Para que uma empresa continue competitiva no mercado é preciso encontrar meios e estratégias no qual ela possa se destacar entre os seus concorrentes. O enriquecimento de base de dados é um ótimo aliado para alcançar esse objetivo e gerar grandes resultados.
Para ter uma ideia da quantidade de dados que pode existir numa empresa e a sua importância, de acordo com uma pesquisa recente da BSA, The Software Alliance, cerca de 2,5 quintilhões de bytes são gerados por dia.
Entretanto, as grandes empresas estão buscando a inovação constante em seus processos assim como fazer a sua otimização incorporando técnicas e ferramentas como a plataforma Big Data.
Neste post, vamos falar sobre a eficácia do enriquecimento de base de dados e sua ajuda em aumentar a rentabilidade de uma empresa. Boa leitura!
Como otimizar os processos com a utilização de base de dados?
Entre as várias atividades da análise de dados está o enriquecimento de dados.
A qualidade da base influencia diretamente nos negócios de uma empresa e ainda melhora o seu desempenho. A quantidade de dados permite aumentar a carteira de clientes e informação sobre os mesmo, viabilizando nossas estratégias de negócio.
Através do Big Data, tudo pode ser analisado e mensurado. Ao fazer a sua utilização é possível atingir níveis de excelência espetaculares ao empregar dados estratégicos para ganhar visibilidade.
Boas práticas para alcançar resultados
Quando uma empresa domina as informações que envolvem todos os seus cenários, ela consegue captar oportunidades até então desconhecidas e ainda reduz os seus custos ao aplicar novas estratégias, que é uma realidade possível ao utilizar do enriquecimento de base de dados.
Entretanto, é necessário fazer o uso correto de dados para facilitar o processo de segmentação de mercado e de clientes para tornar a prospecção eficaz.
O ponto positivo ao utilizar este tipo de sistema e técnicas é a facilidade do seu uso. O acesso às informações internas é rápido e descomplicado. A partir de sua base de dados é possível ter mais informações para definir o perfil da carteira de clientes e segmentar de acordo com o seu tamanho, tipo, localização, etc.
Contudo, a tecnologia Big Data ainda pode surpreender e amplia as suas possibilidades de segmentação ao incluir fontes externas provenientes de dados públicos. Além disso, todos esses insumos são constantemente atualizados e ainda conta com segurança jurídica para o seu uso.
Assim sendo, para que a empresa consiga otimizar o seu processo de prospecção, é possível acrescentar variáveis à segmentação escolhida e definir com precisão o perfil dos clientes e mercados que serão contatados. Além do mais, a empresa pode ainda descobrir um novo nicho inexplorado e investir nele. Insigths que são trazidos a partir da análise de sua base de dados.
Dessa maneira também se destaca com o enriquecimento da base ao obter uma base de contato válida, seja ela de pessoas físicas ou jurídicas.
As etapas do Big Data
Para que seja possível obter melhores resultados e vender mais com Big Data é necessário seguir um objetivo específico.
Abaixo, veja os processos da utilização deste sistema e que ao seguir todas as suas etapas, a empresa consegue aprimorar muito mais a sua performance. Confira!
1. Coleta de dados
Antes de qualquer coisa é necessário criar uma estratégia que possibilite coletar informações. Entretanto, faz toda a diferença definir previamente o objetivo da ação.
Se o objetivo da empresa é obter mais informações sobre o consumidor para aplicar melhores estratégias mais bem definidas na hora de conquistá-lo, o projeto pode se basear na coleta de dados como a sua localização, endereço de e-mail, rede social, histórico de busca e compra e ainda o tipo de dispositivo que ele usa.
Portanto, com todas essas informações em mãos, será muito mais fácil para a empresa planejar uma estratégia para atingir o seu público-alvo.
2. Limpeza dos dados
Esta etapa é uma das mais importantes para determinar o sucesso do uso de Big Data. Na limpeza dos dados é identificado problemas que possam de alguma forma interferir na sua análise.
A limpeza é feita a partir de um processo de fiscalização dos dados coletados e com base em alguns critérios é definida a relevância para a análise ser feita, evitando informações repetidas.
Além do mais, a limpeza dos dados ainda permite gerar valor no enriquecimento de base de dados efetivo e assim acaba sugerindo novos parâmetros para a coleta.
3. Mineração de dados
Data mining, ou mineração de dados na tradução para o português, como o nome já indica, é a ação de examinar uma quantidade de dados com o objetivo de extrair padrões consistentes.
Como este é um processo complexo fica praticamente impossível realizá-lo sem a ajuda de outros programas e profissionais qualificados. Assim sendo, para complementar o processo de mineração de dados é utilizado alguns métodos de Inteligência Artificial e estatística na mineração.
A mineração de dados é fundamental porque ela capta informações de sua base de dados que aos olhos humanos passariam despercebidos.
4. Análise de conteúdo
A análise de conteúdo não tem apenas um objetivo, na verdade, vários. Portanto, é preciso que a empresa realize uma análise de acordo com a sua intenção.
Entretanto, de acordo com qual cenário econômico a empresa se encontra pode ser feito uma análise descritiva que libera dados sobre o seu desempenho. Já a análise preditiva visualiza padrões que tornam capazes prever cenários futuros e antecipar tendências.
A análise prescritiva mostra os resultados de uma ação realizada anteriormente fazendo com que seja gerado insights para auxiliar na otimização ou validação da estratégia. Por último, a análise diagnóstica, que contextualiza possíveis falhas que possa ter ocorrido durante alguma parte do processo.
5. Visualização de informações
O objetivo desta etapa é facilitar o acesso às informações do Big Data para todos os envolvidos no processo.
Assim sendo, adaptações gráficas são inseridas com o propósito de eliminar ruídos e qualquer outro fator que desvie o foco durante a análise.
Além disso, é preciso saber quem são os profissionais que vão poder realizar a visualização de informações. Como o acesso será feito por profissionais de diferentes áreas é necessário facilitar a interpretação dos dados para o melhor aproveitamento de todos.
6. Integração de dados
A integração de dados combina informações de fontes variadas, sejam elas fontes externas ou internas. Dessa forma, para integrá-los é preciso que os dados estejam filtrados e padronizados.
Aliás, é extremamente importante saber quais setores da empresa compartilham do mesmo objetivo para que possam ter as suas funções integradas. É fundamental que as etapas do Big Data gerem uma colaboração entre os setores da empresa.
Uma boa maneira para fazer com que a integração de dados seja otimizada é oferecendo um sistema de comunicação interna para que os setores saibam com clareza o que está acontecendo entre cada um.
Análise preditiva com base de dados
Além dessas etapas do Big Data que quando aplicadas potencializam os resultados de uma empresa, a modelagem de dados também permite que milhares de informações sejam reunidas, podem ser de fontes externas ou internas, para que seja determinada uma tendência ou probabilidade e assim estabelecer uma previsão mais sólida para cada ação.
É possível criar modelagens segmentadas para cada tipo de negócio, que nesse caso realiza uma análise preditiva bem direcionada para a tomada de decisão. Aliás, a modelagem de dados são soluções bastante alinhadas às necessidades e também as estratégias de uma empresa. É fundamental uma boa modelagem quando sua base de dados é grande, gerando informações de qualidade.
Conclusão
Em vista dos argumentos apresentados conclui-se que o Big Data é realmente importante para o processo de inovação de uma empresa. Estabelecendo processos sistematizados do uso de dados, as empresas se adaptam ao novo cenário e ainda conquistam um diferencial competitivo onde elas rentabilizam mais e fazendo com que os seus processos sejam otimizados melhorando o desempenho de forma completa.
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