• Aplicativos
  • Bancos
  • Financeira
  • Fintech
  • Fraudes
  • Tecnologia
  • Varejo

Big Data empresarial: 5 casos de uso e de sucesso no mundo real

rafaella.melani
  • 9 de abril de 2020
  • 6 min de leitura

Um dos pilares fundamentais da transformação digital, o Big Data, ajuda as empresas a reterem e conquistarem novos clientes, além de contribuir para o planejamento dos processos e para a tomada das decisões estratégicas. Mas, afinal, o que é o Big Data empresarial e como ele pode ser usado no seu negócio?

O termo se refere à captura, processamento e catalogação de grandes volumes de dados. Através da análise dessas informações, é possível identificar padrões rapidamente e prever tendências com mais precisão. Neste post explicamos o que é o Big Data empresarial e qual a sua vantagem para as organizações, além de trazer 5 casos reais de uso.

O que é Big Data?

Quando falamos de Big Data estamos nos referindo à análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Esse conjunto de informações possuem um tamanho (volume), complexidade (variabilidade) e velocidade de crescimento (velocidade), os três principais pilares em que se baseia essa tecnologia, que são difíceis de capturar, gerir e analisar por outras tecnologias. 

A grande complexidade do Big Data se deve à natureza não-estruturada dos dados com os quais lida. Isso significa que essas informações não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. São, por exemplo, posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamento. Esses dados não-estruturados não podem ser analisados por tecnologias tradicionais. 

Além de poder analisar essa grande quantidade de dados variáveis, as ferramentas de Big Data devem também fazer isso a uma grande velocidade. E essa é outra grande vantagem desse tipo de tecnologia. A análise de dados sempre foi utilizada para apoiar a tomada de decisões nas empresas. Os novos benefícios que a análise de Big Data traz, no entanto, são velocidade e eficiência, vinculadas a uma grande quantidade de dados diversos entre si.

4 tipos de análises de Big Data

Como vimos, o Big Data empresarial lida com um grande e variado volume de dados. Para que essa quantidade gigantesca de informações tenha serventia dentro das empresas, é preciso aplicar métodos adequados de análise. Vamos conhecer os 4 principais tipos de análises de Big Data empresarial e entender como eles podem ajudar a sua empresa:

1) Análise preditiva

Uma das forma mais comuns de análise, esse modelo ajuda a prever cenários futuros com base na análise de padrões da base de dados. Com ela é possível ter prognósticos confiáveis e sólidos. Os métodos usados pela análise preditiva são dados estatísticos e históricos, além da mineração de dados e da inteligência artificial

Ela é indicada para projetar comportamentos futuros do público e do mercado, além de avaliar flutuações da economia e tendências de consumo. A análise preditiva é empregada por empresas como a Netflix, para entender exatamente que tipos de programas recomendar a seus assinantes. 

2) Análise prescritiva

A análise prescritiva tem o objetivo de mostrar ao gestor quais serão as possíveis consequências de cada ação tomada na empresa. Dessa forma, esse tipo de análise auxilia na escolha da estratégia mais adequada aos objetivos predeterminados, o que permite potencializar os resultados.

Ou seja, a partir de uma meta traçada, são indicados os caminhos que devem ser percorridos para alcançá-la. Esse tipo de análise é utilizado por empresas como o Google, para entender exatamente quais websites exibidos na busca são relevantes para os usuários e quais correções devem ser feitas para determinadas palavras-chave.

3) Análise descritiva

O foco desse modelo é permitir que o analista compreenda os eventos em tempo real. Seu objetivo é visualizar determinados cenários econômicos para que, com base em dados, as melhores decisões sejam tomadas e as ações sejam postas em prática.

É muito utilizado em situações como a análise de crédito. Nesse caso, o banco avalia as informações do indivíduo e confere o risco envolvido no processo. Assim, define-se a taxa de juros, por exemplo.

4) Análise diagnóstica

O objetivo dessa análise é compreender as causas de um evento. Com esse modelo é possível analisar o impacto e alcance de uma ação tomada. A partir disso, você pode alterar estratégias não funcionais e reforçar aquelas que estão sendo eficazes.

Esse é um modelo muito usado em vendas e deve ser complementado com a análise preditiva para reforçar a projeção dos dados. Através dessa análise, é possível comparar métricas como as de marketing e de vendas, relacionando ambas para entender seus efeitos.

5 cases reais de uso do Big Data empresarial

Todas as empresas são feitas de informações e sempre é possível extrair valor dos dados coletados para melhorar os resultados do seu negócio. Dessa forma, o Big Data pode ser encontrado em empresas de diversos portes e segmentos

Vamos conhecer 5 cases de empresas que investiram no uso do Big Data empresarial e tiveram resultados expressivos.

1) Rede de farmácias Walgreens

A Walgreens é, hoje, a maior rede de farmácias dos EUA, atendendo quase 6 milhões de americanos por dia. A empresa utiliza o Big Data empresarial para combinar análises avançadas de dados com intervenções focadas em resultados. Para isso, analisou 8,3 bilhões de dados de eventos médicos para modificar seus programas de saúde. 

Através dessa ferramenta de avaliação de pacientes foi possível melhorar programas de atendimento. A partir da análise, as equipes dos programas têm elementos para realizar uma melhor atenção a seus pacientes, avaliando suas condições de saúde e sendo capazes de dar recomendações de serviços e produtos focados para cada um. 

2) Hotéis Red Roof

Utilizando análises de Big Data empresarial, essa rede de hotéis desenvolveu uma estratégia baseada nas taxas de cancelamento de voos por mau tempo. Para isso, utiliza informações públicas de condições climáticas e cancelamentos nos aeroportos das cidades onde a rede possui unidades. 

O algoritmo desenvolvido combina previsão do tempo, condições de viagem, horários e taxas de cancelamento, entre outras informações, para saber quando os viajantes terão que buscar opções de hospedagem devido ao cancelamento de voos. Assim, a empresa pode investir em campanhas segmentadas pela localização, apresentando ofertas de hospedagem no tempo e local corretos. Com essa estratégia de Big Data empresarial, a Red Roof aumentou em 10% a sua taxa de ocupação.

3) Grupo Pão de Açúcar

O grupo Pão de Açúcar utiliza um sistema de relacionamento com o cliente para gerar dados que buscam fidelizar o público externo, promovendo aproximação com clientes e fornecedores. Através da plataforma Clube Extra, o cliente se cadastra no programa da rede de supermercados e pode acumular pontos por meio de compras online ou em lojas físicas.

Os dados gerados com essa plataforma são analisados para relacionar os clientes com os produtos mais consumidos e com as marcas favoritas. Além da fidelização do cliente, essa solução de Big Data empresarial otimiza o estoque, já que gera dados sobre a saída de determinados produtos.

4) Zara

Utilizando uma ferramenta de Big Data empresarial, a Zara gera informações diárias nos 2.213 estabelecimentos da empresa em todo o mundo. Os dados apontam quais foram os produtos mais vendidos do dia anterior, as peças devolvidas pelos clientes, o feedback dos compradores e as tendências que a equipe tem percebido.

Essas informações são traduzidas por uma grande equipe de mais de 300 designers internos em projetos que obedecem às tendências de moda. Com essas informações, a empresa sabe exatamente o que os clientes da Zara estão buscando. 

5) Acesso Digital

A Acesso Digital utiliza o Big Data para oferecer soluções de biometria facial. Atualmente, a empresa conta com a maior base biométrica privada do Brasil, com 34,5 milhões de brasileiros únicos. Ou seja, em torno de 33% da população brasileira economicamente ativa — 1 em cada 3 brasileiros — está na base de dados da Acesso Digital.

Esses dados são utilizados pelo Acesso Bio, uma tecnologia que detecta as medidas da face a partir de uma foto capturada, para definir a identidade de uma pessoa. O processo de reconhecimento facial movido pelo Acesso Bio através da Big Data empresarial acontece da seguinte forma:

  • a foto de uma pessoa e a foto do seu CPF é capturada e processada por uma tecnologia que comprova que ela foi tirada ao vivo;
  • a análise biométrica empregada na foto do usuário é realizada por meio da comparação de características no banco de dados;
  •  ainda, também é feito um cruzamento de dados provenientes do CPF fotografado com o mesmo banco de dados, para que dessa forma seja possível dizer se aquela face pertence a um suspeito de fraude, assim como aquele CPF;
  • Vale ressaltar que tudo isso acontece de forma transparente e ética.

A Base Acesso começou a ser construída em outubro de 2014 e, a princípio, utilizava apenas dados de fontes privadas, de maneira consentida e colaborativa. Atualmente, a Acesso Digital utiliza também base pública em conformidade. O banco de dados da empresa cresce em torno de 3,83% ao mês. Ou seja, uma média de 900 mil fotos de pessoas distintas todos os meses.

Para entender melhor como a tecnologia da Acesso Bio pode ser usada em uma empresa, veja o case da Credz:

Agora que você já sabe mais sobre Big Data empresarial, acesse o site e conheça mais sobre as soluções que a Acesso Digital oferece.

Artigos relacionados