Cinco dicas para reduzir custos com análise de big data

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

As empresas dependem cada vez mais de seus dados, principalmente quando se trata de tomar decisões para gerar mais receita ou reduzir custos. A análise de big data se tornou um apoio fundamental nesse cenário, ajudando a prever tendências emergentes, reduzir custos operacionais e investir no que é realmente importante para os negócios.

Em um estudo global com 500 decisores de TI, 86% dos entrevistados observaram planos para aumentar o uso de dados com a meta de melhorar ou otimizar os custos operacionais em 2023. A análise de big data pode oferecer informações valiosas nesse sentido, então veja abaixo cinco dicas para usar o volume e a velocidade desse tipo de análise para impulsionar a eficiência operacional e reduzir custos.

 

Evitar o impacto financeiro das interrupções na supply chain

 

As cadeias de suprimentos geram enormes quantidades de dados, incluindo dados históricos de vendas internas, registros de desempenho do fornecedor, dados do consumidor no ponto de venda e de custo de importação. Por meio da digitalização, as empresas podem coletar e analisar esses dados para identificar padrões de problemas, gargalos e outras oportunidades para reduzir custos.

De acordo com dados compilados pela IBM, 84% dos diretores de supply chain (CSCOs) relatam que a falta de visibilidade é o maior desafio. A digitalização pode melhorar os sistemas tradicionais com localização em tempo real e dados de negócios de toda a cadeia. Isso cria uma fonte única e central de informações para visibilidade de ponta a ponta, melhorando a eficiência e evitando interrupções.

A agilidade também é vital no gerenciamento da supply chain. Com uma cadeia digitalizada, as empresas podem obter informações valiosas de relatórios de status em tempo real, resultando em tomadas de decisão mais rápidas, maior capacidade de identificar lacunas na área de serviço e oportunidades para aumentar o desempenho e otimizar as conexões com clientes e fornecedores.

 

Mais produtividade e eficiência com dados em tempo real

 

A disponibilidade de dados em tempo real tem um papel vital na melhoria da produtividade e eficiência operacional dentro de uma empresa. As soluções de software de análise podem ser usadas para produzir relatórios que eliminam o ruído gerado pela coleta de big data. Gerentes, funcionários e representantes de atendimento ao cliente podem usar esses relatórios facilmente digeríveis para identificar as informações exatas que precisam.

Os dados também podem aumentar a produtividade nas equipes, melhorar os métodos de contratação para ajudar os gerentes a recrutar e manter os talentos e fornecer informações sobre métodos eficazes de gerenciamento e treinamento que melhoram a satisfação e o desempenho dos funcionários.

À medida que mais dados se tornam disponíveis, os algoritmos de IA e de machine learning podem fornecer insights mais valiosos que otimizam a eficiência operacional e ajudam as empresas a oferecer melhores serviços a seus clientes, o que contribui para reduzir as despesas.

 

Aprimorar a análise de log

 

Eventos de log, registros de trilha de auditoria e até logs simples podem fornecer informações úteis sobre a atividade que está ocorrendo nos sistemas. Esses dados podem ser usados para entender o comportamento do usuário, melhorar problemas de desempenho de aplicações ou infraestrutura, mitigar riscos de forma proativa e garantir o compliance, auditorias e regulamentações de segurança.

A análise de log também pode ajudar no gerenciamento de recursos. A previsão é desafiadora, mas quando você entende o uso de recursos utilizados atualmente e os requisitos futuros, pode evitar desperdícios ou gastos excessivos. Além disso, as empresas podem detectar onde os sistemas precisam de capacidade extra para melhorar o desempenho e identificar ativos subutilizados que podem ser reestruturados e otimizados para melhorar a produtividade, eficiência e desempenho.

Para DevOps e equipes de TI, os insights dos dados de log podem reagir a problemas de forma mais rápida, reduzindo o tempo necessário para detectar e resolver problemas de produção. A análise de log também pode fornecer informações sobre os problemas antes que eles ocorram, permitindo que as equipes sejam proativas, identificando problemas e suas causas principais antes que causem tempo de inatividade ou outros desafios de desempenho.

 

Economia e estratégia no marketing

 

O big data tem ajudado as empresas a entregar campanhas de marketing eficazes em uma era digital-first, passando do marketing de massa para estratégias direcionadas e personalizadas.

As empresas agora podem capturar dados de cada ponto de contato com o cliente, para compreender melhor o comportamento e a intenção de cada um. A partir desta avaliação, as empresas podem criar planos estratégicos de marketing direcionados a um determinado grupo de clientes – por exemplo, oferecendo recomendações personalizadas com base em compras anteriores ou atividades em redes sociais.

No caso do marketing de desempenho, os custos de publicidade são cobrados quando um usuário online direcionado realiza uma determinada ação, como clicar em um anúncio pago. Usando dados de clientes que realizaram ações semelhantes, a análise de big data pode identificar as variáveis com maior probabilidade de influenciar o clique de um cliente. Isso resulta em menos desperdício, tornando a publicidade mais relevante e com menos custos. Inclusive, um estudo da Forrester revelou que 37% dos profissionais de marketing desperdiçam orçamento devido a dados de baixa qualidade. Dados mais completos permitem a distribuição dos investimentos em marketing de forma mais estratégica, criando e executando campanhas mais direcionadas.

Além disso, com big data, as empresas também podem identificar as atividades que mantêm os clientes satisfeitos para garantir melhor atendimento. Dados de pesquisas, avaliações e outros mecanismos de feedback de clientes online e offline podem ajudar as empresas a criar estratégias de pós-venda que melhoram a retenção de clientes.

 

Detecção otimizada de fraudes

 

A fraude pode ser cara para uma empresa em qualquer setor. O big data pode ajudar as empresas a descobrir tendências que apontam para atividades suspeitas para reduzir fraudes e frustrar esforços criminosos. Um sistema SIEM de análise em tempo real de alertas e os dados de log de segurança também podem ajudar a prevenir atividades maliciosas.

Por exemplo, os varejistas podem criar perfis e definir limites para o comportamento padrão do cliente em relação à compra de um produto específico durante um período. Com essa linha de base estabelecida, é possível identificar comportamentos que indicam fraude de devolução. Os varejistas podem sinalizar esses clientes em uma lista ou tomar outras medidas para ajudar a evitar fraudes de devolução.

Os casos de uso acima são apenas alguns exemplos de tudo o que pode ser realizado a partir do big data para aumentar a eficiência operacional e investir de forma mais assertiva. A aposta no big data e na infraestrutura moderna capaz de aperfeiçoar a análise dos dados e agilizar a tomada de decisões é uma tendência crescente que ajuda cada vez mais empresas de diversos setores a potencializar os resultados dos negócios.