Os “V´s” do Big Data para as Empresas: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor. Por Clayton Cunha
Clayton Cunha .’.
Coordenador adjunto dos CSTs da Área de Gestão e Negócios e Bacharelado em Ciências Econômicas da Unicid, Professor da Fatec Sebrae e Gestor de Marketing- Basquete 3x3 do Unimed Campinas Basquete
Hoje vamos abordar de maneira básica e inicial as análises realizadas com a principal matéria prima de qualquer uma dessas estratégias: a informação.
Porém, antes de começarmos com os “V´s” do Big Data, é importante deixarmos claro os motivos pelos quais em nossos posts tratamos de CRM e Big Data, ao invés de seguirmos somente com a vertente e aplicações do Big Data, que hoje em dia está mais em evidência. O motivo é muito simples! As análises de informações comportamentais e estatísticas não é um fenômeno novo. Pelo contrário! Essas análises já existem há um bom tempo, porém com outros nomes, tais como: DBM (Database Marketing), Data Mining (Mineração de Dados), e culmina com o conceito e estratégias de CRM. Sendo um pouco mais profundo, costumo dizer que nenhuma dessas técnicas seria possível se não entendêssemos o processo básico de Informações: Dados ---> Informação ---> Conhecimento.
A diferença do Big Data para com as outras estratégias e análises supracitadas é o maior volume de dados tratados, bem como o alcance de dados é bem maior, onde o cenário completo do mercado pode ser analisado e não somente o comportamento dos clientes no relacionamento com as empresas (Relacionamento Comercial, diga-se).
Agora... Quais são os “V´s” para que as análises realizadas em Big Data sejam realmente um diferencia competitivo para as empresas que os utilizam?
Pois bem, o primeiro é VOLUME. Nesse caso, o mais simples, é o “V” que fez o Big Data ser o que é: O volume disponível de dados, bem como, o crescimento de maneira exponencial e contínuo da quantidade de dados disponíveis. Esse volume é tão grande, que em muitos casos temos a subutilização de dados pelas empresas.
O segundo “V” é a VELOCIDADE. É necessário que a análise de dados, para que se transformem em informações e como consequência se transformem em conhecimento sejam realizadas em tempo hábil para que as decisões e ações sejam tomadas, bem como com a velocidade de atualização dos comportamentos não fiquem desatualizadas. Nesse caso, a equipe analítica de Marketing deve atuar de maneira a desenvolver as análises on going, ou seja, constantemente. Esse talvez seja um entrave na área, pois sabemos que temos um déficit de profissionais dessa área no Brasil.
O Próximo “V” é a VARIEDADE. Basicamente, os dados disponíveis para as análises, são de dois tipos diferentes: Os dados estruturados (sonho de qualquer analista da área), são aqueles provenientes de Bancos de Dados Estruturados e relacionais (tais como, Oracle e SQL), mas porém existem os dados não estruturados provenientes de áudios, fotos, vídeos, etc. Nesse caso, as empresas devem saber tratar os dados como parte de um todo, ou seja, dentro de sua estratégia de Marketing, para que os dados possam ser utilizados de acordo com os destinos traçados para a organização e seus clientes.
VERACIDADE. O grande volume de dados disponíveis para serem analisados traz quem consequência para quem se presta a analisa-los: dados correm o risco constante de não serem verdadeiros. Análises realizadas sem o mínimo de veracidade das informações fazem com que os resultados sejam inverídicos e potencialmente desastrosos. As empresas e as equipes destacadas para o desenvolvimento das análises precisam desenvolver estratégias e pontos de controle para que os dados analisados tenho o mínimo de consistência.
E por último, o VALOR. Informação é poder, diria algum guru contemporâneo. Sim, é verdade, mas nos dias atuais, a informação além de poder, deve ser tratada também como patrimônio. Isso quer dizer que assim como qualquer estratégia de Marketing ou empresarial aplicada hoje em dia, o Big Data deve ser capaz de gerar valor para a empresas através dos resultados que sua aplicação alcançará, uma vez que estratégias que não geram resultados plausíveis sempre são caracterizadas como despesas.