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 Splunk permite tirar mais valor dos dados da sua empresa

A Splunk é a maior empresa do mundo em análise de dados de máquina, permitindo que as empresas gerem insights de negócio por meio de dados analisados em tempo real. Os dados de máquina podem ser usados em diversas áreas da empresa e as ferramentas Splunk permitem que as empresas tirem mais valor desses dados para trazer melhorias na segurança, na experiência do cliente, nas operações de TI, no funcionamento de sistemas e na internet das coisas.

Veja a seguir como as ferramentas Splunk, oferecidas no Brasil pela PROOF, podem adicionar mais valor aos dados de máquina do ponto de vista de diferentes departamentos da empresa:

Operações de TI

Com as ferramentas da Splunk, gestores de TI e outros responsáveis pelas operações de TI podem acompanhar de perto o funcionamento de sistemas e o andamento de processos em tempo real.

Para esses profissionais, são importantes dados como o número de transações feito em um determinado intervalo de tempo e o número de erros durante essas transações. Assim, eles podem determinar se a quantidade de dados está aumentando em relação aos períodos anteriores e quanto tempo uma transação demora para se concretizar.

Essas informações revelam aos profissionais eventuais problemas e também oportunidades de fazer melhorias para melhorar as operações diárias.

Business analytics

O business analytics deu às empresas a capacidade de capturar, compreender e gerar insights para o negócio em tempo real. As ferramentas Splunk permitem que os profissionais analisem dados de maneira aprofundada em tempo real, permitindo, por exemplo, acompanhar métricas importantes para o negócio minuto a minuto.

É possível, por exemplo, entender quais são as cidades e clientes que mais geram receita e acompanhar a evolução dos objetivos durante o dia. Ao mesmo tempo, as empresas podem prever se conseguirão alcançar os valores desejados até o fim do dia e, então, tentar uma nova estratégia dependendo das previsões apresentadas.

Segurança

Com as ferramentas Splunk, um analista de segurança pode monitorar transações para checar se há algum uso anormal dos serviços. Assim, ele pode identificar, por exemplo, que há um único usuário realizando diferentes pagamentos com o cartão de crédito em um curto espaço de tempo em uma cidade diferente. Isso provavelmente indicaria que o usuário teve seu cartão clonado.

Os analistas poderiam usar as ferramentas Splunk para listar todas as potenciais transações fraudulentas e analisa-las para confirmar seu potencial de fraude.

Quer saber mais sobre como a PROOF pode ajudar sua empresa a tirar mais valor dos dados de máquina. Saiba mais sobre nosso serviço de Analytics as a Service e entre em contato com nossos especialistas.

Como o analytics revela tendências de mercado

Tecnologias como a Internet das Coisas geraram uma avalanche de dados, mas será que essas informações podem ser usadas para identificar tendências de mercado que antes eram imprevisíveis? As novas tecnologias de big data e analytics permitiram aos humanos ter insights de praticamente tudo, desde a maneira como o consumidor passa seu tempo nas redes sociais, até os motivos que o levam a fazer uma compra.

Essas informações estão se tornando parte importante das operações de mercado. Com isso, surge a questão: o que o big data consegue ver? Suas ferramentas podem ser mais eficientes em prever tendências de mercado do que os humanos?

Algoritmos invadiram os mercados globais

Algoritmos complexos são capazes de dar aos negócios uma ideia do momento de comprar e vender, dando às empresas sugestões calculadas de quando o mercado estará em alta ou em baixa. Assim, os analistas de dados conseguem calcular recomendações.

É claro que os algoritmos nunca são perfeitos, mas os dados estão ficando cada vez mais precisos com o passar do tempo. Seja por conta da quantidade cada vez maior ou pelas maneiras ainda inexploradas de usá-los.

O Google Trends, por exemplo, é um programa que mostra propensões que podem ajudar investidores iniciantes a entender o mercado de ações. Em 2013, um grupo de três economistas publicou um documento mostrando que o site foi útil para prever movimentos diários nos preços da Dow Jones.

Aplicações de previsores de ações

Apesar de o uso dos algoritmos ainda não ser preciso em todo tipo de uso – de fato, existe um número de falhas com as previsões que deixam até os investidores mais experientes céticos –, isso não os torna inúteis.

Esse tipo de ferramenta é útil especialmente para aqueles que estão começando no mercado. Investimentos em pequenas ações, por exemplo, podem beneficiar muito as chamadas “penny stocks”, ações com cotação muito inferior. As penny stocks são famosas por serem voláteis e um previsor decente seria ideal para ajudar nesse tipo de investimento para que resulte em mais sucesso menos fracassos.

Além de ajudar investidores iniciantes, esses dados podem desempenhar um papel mais importante na previsão de outras mudanças e tendências futuras.

Com Smart Data Collective

Como big data e analytics podem transformar a auditoria

Em períodos de crise a importância dos auditores no mercado financeiro se intensifica. Esses profissionais devem executar auditorias robustas para servir ao interesse público, focando continuamente na qualidade e na entrega de insights e valor aos usuários de serviços financeiros. Ao mesmo tempo, as empresas esperam ter um diálogo mais intenso com os auditores e insights mais relevantes.

A auditoria é uma das áreas que podem sofrer grandes transformações com as oportunidades oferecidas pelo big data e o business analytics. Recentes avanços de tecnologias de analytics estão impactando a maneira como auditoria é pensada e executada. A tendência é que essa prática se expanda para além dos limites dos testes baseados em amostras para incluir grandes volumes de dados mais relevantes (transações, dados de processos chave de negócios, entre outros) por meio de análises inteligentes para entregar uma maior quantidade de evidências e insights de negócios.

O business analytics tem permitido que auditores identifiquem melhor processos financeiros, fraudes e riscos operacionais, permitindo que os profissionais aprimorem sua abordagem para entregar uma auditoria mais relevante.

Principais obstáculos

Há uma série de barreiras à integração do analytics aos processos de auditoria. A primeira é a captura eficiente dos dados, sem a qual os auditores são incapazes de usar ferramentas de analytics. As empresas investem em segurança de maneira significativa e, preocupadas com essa questão, podem relutar em oferecer dados.

Além disso, auditores também têm de lidar com centenas de diferentes sistemas de contabilidade, muitas vezes, dentro de uma mesma empresa. Assim como esses profissionais não têm a extração de dados como competência principal, muitas organizações também não têm, o que pode resultar em múltiplas tentativas.

Outro obstáculo é o aumento na complexidade dos dados que a integração de big data à auditoria deve trazer. Esse processo deve incluir, por exemplo, informações de processos financeiros adjacentes como dados de receita ou de aquisições.

Mesmo que o uso de análises descritivas seja relativamente fácil para entender o negócio e identificar potenciais áreas de risco, o uso de analytics para produzir evidências em resposta a esses riscos é mais difícil, pois ainda existirá a natural “caixa preta” proveniente da análise de dados, com os algoritmos e regras usados para transformar dados e produzir visualizações e relatórios.

Por isso, o valor da integração entre analytics e auditoria só será totalmente realizado quando os auditores usarem o conceito para influenciar o escopo, a natureza e a extensão da auditoria. Isso vai exigir o desenvolvimento de habilidades para usar dados de analytics para produzir evidências, desenhar conclusões e derivar insights de negócios.

Com Fei Daily