Big data: O melhor aliado do Marketing e dos Negócios

Escrito por: Rita Kiota

Diariamente somos bombardeados por um incontável volume de dados. Como conseguimos transforma-los em informações uteis? O cérebro humano, é um processador extremamente potente, que possui a capacidade de transformar em conhecimento, milhares de informações processadas diariamente.

No mundo dos negócios, o cenário não é diferente. Os diversos indicadores estão registrando um volume gigantesco de dados sobre seus clientes, mas como tornar um dado em conhecimento para que as melhores decisões sejam tomadas? Como prever cenários e evitar erros?

Hoje, vamos falar sobre o que é Big Data, por que ele é importante para as tomadas de decisão em negócios, como a análise de dados contribui com o marketing e os negócios, e como é o mercado de trabalho nessa área.

O que é Big Data?

De forma resumida, o Big Data pode ser definido como uma grande quantidade de dados disponíveis nos diversos cenários que podem impactar diariamente os negócios. Esses dados podem vir de diversas fontes, podendo ser indicadores internos, mídias sociais, etc.

O seu objetivo, é captar esses dados dispersos, e estruturar planilhas e dashboards, gerando indicadores, e transformando informações em insights relevantes. Essas informações podem nortear os executivos e gestores das empresas a planejar ações e estratégias.

Como transformar os dados em insights poderosos?

Através da análise dos dados obtidos, é possível gerar informações relevantes. Alguns exemplos da utilização destas formações são:

  • Prever tendências de mercado:

A análise preditiva, pode ser usada para colher todos os rastros, juntá-los e processá-los automaticamente, gerando relatórios, gráficos e indicadores, que podem diagnosticar, de forma assertiva, o comportamento do consumidor, suas inclinações de consumo, suas novas necessidades (que, muitas vezes, nem eles ainda se deram conta) ou até mesmo uma possível retração no setor.

  • Direcionar ações de marketing:

Com a disseminação de um cliente cada vez mais multichannel, é preciso integrar todos os canais de comunicação, o que passa pela compreensão de como o consumidor de comporta. Esta consciência de mercado pode ser alcançada por meio da maior segmentação do público-alvo, entendimento de seus hábitos e preferências de consumo, juntamente de informações sociais e demográficas. Isso tudo é possível graças à coleta e análise dos dados de milhares e milhares de consumidores.

  • Aumentar os níveis de ROI em marketing:

O ambiente de mercado mais “agressivo”, impõem aplicação de recursos com retorno preciso aos números da empresa. Assim, cada ação de marketing deve ser acompanhada de perto e em tempo real por ferramentas de monitoramento de redes sociais. Se uma campanha não provoca o efeito esperado ou, na pior hipótese, gera um feedback negativo do cliente, essa falha deve ser detectada rapidamente, e tomada medidas corretivas, para tentar reverter o quadro.

 

Como o é o mercado de trabalho?

O Cientista de Dados, é o profissional que possui habilidades matemáticas e analíticas.  Comumente tem formação acadêmica em Matemática, Estatística ou Ciência da Computação (podendo ter formação acadêmica em outras áreas). Ele é responsável por aplicar técnicas de análise ao Big Data e extrair insights que ajudarão as empresas a criarem estratégias mais assertivas. É ele ainda quem aplica algoritmos de machine learning para realizar previsões que muitas vezes ajudam na tomada de decisão no momento certo.

Mas não é apenas o cientista de dados que trabalha com Big Data. Outras áreas do conhecimento aderiram à está tecnologia também, por exemplo o agronegócio, saúde e marketing.

No geral, o mercado de trabalho é amplo, e dispõe de muitas oportunidades, contando também com remunerações chamativas.

Mas para ser um profissional em big data, é importante ter alguns conhecimentos básicos, como linguagens R e Python são soluções gratuitas e amplamente utilizadas por Cientistas de Dados em todo o mundo. Soluções proprietárias como SAS, Stata e SPSS são também boas opções. É preciso dominar técnicas de análise de dados, Data Munging, Pré-processamento e algoritmos de Machine Learning. Conhecimento sobre soluções de armazenamento e processamento de Big Data como Hadoop, Spark e bancos de dados NoSQL ajudam durante o processo de análise dos dados.

Fonte: https://mindminers.com/marketing/o-que-e-big-data-marketing

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