Inteligência de negócios na mídia digital



Os desenvolvimentos teóricos e práticos de muitos anos atrás nos mostraram que o ponto de partida da inteligência de negócios clássica são os dados contidos nos vários sistemas transacionais da empresa, que refletem a realidade operacional e, mais profundamente, a execução da estratégia empresarial. Esses dados são fonte primária, sobre a qual desenvolve-se toda a pirâmide tradicional de quatro camadas: integração de dados, acesso à informação, extração de conhecimento e ação. A partir desse conceito muitas empresas já construíram suas soluções, entendendo seus negócios mais profundamente e gerindo suas atividades com mais propriedade.

É certo que, mantendo a vigência do enfoque recém descrito, há hoje uma enorme riqueza potencial de dados externos, altamente dinâmicos, gerados na Internet pelas próprias empresas e por outros stakeholders: clientes, prospectos, concorrentes, imprensa e governos.  E isso pode afetar significativamente as decisões empresariais. Naturalmente, um grande desafio reside na falta de estruturação e no descontrole quanto ao formato de conteúdo quando falamos em analisá-lo e, de alguma forma, associá-lo aos dados gerados na própria empresa.

Como exemplo, podemos assinalar que qualquer campanha publicitária, lançamento de produto ou qualquer outra ação que seja observada pelo público em geral, a exemplo de compras de empresas, notícias relevantes, novos acionistas, mudanças na alta direção, entre outras, geram reações em clientes, prospectos e outras partes. Esses podem expressar suas opiniões em mídias digitais. É evidente que a incorporação desses novos conteúdos à inteligência de negócios clássica adiciona um grande poder aos tomadores de decisão nas empresas. Com esse instrumento, a gestão pode ser mais ágil para contornar problemas e mitigar riscos, além de potencializar o saldo dos investimentos de marketing das companhias, resultando em uma capacidade de manobra até agora inexistente.

Considerando esse enorme potencial, resta resolver o conjunto de problemas técnicos inerentes ao processamento desse conteúdo, de forma rápida e automatizada. Há, em primeiro lugar, a problemática de estruturar dados, tornando-os mais palatáveis aos bancos de dados. Uma vez estruturados, cabe incorporar a capacidade de analisar semanticamente os conteúdos, atribuindo-lhes algum tipo de avaliação automatizada. Um desafio natural presente em qualquer avaliação semântica é o domínio relacionado com a língua na qual o conteúdo foi escrito, o que amplia a complexidade para as empresas que atuam em contextos multinacionais. Finalmente, é necessário relacionar cada conteúdo externo com seu entorno empresarial, permitindo o cruzamento de dados, a geração de informações, a extração de conhecimento e, finalmente, a ação.
Caro leitor, tudo isso parece futurístico. Mas será em breve parte da realidade das empresas mais competitivas do nosso mercado. A incrível velocidade dos acontecimentos já observados só tende a aumentar! Mãos à obra!

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