Como armazenar e analisar grandes volumes de dados? A prática mostra que a forma com que se tenta endereçar estas necessidades hoje não são mais eficientes, seja computacionalmente ou em termos financeiros. “O fenômeno do Big Data passa a exigir um novo paradigma de tecnologia, para permitir endereçarmos deste poucos Terabytes até vários Petabytes da forma menos complexa”, conta Gustavo Tamaki, gerente de vendas da Greenplum Brasil, divisão da EMC especializada em análise de dados, em entrevista exclusiva ao portal ClienteSA.
De acordo com ele, os benefícios das novas tecnologias para Big Data estão relacionados à possibilidade de se executar atividades que se imaginava impossíveis, desde simples processos computacionais e relatórios complexos, até permitir a tomada de decisão baseada em fatos, utilizando inteligência analítica. “Pode ser utilizado para dar mais poder ao CRM. O uso do conceito de Big Data irá permitir às empresas conhecerem melhor seus clientes, provendo atendimento mais personalizado, endereçando melhor suas necessidades e oferecendo produtos que fazem sentido para eles”, revela. No entanto, ele faz questão de ressaltar a necessidade do uso conjunto de inteligência analítica preditiva.
ClienteSA – O Big Data pode auxiliar na gestão de clientes?
Tamaki: Por si só pode fazer pouco, porém o uso conjunto de inteligência analítica preditiva sobre Big Data pode permitir às empresas conhecer melhor os clientes. Alguns caminhos estão relacionados à segmentação de forma a identificar grupos mais propensos a aquisição de novos produtos, predição de abandono, análise de sentimento, entre outras.
O uso de Big Data Analytics, que é a expressão utilizada para uso de análise preditiva sobre Big Data permite um investimento financeiro e de esforço mais preciso. Por exemplo, ao invés de se fazer uma campanha de marketing para todos os clientes, por que não fazê-la somente sobre os 10% que tem uma alta propensão em adquirir uma determinada oferta? Por meio de ações mais precisas é possível endereçar melhor às necessidades de cada cliente e assim aumentar o valor agregado por cada cliente à companhia.
Já há empresas utilizando o Big Data no Brasil com essa finalidade?
Muitas possuem os problemas relacionados à Big Data e algumas estão em processo de avaliação da tecnologia, tentando endereçar problemas específicos como o armazenamento destes dados, o que é pouco. O uso efetivo de Big Data Analytics para extração de insights ainda é baixo, mas é um aspecto que deveria ser olhado com atenção por empresas que querem se manter competitivas no mercado, pois analistas indicam que organizações que fizerem o uso efetivo de Big Data, agregando diversas fontes e tipos de dados, e extraindo informações de alto valor irão superar seus pares de mercado em pelo menos 20% financeiramente até 2015. Como o benefício potencial é grande, as empresas que usam a tecnologia dificilmente irão falar a este respeito.
Quais setores estão liderando esse movimento?
Os clientes que fazem um melhor uso do conceito estão na área financeira, pois é onde o retorno financeiro é mais significativo e rápido. Com a tecnologia de Big Data é possível, por exemplo, definir de forma mais precisa o perfil de risco de cada cliente e aperfeiçoar os modelos avaliação de risco com maior frequência, detectando mudanças do mercado mais rapidamente.
Ele pode auxiliar na gestão dos dados de clientes vindos a partir das redes sociais?
É essencial. Muitas empresas hoje monitoram constantemente as redes sociais, pelo poder que estas redes possuem. Porém, este processo é feito de forma manual e utilizando-se uma mão-de-obra especializada, que deve ser capaz de interpretar o que é escrito nas redes, endereçar eventuais problemas e elaborar uma resposta personalizada em cada caso. É diferente de um call center onde existe um script a ser seguido e também é um modelo que dificulta e encarece o crescimento da escala de atendimento. Diante do cenário de crescimento de dados previsto, o uso da tecnologia apropriada, junto com técnicas específicas será a única forma de endereçar a demanda num futuro próximo. Os dados de redes e mídias sociais possuem um formato não-estruturado, que pode ser melhor endereçado com o uso de tecnologias de Big Data.
