O volume incrivelmente alto de informações gerados diariamente — e acumulado de outros anos — passou a ser visto como uma fonte de insights e não só um apanhado de dados.
Logo, foi preciso pensar em um modelo de análise que ajude as empresas a encontrar ideias valiosas no meio de tantos bytes.
O Big Data ajuda empresas a encontrarem oportunidades não só onde elas estão claras, mas em correlações e cruzamento de dados complexos, na decupagem de dados estruturados, não estruturados e multi-estruturados.
Como interpretar dados
É muito provável que você já tenha entendido a importância dos dados para Big Data, mas existe mais de um tipo de dado. Basicamente, qualquer informação pode ser definida assim, mas existem diferentes formatos que podem facilitar, dificultar ou direcionar a análise feita pelas empresas. Os dados são divididos em dois tipos: estruturados e não estruturados.
- Dados não estruturados
Com o passar dos anos, os bancos de dados passaram a interpretar com mais facilidade dados. Isso aconteceu muito pelo fato de esses bancos armazenarem informações similares, como planilhas, cálculos, funções e números, o que facilita a forma como esse conteúdo é analisado. Porém, novos formatos chegaram e eles não são tão facilmente interpretados como antes. Eles são chamados de dados não estruturados, informações que não estão organizadas ou que não são facilmente entendidas pelos bancos de dados tradicionais e formatos conhecidos de dados.
Geralmente, esses elementos são, predominantemente, textos, metadata de blogs, imagens, e tuítes são exemplos de dados não estruturados.
- Dados estruturados (ou multi-estruturados)
Em contrapartida, existem dados que são facilmente reconhecidos pelos bancos e facilitam a análise e processamento. Eles são chamados de dados estruturados (ou multi-estruturados). Eles são derivados das interações entre pessoas e máquinas, como aplicações na web e mídias sociais. Um bom exemplo são dados resultantes do comportamento dos usuários na web — também conhecidos como logs. É uma mistura de texto, imagens e dados estruturados como formulários ou informações transacionais.
O avanço digital transformou muitos desses dados, trazendo ainda mais formatos para os considerados estruturados. Com a constante evolução das relações entre marcas, consumidores e plataformas, a tendência é que essas informações continuem evoluindo e se alterando.
Como é o mercado de trabalho para Big Data
A inserção do Big Data nas empresas gerou a necessidade de profissionais especializados em inferências a partir de dados, principalmente na área de estatística. Porém, o domínio apenas em estatística não é exatamente a preferências das empresas.
Uma das principais características do BD é a possibilidade de encontrar oportunidades de aumentar as vendas, logo, é preciso que o analista tenha conhecimento da área em que está atuando.
Se ele está no marketing, é preciso que o profissional esteja familiarizado com geração de leads, marketing de conteúdo, email marketing e redes sociais.
Já se o profissional faz parte do time de vendas, então é preciso entender o ciclo de vendas, CLTV (customer lifetime value) e os processos envolvidos.
Muito provavelmente, esse é o motivo da existência de diversos MBA’s focados em Big Data, voltados não só para o lado técnico e teórico, mas também abordando temas relacionados à administração, marketing, logística e diversos outros segmentos.
Logo, se você deseja entrar no mercado — ou está à procura de profissionais qualificados — lembre-se que a pluralidade é um dos segredos para mandar bem em Big Data.
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Qual a relação entre Big Data e Marketing
Não se engane, marketing (e vendas) podem se beneficiar do Big Data tanto quanto qualquer outro setor. Talvez até mais do que qualquer outro!
Isso acontece porque empresas que baseiam seu marketing em dados — também conhecido como data-driven marketing — dominam o mercado, sem sombra de dúvidas.
Os times de marketing mais eficientes são aqueles que colhem as informações coletadas através das leads, do comportamento dos usuários e das experiências do time, e as transformam em ações que ajudam a alcançar resultados.
05 aspectos do marketing que são favorecidos com o uso de BD.
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Interpretação de dados
Empresas que tomam decisões a partir de dados são mais felizes. Elas são mais felizes porque essas resoluções são baseadas em análises, dados e relatos que ajudam na sua eficiência. Uma decisão tem mais chances de trazer os resultados esperados quando é baseada em dados que comprovam sua eficiência projetada.
Uma pesquisa da KPMG Capital mostrou que 99% dos entrevistados acreditam no Big Data como importante parte da tomada de decisão. Porém, 85% deles alegam que têm dificuldade em interpretar os dados e apenas 25% aplicam os insights obtidos através da análise.
Logo, é preciso de um profissional capacitado para interpretar devidamente as informações e ajudar a empresa a tomar as decisões certas.
Para essa interpretação, as ferramentas são tão importantes quanto os profissionais.
Em sua maioria, são plataformas de organização e decupagem de dados, que facilitam a inferência deles em um futuro próximo.
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Análises de mercado
A intuição e experiência dos profissionais direcionou empresas ao sucesso. Mas nem sempre o caminho foi tão tranquilo assim. Muitos erros, testes e dinheiro foram gastos no processo. Muito disso aconteceu porque não é possível adivinhar o que o seu público quer e o Big Data é uma mão na roda nessa hora.
As personas — perfis semi ficcionais — são indispensáveis para uma estratégia de marketing digital de qualidade e para criar boas personas você precisa ter informações sólidas sobre o que elas gostam, onde estão presentes e qual conteúdo desejam consumir.
Nessa hora, encontrar padrões de comportamento entre os clientes da sua empresa e como eles atuam dentro do mercado seria bem interessante, não é mesmo?
Análises descritivas de eventos, correlações e ideias geradas a partir dos dados são as fontes de conhecimento que o Big Data fornece para a sua estratégia de marketing.
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Experiência de compra
A tomada de decisão de compra pode ser um grande mistério. O que leva uma pessoa a escolher a sua empresa? Os motivos podem ser vários e se você está envolvido no mundo do trade marketing, venda direta ou marketing multinível, Big Data pode ser a sua melhor amiga — e talvez você nem saiba.
Analisar esses dados ajuda o seu negócio a encontrar os melhores meios de distribuição para os produtos, técnicas de PDV (ponto de venda) e fornecer a experiência de compra que o cliente espera.
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Mais fontes de dados para a sua empresa
No início do Big Data, as fontes de dados estavam limitadas a informações geradas por algumas empresas em alguns programas. Claramente, nós vimos como o volume de referências aumentou exponencialmente ao longo dos anos. E isso não é nem um pouco negativo.
Claro, agora, é preciso ser um especialista para conseguir as estatísticas realmente relevantes a partir dos dados disponíveis, mas, ao mesmo tempo, a variedade desses elementos é cada vez maior. Twitter, Facebook, Instagram e diversos aplicativos fornecem dados diariamente.
Um varejista pode utilizar dados meteorológicos para comprar os produtos certos na hora certa. Um organizador de eventos pode escolher a melhor data para uma ação através da previsão do tempo, e assim por diante.
Todas as fontes de informação ajudam a sua empresa a tomar as melhores decisões, encontrar as melhores soluções para os seus clientes e impulsionar as vendas.
Os logs da web foram expandidos e se tornaram o conteúdo das redes sociais, dados de ferramentas de BI (Business Intelligence), relatórios, indicadores macroeconômicos e muito mais. Cada vez mais fontes fornecem informações relevantes para empresas.
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Automação de marketing
A nossa velha conhecida automação de marketing não é só indispensável para estratégias de marketing de conteúdo e inbound marketing de sucesso.
Elas são mais fontes de dados e também fazem análises interessantes para as empresas.
Se pensarmos bem, as plataformas de automação armazenam informações sobre o usuário, características de comportamento, e até métricas de rendimento de campanhas e ações.
Logo, é mais uma parte do Big Data altamente relevante para a sua empresa.
Além disso, são ferramentas com muitas integrações e que te ajudam a ter uma visão cada vez mais ampla do material que você tem disponível para análise.
