Guilherme van de Velde *
Por possuírem um grande volume de dados passíveis de análise, os Bancos, Operadoras de Telecomunicação, Montadoras, Seguradoras e órgãos do Governo devem ser os pioneiros na adoção do Big Data, visando um respaldo maior aos negócios por meio de uma análise assertiva, preventiva e com maior visibilidade sobre clientes e públicos de interesse.
Hoje em dia, a coleta e o armazenamento de dados são críticos, mas é preciso saber fazer um bom uso desses dados. Mais do que a tecnologia, o que é essencial em um projeto de Big Data são as pessoas que fazem as análises, que criam os modelos e os algoritmos, compondo a verdadeira ciência de dados.
Gary King, professor da Universidade de Wheaterhead e seus alunos criaram em duas horas um algoritmo para análise de dados que em 20 minutos com um notebook padrão fariam a mesma análise que uma estrutura orçada inicialmente em US$ 2 milhões.
Este é um exemplo da Ciência da informação e como as pessoas devem ter uma visão mais abrangente da organização e não só ter o conhecimento tecnológico, como também ter a visão de negócio, expertise em estatística, métodos quantitativos, além de grande sensibilidade e criatividade.
Diferentemente do Business Intelligence e ao mesmo tempo complementar a ele, o Big Data amplia o escopo de visão e permite que as informações sejam cruzadas com os outros rastros digitais que possam estar dentro ou fora da companhia. O BI trabalha com fatos e números do negócio, informações concretas realizadas, já o Big Data trabalha com tendências, números aproximados e correlações.
No setor Financeiro, existe um enorme volume de dados externos que não são analisados e também um volume interno considerável gerado por transações com cartão, caixas eletrônicos (ATMs), câmeras de vigilância e ainda com as transações por meio de dispositivos móveis que não são considerados nessa análise.
O uso do Big Data também promoveria um melhor mapeamento do perfil e maior visibilidade da capacidade de crédito de cada cliente, para um banco ou para uma seguradora. Dessa maneira, a tecnologia pode apoiar as empresas em uma vasta gama de ofertas, tais como venda de novos produtos e serviços, mitigação de riscos com fraudes e operações ilícitas, e ainda mitigação dos riscos de crédito e inadimplência.
Com o Big Data podemos identificar tendências e descobrir novas correlações. Podemos fazer novas perguntas (mesmo sem aparente predição) e, com as respostas, conquistar alto nível de detalhamento e de segmentação de grupos, a fim de aproveitarmos novas oportunidades de negócios – inimagináveis até então.
O Big Data pode ser utilizado na fidelização de clientes, no engajamento e antecipação dos desejos do consumidor, pois é possível entender melhor o perfil do cliente e fazer uma oferta de produto ou serviço por meios de comunicação pertinentes, nos horários adequados e que tenham afinidade e relevância para o cliente. Com grandes volumes de dados, as possibilidades de acerto tornam-se bem mais significativas e desafiadoras.
A novidade é que esses modelos preditivos agora podem ser desenvolvidos e aplicados em áreas de negócios, que buscam identificar eventos antes que eles aconteçam. Com isso, podemos coletar dados de sensores de carros, smartphones, prédios, aviões a fim de aplicarmos análises correlacionais para determinados padrões que sinalizam futuros problemas, assim como já é feito para a indústria aeronáutica.
Quanto mais cedo uma anormalidade é prevista, mais eficiente é o seu processo de correção. Esse sistema pode ser aplicado para melhorar o fluxo de veículos e pessoas nas ruas com temporização inteligente de semáforos, diminuindo significativamente o tempo para chegar ao destino.
Existem inúmeras aplicações nas quais o Big Data pode agregar valor às organizações, seja como diferencial competitivo para empresas que comercializam produtos e serviços aos consumidores finais, seja às instituições financeiras reduzirem riscos de inadimplência, seja para indústria automotiva planejar ações futuras de carros inteligentes que informam o melhor momento de realizar uma manutenção específica.
Mas para descobrir tudo isso é preciso implementá-lo e escolher as pessoas corretas para geri-lo.
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