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Big data analytics

Big data analytics: quais tipos de empresas devem usar

Por meio de diferentes dispositivos, se vive hoje cada vez mais conectado à internet, gerando dados que se espalham em uma velocidade inimaginável por toda a rede.

É um volume de códigos tão grande e complexo que, de maneira isolada, pode até não fazer muito sentido, mas quando se aplica a leitura adequada e são combinadas as informações, é possível utilizar esses dados para otimizar o desempenho de negócios de todas as naturezas.

Mas antes que surja a dúvida de como um empresário pode coletar dados importantes para sua empresa e transformar essas informações em resultados positivos, é bom que fique claro que se trata do Big Data Analytics, a tecnologia que está tornando isso possível.

Quer conhecer mais sobre essa ferramenta incrível? Acompanhe os tópicos seguintes!

Big Data Analytics no setor de vendas

O Big Data Analytics oferece benefícios em diversos setores. Se tratando da área de vendas, há o destaque para a possibilidade de analisar e se antecipar ao comportamento de compra de consumidores em diversos nichos.

Mas não só isso, aliada à possibilidade de personalização de mensagens, o Big Data faz com que tanto as vendas quanto o pós-venda sejam realizados de forma muito mais assertiva.

Big Data Analytics no setor de Marketing

Dentre as melhores aplicações do Big Data, uma delas está na investigação do comportamento social e de tendências de consumo, acompanhando as reações às comunicações da empresa, monitorando a concorrência e realizando pesquisas de tendências de mercado.

Com isso, as campanhas de marketing se tornam mais precisas e baratas, gerando maiores resultados.

Big Data Analytics em instituições financeiras

O Big Data Analytics serve como parte essencial dos departamentos financeiros de empresas ou mesmo para companhias do segmento de finanças, pois viabiliza uma a análise mais detalhada do perfil de crédito de cada indivíduo.

Mas isso não é tudo, pois também permite que a organização se antecipe às flutuações econômicas e tendências de oscilação de mercado.

Big Data Analytics em empresas de saúde

A coleta, análise e o cruzamento de informações são capazes de oferecer pistas que permitem compreender o surgimento de doenças, auxiliar profissionais da área médica a adotar iniciativas de contenção de epidemias e, inclusive, otimizar a assistência oferecida aos pacientes, eliminado custos com internações.

E além dos dados coletados por ação direta do próprio hospital ou clínica médica, os próprios pacientes, por meio de dispositivos portáteis de monitoramento da saúde, geram uma série de informações com potencial de evidenciar onde a instituição de saúde pode canalizar a oferta de serviços médicos mais personalizados.

Os desafios do Big Data Analytics

Tendo em vista o volume incomensurável de bytes e as diversas fontes de informação, tamanha gama de dados impõe alguns desafios à adoção do Big Data Analytics:

  • o processamento de um tamanho tão grandioso de informação é, de fato, um desafio. Inclusive, existem casos onde se excede a capacidade da plataforma;
  • o volume de dados exige também uma análise cuidadosa, sendo preciso escolher o que e como será realizada a análise;
  • as visualizações tradicionais de gráficos e dashboards não absorvem o volume e diversidade de dados existentes, sendo preciso recorrer a novas formas de agrupamento e visualização;
  • o gerenciamento de dados em massa não é comum. Logo, lidar de forma automática com todas essas bases e usuários, em grande escala, é um enorme desafio.

Mas não há motivos para alarde, existem soluções capazes de lidar com todas essas variáveis de maneira autônoma, não sendo preciso que as organizações se tornem especialistas em Big Data.

Ou seja, é preciso apenas que as empresas possuam dados à disposição para oferecer como entrada à ferramenta – e isso é algo que a grande maioria das organizações já coleta.

Agora que já sabe um pouco mais sobre a aplicabilidade do Big Data Analytics, que tal conferir este post e aprender como alavancar os negócios com essa ferramenta?

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