A Oi lançou serviços dentro do portfólio de IoT e big data. São as soluções Analytics e Geocoder, que geram insights para os pontos de vendas e empresas de serviços e criam um mundo de análises e possibilidades para reduzir custos e gerar receitas. Com um crescimento de receita em TI de 22% em 2016, em comparação ao ano anterior, a Oi vem lançando serviços para ajudar as empresas durante a jornada da transformação digital.
Voltada para os segmentos de varejo, utilities e setor público, o Analytics usa informações geradas pela própria atividade da empresa para fornecer análises que, depois de processadas no big data da Oi, criam algoritmos próprios para ajudar as empresas em novos insights de negócio. No caso do varejo, as soluções fornecem informações que direcionam desde definição do ponto de venda, analisando o fluxo populacional por região, por dia e por hora e até definição do mix de produtos dentro da loja, com análise do perfil de consumidores nos arredores do local.
Já para o setor de utilities, com o Analytics é possível identificar, entre outras coisas, quedas de energia em tempo real, através de sensores espalhados na rede da Oi que permitem uma identificação geolocalizada e imediata da falta de energia e a dimensão do problema. O Analytics de mobilidade urbana serve para otimizar os transportes públicos, através de informações obtidas pelo fluxo populacional por hora, aliadas a informações de trânsito.
“A Oi utiliza dados reais enquanto a maior parte das soluções oferecidas pelo mercado são baseadas em estatísticas. Em relação à identificação de queda de energia, por exemplo, o diferencial encontra-se na rápida implementação da solução, facilitando a resolução do problema. Para o varejo, o Analytics otimiza a abertura de lojas e a rentabilidade das mesmas através de produtos mais adequados de acordo com o perfil e o fluxo de consumidores”, diz Luiz Carlos Faray, diretor de TI do B2B da Oi.
O Geocoder, plataforma que transforma endereços em coordenadas para uso em GPS, por sua vez, ajuda o Analytics a transformar informações de uma tabela ou de um banco de dados de um cliente em dados espaciais e com geolocalização exata. A partir desta transformação, os dados podem ser trabalhados em plataformas específicas baseadas em localização geográfica, abrindo novas possibilidades de análise e tomadas de decisão.
