O simples fato de você ter se interessado pelo tema, e estar lendo este texto já lhe coloca em vantagem competitiva com relação a concorrentes.

Um pouco de contexto e linha do tempo para se familiarizar com alguns jargões, e entender como chegamos até aqui : DataWareHouse, BI, Big Data, Data Science.

Por volta dos anos 90 e começo do novo milênio, os sistemas computacionais já se tornavam populares nas organizações; alem do processamento básico de dados e informações operacionais, especialistas perceberam que aquela massa grande de dados poderia ajudar na analise de desempenho, prevenção de falhas, oportunidades, tendências. Nascia o DataWareHouse ( DW – Armazém de Dados), que empresas adotariam em menor ou maior escala, dependendo basicamente de sua natureza de negocio. A grosso modo, DW consistia em uma gama de ferramentas e especialistas que “pinçavam” dados estruturados de varias origens e formatos, e construíam-se relatórios para os mais diversos fins, desde operacionais, desempenho comercial, etc.

Então a partir dos anos 2000 vivemos o boom da Internet, seguido pelo fenômeno da telefonia móvel. Dentre as diversas consequências que sabemos sobre estes dois fenômenos, está a de que passamos a produzir dados em escalas cada vez mais exponenciais. Então, o DW passou a ser mais nobre e estratégico, dando origem ao termo BI ( Business Intelligence). Como o termo indica, o BI se tornava mais ambicioso e trazia mais dinamismo e insights para a tomada de decisões nos negócios. O BI exigia disciplina rígida na seleção de dados de entrada, uma metodologia criteriosa no processamento de forma que a saída das informações pudessem ser confiáveis para que os executivos pudessem tomar decisões baseado nestas.

No inicio da década de 2010, já com volumes astronômicos de dados ( Dois Quintilhões /dia) presentes por conta da Internet, em conjunto com a contínua queda do custo de processamento de informações ( Hardware), surgiram modelos mais abrangentes que captavam dados não estruturados e em escala bem maior. Maquinas, Bancos de Dados e Programas especialistas foram disponibilizados para atender essa demanda, e surgia assim o famoso Big Data, até então mencionado apenas em artigos científicos e modelos restritos no inicio do milênio. Apenas para tangibilizar, o Big Data permitia por exemplo obter pesquisas cientificas mais ágeis e precisas, adotando dados históricos com muito mais abrangência e processados com maior rapidez. Atletas de alto rendimento passavam a contar com gestão de desempenho através de captação de centenas de variáveis e instancias destas.

Então se inicia a onda inovadora que começou no meio academico e chegou ao mercado!

Ali a partir de 2015, esta evolução de dados resgatou princípios ate então restritos ao meio acadêmico: Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Com todo potencial de hardware e software agora disponíveis de forma ágil e acessível ($) através do ambiente em nuvem (Cloud), a combinação de modelos matemáticos e estatísticos com processamento massivo de dados deu nova vida a frentes como Inteligência Artificial e Aprendizado de Maquina (Machine Learning).

Agora que sabemos um pouco sobre os jargões: porque devo me interessar por isso em meio a minha jornada rumo à excelência digital e seu benefício pro meu negocio?

Bem, aqui vão exemplos de onde isso já é aplicado atualmente:

• Saber qual volume de usuários acessa minhas redes sociais em qualquer período

• quais produtos ou serviços são mais buscados

• Quer perfis de clientes estão em minha base atual? Quais perfis são aqueles que me procuram mais ainda não consumiram meus produtos?

• Quais produtos possuem perfil de sazonalidade?

• Será que o preço de meus produtos estão adequados, mediante perfis de compra, tempo de estoque, etc?

• Consigo fazer busca automatizada da imagem que minha marca tem nas redes sociais?

• Consigo tomar acoes imediatas para gerenciar eventual crise de imagem?

• Quero ter um mapeamento de previsão de demanda de cada linha de produtos, para determinados períodos do ano

• Posso medir com precisão o retorno do investimento em publicidade que fiz para cada um de meus canais digitais

• Posso antecipar uma demanda de consumo por determinado artigo, com base em tendências observadas em outros países, e que analise de dados indica que deverá atingir o meu mercado em X meses.

Toda essa gama de benefícios citada acima é facilitada através do uso sistemático de Dados, que podem estar presente nas mais diversas localidades e formas. Aquela organização que se antecipa e sabe usar este potencial naturalmente estará a frente de seu meio. E mais, o ativo adquirido com uma estratégia consistente de Dados não é algo facilmente copiado; ou seja, trata-se de um diferencial competitivo sustentável e com enorme barreira da proteção.

Ficou mais claro agora a relação entre Dados, e sua Estratégia Digital? Contate a Midx e vamos direcionar este tema focando em seu nicho de negócio?