Neste artigo, discutiremos:
- Defina análise de big data
- Por que a análise de big data pode ser fundamental para os negócios
- Qual é o fluxo de trabalho da análise de big data
- Ferramentas e tecnologia de coleta de big data
- Aplicar a análise de big data para obter uma vantagem competitiva (incluindo casos de uso)
Definição de análise de big data
Em termos simples, a análise de big data é o processo de coletar grandes quantidades de dados e analisá-los para identificar atividades de clientes ou concorrentes. Ao examinar esses dados em grande escala, é possível eliminar tendências de consumo de curto prazo/em declínio e táticas de concorrentes de curta duração. A análise de big data ajuda a revelar insights mais significativos que podem ser comprovados em interações digitais e, então, colocados em prática para obter uma vantagem competitiva.
Por que a análise de big data pode ser importante para os negócios
A importância da análise de big data é especialmente evidente quando se busca coletar/ingestão de dados da web de código aberto. Ela pode esclarecer e levar a:
- A incorporação de um novo produto no catálogo de uma empresa com base na demanda evidente dos consumidores.
- Uma mudança na mensagem/imagem da campanha de marketing de acordo com o sentimento do público-alvo nas redes sociais.
- Melhoria/ampliação da experiência de varejo omnicanal de uma empresa com base na arquitetura do ponto de venda (PoS) do concorrente
Todos esses exemplos demonstram como a coleta e a análise de dados em escala podem ajudar a facilitar o processo de tomada de decisão corporativa, ao mesmo tempo em que geram insights acionáveis e monetizáveis.
O fluxo de trabalho da análise de big data explicado
Navegar pelo terreno complexo da análise de big data envolve um processo estruturado de três etapas, projetado para converter grandes quantidades de dados brutos em inteligência acionável:
Primeira etapa: coleta de dados de várias fontes
A jornada começa com a coleta de uma rica variedade de dados de código aberto em diversos formatos, como JSON, CSV e HTML. Esses dados são coletados de uma série de ecossistemas digitais, incluindo:
- Plataformas de mídia social: onde o comportamento e as tendências dos consumidores são expressos e capturados.
- Centros de comércio eletrônico (por exemplo, eBay, Amazon): oferecem insights sobre padrões de compra e popularidade de produtos.
- Bancos de dados especializados (abrangendo setores que vão desde estatísticas governamentais até números de investimentos): fornecem uma base de dados com pontos de dados factuais para análise.
Etapa dois: transformação, limpeza e entrega de dados
Após a coleta, os dados díspares passam por uma transformação em um formato padronizado propício à análise. Por exemplo, Conjuntos de dados prontos para uso em JSON, CSV e HTML são frequentemente consolidados em formatos universalmente acessíveis, como o Microsoft Excel, para otimizar a análise subsequente para os tomadores de decisão.
Essa fase crítica também envolve uma limpeza meticulosa dos dados para eliminar entradas redundantes, apagar arquivos corrompidos e corrigir registros inconsistentes, garantindo a integridade e a confiabilidade dos dados antes de serem canalizados para os mecanismos analíticos.
Etapa três: síntese analítica e geração de insights
Com os dados agora limpos e prontos para o sistema, eles avançam para o cadinho analítico, onde são submetidos a:
- Análise manual: executada por especialistas na área ou estrategistas financeiros que analisam os dados em ferramentas familiares, como o Microsoft Excel, para descobrir insights ou orientar decisões financeiras.
- Processamento de linguagem natural (NLP): aqui, as máquinas interpretam entradas textuais e faladas, extraindo insights sutis — como a opinião dos clientes a partir de avaliações de produtos — que podem ser aproveitados para refinar as ofertas de serviços ou estratégias de marketing.
- Aprendizado algorítmico (IA/ML): os dados atuam como a força vital dos algoritmos durante sua “fase de aprendizado” e aplicação operacional, permitindo que eles discernam padrões e façam previsões com base em fluxos de dados históricos e em tempo real — essencialmente, a base da tomada de decisões baseada em dados.
Por meio dessa abordagem sistemática, a análise de big data transcende o reino dos números brutos, emergindo como uma ferramenta fundamental no arsenal estratégico das empresas modernas.
Ferramentas inovadoras de coleta de dados e tecnologias avançadas
No âmbito da análise de big data, a eficiência da coleta de dados é fundamental. Uma ferramenta sofisticada de Scraping de dados serve como base para esse esforço, permitindo que as empresas automatizem a extração de vastos Conjuntos de dados da web. Ao utilizar uma solução de Scraping de dados totalmente autônoma, as empresas podem navegar sem esforço pelas etapas iniciais da coleta e transformação de dados. Essas ferramentas, como a API Web Scraper da Bright Data, oferecem uma operação perfeita sem a necessidade de hardware adicional, codificação complexa ou pessoal técnico dedicado.
Para aproveitar o poder dessas tecnologias avançadas, as empresas devem seguir um protocolo simples de três etapas:
- Identificação da fonte de dados: selecione o site de destino do qual os dados serão extraídos, garantindo uma abordagem focada na coleta de dados.
- Personalização da recuperação de dados: especifique os parâmetros para entrega de dados, incluindo o tempo e o formato de dados desejado, adaptando o processo para atender aos requisitos analíticos. Não se esqueça de escolher um serviço de Proxy adequado ao seu projeto.
- Integração direta de dados: opte pela entrega direta dos dados estruturados ao seu destino final, seja por meio de webhooks, e-mail ou plataformas em nuvem, como Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, via SFTP ou pontos de extremidade de API, prontos para análise imediata.
Esse processo não apenas simplifica o fluxo de trabalho, mas também garante que os dados extraídos sejam oportunos, relevantes e preparados para os processos analíticos que se seguem, aprimorando as capacidades de tomada de decisão de “consumidores empresariais”, como líderes de equipe e desenvolvedores de algoritmos.
Usando a análise de big data para obter vantagem competitiva: estudos de caso
Aqui estão as cinco principais análises de big data que podem ajudar a ilustrar seus usos e aplicações:
Elevando o comércio eletrônico com análise de Big Data
No competitivo cenário do comércio eletrônico, a análise de Big Data surge como um divisor de águas, especialmente no gerenciamento da cadeia de suprimentos e nas estratégias de preços. Os varejistas agora são hábeis na utilização de Big Data para monitorar os níveis de estoque em todo o mercado, identificando escassez e capitalizando sobre ela, ajustando seus próprios níveis de estoque para atender rapidamente à demanda dos consumidores.
Os modelos de preços dinâmicos são outra fronteira onde as empresas de comércio eletrônico estão encontrando uma vantagem. Ao aproveitar os dados de preços de todo o setor, as empresas podem ajustar seus preços em tempo real para se manterem competitivas e aumentarem as margens de lucro. Além disso, a otimização da logística está sendo revolucionada, pois a análise de dados permite que as empresas rastreiem os padrões de movimentação dos produtos. Essa inteligência facilita o posicionamento estratégico do estoque, reduzindo os tempos e custos de envio ao posicionar os produtos mais perto das áreas de alta demanda, proporcionando uma experiência superior ao cliente e, ao mesmo tempo, otimizando os custos operacionais.
Aproveitando a análise de big data para mitigação de riscos em seguros
No setor de seguros, a análise de big data tornou-se uma ferramenta indispensável para avaliar e mitigar riscos. Ao aprofundar-se em estatísticas criminais abrangentes, as seguradoras podem obter insights críticos sobre os perfis de risco de diferentes áreas, adaptando assim os prêmios das apólices com maior precisão. Por exemplo, uma análise granular das taxas de criminalidade locais informa os fatores de risco potenciais que podem influenciar o processo de subscrição para uma área de cobertura específica. Da mesma forma, os dados climáticos históricos servem como um modelo preditivo, aumentando a capacidade da seguradora de prever e precificar a probabilidade de danos relacionados ao clima, refinando, em última análise, a precisão atuarial no desenvolvimento de apólices.
Estratégias de marketing inovadoras baseadas em big data
As equipes de marketing estão cada vez mais recorrendo à análise de big data para criar campanhas direcionadas e interagir com o público de forma mais eficaz. Ao analisar as tendências dos mecanismos de busca, elas podem identificar o que os consumidores estão buscando ativamente, como o crescente interesse por tênis vintage. Essa inteligência é ainda mais enriquecida pelo monitoramento das estratégias de publicidade dos concorrentes e pela avaliação das reações dos clientes nas redes sociais. Quando um varejista de calçados percebe um alto engajamento em torno dos anúncios dos concorrentes para “sapatos usados”, ele pode alinhar seu estoque e suas táticas promocionais de acordo. Esse marketing baseado em dados transcende a mera observação, permitindo que as empresas identifiquem e explorem estrategicamente as tendências emergentes do mercado.
Soluções aprimoradas de saúde por meio da análise de big data
No campo da saúde, a integração da análise de big data está transformando o atendimento ao paciente e o desenvolvimento de produtos. O influxo de dados de dispositivos vestíveis de fitness e aplicativos de saúde oferece uma visão sem precedentes das tendências de saúde pública. Por exemplo, ao agregar elogios nas redes sociais relacionados a conquistas de fitness — como completar uma maratona no Central Park —, as empresas de saúde podem discernir padrões nas preferências de exercícios em diferentes grupos demográficos. Essa percepção não apenas informa a criação de produtos de saúde direcionados, como joelheiras especializadas para corredores ávidos, mas também permite que os profissionais de saúde elaborem programas de atendimento personalizados aos pacientes que se alinham às escolhas de estilo de vida de sua clientela.
Análise transformadora de big data no setor imobiliário
O setor imobiliário está passando por uma revolução com o advento da análise de big data, oferecendo vantagens significativas para construtoras e fundos de investimento imobiliário (REITs). As construtoras estão aproveitando a análise preditiva para antecipar flutuações nos custos de materiais essenciais, como madeira e concreto. Ao analisar tendências de dados históricos e previsões de mercado, elas podem estocar recursos estrategicamente antes de possíveis aumentos de preços, otimizando seu planejamento financeiro e eficiência operacional.
Para os REITs, o big data funciona como uma bola de cristal para o futuro dos investimentos imobiliários. Eles analisam vastos conjuntos de dados que abrangem tendências de oferta e demanda, volumes de transações e até mesmo desenvolvimentos de planejamento urbano para identificar oportunidades de investimento promissoras. Os registros de zoneamento do governo e os planos para novas infraestruturas tornam-se indicadores-chave na avaliação do potencial de um empreendimento imobiliário, garantindo decisões informadas que podem resultar em investimentos lucrativos a longo prazo.
Conclusão
A análise de big data oferece um caminho para compreender profundamente os mercados e refinar as estratégias de negócios. Uma análise eficaz depende de dados de qualidade para melhorar o marketing, o desenvolvimento de produtos e a gestão de riscos. Reconhecendo os desafios da coleta de dados, muitas empresas optam por terceirizar essa tarefa, concentrando-se, em vez disso, na aplicação de insights para aumentar a eficiência operacional e manter uma vantagem competitiva.
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