A era digital trouxe consigo uma explosão de dados, transformando a forma como as empresas operam. Assim, o uso de dados se tornou um ativo estratégico para qualquer organização que busca se destacar em um mercado cada vez mais competitivo. Dessa maneira, o dado se tornou um ativo de grande valor.

Saber utilizar dados significa evoluir e crescer em cada mercado. Logo, o bom uso de dados faz as empresas performarem melhor nos mercados competitivos.

A seguir, veja como os cinco maiores setores da economia estão utilizando os dados para impulsionar a inovação, a eficiência e a tomada de decisões mais assertivas.

1. Varejo: Uso de Dados para Personalização em Massa e Otimização da Cadeia de Suprimentos

O setor varejista, impulsionado pela necessidade de atender às expectativas cada vez mais altas dos consumidores, tem se beneficiado significativamente da análise de dados.

Isso ocorre diante de tantas rotinas e circunstâncias específicas, tanto em nível gerencial, quanto em nível operacional. Então as atividades ficam organizadas de forma mais inteligente e produtiva com o uso de plataformas de dados.

Exemplos:

• Recomendações personalizadas: Plataformas de e-commerce como a Amazon utilizam algoritmos sofisticados para sugerir produtos e conteúdos personalizados, aumentando as chances de compra. Assim, a inteligência de dados baliza a área comercial para adquirir e fidelizar clientes.
• Gerenciamento dinâmico de preços: Empresas como Walmart e Target ajustam os preços dos produtos em tempo real com base na demanda, promoções da concorrência e outros fatores. Ou seja, essas empresas usam o Big Data para ajustar os preços.
• Otimização da cadeia de suprimentos: A análise de dados permite prever a demanda com maior precisão, reduzindo os custos com estoque e evitando rupturas. Então, os dados informam sobre a variação nas demandas de produtos.
• Experiência omnichannel: Ao integrar dados de diferentes canais (online e offline), as empresas podem oferecer uma experiência de compra mais personalizada e consistente para o cliente. Ou seja, os dados permitem satisfazer melhor o consumidor.

Enriquecimento de Dados com Big Data multiplica Resultados

O enriquecimento de dados consiste no processo de agregar novas informações a um conjunto de dados existente. Isso preenche as lacunas vazias, deixando a base mais completa, precisa e relevante no mercado competitivo dela. É possível obter muitas vantagens com uma base inteiramente preenchida.

Blog PH3AAdriano Cortês

2. Finanças: Prevenção de Fraudes e Produtos Financeiros Personalizados

O setor financeiro, que lida com grandes volumes de dados sensíveis, utiliza a análise de dados de maneira permanente. Ou seja, nenhuma ação poderá desconsiderar os Big Datas para consultas.

Veja algumas demandas específicas do setor:

• Conferências e cruzamentos permanentes de dados: Diante de uma complexidade imensa de informações e das tentativas permanentes dos cybercriminosos de obterem vantagens ilícitas, é imperativo conferir dados, especialmente os novos cadastros.
• Preparo inteligente para situações inesperadas: Quando o suposto cliente está mostrando comportamento ou informações que divergem dos Big Datas, é necessário ter ferramentas que confirmem informações na hora. Assim, como melhor exemplo, surgem as unexpected questions, as perguntas-surpresa que devem ser respondidas na hora e que somente os clientes reais (e não os fraudadores) vão responder de forma correta, e essas respostas, estão no Big Data.
• Detecção de fraudes em tempo real: Algoritmos de machine learning são capazes de identificar padrões de comportamento suspeitos em transações financeiras, prevenindo perdas milionárias onde situações suspeitas são avaliadas de maneira mais cuidadosa.
• Gestão de riscos: Análise de crédito, avaliação de portfólios de investimento e gestão de riscos operacionais são atividades que se beneficiam da análise de dados.
• Desenvolvimento de produtos financeiros personalizados: Bancos e fintechs utilizam dados para criar produtos financeiros sob medida para as necessidades de cada cliente, como seguros personalizados e investimentos inteligentes.

3. Saúde: Diagnóstico Precoce, Tratamentos Personalizados e Descoberta de Novos Medicamentos

Na área da saúde, as bases de dados estão revolucionando a forma como tratamos doenças. Ou seja, os Big Datas estão sendo cada vez mais consultados para desenvolver conhecimentos, raciocínios e até mesmo ver o histórico dos indivíduos, em uma jornada evolutiva e irreversível.

Antigamente, o atendimento médico era mais simples e baseado no feeling dos médicos. No entanto, a atualidade se mostra cada vez mais voltada para a tecnologia, sendo que muitas consultas e exames usam o computador e uma variedade de dados para terem percepções e conclusões mais assertivas.

Veja alguns exemplos do uso do Big Data na área da saúde:

• Diagnóstico precoce de doenças: Análise de imagens médicas e dados genéticos permite identificar doenças em estágios iniciais, quando o tratamento é mais eficaz.
• Medicina personalizada: A análise do genoma de cada paciente permite identificar tratamentos mais eficazes e com menos efeitos colaterais.
• Descoberta de novos medicamentos: A análise de grandes volumes de dados clínicos e genéticos acelera o processo de descoberta de novos medicamentos.

CRM serve para todas as empresas?

O CRM tem como foco principal rentabilizar clientes, mas também é muito eficiente na melhoria da prospecção (trazer novos clientes) assim como para fortalecer marcas, pois um bom relacionamento gera muita credibilidade e melhora o valor percebido de marca. É fundamental para todas as empresas.

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4. Manufatura: Indústria 4.0 e Manutenção Preditiva

A indústria manufatureira também está passando por uma transformação digital, impulsionada pela análise de dados. Assim, os Big Datas passaram a ocupar diversas rotinas nas empresas.

Veja alguns exemplos:

• Indústria 4.0: A integração de máquinas, sistemas e dispositivos permite coletar dados em tempo real sobre o processo produtivo, otimizando a produção e reduzindo custos.
• Manutenção preditiva: Sensores instalados em equipamentos industriais permitem monitorar o seu estado e prever falhas, evitando paradas não programadas e aumentando a disponibilidade dos equipamentos.
• Controle de qualidade: A análise de dados permite identificar defeitos em produtos e processos, garantindo a qualidade dos produtos finais.

5. Tecnologia da Informação: Desenvolvimento de Produtos Inteligentes e Segurança Cibernética

As empresas de tecnologia são as grandes impulsionadoras da transformação digital. Afinal, é este segmento da economia que rodeia os Big Datas, cada vez mais estruturados e atualizados.

Veja alguns exemplos do uso de dados neste setor:

• Desenvolvimento de produtos inteligentes: Assistentes virtuais, carros autônomos e dispositivos vestíveis são exemplos de produtos que utilizam grandes volumes de dados para oferecer funcionalidades inteligentes e personalizadas.
• Segurança cibernética: A análise de dados permite identificar ameaças cibernéticas em tempo real, proteger sistemas e dados sensíveis.
• Otimização de serviços em nuvem: As empresas de nuvem utilizam dados para otimizar o uso de seus recursos, garantindo um serviço mais eficiente e econômico.

Desafios e Oportunidades

A utilização de dados em larga escala também apresenta desafios, como o inegociável respeito à privacidade dos usuários de Internet, a segurança da informação e a necessidade de profissionais qualificados para analisar os dados. Assim, é preciso ter essa mentalidade sempre em dia nas empresas.

No entanto, as oportunidades são vastas e as empresas que souberem aproveitar o potencial dos dados estarão à frente da concorrência.

Para aproveitar ao máximo o potencial dos dados, as empresas devem:

• Investir em infraestrutura de dados: Criar uma infraestrutura robusta para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados.
• Desenvolver uma cultura de dados: Incentivar a utilização de dados em todos os níveis da organização.
• Contratar profissionais qualificados: Investir em profissionais com habilidades em análise de dados, ciência de dados e machine learning.
• Priorizar a segurança dos dados: Implementar medidas de segurança robustas para proteger os dados da empresa e dos clientes.

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Em resumo, o uso de dados está transformando a maneira como as empresas operam em todos os setores da economia. Ou seja, ao coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados, as empresas podem tomar decisões mais inteligentes, personalizar a experiência do cliente, otimizar processos e desenvolver novos produtos e serviços.

No entanto, é fundamental que as empresas invistam em infraestrutura, tecnologia e profissionais qualificados para aproveitar todo o potencial dos dados. Sem esses cuidados, além da empresa não conquistar seus objetivos de otimização de rotinas e nem avançar em seus segmentos da economia, ainda precisarão reservar tempo e dinheiro para cuidar de muitos problemas derivados de processos desorganizados.

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