Os dados nunca foram tão importantes quanto estão sendo agora. Eles se tornaram o principal ativo das empresas e saber analisá-los é um dos maiores diferenciais competitivos do momento. Seja qual for o segmento de mercado ou o setor da empresa, o uso de Big Data é altamente benéfico, e para te ajudar a visualizar as proporções de seu uso, separamos alguns exemplos de Big Data nesse artigo.
Baixe o guia completo sobre
Big Data
Exemplos de aplicação de Big Data
Os dados estão presentes em todos os lugares. Desde o outdoor que você vê ao parar no sinal até o sistema de ERP que acessa quando chega na empresa. Mas o grande diferencial que o uso de Big Data oferece para o trabalho com os dados é a possibilidade de uma visão mais ampla.
E essa visão mais ampla permite que a aplicação de Big Data possa ser feita em diferentes segmentos de mercado e dentro de todas as áreas da empresa, seja eja para prevenção de riscos até a comunicação automatizada com clientes.
Veja a seguir alguns exemplos de Big Data que estão se tornando cada vez mais comuns:
Desenvolvimento de Produtos: o processamento e análise de dados é um dos principais geradores de insights e ferramenta para identificação de tendências e oportunidades
Eficiência Operacional: uma das maiores contribuições da Big Data para as empresas, já que o processamento automatizado de dados proporciona eficácia e velocidade na análise de soluções e entrega de feedbacks
Experiência do Cliente: ao ter acesso a dados diversificados dos clientes é possível identificar preferências e dores, e assim personalizar o atendimento
Manutenção Preditiva: através da análise de dados em massa é possível se antecipar e prevenir problemas relacionados aos dados estruturados e outros fatores que não chegam a ser tão imprevisíveis
Fraude e Conformidade: a análise precisa e seguindo padrões pré-definidos pode encontrar traços nos dados que indiquem algum tipo de fraude e, a partir desses traços, é possível criar ações preventivas e manter os dados seguros
Estratégias de Marketing: com dados de todos os setores organizados é preciso compreender melhor a jornada do cliente e assim otimizar as ações e proporcionar ao público um conteúdo personalizado
Exemplos de sucesso com Big Data
O uso de Big Data vem se tornando cada vez mais forte dentro das empresas e isso se dá pelo fato dos dados serem o ativo mais valioso que uma empresa tem. Através deles é possível extrair informações capazes de reduzir riscos, aumentar o faturamento, melhorar a reputação da empresa e muitos outros benefícios.
Entre os principais setores do mercado que estão fazendo uso de Big Data temos:
- Bancos
- Ensino superior
- Governo
- Operadoras de Saúde
- Manufatura
- Varejo
- Transporte
Dentro desses setores algumas empresas se destacam e vêm obtendo resultados consistentes com a exploração de Big Data.
- Danone
Um dos problemas que a empresa poderia enfrentar é a validade curta do iogurte grego, mas com o uso de Big Data isso foi resolvido. Através da análise dos dados foi possível identificar a periodicidade adequada para as entregas, reduzindo os prejuízos causados pelo alto estoque e vencimento rápido.
- Grupo Pão de Açúcar
Já no Grupo Pão de Açúcar o uso de Big Data está ligado ao programa de recompensas, que beneficia os clientes com descontos. Ao usar o aplicativo, os dados são coletados e ofertas personalizadas são enviadas de forma automática, fazendo com que o volume de vendas aumente e os clientes ganhem cada vez mais pontos para continuar comprando.
- Nike
Ao integrar apps em dispositivos wearables, a Nike passa a analisar com mais precisão as preferências esportivas dos clientes e consegue identificar o comportamento de cada um para oferecer os produtos adequados.
- UPS
A UPS utiliza Big Data para proporcionar ganhos para si e para os clientes. Através dos dados obtidos em sensores nos veículos utilizados é possível identificar as menores rotas para cada entrega, otimizando o trabalho dos motoristas e reduzindo custos de combustível.
Quanto mais a tecnologia avança e o volume de dados cresce, maior é a necessidade de profissionais capazes de trabalhar com Big Data e realizar análises para a tomada de decisão.
