Para competir em uma economia globalmente integrada, as organizações atuais precisam de uma compreensão completa dos mercados, clientes, produtos, regulamentos, concorrentes, fornecedores, funcionários e muito mais. Esse entendimento requer o uso efetivo da informação e da análise.

Junto com seus funcionários, muitas empresas consideram que a informação é seu ativo mais valioso e diferenciado. Agora, com o surgimento e expansão da adoção de Big data, organizações em todo o mundo estão descobrindo novas maneiras de competir e vencer, transformando-se para alavancar a ampla gama de informações disponíveis para melhorar a tomada de decisões e desempenho em toda a empresa.

Os benefícios que o Big data trará

Enquanto 74% empresas esperam grandes benefícios da análise de dados até o final de 2019, a maioria ainda não está vendo esses resultados. Na verdade, apenas 12% dos que utilizam Big data estão experimentando benefícios tangíveis.

Este é um campo em constante movimento, por isso pode variar em um curto espaço de tempo. Para ajudar as empresas a entender melhor o estado atual de análise de dados e como ele está progredindo, é importante que as empresas prestem atenção a uma série de pontos:

  • Iniciativas integradas na cultura empresarial:

É necessário que a empresa como um todo assuma a necessidade de integrar a análise de dados em sua cultura empresarial, criando assim novas soluções que possam responder às necessidades do negócio. No entanto, essa cultura tem sido difícil para os profissionais mais tradicionais entenderem.

Mos de um em cada cinco líderes de negócios atualmente classificam sua estratégia de Big data como “ótima”, sugerindo que suas práticas ainda não estão em suas ambições.

  • Proliferação de dados não estruturados:

Elementos não estruturados, como áudio e vídeo, alterarão a forma como os dados são coletados. No passado, os dados permaneceram sem qualquer organização, no entanto, passando dados não estruturados em um formato estruturado, as organizações podem transformá-lo em informações acionáveis.

  • Necessidade de modelos em tempo real:

No passado, as análises centraram-se em metas de longo prazo, o que significa analisar informações ao longo do ano e, em seguida, tomar decisões com base nessas informações passadas. À medida que a tecnologia avança, as empresas poderão usar análises em tempo real. Por exemplo, por 2022, 30% de interações com o cliente serão influenciadas pela análise de localização em tempo real.

  • Ferramenta confiável:

As ferramentas analíticas continuarão a ser mais fáceis de digerir para aqueles com vasta experiência estatística. Isso porque, aqueles que conhecem o negócio e sabem como usar as ferramentas são aqueles que os aplicam e respondem às perguntas que surgem.

  • Aumento do movimento em direção à automação e inteligência artificial:

Por 2023, os recursos computacionais usados na ia aumentarão 5 vezes mais de 2018, tornando a inteligência artificial a categoria principal para a condução de decisões de infraestrutura.

A ia e a automação continuarão a progredir, tornando-se mais dinâmicas e complexas, possibilitando a modelagem em tempo real. Por outro lado, o uso da nuvem para armazenar todas as informações coletadas será indispensável.

Embora 78% das organizações já estejam executando cargas de trabalho de Big data na nuvem e 82% tenha uma estratégia para mover aplicativos existentes para a nuvem, apenas um em cada cinco tem uma estratégia de “toda a nuvem” e 54% usa uma combinação de nuvem e aplicativos no local.

Como você vai ajudar na relação cliente-empresa?

Embora a maioria das empresas reconheça a importância de implementar iniciativas de Big data, muitos ainda lutam com a implementação, quase 70% de empresas tornaram a criação de uma cultura orientada a dados uma prioridade, no entanto, apenas 40% está atingindo a linha de chegada. No entanto, você pode definir uma série de tendências comuns em todos eles:

  • Na maioria das indústrias, o principal objetivo da adoção de Big data está na figura do cliente.
  • Gerenciamento de informações escalonável e extensível.
  • As empresas estão iniciando seus projetos-piloto de uso existente e acesso recente a fontes de dados internas.
  • Os funcionários com capacidades analíticas avançadas são necessários e conscientes do envolvimento de toda a organização com o Big Data.

Mais de metade das empresas consideram a melhoria da experiência do cliente como uma prioridade dentro da sua estratégia de integração de Big Data. Hoje, as empresas veem claramente que os Big data fornecem a capacidade de melhorar, entender e prever comportamentos dos clientes e, ao fazê-lo, melhorar a experiência do cliente.

Transações, interações multicanal, mídias sociais, dados extraídos por meio de fontes como cartões-fidelidade e outras informações relacionadas ao cliente aumentaram a capacidade das organizações de criarem uma imagem completa de preferências e demandas do cliente.

Através desta compreensão mais profunda, organizações de todos os tipos estão encontrando novas maneiras de se envolver com os clientes existentes e potenciais. Este princípio aplica-se claramente no retalho, mas igualmente nos sectores das telecomunicações, dos cuidados de saúde, do governo, dos bancos ou dos produtos de consumo onde os consumidores finais e os cidadãos estão envolvidos, e nas interações entre empresas, parceiros e fornecedores.

Na verdade, Big data pode ser uma rua bidirecional entre clientes e organizações. Por exemplo, os veículos conectados produzem grandes quantidades de dados, e os engenheiros de informação aprendem sobre os hábitos de condução dos clientes.

Em relação ao setor de varejo, a tomada de decisões orientadas por dados é imperativa. Um maior foco na prestação de serviços pode ser, muitas vezes, o principal diferencial entre os concorrentes. Isso significa que é essencial que as lojas realmente conheçam seus clientes.

De seu método preferido de comunicação para seus hábitos de compras, os varejistas têm muitos desses dados à mão, o que pode ajudar a criar clientes para a vida. No mundo hiperpersonalizado de hoje, os consumidores não só esperam, mas exigem experiências de compras personalizadas.

Hoje, os compradores estão inclinados a pagar extra por um serviço personalizado ou experiência. De autoteste, experiências hiper-personalizadas e a introdução de aplicativos de mensagens, os clientes estão mudando a forma como as marcas interagem com eles, tanto na loja quanto online.

Aproveitando os dados, os varejistas podem criar uma experiência verdadeiramente única. Enquanto alguns podem pensar que os consumidores estão mais preocupados com os produtos mais recentes e maiores, eles são realmente mais em sintonia com a forma como suas necessidades são atendidas.

Criar experiências excepcionais com o cliente é o que as empresas esperam. Se uma parte dessa experiência é arruinada, pode prejudicar a opinião do cliente sobre a empresa. Então, certificando-se de que as empresas estão aproveitando adequadamente os dados que eles coletaram podem parecer uma tarefa assustadora, mas quando feito corretamente, a felicidade do cliente pode se tornar uma lealdade ao longo da vida, levando a uma empresa Bem sucedido.

Big data também não é sem problemas

Violações de dados recentes descobriram um grande risco associado à transformação digital — uma perda de confiança do cliente. Há uma desconexão entre a forma como as organizações usam dados do cliente e como os clientes acham que seus dados devem ser usados.

No momento, mais da metade (57%) dos clientes culpam as empresas por qualquer outra pessoa, incluindo criminosos, em caso de violação de dados. Cerca de 48% dos consumidores não acreditam que exista qualquer forma ética para as organizações usarem dados pessoais.

É importante que as empresas tenham uma série de requisitos em mente sobre as expectativas de privacidade do cliente:

  1. A importância do contexto:

Enquanto todos os clientes estão preocupados com seus dados financeiros e senhas, outras grandes preocupações variam com base em antecedentes pessoais. As organizações devem considerar o contexto pessoal de cada consumidor, seja idade, nacionalidade ou gênero, ao implementar políticas de dados.

  1. As expectativas de privacidade são culturais:

As políticas de privacidade podem afetar os consumidores de forma diferente, dependendo de onde estão. Por exemplo, o GDPR afeta aqueles que vivem ou lidam com dados da UE, no entanto, não aqueles fora da UE.

A privacidade de dados pode mudar devido a fatores culturais, eventos ou violações de dados de alto perfil em países específicos. As empresas, especialmente as globais, devem considerar como os regulamentos podem afetar os consumidores em diferentes países.

  1. A personalização ainda é um quebra-cabeça:

Embora a personalização possa aumentar a atividade do usuário e a receita do negócio, os consumidores não sentem que seus dados ajudam as empresas a oferecer serviços mais personalizados. É por isso que as empresas precisam se comunicar com seus consumidores por que e como eles vão usar seus dados para melhorar a confiança e a personalização.

Big data vai conduzir as melhores oportunidades de trabalho

A fim de combater esta situação, as empresas devem estar preparadas, e para isso eles devem ter uma força de trabalho a nível.

Neste momento, espera-se que o Big data, o aprendizado de máquina e a ciência da informação gerem as melhores oportunidades de trabalho durante 2019. A forte atividade de contratação é esperada para continuar como funções se expandem em compromissos sênior, dado aumento da demanda por executivos seniores com experiência em gestão de negócios.

À medida que as empresas concentram seus esforços na profissionalização de suas operações, haverá aumento da demanda por talentos em funções de associação de negócios, como recursos humanos, finanças e assuntos jurídicos. Em particular, a atividade de recrutamento no setor tecnológico deverá crescer significativamente com o novo CTO e CIO. O rápido avanço no espaço digital levou a um aumento na demanda de especialistas, especialmente em Big Data.

O 36% de empresas que procuram alavancar o conhecimento do Big data falta pessoal com a expertise necessária. É por isso que as organizações precisam treinar cada trabalhador de dados, independentemente de sua habilidade técnica, para executar a automação de processos de negócios.

A análise de autoatendimento se tornará a habilidade mais preciosa, onde os funcionários podem coletar dados de diferentes fontes, transformar e analisar esses dados em um ambiente livre de código e determinar seu estado final.

As soluções tradicionais de catalogação de dados fazem o trabalho pesado de ti, mas é hora de as organizações verem a vantagem de ajudar analistas de diferentes silos de negócios a interagir com e entre os dados.

Esse tipo de colaboração social, envolvendo o usuário de negócios, é fundamental para o avanço das estratégias de dados e ajudará as organizações a olhar além dos ativos de dados corporativos, como fontes externas que podem enriquecer o caso e proporcionar melhores resultados.

Como atrair talentos?

Embora grande parte da automação esteja envolvida na análise e gerenciamento de dados, um alto nível de desenvolvimento e monitoramento humano ainda é necessário para garantir que esses sistemas automatizados funcionem efetivamente.

Engenheiros de dados, especialistas em DevOps, engenheiros de software, cientistas de dados, etc. são necessários para ajudar as empresas a desenvolverem uma estratégia de dados bem-sucedida.

Pessoas com papéis diferentes ainda serão necessárias para construir esses modelos analíticos. Entretanto, muitas das tarefas demoradas de gerenciamento e monitoramento serão eliminadas.

Naturalmente, escusado será dizer que premiando o talento para o que vale a pena é vital para atrair as pessoas certas. Cerca de 55% executivos reconhecem que os trabalhadores esperam receber um salário que corresponda à média da indústria para seu papel específico.

Sem negligenciar, a capacidade de criar mudanças e trabalhar com produtos inovadores é valorizada mais do que os salários, especialmente para as gerações milenares e Gen Z.

Ao contrário de seus homólogos milenares, o Gen Z prefere a oportunidade de trabalhar em um projeto voltado para a mudança do mundo, deixando os salários e aumenta ainda mais para baixo na classificação dos requisitos essenciais. Incontrast, os trabalhadores que pertencem aos baby boomers são os únicos que classificam salários e levantam o em ao avanço da carreira.

Conclusões

O Big data é atualmente uma das tecnologias emergentes mais críticas. Organizações em todo o mundo procuram explorar o crescimento de dados para desbloquear informações anteriormente ocultas na esperança de criar novos fluxos de receita, ganhando eficiências operacionais e ganhando uma maior compreensão das necessidades de Clientes.

É importante pensar em conjunto com Big data e análise. Big data é o termo usado para descrever o uso recente de diferentes tipos de dados de diferentes fontes. E o Analytics tenta examinar esses dados para derivar tendências e padrões interessantes e relevantes, que podem ser usados para tomar decisões, otimizar processos e até mesmo impulsionar novos modelos de negócios.

Por causa da avalanche de dados de hoje, surgem problemas com o processamento desses dados, ganhando as habilidades certas para gerenciar e analisar esses dados, e estabelecendo regras que regem o uso e distribuição de dados.

Dentro dessa tecnologia, uma opção viável é a computação em nuvem para hospedar cargas de trabalho de Big Data. No entanto, trabalhar no Big data na nuvem traz seu próprio desafio por ter que conciliar dois princípios de design contraditórios.

A computação em nuvem é baseada nos conceitos de consolidação e agrupamento de recursos, mas os sistemas de Big data baseiam-se no princípio de não compartilhar nada, onde cada nó é independente e auto-suficiente. Isso requer uma arquitetura que permita que esses princípios mutuamente exclusivos coexistam para explorar verdadeiramente a elasticidade e a facilidade de uso da computação em nuvem para ambientes de Big Data.