Dados. É uma palavra sempre presente; que simplesmente não podemos ignorar, especialmente agora que entramos na (nova) estrondosa década de 20. É isso mesmo, 2020 e além, é uma década que as pessoas há muito antecipam, sonham e fazem previsões malucas. …como prever que 2020 seria o ano em que os humanos evoluiriam de cinco dedos para apenas um dedão do pé. Uau. Felizmente, Ricardo Clemente Lucaso cirurgião em 1911 que previu isso errou o alvo.
Embora esta previsão seja divertida, a maior parte das especulações para o ano de 2020 e além centra-se na tecnologia, e é claro o porquê. Os principais avanços digitais, como a inteligência artificial, a realidade virtual e os assistentes de voz digital, já estão generalizados e são um aspecto normalizado das nossas vidas. A maioria das pessoas carrega consigo seus smartphones o tempo todo, o que significa que temos acesso 24 horas por dia, 7 dias por semana, a mecanismos de pesquisa como o Google.
Agora temos uma riqueza incomparável de informações ao nosso alcance. E tudo graças ao big data.
O que são grandes dados?
Basicamente, big data refere-se a enormes conjuntos de dados brutos, estruturados, semiestruturados e não estruturados, que podem ser usados e analisados pelas organizações para extrair insights acionáveis e auxiliar na tomada de decisões estratégicas. Ou como Gartner coloca isso:
“Big data são ativos de informação de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem melhor conhecimento, tomada de decisões e automação de processos”.
Big data é mais fácil de entender em termos de ‘3 contra’: Volume, Velocidade, Variedade.
Volume
Ele quantia de dados que existe.
O volume é a primeira coisa que nos vem à mente quando ouvimos “big data” e não é surpreendente porque a quantidade de dados hoje é quase incompreensível e está em constante crescimento. Veja o Facebook, por exemplo; O Facebook revelou recentemente que uma média de 350 milhões de novas fotos são carregados todos os dias, o que representa 14,58 milhões de uploads de imagens. por agora. E não há sinais de que esta desaceleração.
Velocidade
Ele velocidade em que os dados são gerados.
Existem mais dados agora nunca antes. O fluxo constante de dados deve-se ao rápido crescimento e popularidade dos canais de redes sociais, à crescente curiosidade das pessoas e, portanto, à dependência dos motores de busca, às capacidades avançadas de investigação e à rápida geração de dados. UID (Identificadores Únicos) e depois, claro, a IoT.
Nota lateral… o que é IoT?
A IoT significa Internet das Coisas. Refere-se a tudo o que está conectado à Internet ou a dispositivos integrados à tecnologia, como sensores ou software funcional. A IoT varia muito, desde smartphones, acessórios inteligentes e wearables até assistentes domésticos digitais., como Amazon Echo, para dispositivos que rastreiam seu saúde do cão. E sim, você adivinhou, todos eles geram e contribuem para a riqueza inquantificável de informações que existe. grandes dados.
Graças a fenómenos como a IoT, o crescimento do big data tem agora uma tal dinâmica que requer diferentes técnicas de processamentoque é uma das principais coisas que o separa dos dados normais.
Um exemplo de dados de alta velocidade seria 6 bilhões de pesquisas que são feitos no Google, as 0,4 milhões de horas de vídeo que são carregadas no YouTube ou os 500 milhões de tweets que são publicados no Twitter, e isso acontece todos os dias!
Variedade
Ele misturar qualquer variação De dados.
Quando descrevemos diferentes variedades de dados, queremos dizer que eles vêm de um dos três tipos: dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados:
- Dados estruturados Tende a ser o mais fácil de agregar e analisar, pois leva em consideração dados como dados demográficos, transações contábeis ou dados de localização de dispositivos inteligentes.
- Dados não estruturados É mais difícil coletar e analisar porque não segue o mesmo, Fila coluna modelo como dados estruturados e requer diferentes métodos de processamento. Os dados não estruturados descrevem tudo, desde fotos, vídeos e conteúdo de mídia social até conteúdo de sites, respostas de pesquisas abertas e transcrições de call center, por exemplo.
No entanto, com avanços como a inteligência artificial e a aprendizagem automática, os dados não estruturados podem agora ser processados automaticamente com diferentes algoritmos e utilizados como um recurso valioso para organizações em todo o mundo.
- Dados semiestruturados É essencialmente uma mistura dos dois. Não oferecem a mesma previsibilidade ou facilidade de análise que os dados estruturados, mas não são tão brutos e diversos quanto os dados não estruturados. E-mails, arquivos Zip e arquivos CSV são todos exemplos de dados semiestruturados.
Cada um desses diferentes e variados tipos de dados requer um meio diferente de processamento.
Então, quer você seja um médico publicando um artigo oferecendo novos insights sobre biomedicina, um usuário do Instagram enviando uma foto fofa de seu cachorro, alguém enviando um e-mail para os principais clientes de varejo ou simplesmente alguém que anotou em seu telefone para comprar pão mais tarde, é tudo dados. São todos os dados que podem ser coletados, analisados, usados ou armazenados de uma forma ou de outra.
Você já se perguntou por que quando você procura um produto na Amazon ele aparece como um anúncio no Facebook? Isso é remarketing. Isso só é possível porque, como você deve ter adivinhado, tanto a Amazon quanto o Facebook coletaram seus dados e os distribuíram de acordo.
Agora que você sabe o que é big data, aqui estão três grandes benefícios para os profissionais de marketing:
Assim como os dados padrão, o big data é simplesmente uma massa de informações. Mas marcas e profissionais de marketing podem usar essas informações para extrair insights acionáveis que impactem, informem e otimizem. Estratégias de negócios e esforços de segmentação de mercado para o benefício da marca e do consumidor.
- Tomada de decisão otimizada
O big data oferece uma riqueza de insights sobre os consumidores que permitem coisas como análises preditivas. Ao analisar os dados dos consumidores, especialmente os dados comportamentais, as empresas podem planear, prever e tomar decisões informadas para o futuro com base nas ações passadas dos seus utilizadores.
A análise preditiva analisa dados históricos para obter insights do consumidor que preveem comportamentos futuros dos consumidores-alvo e suas respostas às ações e ofertas da marca. A tomada de decisões simplificada possibilitada pelo big data auxilia na aquisição e retenção de clientes e orienta estratégias de marketing e segmentação meticulosa de mercado com base em insights extensos e profundos e dados comportamentais.
- Experiência de usuário avançada (UX)
As organizações podem descobrir como os usuários e consumidores veem sua marca por meio de fontes específicas de big data, como redes sociais, análises on-line e análises on-line. análise de sentimentos.
Estar ciente das experiências dos usuários e compreender a percepção e atitude do mercado-alvo significa que as organizações entendem o que estão fazendo certo. Da mesma forma, esses processos ajudam a descobrir o que os usuários acham que estão fazendo de errado e/ou como podem fazer melhorias em seus produtos, serviços e, portanto, em UX. Além de melhorar a experiência do usuário, o big data permite que as organizações influenciem a afinidade com a marca e a reputação online. As marcas podem usar os insights obtidos através da análise de big data para modificar aspectos de sua marca, como a forma como se comunicam, suas ações, seus produtos e conteúdo, etc.
- Melhor desenvolvimento de produtos
A riqueza de big data disponível hoje significa que as marcas podem identificar exatamente o que funciona e o que não funciona no seu próprio negócio e no mercado mais amplo. Significa também que as marcas conseguem compreender melhor as condições atuais do mercado: ao analisar big data e identificar padrões, é possível compreender claramente as tendências de mercado que orientam as ações das organizações, permitindo-lhes ser disruptivas no seu mercado e ficar à frente dos seus clientes. …concorrentes. seus concorrentes.
Assim, ao obter uma compreensão mais profunda do mercado e dos concorrentes, o big data abre caminho para a inovação, a disrupção e a modernização. O big data também pode prever potenciais más decisões ou falhas, permitindo que as organizações desenvolvam a sua marca e os seus produtos sem se preocuparem em cometer erros.
“O aprendizado profundo exige big data porque é necessário isolar padrões ocultos e encontrar respostas sem sobreajustar os dados. Com o aprendizado profundo, quanto mais dados de boa qualidade você tiver, melhores serão os resultados.” Wayne Thompson Gerente de Produto SAS
Conclusão
O big data é gerado constantemente a partir de uma infinidade de fontes, e cada dado contém informações valiosas que têm o poder de mudar positivamente o sucesso de uma marca; seu lugar no mercado, sua eficiência, percepção da marca e desempenho geral.
Numa sociedade em ritmo acelerado e em constante mudança, o big data estimula as empresas e ajuda-as a decifrar informações aleatórias para benefício tanto da marca como dos seus clientes. O seu poder de obter insights inteligentes e acionáveis é incomparável e é importante que os profissionais de marketing e as empresas em todo o mundo utilizem esta vantagem de forma eficaz.
