Smart Grid: conheça a rede elétrica inteligente

O modelo de energia hoje é o mesmo há mais de 100 anos, e funciona em um tipo de rede que possui diversas limitações técnicas. 

Boa parte dos medidores ainda é analógico. As pessoas recebem em casa estimativas de conta e a aferição real é feita por um ser humano e a conta é reajustada retroativamente. 

Essa interação limitada de apenas uma via (fornecedor-consumidor), dificulta a resposta às mudanças e aumento contínuo das demandas do século XXI. 

Esse modelo foi pensado quando as necessidades de energia eram pequenas e mais simples. Não é difícil perceber algo precisa mudar. 

Hoje, com o movimento da Internet das Coisas, quando cada vez mais coisas estão conectadas na rede, a demanda de energia aumentou muito, e vai continuar crescendo. 

Somando nessa equação o movimento de energia limpa, as preocupações com sustentabilidade, temos o ponto de partida para o movimento de Smart Grid ganhar força. 

E O QUE É SMART GRID? 

 A proposta é a criação de uma rede de energia inteligente. As novas redes serão automatizadas com medidores de qualidade e consumo de energia, funcionando em tempo real. 

 A Smart Grid introduz um diálogo de duas vias, onde eletricidade e informação podem ser trocadas entre o fornecedor e os consumidores. 

A digitalização dos processos, equipamentos, protocolos e toda a infraestrutura elétrica é um movimento forte, uma revolução energética, que tornará a rede mais eficiente, segura e sustentável. 

É importante destacar que não envolve só o meio de distribuição, mas toda a cadeia desde de produção até a estocagem. 

Por isso, a utilização de energia solar e eólica, entram como um fator chave dessa equação.  Fortalece uma rede distribuída, e não centralizada como vemos hoje. 

QUAIS SÃO OS DESAFIOS? 

A principal questão, para tornar a Smart Grid parte da nossa realidade, é a produção de energia de forma sustentável e ao nível de consumidor. 

Você sabia que uma hora de energia captada do sol seria capaz de abastecer a humanidade por um ano? 

Quando introduzimos a energia solar como alternativa, o grande desafio é justamente como iremos estocar essa grande quantidade de energia produzida. 

Os principais desafios, portanto, são a produção e a estocagem de energia. Solucionando esses desafios, estamos um passo à frente para uma rede elétrica mais inteligente e eficiente.  

 E COMO PODEMOS RESOLVÊ-LOS? 

O que muitos ainda não sabem, é que já existem soluções no mercado, para ambos os problemas. 

Como solução para produção de energia, empresas como a Solar City nos EUA e a Solar Grid aqui no Brasil, fornecem painéis solares para as residências, como uma forma alternativa de energia, para consumo próprio. 

A Solar Grid possui um sistema que, caso você não consiga consumir toda a energia solar produzida, o excedente é injetado na rede e você é remunerado com créditos na sua próxima conta. 

Ou seja, o objetivo não é substituir os meios de distribuição de energia existentes, mas apenas oferecer um complemento para suprir as demandas cada vez maiores. 

Como exemplo, temos os carros elétricos, que demandam uma grande quantidade de energia. Não é por acaso, que a próxima solução que vamos ver é da Tesla, empresa produtora de carros elétricos. 

Para solucionar o desafio da estocagem, a Tesla lançou um produto chamado Powerwall. É uma bateria, com grande capacidade de armazenamento, que você pode instalar na sua casa.  

O Powerwall é carregado com a eletricidade gerada por painéis solares ou a partir da rede elétrica. Ele também protege sua casa contra quedas na rede, proporcionando um backup de energia elétrica.  

Recentemente, a Tesla, em parceria com a Solar City, desenvolveu um telhado solar. Um produto inovador, com design bonito, e os painéis solares são imperceptíveis. 

As empresas buscam levar ao consumidor final, como uma boa solução, algo “chato” como estocagem e produção de energia elétrica. 

UM PONTO DE ATENÇÃO: SEGURANÇA  

Um dos pontos centrais, quando o falamos de Smart Grid, é a segurança. Como garantir a segurança das redes com todos os sistemas digitalizados? 

Quando digitalizamos a estrutura, tornamos tudo eletrônico, estamos expostos aos mesmos riscos digitais que qualquer dispositivo, como o computador. E até mais, por que se torna alvo de mais ataques direcionados. Por exemplo, ataques terroristas e ataques patrocinados por outros governos.  

A Smart Grid é um alvo automático desses dois atacantes. Os ataques mais sofisticados que temos notícia são aqueles que, supostamente, foram patrocinados por outros governos. 

Um exemplo disso foi o ataque do malware Stuxnet nas usinas nucleares do Irã. Os principais alvos do vírus são sistemas de controle de automação e monitoramento industrial, conhecidos pela sigla SCADA. 

Os riscos são enormes, inclusive com ataques pouco sofisticados. Apenas a sobrecarrega em determinado nó de uma rede, pode causar uma explosão catastrófica se envolver energia nuclear, por exemplo. 

PRIVACIDADE POSTA À PROVA 

Uma das tecnologias da Smart Grid é a chamada Smart Meter, que consiste em medidores inteligentes que mostram a quantidade de gás e eletricidade que você está usando, bem como quanto está sendo gasto, e exibe isso em um display, em tempo real. 

Eles também enviam leituras automáticas do medidor para o seu fornecedor de energia, pelo menos uma vez por mês, para que você receber cotações precisas, e não estimadas. 

Os avanços na tecnologia de Smart Grid podem aumentar significativamente a quantidade de informações potencialmente disponíveis sobre consumo de energia pessoal.  

Essas informações podem revelar detalhes pessoais sobre as vidas dos consumidores, como suas rotinas diárias (inclusive quando eles estão em casa, fora de casa, ou dormindo), se suas casas são equipadas com sistemas de alarme, ou os equipamentos eletrônicos caros, e se usam algum tipo de equipamento médico.  

Os consumidores esperam, e com razão, que a privacidade dessas informações serão mantidas. A informação comercial das empresas também pode ser revelada através da liberação de dados de consumo de energia, resultando em prejuízos contra a concorrência. 

CONCLUSÃO 

As facilidades de estocagem e produção de energia, estão acelerando essa revolução energética que a gente chama de Smart Grid. 

Essa evolução ao nível de consumidor, trazendo mais poder a eles, é um grande acelerador da questão de revisão do sistema elétrico. 

Como vimos no texto, isso não está tão distante da nossa realidade. E irá forçar uma reestruturação da distribuição centralizada que temos hoje. 

Contudo, as questões de segurança e privacidade ainda são pontos sensíveis desse movimento, que precisamos monitorar de perto.

Quer saber mais? Confira nosso post sobre o paradigma de segurança dos CIOs.

Estratégia de Big Data & Analytics: entenda seus benefícios

A adoção de uma estratégia de Big Data por parte das grandes empresas vai exigir que as equipes de segurança reavaliem seus conceitos sobre governança de dados.

Ainda que muitas organizações já estejam familiarizadas com alguns aspectos básicos, como saber de onde veio o dado, apontar um guardião para aquela informação, entre outros; muitos gestores ainda não definiram a governança mais essencial.

Tradicionalmente, a governança de dados era bem mais simples do que precisa ser atualmente.

Basicamente, consistia em integrar os dados em um único silo, e passar a sua governança para o mais alto nível.

O processo era lento, e a consulta dos dados acabava ficando restrita a pequenos grupos na organização.

Nova abordagem

A nova abordagem do Big Data é totalmente diferente:  está relacionada à agilidade e eficiência, e ao entendimento do que aquele dado pode trazer em termos de benefício às empresas.

Entretanto, o Big Data vai promover uma mudança de paradigma muito maior do que está ocorrendo atualmente.

E isso vai acontecer de maneira mais acentuada, por conta da transformação que o Business Analytics proporciona.

Ou seja, é fundamental estabelecer uma relação entre a segurança dos dados, sua governança, e sua utilização.

Ao se aplicar uma governança ágil de dados, as organizações podem garantir os controles apropriados, sem inibir a velocidade e a flexibilidade de ideias e inovação que uma estratégia de Big Data traz consigo.

Claro que essa mudança acontece, também, porque houve uma mudança no valor dos dados.

Se antes o que entrava em cena era o Business Intelligence, com sua arquitetura totalmente voltada para dados estruturados e previamente definidos, hoje o contexto é cada vez mais diferente. 

Inovação dos dados

Veja o que a inovação dos dados vai mudar em termos de governança nos próximos anos.

Função dos dados

É fácil identificar quem detém os dados, mas às vezes é difícil determinar quem responde por ele e quem o guarda.

Por exemplo, quem é o responsável por gerar a análise de um determinado dado ou correlação de dados?

Se esses papeis não estiverem determinados de maneira clara, fica difícil inserir as informações para análise no contexto geral.

Envolvimento do negócio

O Big Data acaba envolvendo várias áreas do negócio.

Big Data deve fazer parte da estratégia da empresa, e os gestores devem evitar usar a análise de dados para apenas um aspecto do negócio.

Mais do que isso, é preciso traçar a governança e o destino dessas informações, tais como: qual o prazo que essas informações precisam ser armazenadas?

É necessário guardar toda a informação vinda das mídias sociais, ou só parte dela?

A governança de dados é mais do que um pequeno grupo de pessoas interessada em manter a qualidade dos dados – deve ser um esforço corporativo.

Envolvimento dos gestores

Quanto maior envolvimento do negócio, mais é necessário que os gestores –principalmente a média gerência—seja envolvida na estratégia de Big Data.

Até então, a governança de dados só precisava do apoio do C-Level –hoje, é necessário também buscar suporte dos gestores da camada média para que a política de governança funcione de maneira adequada.

Desafios Técnicos

O Big Data traz novos desafios na gestão de dados, como a manutenção de uma linearidade dos dados, sua integridade e qualidade, a fim de que eles possam ser tranformados em informação útil.

Análise Operacional

Não é raro encontrar uma empresa que tenha iniciado sua abordagem ao Big Data a partir do comportamento do cliente, da sua experiência e jornada.

Em 2013, por exemplo, 40% das empresas empregavam o Big Data para esse fim.

Em 2016, a situação mudou completamente: pesquisas mostram que ao menos 70% das empresas utilizam o Big Data para melhoria e eficiência operacional.

Em se tratando dos clientes, é fácil determinar a governança desses dados.

Mas como estabelecer a estratégia quando se trata de dados operacionais complexos, vindos de diferentes departamentos?

Para se ter uma ideia da complexidade desta questão, basta avaliar alguns exemplos bem-sucedidos da aplicação do Business Analytics.

Indústrias têm utilizado a tecnologia para descobrir, por exemplo, as causas de problemas relacionados à qualidade, o que pode diminuir o erro em até 50%.

Como isso é possível? São os dados de máquina que passaram a ser analisados.

E eles estão lá, à disposição de qualquer um. 

Outro exemplo interessante é o da companhia de trens do Reino Unido.

A empresa usou soluções de análise operacional para melhora tomada de decisões no que tange à manutenção preventiva – ocasionando uma economia de US$ 141 milhões em cinco anos.

Inteligência Operacional

Soluções de Inteligência Operacional podem correlacionar e analisar dados de fontes variadas em várias latências (desde o batch, até o tempo real), para revelar informações importantes.

Com isso, é possível reagir imeadiatamente.

O principal ponto da Inteligência Operacional é o ganho de insights utilizando novas fontes de dados, o que permite que oportunidades de negócios, ameaças organizacionais, ou problemas de performance sejam detectados e endereçados o mais rápido possível.

Implementações bem-sucedidas de ferramentas de inteligência operacional para monitorar e analisar as atividades do negócio, oferecendo a um número grande de usuários internos a visibilidade necessária para identificar um problema ou uma oportunidade, ou para a tomada de decisão.

Obstáculos

Apesar da vantagem e dos benefícios em se usar dados analíticos para análise operacional, poucas empresas estão utilizando a tecnologia.

As razões mais usuais para isso são a qualidade pobre dos dados, e uma diversidade muito grande de formatos.

Obter os dados também costuma ser um problema recorrente, e determinar quem é seu dono está intrinsicamente ligado a isso.

Mas qual é a diferença entre as organizações que estão lutando para utilizar os dados de máquina de forma adequada, em relação aos gigantes da tecnologia que já estão muito à frente?

Empresas como Facebook e Google encaram o Big Data e o Business Analytics como algo inerente ao seu negócio – esta é a maior diferença.

Outras questões envolvem a integração dos dados, a coleta rotineira de dados não estruturados, o uso de dados externos para melhoria de insights e o uso dos dados de máquina de forma recorrente.

 Isso, claro, pressupõe uma governança já bem estabelecida das informações.

Futuro

De qualquer maneira, o movimento em direção à análise operacional dos dados não tem volta.

A Internet das Coisas – IoT  vai gerar um volume gigantesco de dados, e uma oportunidade ímpar de transformar a eficiência operacional.

Outro desafio envolve a integração de terceiros no processo.

Por exemplo: como uma montadora analisa os dados dos seus terceiros para garantir maior eficiência, ou diminuir, por exemplo, a incidência de recalls?

O conceito de Big Data possui grande potencial para melhorar a eficácia operacional corporativa.

Ao utilizar os dados disponíveis em seu patamar máximo, é possível para uma companhia tomar decisões mais adequadas, melhorar seus produtos e serviços e leva-los aos clientes de forma mais eficiente e produtiva.

Isso faz com que se ganhe um diferencial competitivo para sobreviver em ambientes econômicos altamente voláteis.

Conclusão

Quanto ao impacto dentro da estrutura de negócios, a avaliação ajuda a transformar a forma com que o trabalho é feito para se tomar a melhor decisão de negócio.

Mas é preciso que exista um engajamento na hora de tratar as informações disponíveis e os processos em meio às mudanças.

E já existem tecnologias próprias para a análise dos dados nessa amplitude.

O Business Analytics realiza a análise dos dados de máquina em tempo real, permitindo análises mais aprofundadas a partir de dados gerados pelo próprio negócio.

Quer saber mais? Confira nosso eBook “Como Big Data e Business Analytics podem mudar o rumo do seu negócio”.

Vença os desafios da análise preditiva nas empresas

A análise preditiva é capaz de gerar diversos benefícios para as empresas, como identificar funcionários que podem representar uma ameaça interna, clientes insatisfeitos e aumentar o engajamento de audiências com conteúdo e ofertas personalizadas. Mas nem sempre o cenário parece assim tão promissor e muitas empresas ainda enfrentam o desafio de fazer com que a análise preditiva tenha um real impacto de valor.

Mas por que não aproveitar ao máximo esse conhecimento? Em diversas empresas, o maior problema está na falta de recursos financeiros para a TI e, consequentemente, na falta de especialistas que possam entregar esses dados já prontos para serem analisados. E você pode ter certeza que construir uma boa base de dados não é uma tarefa simples. Com isso, funcionários perdem muito tempo tentando obter com outros colegas as informações que precisam e deixam escapar novas oportunidades de negócios.

Então, como as empresas podem superar esse desafio e oferecer a oportunidade para que todos os funcionários possam fazer as suas próprias análises preditivas? Em primeiro lugar, é preciso delegar poderes, retirando a sobrecarga da área de TI. Em segundo lugar, a preparação dos dados deve ser uma prioridade, já que o sucesso de um modelo de análise preditiva depende da qualidade dos dados em que está baseada. E, finalmente, é preciso contar com as ferramentas corretas para os funcionários, de acordo com as suas habilidades.

Parte dessa tarefa cabe aos desenvolvedores das ferramentas de business analytics, como a Splunk, parceira da PROOF, oferecendo soluções que permitam facilmente não apenas a construção de modelos preditivos, mas que também ofereçam resultados de fácil compreensão.

Existem diversas formas de ampliar o uso de ferramentas de análise preditiva para mais funcionários:

  • Eliminar a necessidade de linguagens de código
  • Simplificar as técnicas de modelagem com base nas habilidades de seus usuários
  • Implementar uma modelagem automatizada
  • Oferecer assistentes que conduzam o usuário pelo processo de preparação dos dados ou modelagem

Com isso em mente, é hora de buscar a ferramenta de análise preditiva mais adequada para o seu negócio e seus funcionários. Saiba como aproveitar essa vantagem competitiva.

Autoatendimento é o futuro do business analytics

O uso de business analytics não está mais relacionado apenas à tomada de decisões. Na verdade, a análise dos dados é a base para os modelos de negócio do futuro, com impacto direto tanto nos executivos quanto nos consumidores.
O consumidor agora espera que as organizações conheçam as suas jornadas de compras, suas preferências e ofereçam ofertas personalizadas. Também quer ter retorno rápido sobre suas dúvidas e problemas. E o que isso significa? Agora, a informação faz parte dos produtos e serviços vendidos pela sua empresa. Com isso, dados em tempo real, contextualizados e personalizados – o chamado business analytics – são essenciais para otimizar a experiência do cliente.
Para atender a essa nova demanda, os executivos precisam ser capazes de transformar rapidamente os dados em ações e, para isso, precisam do maior número possível de informações tanto de fora da empresa quanto dos sistemas corporativos.
Por isso ter acesso direto aos relatórios e dashboards gerados pela TI não é mais suficiente. Os executivos precisam contar com ferramentas amigáveis que permitam que eles combinem dados gerados por diversas fontes e gerem seus próprios relatórios. Se a TI não oferecer essas ferramentas, certamente eles vão buscá-las no mercado, criando um ambiente de Shadow IT. E se todos implantarem suas próprias ferramentas, o desafio para as áreas de TI será ainda maior, com duplicação de recursos, e cada departamento usando suas próprias métricas baseadas em dados duvidosos, além de não ter controle sobre os dados usados nas análises.
A plataforma Splunk, empresa parceira da PROOF, permite monitorar e analisar todos os dados de qualquer fonte, com mais de 140 comandos para pesquisas estatísticas, inclusive, claro, das transações de clientes. Com relatórios personalizados para qualquer necessidade de negócio, oferece um conjunto completo de avançados recursos de pesquisa, visualização e conteúdo pré-empacotado para casos de uso, de modo que qualquer usuário possa rapidamente descobrir e compartilhar insights.
Saiba como inovadoras soluções de business analytics aumentam a competitividade do seu negócio.

Como as ferramentas da Splunk garantem mais agilidade à sua equipe

Nunca antes a expressão “time is money” foi tão verdadeira quanto na era digital, em que tudo deve estar disponível em qualquer lugar, a qualquer hora, o mais rapidamente possível. As empresas não dispõem mais de meses para colocar novos sistemas em funcionamento, sob risco de perderem espaço para a concorrência. Por isso, na hora de escolher um parceiro de business analytics é preciso estar atento à sua capacidade de alinhar as suas equipes aos seus times de TI e de operações, de modo a acelerar as entregas.
Nesse cenário, a metodologia DevOps (desenvolvimento + operações), que incentiva a colaboração entre as equipes, contribui para que as empresas coloquem software e serviços mais rapidamente em produção.
A plataforma Splunk oferece visibilidade em tempo real para as entregas de aplicações baseadas na metodologia DevOps, com insights em todos os estágios do ciclo de entrega – desde o desenvolvimento das aplicações, testes e monitoramento de produção. Com isso, as equipes de TI conseguem passar rapidamente da fase de conceito para produção, aumentando a velocidade, qualidade e impacto nos negócios.
A solução também oferece aos desenvolvedores visibilidade sobre o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos, para que possam rapidamente identificar problemas no nível do código, em qualquer camada. Ao aplicar inteligência em logs de aplicativo por meio da prática de registro semântico, os desenvolvedores podem rastrear transações para descobrir a origem de um problema sem uma instrumentação complexa ou a necessidade de criar antecipadamente um esquema.
Confira mais algumas funcionalidades da plataforma Splunk:
• Encontra e rastreia bugs em tempo real para que você possa corrigi-los mais rapidamente
• Reduz o time-to-market graças à identificação e resolução mais rápidas de problemas
• Oferece informações úteis sobre o comportamento e o uso de aplicativos por parte do usuário
• Funciona com os aplicativos, sistemas e ferramentas que as equipes de desenvolvedores utilizam todos os dias para obter visibilidade total do ciclo de vida
A PROOF é reconhecida como a principal parceira Splunk na América Latina, e conta com a equipe mais preparada para oferecer soluções de BA e big data, que vão transformar o seu negócio.

Conheça três áreas de negócios impactadas pelas estratégias de big data

Quais áreas do seu negócio podem ser mais beneficiadas pelas estratégias de big data? Todas, com certeza. Mas algumas podem apresentar resultados mais rápidos, dependendo do escopo das suas ferramentas e soluções de business analytics. Veja algumas das áreas em que a análise de dados transforma o seu desempenho:

Vendas

Com estratégias de big data, sua empresa pode reunir uma variedade de dados sobre as oportunidades que foram bem aproveitadas ou perdidas, assim como analisar o comportamento e interações do seu cliente. Esses dados podem revolucionar o seu processo de vendas, com insights que trazem mais receita, melhoram a experiência do consumidor e mitigam riscos de segurança.

Produção

No setor de manufatura, sua empresa pode aproveitar cada dado para tornar a sua linha de produção mais eficiente. A sua linha de produção, desde a compra de insumos e até a entrega de produtos, tem funcionado a contento porque seus processos vêm sendo aprimorados ao longo dos anos. Mas a análise de big data pode melhorar ainda mais a sua linha de produção, inovando seus processos e garantindo que você ultrapasse a concorrência com preços mais competitivos.

Finanças

Os dados encontrados nas suas aplicações podem ajudar a otimizar suas planilhas de contas a pagar e a receber, entender os custos do seu estoque e mão de obra e também a gerenciar suas finanças de forma mais eficiente e planejar com mais eficiência os investimentos de acordo com a previsão de budget para o próximo ano.

Outras áreas do negócio também podem ser beneficiar das estratégias de big data, desde o suporte de TI até o serviço de atendimento ao consumidor, com insights relevantes e em tempo real, que geram um imenso valor ao negócio. Saiba como as soluções de business analytics oferecidas pela PROOF, em parceria com a Splunk, podem mudar o rumo da sua organização.

Como o big data está tornando as empresas bem-sucedidas

Muitas tecnologias podem contribuir para colocar o seu negócio à frente da concorrência, mas provavelmente nenhuma tão eficaz quanto a de análise de big data, que permite antecipar tendências e entender necessidades e desejos dos clientes, analisando e correlacionando informações que estão dentro da sua empresa e em toda a jornada on-line dos seus consumidores.

A possiblidade de agregar tantos dados estruturados e não estruturados e a consequente complexidade da sua correlação – o chamado big data – foi o que levou ao desenvolvimento de soluções dedicadas e ferramentas on-line para processar toda essa informação. A tecnologia de business analytics coleta e analisa todos esses dados, provenientes de diversas fontes, e os transforma em insights usados para tomadas de decisão e alcance de metas.

De forma resumida, a captura e análise de dados a partir dessas ferramentas pode, em primeiro lugar, contribuir para o crescimento da empresa, indicando quais ofertas têm a preferência dos clientes ou usuários. E em segundo lugar, mostrar quais têm maior potencial de venda.

Direcionando esforços

Além disso, a análise de dados também pode ser usada para o desenvolvimento de campanhas de marketing, ajudando a entender as necessidades e demandas de um grupo específico que a empresa quer atingir. Assim a equipe de marketing pode direcionar seus esforços para esse grupo e oferecer soluções para os seus problemas. Ao final, a campanha tem um custo mais baixo e é mais eficiente, porque não tenta atingir pessoas que não têm intenção de comprar o seu produto.

Também pode ajudar a personalizar a comunicação com o seu cliente, e um e-mail marketing pode ser nominal, ao invés de endereçado ao ”Prezado cliente”, fortalecendo o relacionamento e a fidelidade aos seus produtos.

A PROOF, em parceria com a Splunk, reconhecida no Quadrante Mágico do Gartner como líder em Business Analytics, oferece ao mercado o serviço de Analytics as a Service. Saiba como a análise de dados pode mudar o paradigma na sua organização, gerando inovação e redução de custos de forma inteligente.

Como melhorar a qualidade dos dados dos seus sistemas

Cada vez mais empresas estão investindo em big data, mas a baixa qualidade dos dados ainda é um problema. Em muitas empresas, esse problema é difícil de entender e justificar. É comum encontrarmos organizações que dedicam um bom budget à coleta de dados, mas deixam a qualidade de lado.

Muitas vezes, sem saber que há algo errado, as empresas seguem trabalhando com dados que não servem enquanto observam seus projetos de big data fracassarem e seus clientes irem para o concorrente.

Os dados estão entre os ativos mais importantes da empresa, portanto, zelar pela sua qualidade é essencial. Um único dado de baixa qualidade não impacta apenas o departamento em que ele foi gerado, mas toda a empresa, pois seu uso não serve de nada. Toda vez que alguém tenta usá-lo está apenas desperdiçando recursos que poderiam ser usados com dados de qualidade, que são capazes de gerar informações válidas.

Restaurar a qualidade dos dados pode exigir tempo e recursos. Depois de identificar os problemas, as empresas precisam então determinar o estado de todos os dados existentes e então dedicar um tempo à duplicação dos dados para remover erros e então torná-los prontos para uso.

Além disso, é preciso que haja um foco contínuo em manter a qualidade dos dados para capturar qualquer erro que possa ser introduzido.

O papel do CDO

Algumas empresas vão além no cuidado com os dados e destacam um profissional para o cargo de Chief Data Officer (CDO). Além de dar à gestão de dados uma posição de maior visibilidade no negócio, o CDO é responsável por garantir a qualidade dos dados e dar a eles a importância que merecem. Isso também ajuda a inspirar uma cultura baseada em dados para tomar decisões.

Baixe o whitepaper da PROOF Como big data e business analytics podem mudar o rumo do seu negócio e saiba como essas duas tecnologias ajudam as empresas a tomarem melhores decisões com dados em tempo real.

Quais são os dados importantes para a experiência do cliente

Na ânsia de tirar o máximo de proveito do big data, as empresas acabam coletando todos os dados que encontram achando que essa estratégia não tem nenhuma possibilidade de dar errado, afinal, é melhor sobrar dados do que faltar. No entanto, se o objetivo da empresa é tirar proveito dos dados para melhorar a experiência do cliente, é importante saber que nem todos os dados servem para esse propósito.

Quando agem dessa maneira, as empresas podem acabar com um excesso de dados, algo que, além de sair caro para a organização, não é eficiente. Há ainda o risco de que os profissionais responsáveis pela análise fiquem sobrecarregados de números e fiquem sem saber o que é importante. Gerar insights assim é praticamente impossível e, de nada adianta o trabalho de análise se não for possível gerar insights para o negócio.

Comece pensando pequeno

Antes de começar a coletar dados, é importante pensar em quais resultados a empresa está buscando. No caso da experiência do cliente, é preciso, primeiramente, determinar as métricas usadas para medir esse aspecto. É importante considerar os pontos de contato mais importantes e adotar medidas que sejam facilmente entendidas pelos funcionários.

Ou seja, o importante é focar em pequenos objetivos e então nutrir seu crescimento. Em vez de começar todos os dados que veem pela frente, mais importante é se concentrar no uso de dados que sejam importantes para seus objetivos para então focar na busca por insights que possam ser aproveitados para gerar vantagem competitiva.

Assim, a organização pode planejar ações contínuas e efetivas.

O que interessa para a experiência do cliente?

As empresas costumam acumular uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados que podem ser usadas como fonte de informações sobre a experiência do cliente.

Entre os dados não estruturados estão e-mails, mensagens de texto, gravações de call center, pesquisas, mensagens e posts nas redes sociais, posts de blog, garantias, contratos e avaliações de funcionários.

Esses dados são a chave para melhorar a experiência do cliente. Registros do call center, por exemplo, permitem identificar falhas no atendimento, além de mostrar tendências em produtos e serviços.

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