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Data driven: Veja as vantagens e o que fazer para aplicar na sua empresa!

No cenário empresarial contemporâneo, a ênfase na informação é chamada de data driven

Sendo que a tomada de decisão para uma empresa ou em dimensão pessoal, é impossível sem o acesso às informações necessárias para análise. 

Informação é, atualmente, um ativo de fácil alcance para a maior parte das pessoas, nunca tão abundante quanto na era da internet, onde estruturas como motores de busca e plataformas de interação online geram toneladas de conteúdo a cada segundo. 

Por consequência, se a informação é tão abundante, assume-se que seu alto valor é mantido por algo além do simples acesso: a capacidade de armazenar, organizar e interpretar corretamente esta miríade de dados.

A ciência de dados, uma área em exponencial crescimento, cuida da tomada de decisão por meio do data driven,

A nível estratégico isso é fundamental para adaptar-se a esta forma de fechar negócios, identificando pontos de correção e oportunidades de atuação. 

Todos os dias, milhões de arquivos são gerados em um simples clique, cada movimentação virtual em uma sessão na web é mantida pelos servidores, desde detalhes operacionais como número de cliques, rolagens de página até a publicação de uma foto. 

Este fluxo de informações do usuário é necessário para orquestrar o comportamento das ferramentas da web para o cliente, como o carregamento de um site no local onde há um artigo específico para o leitor. 

Estas informações são coletadas, armazenadas e transferidas entre servidores, navegadores e máquinas envolvidas no trânsito virtual.

Dando assim, origem a um conceito chamado de Big Data, o sistema de integração de dados estruturados e não-estruturados. 

O conceito de Big Data é suportado por quatro pilares, considerados os quatro V’s do gerenciamento de dados de grande porte. 

Pilares do trânsito de dados

A ideia de Big Data lançou bases para o entendimento de inúmeras maneiras de sequenciamento e transferência de dados, multiplicando-se em linguagens da computação e estudos de matemática e estatística aplicada. 

Todo o processo de coleta, retenção e tratamento de informações desordenadas passa pelo conceito de Big Data, visto que ele permeia todos os elementos do ecossistema virtual. 

Seus quatro pilares são termos que começam com a letra “V”, como: 

Volume: avaliando processamento

O primeiro aspecto que define o conceito de Big Data diz respeito à quantidade de dados processados, em especial, dados de pequena densidade, como taxas de cliques em um site. 

Para exemplificar, considere uma plataforma de treinamentos profissionais. Sob a forma de um site com domínio próprio, uma única página contém um número alto de dados de pequeno porte. 

Arquivos de hipertexto que organizam a aparência do site, os comandos de integração com bibliotecas de código aberto, a incidência de links. 

Cada movimentação nesta página é codificada e mantida por Big Data. O fluxo de bytes por tráfego de rede, a inserção de biometria ou sensores em aplicativos mobile ou o preenchimento de fichas e cadastros. 

A aplicação deste conceito de Big Data no cenário de uma empresa que deseja iniciar uma cultura data driven, parte da observação das estruturas de interação online instaladas pela empresa e sua capacidade de processamento de informações de vários tipos. 

Em termos práticos, além da criação de estratégias de coleta de dados, como a instalação de um totem de sinalização, uma empresa pode investir no desenvolvimento de: 

  • Equipes especializadas em banco de dados;
  • Entendimento da relação de hardware e software;
  • Teste de novas aplicações e sites;
  • Criação de um setor coordenado por um CDO (Chief Data Officer); 
  • Contratação de desenvolvedores e analistas de dados.

O desafio das organizações é armazenar um forte fluxo de conteúdo de modo seguro e verificável. 

O desenvolvimento de hardware, componentes físicos que formam computadores, no entanto, apresentam um lento processamento. 

Para solucionar este obstáculo, o surgimento de softwares que compactam e distribuem esses dados em servidores é o primeiro impulso que viabiliza Big Data.

Além da capacidade de resgatar as informações depositadas em centenas de hardwares de armazenamento. 

Velocidade: avaliando efetividade 

Outra solução que permite o conceito de Big Data é a velocidade de transferência de dados. 

Para o cliente, isso se traduz como a atualização em tempo real de localização via GPS em aplicativos de transporte, por exemplo.

A solicitação de um comando, como um cadastro em plataforma fechada, depende da velocidade de recepção de dados entre servidores, de modo a assegurar o controle de acesso na interface do usuário. 

Para assegurar que os dados envolvidos na execução de um comando são transferidos de modo efetivo, a empresa pode investir em testes periódicos que analisam o funcionamento de um aplicativo ou chatbot instalado para interação com o cliente. 

Medidas de segurança da informação também são inseridas neste aspecto do trânsito de dados, visto que é no processo de transferência onde acontece a maior parte das invasões e roubos. Um exemplo de medida de segurança data driven são os protocolos HTTPS. 

Compreendendo que a execução de uma funcionalidade envolve elementos como navegadores, máquinas e servidores, o conceito de velocidade pode ser aplicado por uma cultura data driven na forma de indicadores, como: 

  • Índice de defeitos detectados em teste; 
  • Índice de defeitos detectados pelo cliente; 
  • Total de defeitos removidos; 
  • Intervalo médio entre falhas. 

Cada uma das métricas exemplificadas acima fazem parte do desenvolvimento de software, mas possuem conceitos que podem ser estendidos para todas as áreas de um ambiente organizacional, transformando a análise de dados em escritórios virtuais.

A velocidade é um pilar do Big Data por ser indispensável na criação de aplicações para o uso cotidiano e programas de monitoramento em uma empresa. 

Nestes casos, o volume de usuários e fluxo de dados é maior, assim como a expectativa de resposta é imediata. 

Variedade: avaliando adaptabilidade

Uma estrutura de Big Data deve ser capaz de reter dados de todo tipo, sejam arquivos de hipertexto, imagens, áudios ou vídeos, estejam estruturados ou não. 

Um exemplo de arquivo estruturado são os bancos de dados programados em linguagem relacional, possuindo uma lógica de associação ancorada em conceitos da álgebra. Fazem parte desta categoria as tabelas regidas por matemática aplicada. 

Arquivos semiestruturados são bancos de dados não-relacionais, que, por não incluir matemática aplicada em sua composição, são mais flexíveis em termos de formato, como uma lista de itens em XML gerada por uma assessoria contábil

O conceito de variedade pode ser inserido no fornecimento e acesso de informações internas, como taxas de cumprimento de metas e produtividade geral. 

Uma cultura data driven instala mecanismos que permitem a atualização de suas atividades internas em tempo real, bem como o acesso intuitivo por parte dos colaboradores da empresa. 

A inserção de uma estrutura de armazenamento melhora a comunicação organizacional.

Os arquivos não-estruturados são considerados dados soltos, fora do tratamento de um banco de dados, volume que representa 80% de toda a informação que é gerada e retida por Big Data, como atividades não rastreadas de um coworking sala privativa

Melhorar o aproveitamento destes dados não-estruturados é uma tarefa da cultura data driven, algo que inclui a instalação de bancos de dados, sejam eles relacionais ou não, que estejam de acordo com as necessidades do negócio.

Valor: avaliando aplicabilidade

Aspecto central para o processo decisório das empresas, os dados processados por Big Data possuem valor intrínseco que deve ser encontrado pelas ferramentas responsáveis por seu tratamento. Nesta fase são construídos relatórios que auxiliam o planejamento. 

Relatórios que relacionam o número de conversões em publicações nas redes sociais da empresa com o volume total de acessos e cliques são produtos do Big Data. 

Assim, uma empresa de comunicação visual pode conhecer o comportamento de seu público.

Métricas de satisfação do cliente podem ser desenvolvidas através da transformação de dados não estruturados em bancos que relacionam palavras-chave a pontuações computadas no sistema. 

É o conjunto de dados tratados que permitem a elaboração de resultados que podem indicar ao gestor as medidas necessárias. 

Por meio do estudo da informação, é possível encontrar insights sobre o público, concorrentes e até crises futuras. 

As principais métricas que avaliam o desempenho interno e externo de uma empresa com base em Big Data são: 

  • Gasto com a retenção do cliente; 
  • Net Promoter Score (índice de recomendação);
  • Eficácia por hora trabalhada; 
  • Prazo de durabilidade do produto; 
  • Perfect order rate (taxa de entregas perfeitas). 

Cada um destes indicadores são chamados de KPIs, acrônimo para Key Performance Indicator, termo que pode ser grosseiramente traduzido como “Indicador chave de performance”. Quanto maior a coleta de dados, mais precisos são os resultados. 

Vantagens competitivas da cultura data driven

Conclui-se com isso que o principal papel de uma abordagem data driven é o aproveitamento das informações que uma empresa gera.

No entanto, podem se perder caso não sejam inseridas as placas de sinalização e infraestrutura para sua retenção e análise. 

Desta forma, uma cultura data driven é um paradigma que trata a informação como um ativo valioso para o empreendimento, capaz de produzir vantagens competitivas, como: 

  • Projeções de cenário mais acertadas; 
  • Rápida identificação de oportunidades; 
  • Visão 360° do mercado; 
  • Melhor aproveitamento de contratados;
  • Redução de desperdício de recursos; 
  • Rápida resposta a crises; 
  • Maior controle de processos. 

Portanto, a aplicação da ciência de dados em todos os processos de uma empresa deixa de ser um diferencial desejável e ganha, mais intensamente a cada ano, status de elemento indispensável para a sobrevivência das empresas. 

Conclusão

Resumindo, o processo decisório data driven é versátil o bastante para ser aplicável em todas as fases do negócio e departamentos, incluindo a produção, logística e atendimento. 

Além da compreensão do cliente, a cultura data driven é um movimento de compreensão da empresa e do ambiente que a cerca.  

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

Auris

Por: Auris Ideias Digitais

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