Como aplicar o big data no mercado financeiro
Big data é um conjunto de tecnologias que permite capturar, armazenar e processar um grande volume de informações com a velocidade requerida na atualidade. Os profissionais podem analisar as grandes massas de dados e alcançar novos insights para a área financeira, ajudando definir as melhores estratégias de negócios.
Augusto Guagliano, Head de analytics da A10, Consultoria em Analytics
A tecnologia e o volume de dados têm influenciado a forma como as empresas realizam as suas operações. De acordo com a IBM, mais de 2 quintilhões de bytes são criados diariamente em formato de dados.
Big data é a tecnologia (ou um conjunto de tecnologias) que permite capturar, armazenar e processar todo este volume de informações com a velocidade requerida na atualidade. Os profissionais podem analisar as grandes massas de dados e alcançar novos insights de negócios para a área financeira e, assim, transmitir à diretoria quais são as melhores estratégias que devem ser adotadas.
O volume crescente de dados produzidos no mundo e o desenvolvimento de novos algoritmos para explorar o poder computacional disponível são utilizados para aumentar ainda mais a eficiência dos negócios. No cenário financeiro, os profissionais conseguem utilizar essas informações para identificar comportamentos e projetar tendências, buscando maximizar lucros e reduzir custos operacionais.
Embora prever o futuro seja impossível, a análise de dados e o estudo de parâmetros atuais permitem desenvolver modelos matemáticos que trazem maior precisão na tomada de decisões das empresas e, consequentemente, otimizar e aprimorar a qualidade de seus serviços.
Na área financeira, o big data tem mudado a forma com que os gestores estão tratando a oferta e a disponibilidade de serviços. Grandes volumes de dados, adequadamente processados, permitem que todas as decisões sejam baseadas em dados confiáveis (data-driven) e, portanto, trazem mais segurança à empresa.
Abaixo, listo alguns exemplos de como a área financeira pode se beneficiar do big data, como a tecnologia pode ser aplicada e no que ela tem influenciado para aprimorar e melhorar serviços.
Controle e redirecionamento dos custos
Seja por redes sociais, customer relationship management (gestão de relacionamento com o cliente) ou até mesmo pelo site das empresas, os profissionais da área estão conseguindo estudar o público-alvo para saber exatamente quais são as suas preferências e necessidades.
Com isso, as estratégias e os recursos financeiros passaram a ser melhor direcionados. O tempo de reação igualmente cai, já que as tendências são identificadas mais rapidamente e permitem o replanejamento. Todos estes fatores influenciam a valorização da marca, otimização de atendimento ao consumidor e redução de custos.
Produtos e serviços personalizados
O big data tem permitido que o próprio desenho de produtos e serviços seja revisto. Os dados coletados são analisados para modelar o comportamento dos clientes e assim mapear necessidades e volumes – e, tão importante quanto, o comportamento dos concorrentes.
Isso não só melhora as previsões sobre tendências do público, como impede que os gestores invistam recursos em produtos novos, sem potencial. A disponibilidade de serviços e produtos personalizados (formulados para atender as suas necessidades) é algo que tem agradado o público e, consequentemente, aumentado o número de vendas. Os modelos centrados no cliente (customer-centric) e o design thinking possuem papel relevante neste contexto.
Segurança dos sistemas
A aplicação do big data na área financeira tem se mostrado uma influência para tornar os softwares das organizações mais fortes e seguros. Por meio da análise das informações, é possível avaliar toda a movimentação da empresa e identificar qualquer comportamento suspeito por meio do cruzamento de dados. Ao mesmo tempo, isso traz novas preocupações, já que é necessário proteger dados sigilosos e privativos de milhões ou até bilhões de pessoas.
Prevenção de fraudes e desvios
Outro benefício bastante interessante é a possibilidade de detectar fraudes e possíveis desvios internos. Situações como a gestão incorreta dos estoques, descoberta de inscrições contábeis de veracidade duvidosa e pagamentos em desacordo com critérios contratuais já foram apontadas por meio da análise de dados.
