00fanico prop\u00f3sito de explorar possibilidades \u00e9 prov\u00e1vel que acabe em confus\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Com base no seu objetivo, voc\u00ea pode escolher uma metodologia, contratar funcion\u00e1rios e integrar as fontes certas de dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lembre-se: crie metas SMART (espec\u00edficas, mensur\u00e1veis, ating\u00edveis, relevantes e oportunas) e fa\u00e7a planos de acordo com elas.<\/span><\/p>\n

2. Determine o valor econ\u00f4mico de seus dados<\/span><\/h3>\n

Em uma estrat\u00e9gia de Big Data, \u00e9 fundamental vincular um valor financeiro dos objetivos aos funis de convers\u00e3o (vari\u00e1veis \u200b\u200be m\u00e9tricas). Assim, voc\u00ea pode monitorar o retorno do investimento e convencer stakeholders da relev\u00e2ncia dos seus dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

3. Escolha uma abordagem de Big Data aderente ao seu objetivo<\/span><\/h3>\n

Vamos mostrar quatro maneiras de criar uma estrat\u00e9gia de Big Data.\u00a0<\/span><\/p>\n

Com base no seu objetivo e disponibilidade de dados, escolha uma delas:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Gerenciamento de Desempenho:<\/b> envolve o uso de dados transacionais, como hist\u00f3rico de compras do cliente, rotatividade e n\u00edveis de estoque, para tomar decis\u00f5es relacionadas \u00e0 administra\u00e7\u00e3o da loja e \u00e0 supremacia operacional.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Dica: funciona bem com empresas com grandes bancos de dados hist\u00f3ricos que podem ser aproveitados sem muita dor. Tamb\u00e9m pode ajudar com melhor segmenta\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o de clientes.<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Explora\u00e7\u00e3o de Dados:<\/b> essa abordagem faz uso intenso de minera\u00e7\u00e3o de dados e pesquisa para encontrar solu\u00e7\u00f5es e correla\u00e7\u00f5es que n\u00e3o s\u00e3o facilmente detect\u00e1veis \u200b\u200bcom dados internos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Dica: atualmente, \u00e9 uma abordagem usada por empresas com foco em Inbound Marketing robusto para gerar insights sobre o comportamento dos prospects nos canais digitais. Ajuda voc\u00ea a identificar novos segmentos de dados e trazer percep\u00e7\u00f5es sobre o comportamento e as prefer\u00eancias do cliente.<\/span><\/p>\n

        \n
      1. Social Analytics:<\/b> a an\u00e1lise social mede os dados n\u00e3o transacionais em v\u00e1rios meios sociais e revisa sites como Facebook, Twitter e Google+. \u00c9 baseada na an\u00e1lise de conversas e coment\u00e1rios que surgem nessas plataformas. Ele traz tr\u00eas an\u00e1lises prim\u00e1rias: conscientiza\u00e7\u00e3o, engajamento e boca-a-boca. As t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de dados <\/span>in-stream<\/span><\/i>, como a an\u00e1lise de sentimentos, s\u00e3o muito eficazes nesses casos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        Dica: fornece insights sobre a identidade da marca e as opini\u00f5es dos clientes sobre novas ofertas e servi\u00e7os. Tamb\u00e9m se mostra eficaz na previs\u00e3o de picos de demanda para certos produtos.<\/span><\/p>\n

          \n
        1. Ci\u00eancia da Decis\u00e3o:<\/b> refere-se aos experimentos e an\u00e1lises de dados n\u00e3o transacionais, como conte\u00fado gerado pelo consumidor, id\u00e9ias e revis\u00f5es. A ci\u00eancia da decis\u00e3o \u00e9 mais sobre explorar possibilidades do que medir objetivos conhecidos. Ao contr\u00e1rio da an\u00e1lise social, que \u00e9 baseada na an\u00e1lise de engajamento, a ci\u00eancia de decis\u00e3o se concentra no teste de hip\u00f3teses e no processo de idea\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

          Dica: envolve o uso extensivo de texto e an\u00e1lise de sentimentos para entender as opini\u00f5es dos clientes sobre novos servi\u00e7os e esquemas.\u00a0<\/span><\/p>\n

          4. Debata e priorize as fontes de dados<\/span><\/h3>\n

          Essa etapa concentra-se no <\/span>brainstorming<\/span><\/i> e na prioriza\u00e7\u00e3o das diferentes fontes de dados que voc\u00ea disp\u00f5e.\u00a0<\/span><\/p>\n

          Como Data Science se refere \u00e0 \u201cidentifica\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis \u200b\u200be m\u00e9tricas que podem ser melhores preditores de desempenho operacional ou de neg\u00f3cios\u201d, \u00e9 importante ter um processo onde as partes interessadas podem colaborar com o equipe de ci\u00eancia de dados para identificar e testar diferentes fontes de dados para identificar aquelas que podem produzir os melhores modelos preditivos.<\/span><\/p>\n

          5. Invista em ferramentas e servi\u00e7os especializados<\/span><\/h3>\n

          Por fim, \u00e9 fundamental investir em ferramentas e servi\u00e7os especializados em Big Data.\u00a0<\/span><\/p>\n

          A boa not\u00edcia \u00e9 que atualmente \u00e9 bastante barato e r\u00e1pido implementar solu\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas de an\u00e1lise de dados. Com a computa\u00e7\u00e3o em nuvem, praticamente todos os recursos necess\u00e1rios para uma estrat\u00e9gia de Big Data podem ser utilizados de maneira virtual.<\/span><\/p>\n

          A escolha das solu\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m depende dos objetivos e dos projetos a serem desenvolvidos na estrat\u00e9gia de Big Data. Elas podem ser solu\u00e7\u00f5es de Business Intelligence, CRM, Analytics etc.\u00a0<\/span><\/p>\n

          Como voc\u00ea viu para lidar com o fen\u00f4meno da Infoxication, uma boa estrat\u00e9gia \u00e9 a melhor escolha das empresas. O que achou da reflex\u00e3o que trouxemos nesse artigo? Para se aprofundar ainda mais no tema, baixe agora nosso e-book <\/span>Business Analytics \u2014 A era dos dados j\u00e1 come\u00e7ou<\/span><\/a>!<\/span><\/p>\n

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