Os dados são abundantes – independentemente de você acessá-los ou não. Os clientes, funcionários e operações estão constantemente gerando dados que as organizações podem aproveitar para aprimorar seus negócios e a rentabilidade.
O Big Data permite analisar e usar gigantescas quantidades de informações detalhadas transmitidas ao vivo de muitas fontes. Uma característica essencial que o Big Data tem é poder ajudar as empresas com a inovação. “Inovação” não é só um chavão – mas é o que separa empresas bem-sucedidas dos empreendimentos falidos.
Porém, inovar não é um exercício abstrato. Veja como o Big Data pode ajudar as empresas a inovar em cada fase de suas operações (pesquisa de mercado, desenvolvimento de produto, lançamento de um produto no mercado) para ganhar vantagem sobre o concorrente.
1. Melhoria na pesquisa de mercado
A análise de Big Data em tempo real é a derradeira ferramenta da pesquisa de mercado, gerando insights sobre demandas, preferências e comportamentos dos clientes, que seriam impossíveis de se obter usando a análise de dados tradicionais.
Os mercados estão sempre em movimento, e empresas inovadoras seguem o mesmo ritmo. O Big Data pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados de mercado atualizados e prever as principais áreas de crescimento. Isso significa que você pode concentrar seu desenvolvimento nos segmentos de mercado com a demanda mais alta e relevante de cliente.
O Big Data não é estruturado e é diversificado, englobando todos os tipos de fonte, apresentando assim informações valiosas que podem impulsionar sua pesquisa de mercado com insights mais rápidos e mais detalhados. Ao extrair dados dos cookies da Web, de interações do serviço de atendimento ao cliente, da mídia social e de outras fontes, é possível entender verdadeiramente o que o mercado deseja.
Entender as preferências dos seus segmentos de cliente individuais em tempo real pode ajudar a desenvolver ideias de produto inovador em resposta aos sinais mais recentes do mercado.
2. Simplificação da tomada de decisão
Os dados orientam a tomada de decisão em organizações experientes. Explorar a análise de Big Data pode ajudar você a tomar decisões rápidas, bem fundamentadas e com base em evidências.
A análise de dados tradicionais envolve processamento em lote, que é retrospectivo e limitado a um conjunto de dados definido. Você pode obter insights muito melhores com a análise de Big Data, que ocorre em tempo real, usando um esquema dinâmico para analisar um conjunto diversificado de dados não estruturados.
As ferramentas de visualização de dados, como Prometheus ou Grafana, podem ajudar a dar sentido aos dados conforme eles emergem. Usando esses dados, é possível fazer considerações seguras e inteligentes sobre a direção que sua empresa deve tomar.
O Big Data também ajuda você a monitorar o impacto das decisões e a reagir de acordo com a necessidade. Tomar uma decisão arriscada não será mais perigoso se você puder ver seus efeitos e reverter o curso caso seja necessário. Isso significa ter mais escopo para fazer escolhas não convencionais, que seus concorrentes talvez não estejam dispostos a considerar.
Esses benefícios permitem que você aja de modo ágil e decisivo – e inove antes dos seus concorrentes.
3. Aceleração do desenvolvimento de produto
Na fase de desenvolvimento, o Big Data ajuda você a projetar produtos inovadores com base em um entendimento detalhado das necessidades e preferências dos seus clientes. Ele também pode ajudar a agilizar o processo de desenvolvimento do produto – um fator importante para ultrapassar os concorrentes.
A análise de Big Data pode permitir que você colete e investigue o feedback de clientes e os dados de uso em tempo real. As equipes de pesquisa e desenvolvimento podem implementar os insights extraídos de tais dados no processo de desenvolvimento do produto.
Por exemplo, uma empresa que está criando aplicativos móveis pode recorrer aos insights do software de análise comportamental. Esses dados podem se relacionar a centenas de processos em muitos milhares de dispositivos de usuários, permitindo que as equipes de desenvolvimento de produto adaptem rapidamente os produtos existentes e desenvolvam novos.
4. Aumento da produtividade
A inovação da empresa não se trata apenas de ideias: é sobre ser o primeiro a entregar inovações aos consumidores. A análise de Big Data pode oferecer ganhos massivos de produtividade, possibilitando que as empresas coloquem seus produtos mais rapidamente no mercado.
Você pode ter ganhos especialmente significativos de produtividade empregando a análise de Big Data em conjunto com outras tecnologias, como conectividade 5G, inteligência artificial e a Internet das coisas (IoT, Internet of Things).
Por exemplo, as empresas podem introduzir câmeras de alta definição nos espaços de trabalho para estudar o ambiente usando a inteligência artificial e para identificar novos casos de uso dinamicamente. Uma câmera de fábrica pode detectar que as caixas empilhadas de determinada maneira estão mais propensas a danificar os produtos. É possível vincular esses dados a outras áreas de automação e alterar como essas caixas são empilhadas.
Melhorias secundárias no processo de produção podem levar a enormes ganhos na produtividade em larga escala, permitindo que você entregue inovações ao mercado com mais rapidez e eficiência.
5. Otimização de TI proativa
As máquinas usadas no local de trabalho estão constantemente gerando dados de log. Há muitos anos, as empresas vêm analisando esses dados de log para obter insights sobre suas operações. Porém, a análise de Big Data dá a você a oportunidade de explorar verdadeiramente essas informações para promover inovação e eficiência em seus negócios.
Os dados de log derivados de fontes de transmissão de contêineres, ambientes de nuvem e máquinas virtuais proporcionam oportunidades para rápida resolução de problemas e monitoramento proativo de áreas com índice mais elevado de ameaças. Porém, a arquitetura de armazenamento de dados tradicionais não é adequada para análise de informações ricas e variadas fornecidas pelos dados de log modernos – isso exige uma infraestrutura adaptável, escalável e moderna. Não é fácil estabelecer a conformidade dos dados de log com o esquema relacional exigido pelos bancos de dados legados, e muitas equipes podem acabar tentando “abraçar o mundo” sem obter os insights de que precisam.
As ITOps aprimoradas e o monitoramento com inteligência artificial podem verificar e analisar automaticamente os dados do log de várias fontes. Isso permite detectar problemas que possam não ter sido vistos anteriormente, além de reduzir enormemente o tempo que teria sido gasto em uma coleta e análise de dados manuais.
