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Será que vou pagar menos no seguro?

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Uma das buzzwords do mundo dos negócios e da tecnologia mais ouvidas nos últimos tempos é “big data”. O nome engana. Mais do que tratar de grandes volumes de dados, a expressão inclui informações em formatos e ambientes diversos, coletados de maneira mais veloz. A motivação para discutir o tema vem das áreas de negócios: será que há alguma oportunidade escondida nessa massa de dados? Poderíamos fazer melhores campanhas de marketing? Antecipar os desejos dos clientes? Note que podemos compreender todas as motivações de “big data” como uma evolução natural do que se vislumbrou sobre inteligência de negócios nos últimos 20 anos. O desafio reside no tratamento adequado de toda essa informação.



Duas abordagens coexistem: a primeira procura captar os dados em seus formatos originais, armazenando-os na integridade em alguma plataforma que suporte formatos variados e sem consistências definidas e, por fim, permitir exploração por meio de consultas não estruturadas. É o chamado NOSQL, em oposição aos bancos de dados relacionais baseados em SQL. De outro lado, temos um conjunto de métodos que busca tratar os dados recebidos na entrada, buscando domá-los e adequando sua estrutura para um banco de dados tradicional. As explorações, nesse caso, baseiam-se em cruzamento de dados e data mining e privilegiam o cruzamento entre “big data” e as informações originadas na própria empresa.



Um exemplo de aplicação ajudará a ilustrar a utilidade prática: imagine-se no lugar de uma companhia de seguros, que precisa precificar continuamente o risco de seguros de automóveis. Hoje, a imensa maioria das companhias o faz com base em dados do próprio veículo, do condutor, do local de sua residência e do questionário de risco. Mas é claro que duas pessoas da mesma idade, com o mesmo carro e que moram no mesmo lugar podem ter comportamentos completamente distintos em relação ao risco de conduzir. Assim, nesse momento, há um grande número de seguradoras estudando o uso de “big data” para suportar a precificação. Pessoas com menos apetite para o risco poderiam pagar menos por suas apólices. As seguradoras, por sua vez, incentivariam a captação de risco “bom” e teriam um prêmio adicional ao aceitar risco “ruim”. Isso é “big data” ao vivo!



Mãos à obra!



Leonardo Vieiralves Azevedo é diretor da Habber Tec Brasil.

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