“Quem é dono da informação é dono do mundo.” Esta declaração de Nathan Rothschild assume um novo significado na nossa era digital. Hoje, uma empresa pode extrair informações valiosas de praticamente quaisquer dados sobre clientes, concorrentes e mercado. A análise de dados ajuda as empresas a crescerem mais rapidamente, tomando decisões estratégicas com base na análise de dados em múltiplas dimensões. Neste artigo, os especialistas em consultoria de ciência de dados da Andersen compartilharão como a análise de Big Data e as tecnologias de inteligência de localização estão afetando os negócios e quais perspectivas são esperadas nesta área.
A essência do Big Data
A quantidade de dados no mundo está crescendo junto com o avanço tecnológico. Big Data significa grandes volumes de dados estruturados e não estruturados provenientes de diferentes fontes em alta velocidade. O Big Data surgiu em meados dos anos 2000 e logo se tornou uma das tendências tecnológicas mais populares.
Para processar Big Data, diversas ferramentas são utilizadas dependendo das especificidades da tarefa de um projeto ou empresa. Entre eles estão programas como Apache Hadoop e Cassandra para armazenamento de dados, Xplenty, Apache Spark e Talend Open Studio para processamento de dados, entre outros. Cada um dos provedores de nuvem mundiais – AWS, Azure, GCP e outros – possui seu próprio conjunto de serviços para armazenar e processar uma quantidade ilimitada de dados.
Ferramentas dedicadas ajudam a armazenar, processar e analisar Big Data para conduzir análises de dados de pesquisas com base nele. Para entender o funcionamento desse software, podemos imaginar o seguinte: a ferramenta utiliza Big Data como material de construção para construir processos de negócios em grande escala. Com base no conhecimento obtido, as empresas tomam as decisões mais importantes para um maior desenvolvimento.
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Big Data para empresas
As tecnologias de Big Data permitem que as empresas coletem e analisem dados, construam modelos preditivos, conduzam testes inversos e simulem cenários (análise hipotética).
Big Data e análise preditiva. Os dados coletados, processados ​​e analisados ​​em tempo hábil permitem a previsão de possíveis cursos de eventos. Isto é aplicável a muitos setores empresariais, incluindo a indústria transformadora. A experiência em Big Data permite que as empresas, por exemplo, prevejam a probabilidade de uma falha na linha de produção e evitem a quebra.
Big Data para redução de custos. Outra área de aplicação de Big Data é a racionalização da produção e a redução de custos do produto. Big Data inclui informações sobre todo o ciclo de produção. Ao analisar esses dados, pode-se tirar uma conclusão sobre como melhorar o produto e reduzir o custo de fabricação antes mesmo do seu lançamento.
Por exemplo, a Intel aplica análise de Big Data para produção de processadores. Se a empresa não coletasse nem analisasse dados em todas as fases do desenvolvimento do produto, teria que realizar inúmeros ciclos de testes até que o processador estivesse totalmente pronto para lançamento. Trabalhar com Big Data ajudou a empresa a economizar cerca de US$ 30 milhões em testes que não eram necessários.
Big Data para marketing eficiente. Big Data é usado para realizar diversas tarefas de marketing, como segmentação, posicionamento, medição de ROI e assim por diante. A estratégia de cada empresa visa obter uma visão do mercado. A aplicação de Big Data proporciona muitos benefícios a uma empresa: uma visão clara do seu consumidor, identificação de nichos livres, conhecimento dos pontos fortes e fracos dos concorrentes, gestão da reputação online, capacidade de prever tendências e, como resultado, competitividade.
Big Data e Inteligência de Localização. Outra área onde o Big Data é usado ativamente hoje é a análise baseada em localização. Trata-se de uma tecnologia que toma como base dados geográficos e os analisa para solucionar desafios de negócio. Surgiu com base na geoinformática – ciência que estuda métodos digitais de processamento de informações geográficas. Os dados para análise são obtidos de diversas fontes – por exemplo, de um satélite.
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Para que serve a Inteligência de Localização
Hoje, Location Intelligence é aplicada nas seguintes áreas:
– comunicações e transmissão de dados: planeamento e concepção de redes;
– serviços financeiros: otimização da localização de agências, análise de mercado e tomada de decisões sobre fusões ou aquisições, análise setorial, gestão de risco;
– governo e sociedade: atualização dos dados do censo populacional, análise da criminalidade e da situação criminógena pelo distrito a pedido dos órgãos de aplicação da lei, resposta a emergências, redistritamento, determinação da zona de jurisdição fiscal, planeamento urbano;
– protecção ambiental: indicador ambiental e acompanhamento das alterações climáticas, gestão racional dos recursos;
– saúde: segmentação do mercado médico, busca de direções de crescimento, planejamento de construção de instalações médicas;
– educação: planejamento de admissão de alunos, auxílio na escolha de escola, campus e projeto de prédio educacional;
– agricultura: planeamento eficaz da utilização dos solos, análise do rendimento e distribuição de terrenos para plantação de diversas culturas;
– hotéis e restaurantes: análise de perfil de clientes, target marketing, planejamento de expansão e locais para abertura de novos pontos de venda;
– seguros: verificação do endereço do cliente, gestão de riscos e sinistros;
– marketing e mídia: direcionamento de anúncios, avaliação demográfica do consumidor, planejamento de mídia e anúncios;
– imobiliário: análise demográfica, análise de dados de clientes, preços, design;
– varejo: seleção do local, formas de aumentar as vendas de cada loja, identificação de lojas ineficazes, análise de demanda, análise de oferta da concorrência;
– transporte: monitorização e planeamento de rotas, logística eficiente.
Location Intelligence fornece um meio para otimizar o desempenho de muitas linhas de negócios, analisando dados e identificando padrões.
O que a inteligência de localização de alta qualidade exige
Uma boa visualização é essencial para análises espaciais. É por isso que as ferramentas de Location Intelligence usam modelagem 3D e tecnologias AR/VR. Por exemplo, ao planejar a construção de uma plataforma de petróleo em uma área remota, nos estágios iniciais, as análises de Location Intelligence são suficientes para entender onde colocá-la. A combinação de tecnologias 3D e AR/VR ajuda a visualizar essas áreas com precisão.
Existem muitos outros exemplos de como a LI permite que as empresas cresçam e mudem o mundo para melhor. Ressalta-se que esta área é de grande interesse para empresas de desenvolvimento de software customizado. A LI está se desenvolvendo ativamente, aplicando todos os novos métodos e tecnologias.
O que é mais importante: análise ou intuição? Big Data permite que as empresas combinem ambos para tomar decisões. A chave do sucesso do McDonald’s reside na combinação certa de ambos os métodos. Se os empresários tivessem optado por apenas um, suas lanchonetes dificilmente teriam se transformado na maior rede global. A aplicação do LI permitiu à empresa tirar conclusões sobre os locais certos para novos restaurantes que tiveram sucesso.
Big Data e Location Intelligence permitem descobrir novas oportunidades e criar novos tipos de negócios que combinam dados de diferentes setores. Assim, dados confiáveis, relevantes e visuais fornecem informações úteis sobre os produtos e o mercado, otimizam os processos de negócios e trazem benefícios econômicos significativos para as empresas.