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Big Data: quais são as novas tendências?

dez. 21, 2022

Em mercados cada vez mais competitivos, o planejamento estratégico ganhou um novo significado, passando de diferencial para necessidade. Nesse sentido, tomar decisões pautadas em Big Data realmente pode fazer a diferença.

Não somente para tomar decisões mais acertadas, a presença de Big Data em corporações permite que líderes entendam melhor o seu público-alvo e evitem desperdícios de recursos em estratégias pouco promissoras.


Sendo assim, a Five Acts, como uma empresa especialista em preparação de dados, visualização de dados e machine learning, decidiu trazer esse assunto à tona. 


Nosso intuito é explicar o conceito de Big Data, como organizações podem se beneficiar com essa abordagem e o que aparece no horizonte quando falamos sobre o uso de dados no processo de tomadas de decisões.

Acreditamos que a informação é a chave para o sucesso e esse artigo irá mostrar o porquê de pensarmos assim.


Boa leitura!   


 

O QUE É BIG DATA?

 

Quando falamos da prática de coletar altos volumes de informações, provenientes de diversas fontes, tanto estruturadas quanto não estruturadas, processá-las e torná-las disponíveis àqueles que podem e devem ter acesso, estamos nos referindo ao conceito de Big Data.


O objetivo central deste trabalho com os dados é permitir, por exemplo, que pessoas identifiquem tendências e padrões no comportamento de diversos agentes, como os consumidores ou o próprio mercado e tirem conclusões que possam beneficiar o seu negócio.


Esse entendimento permite que corporações tomem decisões mais acertadas, permitindo o crescimento do modelo de negócio, bem como a melhora de questões operacionais.


Alguns dos maiores pontos de atenção quando colocamos Big Data sob perspectiva são a qualidade, governança e segurança das informações.


Como os dados são oriundos de diversas origens, é preciso garantir que as informações são confiáveis, estão atualizadas e estão protegidas contra qualquer ator que possa causar danos à companhia.


Sendo assim, para que uma estratégia de dados baseada em Big Data tenha sucesso, a companhia precisa considerar o volume, a variedade, a integridade e a validade das informações.


Somente dessa forma os dados serão aliados nas tomadas de decisões relacionadas com consumidores e colaboradores, promovendo uma verdadeira mudança na execução de tarefas e uma melhora contínua na entrega de produtos e serviços. 


 

NOVAS TENDÊNCIAS EM BIG DATA 


Agora que sabemos qual é o conceito de Big Data, precisamos conhecer quais são as novas tendências para esse segmento.


Por isso, a partir de agora, vamos mergulhar em cada uma delas.



INTEGRAÇÃO E GOVERNANÇA DE DADOS


Como mencionamos anteriormente, os dados podem ter muitas origens, sendo elas provenientes de sistemas transacionais (ERP, CRM, etc) ou de interações em redes sociais, cookies, e etc.


Nesse contexto, a integração é fundamental. Para citar um exemplo de sua importância, basta olharmos para o tempo que poderíamos perder ao procurar por uma informação que precisamos no momento.


Em vez de pesquisar em todos os bancos de dados separadamente, podemos executar a pesquisa em uma plataforma integrada, agilizando o processo e reduzindo, ou mesmo mitigando, as chances de equívocos.


Além da conveniência e praticidade, a integração também aumenta a segurança da informação, ajudando na implementação de uma política de governança de dados e LGPD em uma corporação, especialmente quando olhamos para o e-commerce.


Por fim, a integração em Big Data é crucial para melhorar processos internos e essa melhoria, indubitavelmente, será sentida no melhor atendimento ao consumidor final. 


 

OTIMIZAÇÃO DE CAMPANHAS DE MARKETING


Tendo como maior referência as respostas dos consumidores em interações com a marca, otimizar as campanhas de marketing é altamente indicada para empresas que querem fidelizar seus consumidores.


Por meio da segmentação da audiência e melhor entendimento do perfil do consumidor, quando Big Data é combinado com marketing, teremos mais sucesso na atração de leads, em vendas cruzadas (Cross-Sell e Up-Sell) e engajamento com a marca.

 


DETECÇÃO DE FRAUDES E REDUÇÃO DE RISCOS


A automação da cibersegurança é um grande acerto das corporações, uma vez que elas se tornam muito mais ágeis ao detectar e neutralizar um ataque.


Além disso, graças ao Machine Learning, sistemas de segurança são capazes de agir de forma autônoma antes mesmo de uma invasão nociva acontecer.


A análise de diversos dados coletados pode potencializar a detecção de riscos e melhorar a identificação de vulnerabilidades aumentando o desempenho da companhia na prevenção de ataques que são nocivos não apenas à corporação, mas para todos os seus stakeholders.


Em termos de LGPD, Compliance e competitividade esse cuidado é primordial.

 


BIG DATA PARA ANÁLISES PREDITIVAS


O uso de informações e algoritmos também ajuda companhias a identificar padrões e tendências estatísticas ao levar em consideração dados históricos sobre como entender o comportamento do consumidor ou momento do mercado.


Dessa forma, as empresas conseguem avaliar a probabilidade de um evento acontecer ou não, evitando o engajamento em estratégias com pouco potencial de retorno ou mostrando aquelas que podem ter alta aderência em um público-alvo.


Portanto, as análises preditivas são uma das maiores manifestações e tendências em Big Data ou estratégias em BI (Business Analytics), dando vantagem competitiva para as empresas que as adotarem, já que são altamente dependentes de dados.



MELHORIAS OPERACIONAIS


Os dados também ajudam a empresa a ganhar eficiência. Por exemplo, no varejo, a abordagem Big Data pode ser aplicada na gestão de estoques.


No setor de saúde, é útil no controle e gerenciamento de insumos e distribuição de remédios. 


No setor financeiro, por sua vez, ajuda a manter o controle na rentabilidade de carteiras de investimento e cotações em preços de commodities, que precisam estar constantemente atualizadas.


Esses são apenas alguns exemplos de como as empresas ganham eficiência com Big Data.



MIGRAÇÃO PARA A NUVEM


Anteriormente, falamos em Inteligência Artificial e integração de plataformas de dados. Tudo isso pode ser facilitado quando há migração de dados para a nuvem.


Também conhecido como Cloud Data Services, essa tecnologia é responsável por promover a otimização na coleta e armazenagem segura de dados, processamento bem como na ampla visualização dessas informações.

A migração para a nuvem é ideal para empresas que querem uniformizar várias fontes de dados e hospedar essas informações em um único lugar.


Como os principais provedores de serviços Cloud possuem uma ampla gama de serviços relacionados a armazenamento, processamento e segurança de dados, os gestores ganham mais flexibilidade, agilidade e transparência ao administrar seus negócios.


Não é à toa que especialistas afirmam que dados são o novo petróleo. Basta olhar para todas essas tendências! A inovação Big Data está aí para provar essa afirmação.


Quer saber se sua empresa é guiada por dados? Clique aqui e descubra através do nosso Quiz. 


 

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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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