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Data-Science-vs.-Big-Data

BIG DATA e DATA SCIENCE NA MINHA EMPRESA

Na era da informação todo dia surge uma coisa novas não é mesmo? Por isso é preciso estar sempre atualizado, e é a tecnologia quem nos auxilia para não ficarmos para trás. Sendo assim já ouviu falar em Big Data e no Data Science?

São programas de armazenamento e organização de dados, que podem estar auxiliando sua empresa em atividades do dia a dia. Como por exemplo, para que dados não se percam e que seja processado de forma rápida.

Quer saber como? Este artigo estará explicando sobre estes programas, a sua importância e como estar utilizando dentro do seu negócio.

O que é Big Data

Primeiramente você sabe o que é Big Data?

Ele é um sistema de banco de dados que serve para analisar grandes volumes de informações estruturados e não estruturados. Sabe aquela imensa quantidade de informações que são processados pelos softwares que sobrecarregam os sites? Então, o Big Data é o Insight para organiza-las de maneira estratégica.

Além disso, também processa aqueles dados que possuem complexidade e que normalmente processadores tradicionais não conseguem fazer ou demoram bastante.

Os 5V´S

A base do Big Data é formada por meio do chamado 5 V’S: velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

  • Velocidade – diz a respeito aos dados que devem ser transmitidos sem precedentes e de forma hábia.
  • Volume – é referente as organizações que coletam dados de fontes variadas, como por exemplo as transações financeiras.
  • Variedade – se trata de dados produzidos com diversos formatos.
  • Veracidade – é relacionado a fontes e qualidade dos dados.
  • Valor – é o benefício que as soluções vão trazer para empresa.

Leia também: O Que é Design Thinking e Como Aplicar

Passo a Passo do seu Processo

Para que possa entender melhor como funciona o Big Data este passo a passo explica como é realizado o seu processo.

 

1 – Coleta de dados: Pode ser utilizada diversas fontes como Datawarehouses, por exemplo.

 

2 – Armazenamento de dados: É a distribuição em sistemas e servidores diferentes. A partir disso, é garantido que cada informação exista um backup. Para o armazenamento é necessário que aja uma boa estrutura física ou uma contratação em nuvem.

3 – Organização: Cada categoria será organizada de acordo com a sua estrutura. Sendo estruturada, semi-estruturada e não-estruturada. Para que facilite o acesso e a análise das informações.

4 – Análise dos dados: É aonde ocorre a extração das informações e a interpretação baseadas em conceitos de negócios e estatísticas para verificar quais dados serão úteis.

O que é Data Science

Já o Data Science também conhecido como ciências dos dados, é o estudo das informações, do processo de captura, transformação, geração e análise dos dados. A partir disso, tira-se o conhecimento necessário dos dados em diversas formas que são fornecidos pelo Big Data ou qualquer outro sistema.

Desse modo, são responsáveis por essa atividade os cientistas de dados que por meio das disciplinas como computação, estatísticas, programação e matemática, procuram por formas novas para realizar atividades relacionadas a limpeza, preparação e organização de dados.

Passo a Passo

Para entender como funciona o Data Science vamos alguns pontos cruciais que são utilizados no processo deste trabalho. E que o mesmo venha a ser realizado obtendo resultado satisfatório.

Assim sendo, a ciência de dados juntamente com auxílio do Big Data retira as informações que são remodeladas e organizadas. Abaixo tem um passo a passo do que é feito no Data Science.

1 – Obtenha mais informações: Pegue toda e qualquer informação que conseguir como ações, horários, preços, produtos, etc.

2 – Faça perguntas inteligentes: As perguntas devem ser precisas para que receba respostas satisfatórias.

3 – Coloque os dados em uma tabela: A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina pressupõe que os seus dados estejam em uma tabela. Cada linha será um evento ou item ou instância.

4 – Verifique a qualidade: Confira os dados nos mínimos detalhes, pois caso encontre erros possa estar fazendo as devidas correções e em casos de dados desnecessários possam ser excluído. E ainda se ambientar com cada linha e coluna.

5 – Transforme as características: Antes de entrar na aprendizagem da máquina há uma etapa que é a engenharia das características. Nesta etapa irá pegar características que já possua e combinar de maneira criativa para que realize a melhor previsão do seu objetivo.

6 – Responda as perguntas: Esta é a etapa que chega na aprendizagem da máquina. Agora é a hora de decidir a qual família de algoritmos a sua pergunta pertence. Escolher um ou mais algoritmos dentro dessa família para usar e, em seguida, girar a manivela, usando as técnicas de aprendizagem de máquina tradicionais de dividir os dados em treinamento, adaptação e teste de conjuntos de dados e otimizar os parâmetros em qualquer modelo de sua escolha.

7 – Use as respostas: Coloque os dados em um formulário para que as pessoas possam usar seja para uma tomada de decisão ou para aprender algo que ainda não saibam.

Veja também: CRM o que é e porque implementar?

Então, porque deve-se usá-los e seus benefícios

É preciso entender que a importância de se usar o Big Data é relacionada ao que se faz com os dados, não com a sua quantidade. Já que com ele é possível obter várias fontes e analisa-las. E dentre seus benefícios é possível reduzir custos, economizar tempo, dentre outros.

O Data Science é como uma pesquisa em que participa da formulação do problema, da hipótese e da análise de resultados. Os benefícios gerados pelo Data Science são diversos dentre alguns listáveis estão a personalização no atendimento, aumento do retorno sobre investimentos, criações de estratégias para o meio digital, agilidade nos processos e tomadas de decisões, melhoria na prestação de serviços, etc.

Mas assim como no Big Data, com o Data Science a quantidade de informações não é tão relevante, e sim o que irá fazer para impulsiona-las. Por isso, é capaz de ajudar por meio dos estudos destas informações e trabalhando sobre elas, fazendo-as fluírem melhor dentro de uma empresa.

Portanto, tanto o Data Science quanto o Big Data são sistemas de inteligência artificial. O Big Data para analisar os grandes volumes de dados e o Data Science para estudar esses dados e buscar organizá-los.

A importância da inteligência competitiva para a sua empresa

Antes de mais nada, você sabe o que é inteligência competitiva? E porque é importante para as empresas? Confira e entenda neste artigo que iremos explicar o que é essa inteligência e porque é importante nas empresas.

 

O que é Inteligência competitiva – IC?

A inteligência competitiva é uma importante ferramenta estratégica que tem como objetivo captar e analisar às necessidades e exigências de mercado o qual a empresa atua.

Em outras palavras,  é possível estar ampliando a competitividade da empresa, se preciso for reorienta metas, planejamento, foco, clientes, produtos, entre outros. Sendo que, sua obtenção de dados é voltada principalmente para consumidores, concorrência e também fornecedores.

Embora, muitos são os estudiosos que descrevem a inteligência competitiva como uma área estratégica focada na concorrência, por conta de toda análise feita no segmento. Além disso, por meio dela a empresa estar se antecipando a qualquer exigência que surja no mercado.

 

Ciclo da IC
  • Planejamento – Estudo do problema e as medidas que vem ser tomadas;
  • Coleta – Procura das informações necessárias para transformar em dados a serem analisados;
  • Análise – Etapa muito importante, pois aqui é aonde geralmente a inteligência deve ser gerada;
  • Divulgação – Com a inteligência aprovada é hora da demonstração.
Leia também: Por que pensar em planejamento é pensar no sucesso do seu negócio

Como coletar dados?

Certamente, há diversas formas de se coletar dados, podendo ser aplicadas mais de 80 técnicas, porém este é um serviço minucioso e deve-se tomar bastante cuidado com a coleta e análise. Mais importante, é que utilize técnicas de acordo com o problema imposto.

Primeiramente, a pesquisa de mercado por exemplo, é uma coleta importante para quem deseja vantagem competitiva e assim conhecer a concorrência. Faça busca de mercado, análise benchmarking, pesquise relatórios e dados oficiais, para obter boas e diversa informações.

Pesquisa entre consumidores é um outro exemplo tanto para vantagem competitiva como para a busca de satisfação dos consumidores. Questionários pós-compras, avaliação do serviço, pesquisas online, etc, podem servir para tirar informações importantes.

Big data, esta é uma ferramenta que necessita de profissional especializado, mas que fornece informações diversas com dados estruturados e não estruturados. E que podem ser captados e analisados como histórico da empresa, comportamento do consumidor, índices macroeconômicos, dentre outros.

Dados do Marketing, este também pode ser um aliado para coletar e analisar dados. Advindos do Google Analytics; relatórios e desempenhos de mídias pagas, redes sociais, e-mail marketing, CRM, inbound marketing e outras ferramentas do marketing digital.

Estratégias utilizadas para gerar inteligência Competitiva

Análise Swot – É uma matriz, método para analisar fatores internos e externos importantes para o sucesso da empresa. Praticamente está em todos os planejamentos estratégicos e nas tomadas de decisão.

Cinco forças de Porter – É um quadro o qual possui uma lista de verificação para analisar o nível de competitividade de uma indústria com base no equilíbrio do poder.

Avaliação e estimativa de mercado – Técnica que permite calcular o tamanho do mercado mesmo se não existir estudos publicados. Auxilia em pontos cegos da empresa.

Analise da cadeia de valor – Abordagem sistêmica que analisa sua cadeia de valor identificando onde se pode criar maior valor para o cliente.

Escada de crescimento – Método para mapear possíveis caminhos de crescimento da empresa ao combinar habilidades e opções continuamente. Pode ser utilizada para mapear escadas de concorrentes e ainda como ferramenta de brainstorm

Árvore ROCE – Método simples para comparação e entender as diferenças estruturais.

Estrutura de poder – Método para quem são os tomadores de decisão em situação de poder. Muito utilizado em vendas.

Teoria dos jogos – Modelo que fornece caminho de análise para antecipar movimentos futuros.

Pontos cegos estratégicos – Análise que auxilia a identificar se a equipe ou está propensa a pontos cegos e como corrigir.

Estrutura 3 C – Importante estratégia de marketing formada por um triângulo que corresponde a Companhia, Clientes e Concorrentes.

Veja também: Endomarketing porque importante para as empresas?

Como utilizar a inteligência competitiva na empresa?

  • Para Identificar questões relevantes para a empresa
  • Na criação das melhores condições de competividade
  • No detalhamento de dados e informações
  • Nas estratégias existentes e na construção de novas
  • Na Elaboração de decisões eficientes
  • Para a construção da matriz Swot
  • Para gerar valor compartilhado
  • Na geração de ações da empresa
  • Na estruturação do negócio

Vantagens de se utilizar a IC

  • Minimizar surpresas advindas dos concorrentes;
  • Identificar oportunidades e ameaças (SWOT);
  • Obter conhecimento relevante para formular o planejamento.
  • Aprender com os erros, acertos e apostas da concorrência;
  • Compreender que tipo de impacto nossas ações estratégicas terão sobre os concorrentes;
  • Compreender a repercussão das ações no mercado;
  • Rever e realinhar estratégia;
  • Garantir meios para uma maior sustentabilidade do negócio.

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Rafaela de Souza Batista

Bacharela em Comunicação Social – Publicidade e Propaganda. Redatora e Produtora de Conteúdo para Web. Ama escrever e criar coisas novas. Uma estudiosa sobre o comportamento do consumidor e as novidades da área do marketing.