Os principais V’s do Big Data: Velocidade

Entenda os 5 V’s do Big Data e por que a velocidade merece a atenção inicial da estratégia no varejo!

O termo Big Data já existe há algum tempo, mas ainda há muita confusão sobre o que realmente significa. Na verdade, o conceito está em constante evolução e sendo reconsiderado, pois continua sendo a força motriz por trás de muitas ondas contínuas de transformação digital, incluindo Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Internet das Coisas.

O que exatamente é Big Data? Como esse conceito está sendo aplicado no varejo? Por que é importante ter uma estratégia de Big Data?

Essas são as perguntas que procuramos responder neste artigo. Continue lendo para entender!

O que é Big Data e o que significam seus 5 V’s

Uma definição bem básica do Big Data é: “extensos conjuntos de dados que exigem uma arquitetura escalável para armazenamento, manipulação e análise eficientes”.

Quando falamos em Big Data devemos sempre nos lembrar dos chamados 5 V’s do Big Data — que foram categorizados pela Gartner, uma empresa de pesquisas em Tecnologia da Informação que cunhou o termo.

1. Volume

Se vemos o Big Data como uma pirâmide, o volume é a base.

Segundo a Gartner, o volume de dados que as empresas gerenciam disparou a partir da primeira década dos anos 2000. Desde então, esse volume dobra a cada 40 meses.

1. Velocidade

Além de gerenciar dados, as empresas precisam que essas informações fluam rapidamente – o mais próximo possível do tempo real. A velocidade pode ser mais importante que o volume, porque pode nos dar uma maior vantagem competitiva. Às vezes, é melhor ter dados limitados em tempo real do que muitos dados em baixa velocidade.

3. Variedade

O terceiro V de big data é variedade . Uma empresa pode obter dados de várias fontes diferentes: de dispositivos internos à tecnologia GPS de smartphones ou o que as pessoas estão dizendo nas redes sociais.

A importância dessas fontes de informação varia de acordo com a natureza do negócio. Por exemplo, um serviço ou produto de mercado de massa deve estar mais ciente das redes sociais do que uma empresa industrial. E esses dados podem ter muitas camadas, com valores diferentes.

4. Veracidade

O quarto V é a veracidade, que neste contexto é equivalente à qualidade. Temos todos os dados, mas poderíamos estar perdendo alguma coisa? Os dados são “limpos” e precisos? Eles realmente têm algo a oferecer?

5. Valor

Finalmente, o V de valor fica no topo da pirâmide de Big Data. Isso se refere à capacidade de transformar um tsunami de dados em negócios.

Com uma boa estratégia de Big Data, as empresas podem, por exemplo, saber dentro de um período de dois meses quando é altamente provável que um cliente cancele sua compra recorrente ou quando estará mais propenso a fazer novas aquisições.

Principais aplicações do Big Data no varejo

Há uma grande variedade de maneiras de aplicar uma estratégia de Big Data no mercado varejista. Desde os processos de logísticas até atendimento ao cliente, passando por ações de marketing e vendas, e muito mais.

Confira, a seguir, alguns exemplos:

• marketing: criação de campanhas segmentadas, para falar com o cliente certo na hora certa e por meio dos canais certos; nunca foi tão eficiente analisar dados e usá-los no marketing varejista;
• gestão orientada a dados: as análises de Big Data (preditiva, prescritiva, descritiva e diagnóstica) estão transformando a maneira como os executivos varejistas administram seus negócios; trazendo muito mais inteligência e atuação prospectiva;
• esforços de fidelização: um conhecimento mais aprofundado dos consumidores, por meio da recolecção, da análise e do uso de grandes volumes de dados, ajuda o varejo a trabalhar melhor a fidelização de clientes;
• multicanalidade: ao trabalhar um volume exponencial de dados de maneira estratégica, os varejistas podem determinar com quais canais de marketing, vendas e distribuição vão trabalhar; e conseguem oferecer mais opções para um público cada dia mais exigente.

A importância da velocidade no Big Data e sua utilidade no varejo

Conforme já apontamos, a velocidade é um pilar importante do Big Data. Se fôssemos sugerir por qual dos 5 V’s a estratégia deve começar diríamos que é por ele.

Isso porque os dados precisam estar disponíveis no momento certo para tomar decisões de negócios apropriadas.

Um exemplo da velocidade trabalhada no marketing: o time de marketing de uma empresa varejista programa para entrar no ar uma campanha do Google AdWords com base em sua dados de vendas 45 minutos antes do início de um jogo do Campeonato Brasileiro. Faz isso, pois sua estratégia de Big Data já lhe mostrou que três horas depois do apito final, enviar anúncios com mensagens de futebol aos seus clientes não é mais impactante.

O fator velocidade é um desafio para cientistas e analistas de Big Data. É preciso encontrar maneiras de coletar, processar e fazer uso de grandes quantidades de dados à medida que chegam. Sem isso, o trabalho fica sempre reativo e, portanto, pouco eficiente.

Que tal, como está a estratégia de Big Data em seu empreendimento varejista? Gostou da reflexão que trouxemos neste artigo? Se precisar de ajuda, não hesite em fazer contato conosco!