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Entenda como nós impactamos bilhões de vidas com dados

A velocidade, a variedade e o volume dos dados relacionados ao Mercado Financeiro têm crescido de maneira impressionante. Atividades de redes sociais, transações de aplicativos móveis, logs de servidores, dados de mercado em tempo real, detalhes de transações, investimentos etc. Com a tendência de digitalização dos serviços, essa variedade é apenas o começo.

Para se beneficiar dessa imensa quantidade de informações, grandes empresas estão investindo em Big Data e recorrendo aos profissionais chamados Cientistas de Dados, que são capazes de:

  • Capturar e analisar diversas fontes de dados, criar modelos preditivos e simular eventos de mercado;
  • Usando tecnologias como Hadoop, NoSql e Spark, identificar e integrar dados não estruturados (por exemplo, redes sociais e análises de sentimento) com dados estruturados;
  • Encontrar e armazenar cada vez mais diversos dados em sua forma bruta para análise futura.

Exemplos Práticos

ANÁLISE DE SENTIMENTOS
Análise de sentimentos aplica técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural), análise de texto e linguística computacional para avaliar o que os clientes pensam de sua empresa.

  • Desenvolvimento de algoritmos que podem monitorar redes sociais e mídias especializadas, além de identificar a ocorrência de eventos que poderiam indicar a necessidade de se desfazer de determinados investimentos.
  • Acompanhar as tendências, monitorar o lançamento de novos produtos, responder a questões e melhorar a percepção global da marca.
  • Analisar dados não estruturados a partir de centrais de atendimento, recomendar maneiras de reduzir a rotatividade de clientes, up-sell & cross-sell de produtos e detectar fraudes.
AUTOMATIZAR GESTÃO DE RISCO DE CRÉDITO
Graças à disponibilidade de uma grande variedade de informações pela internet, uma nova geração de empresas financeiras (conhecidas como FinTechs) estão encontrando diferentes maneiras de aprovar empréstimos e gerenciar riscos.

  • Para avaliar se uma determinada empresa é uma boa pagadora, é possível coletar dados de suas plataformas de e-commerce, avaliações de clientes, registros de envio e uma série de outras informações.
ANÁLISES EM REAL-TIME
Até pouco tempo atrás, as instituições financeiras eram prejudicadas pelo tempo de atraso entre a coleta e análise de dados. Com as análises em Real-time, este problema é resolvido, além de proporcionar novas formas de trabalho.

  • Combate à fraude financeira: Bancos e empresas de cartão de crédito podem analisar rotineiramente saldos de contas, padrões de gastos, histórico de crédito para determinar se as transações estão fora dos padrões. Se a atividade suspeita é detectada, eles podem suspender imediatamente a conta e alertar o proprietário.
  • Melhorar as classificações de crédito: A alimentação contínua de dados on-line significa que as notas de crédito podem ser atualizadas em tempo real. Isso fornece aos credores uma imagem mais precisa de seus ativos e operações de negócios.
SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES
Como qualquer outra indústria no planeta, bancos e instituições financeiras têm a necessidade de saber mais sobre as pessoas que utilizam seus produtos e serviços. Com Big Data, é possível utilizar diversas ferramentas para criar uma visão em 360 graus de seus clientes.

Este tipo de segmentação de clientes permite-lhes:

  • Oferta personalizada de produtos e serviços;
  • Melhorar as relações rentáveis existentes e evitar a rotatividade de clientes;
  • Criar melhores campanhas de marketing e ofertas de produtos mais atraentes;
  • Desenvolvimento de produtos sob medida para segmentos específicos de clientes

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

Até pouco tempo atrás, trabalhar os dados no setor de Telecomunicações era um grande problema. Grandes volumes de dados, pouco poder computacional e altos custos impediam a realização de estudos profundos nos dados provenientes desse setor.

Os tempos mudaram:

  • O custo de armazenamento de dados é cada vez menor;
  • A capacidade computacional tem crescido de forma exponencial;
  • Baixo custo de ferramentas de Análise (muitas são disponibilizadas gratuitamente).

Os principais esforços na Ciência de Dados relacionados a Telecomunicações estão focados em melhorar a experiência do usuário. Para fazer isso, eles estão criando sofisticados perfis de 360 graus baseados em:

Comportamento dos Clientes:

  • Padrões de uso em chamadas de voz, SMS e transferência de dados;
  • Video choice;
  • Histórico de atendimento do cliente;
  • Atividades em redes sociais;
  • Padrões de compras anteriores;
  • Padrões de visitas de sites, duração, navegação e busca.

Estudo demográfico dos clientes:

  • Idade, endereço e sexo;
  • Tipo e quantidade de dispositivos usados;
  • Utilização dos serviços;
  • Localização geográfica.

Exemplos


OTIMIZAÇÃO DA REDE
Empresas de Telecomunicações têm a opção de combinar seu conhecimento do desempenho da rede com dados internos (ex.: uso do cliente ou iniciativas de marketing) e dados externos (ex.: as tendências sazonais) para redirecionar os recursos (ex.: ofertas ou investimentos de capital) para determinados hotspots da rede.

Talvez tão importante, a análise em tempo real pode ser usada para controle de danos. Digamos, por exemplo, em uma queda de rede: cada departamento (vendas, marketing, atendimento ao cliente) pode observar os efeitos, localizar os clientes afetados e imediatamente implementar os esforços para minimizar o impacto com os clientes.

REDES SOCIAIS E ANÁLISE DE SENTIMENTO
A evolução das redes sociais tem transformado a maneira como as empresas encaram seus clientes. Cientistas de dados estão colhendo informações de comentários, reclamações e feeds sociais e sujeitando-as a análises de sentimento, com objetivos de:

Melhorar a imagem de marca perante aos clientes;
Monitorar a reação a novos produtos, ofertas e campanhas;
Combater potenciais problemas e aliviar as preocupações dos clientes;
Identificar novas fontes de receita;

PREVENÇÃO DE CHURN
A rotatividade de clientes – quando os assinantes deixam uma operadora em busca de planos mais baratos – é um dos maiores desafios que as empresas de telecomunicações confrontam. É muito mais caro adquirir novos clientes do que atender aos já existentes. As causas mais comuns de churn incluem preços elevados, serviço de má qualidade, novos concorrentes e tecnologia ultrapassada.

Para evitar a rotatividade, os cientistas de dados estão empregando análise preditiva com os alguns objetivos:

  • Criar oferta personalizada de produtos e serviços;
  • Melhorar as relações rentáveis existentes e evitar a rotatividade de clientes;
  • Criar melhores campanhas de marketing e ofertas de produtos mais atraentes;
  • Desenvolvimento de produtos sob medida para segmentos específicos de clientes;

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

REDES SOCIAIS E ANÁLISE DE SENTIMENTO
A evolução das redes sociais tem transformado a maneira como as empresas encaram seus clientes. Cientistas de dados estão colhendo informações de comentários, reclamações e feeds sociais e sujeitando-as a análises de sentimento, com objetivos de:

Melhorar a imagem de marca perante aos clientes;
Monitorar a reação a novos produtos, ofertas e campanhas;
Combater potenciais problemas e aliviar as preocupações dos clientes;
Identificar novas fontes de receita;

O uso de Big Data tem proporcionado novos insights de negócios em diversos setores, e não é diferente na área da Saúde. Com a popularização da Internet das Coisas, sistemas de prontuário eletrônico podem fornecer informações essenciais para o acompanhamento do paciente em real-time. Além disso, as diversas informações coletadas sobre os tratamentos aplicados e os resultados obtidos podem ser relevantes tanto ao tratamento de novos pacientes quanto à redução de custos.

Por outro ponto de vista, análises de informações podem ser fundamentais a empresas de Seguro Saúde para redução de gastos, identificação de fraudes e precificação de planos.

Isso coloca os cientistas de dados em uma posição privilegiada. Usado com sabedoria, Big Data tem o potencial de ajudar os médicos a tomar decisões melhores em toda a linha – desde tratamentos personalizados até os cuidados preventivos.

Exemplos Práticos


MEDICINA PERSONALIZADA
Há muitos anos, a medicina era baseada em tentativa e erro. A medicina moderna já conta com pesquisas mais avançadas para identificar diferentes tipos de doenças, mas ainda assim, essas pesquisas ficam limitadas a determinadas informações e não consideram diversas características do indivíduo.

Utilizando ferramentas de Big Data, é possível mesclar e analisar conjuntos de dados muito mais complexos a partir de:

    • Características de cada paciente;
    • Testes clínicos;
    • Observações diretas de outros médicos;
    • Registros médicos eletrônicos;
    • Pesquisas sobre o projeto Genoma;
REDE CREDENCIADA
Para empresas de planos de saúde, existe a possibilidade de acompanhar indicadores da rede credenciada e dos pacientes, possibilitando identificar:

      • Necessidade de novos credenciamentos com base em demanda e geolocalização;
      • Oportunidades de otimização de custos da rede, baseado em previsões de demanda;
      • Dimensionamento de especialidades, serviços de diagnóstico e hospitais;

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

 

A quantidade de informações provenientes do varejo está crescendo de forma exponencial. Graças à tecnologia usada em Big Data, empresas de varejo são capazes de analisar quantidades imensas de informação que são geradas pelas lojas físicas, vendas online, logs de navegação no site, logs de servidores etc. Nessa montanha de informações (estruturadas e não estruturadas), o cientista de dados tem um papel fundamental: encontrar informações relevantes e que tragam vantagens à empresa.

Outra vantagem de utilizar um ambiente de Big Data é a capacidade de tratar grande volumes de informação com extrema rapidez, graças a sua escalabilidade simples e eficiente. Isso significa, por exemplo, que um sistema de loja online bem estruturado é capaz de suportar, sem grandes problemas, um evento de grandes concentrações de vendas em um pequeno período de tempo, como uma venda de ingressos para um determinado show ou uma Black Friday.

Exemplos Práticos


EXPERIÊNCIA DO CONSUMIDOR
Análise preditiva para melhorar a experiência do cliente em todos os canais e dispositivos, on-line e off-line;

  • Recomendações personalizadas e programas de recompensa com base nas preferências de compra, dados on-line, aplicativos de smartphones etc.;
  • Análise de sentimento de fluxos de mídia social, registros de call center, análises de produtos etc., para feedback dos clientes e perspectivas de mercado;
LOGÍSTICA
  • Melhor gerenciamento de estoque, com acompanhamento em tempo real;
  • Negociação com os fornecedores mais eficazes com base em registros históricos da loja;
  • Previsão de demanda baseada em uma combinação de dados estruturados e não estruturados;
  • Otimização de rotas e transporte mais eficiente usando telemetria, geolocalização e dados de GPS;
MARKETING
  • Criar ofertas direcionadas a determinados segmentos, identificando os canais mais adequados para otimizar o retorno sobre o investimento;
  • Ofertas personalizadas através da análise comportamental on-line e web analytics;
  • Atualização de preço em real-time de acordo com métricas de estoque, preço da concorrência e comportamento de demanda;
  • Identificação de tendências e oportunidades de vendas cruzadas por meio de análise de comportamento;
SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES
Com Big Data, é possível utilizar diversas ferramentas para criar uma visão em 360 graus de seus clientes.

Este tipo de segmentação de clientes permite-lhes:

  • Oferta personalizada de produtos e serviços;
  • Melhorar as relações rentáveis existentes e evitar a rotatividade de clientes;
  • Criar melhores campanhas de marketing e ofertas de produtos mais atraentes;
  • Desenvolvimento de produtos sob medida para segmentos específicos de clientes;

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

 

Grandes indústrias estão cada vez mais interessadas no poder de processamento encontrado em um ambiente de Big Data. Essa capacidade de tratar grandes volumes de dados gerados por sensores e processadores possibilita que grandes indústrias monitorem sua linha de produção com grande eficiência e em real-time. Dessa forma, é possível reduzir custos de energia, melhorar o tempo de produção e, consequentemente, aumentar os lucros.

Mesmo as empresas pequenas podem ter esses benefícios:

  • Big data é mais barato que outros sistemas e o custo de armazenamento é baixo;
  • Ferramentas de análise estão cada vez mais sofisticadas e muitas vezes são gratuitas;
  • Em um ambiente com margem de lucro apertada, cada volta do parafuso conta.;

Exemplos Práticos


CHÃO DE FÁBRICA
Buscando a excelência na qualidade de seus produtos, grande empresas buscam substituir seres humanos pela robótica. Dessa maneira, montagens complexas geram menos erros. Essas máquinas são repletas de sensores, dos quais os dados são transmitidos constantemente.

Quando adequadamente analisadas por cientistas de dados, essas informações podem ser utilizadas para:

  • Criar modelos preditivos de falhas no equipamento;
  • Simplificar o gerenciamento de inventário;
  • Identificar componentes ineficientes;
INTERNET OF THINGS
IoT é um conceito que está cada vez mais se tornando realidade. Sensores e etiquetas de RFID estão se tornando parte integrante dos objetos fabricados, capazes de transmitir dados entre si e para diversos outros dispositivos.

Alguns exemplos para o uso de IoT são:

    • Monitoramento de performance de equipamentos industriais;
    • Controle de consumo de energia;
SUPERANDO OBSTÁCULOS
Grande parte dos dados gerados dentro de uma indústria está contida em um ambiente estruturado e ainda enfrenta uma série de desafios.

      • Variedade: Muitas vezes, diversas informações importantes ficam restritas e cada departamento acaba criando o seu próprio repositório de dados. Isso significa que os dados não estão sendo compartilhados entre departamentos;
      • Volume: Dados de fontes humanas (vendedores, fornecedores, distribuidores, clientes etc.) e redes de sensores (dentro e fora da fábrica) crescem exponencialmente e exigem cada vez mais poder computacional;
      • Velocidade: Linhas de produção e cadeias de fornecimento mudam rapidamente de estrutura e fluxo. Quanto mais dinâmicos os dados, mais difícil é para analisá-los.

Esses desafios são facilmente superados com um ambiente de Big Data bem estruturado. Além disso, utilizando ferramentas de análise, é possível identificar correlações e padrões que, muitas vezes, não são percebidos facilmente.

Para ajudar a sua empresa a alavancar os seus negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

Sem dúvidas, a iniciativa mais polêmica envolvendo governos e Big Data foi o caso da Agência de Segurança Nacional Americana. De acordo com informações contidas em documentos da NSA, fornecido pelo denunciante Edward Snowden, a NSA tem acesso direto a dados nos sistemas do Google, Apple, Microsoft, Skype e outras empresas de Internet gigantes.

Exemplos de tais dados incluem:

  • Email;
  • Chamadas de vídeo e de voz;
  • As transferências de arquivos;
  • Voz sobre IP;
  • Vídeos;
  • Fotos;
  • Detalhes de redes sociais;

Esse sistema permite um extenso e profundo monitoramento das comunicações em tempo real e informações armazenadas, incluindo dados em outros países.

Um sistema como esse só é possível graças ao Big Data.

Exemplos Práticos


SEGURANÇA NACIONAL
Sem dúvidas, a iniciativa mais polêmica envolvendo governos e Big Data foi o caso da Agência de Segurança Nacional Americana. De acordo com informações contidas em documentos da NSA, fornecido pelo denunciante Edward Snowden, a NSA tem acesso direto a dados nos sistemas do Google, Apple, Microsoft, Skype e outras empresas de Internet gigantes.

Exemplos de tais dados incluem:

  • Email;
  • Chamadas de vídeo e de voz;
  • As transferências de arquivos;
  • Voz sobre IP;
  • Vídeos;
  • Fotos;
  • Detalhes de redes sociais;

Esse sistema permite um extenso e profundo monitoramento das comunicações em tempo real e informações armazenadas, incluindo dados em outros países.

Um sistema como esse, só é possível graças ao Big Data.

DIRECIONAR E OTIMIZAR GASTOS PÚBLICOS
Atualmente, grande parte do investimento do governo é baseado em análises superficiais e dificilmente levam em consideração fatores externos para essa tomada de decisão.

Utilizando ferramentas de análise, é possível identificar possíveis causas de determinados problemas sociais e atuar de forma direcionada e assertiva para solucioná-los. Dessa forma, é possível ganhar popularidade com a população atendida, além de economizar dinheiro dos cofres públicos.

Para ajudar a sua empresa a alavancar os negócios, a equipe da Semantix conta com diversos especialistas capacitados para implementar uma solução completa em Big Data, desde a Infraestrutura, Ingestão dos Dados até Analytics em Real-time com algoritmos complexos de Machine Learning.

 

A Indústria de energia está repleta de dados. Grandes volumes de informações são gerados em todas as fases de produção, desde a exploração e produção até a distribuição de energia.

Com um país de tamanho continental, a distribuição de energia de forma eficiente se torna um grande desafio.

Com um ambiente de Big Data bem estruturado, é possível:

  • Descobrir novas fontes de energia;
  • Reduzir de gastos na perfuração e exploração;
  • Aumentar a eficiência e produtividade;
  • Prevenção de acidentes antes que eles aconteçam;
  • Evitar falhas de energia;
  • Avaliar os padrões de consumo;
  • Corresponder a oferta à procura;
  • Plano para uma melhor manutenção e reparos.

Exemplos Práticos


EXPLORAÇÃO
Em primeiro lugar, é preciso determinar onde procurar por novos campos de petróleo ou gás. É possível observar áreas potencialmente produtivas através de dados coletados a partir do rastreamento sísmicos em seus campos de exploração atuais.

Depois de ter feito a descoberta, é preciso avaliar a probabilidade de que esse novo campo seja rentável. Ferramentas de análise de Big Data são agora usadas para processar a série de variáveis de dados que podem afetar a viabilidade das operações de perfuração. Exemplos de tais dados incluem:

  • Qualidade de solo;
  • Anomalias geológicas;
  • Custos de produção;
  • Fatores climáticos;
  • Transporte e logística;

Esta análise pode ajudar a estimar a quantidade de óleo ou gás a ser extraído. Tudo se resume aos dados: produção histórica junto com a perfuração local, clima e dados ambientais (por exemplo, as correntes oceânicas para plataformas offshore). O resultado é uma imagem muito mais clara do que você tem para trabalhar.

Além disso, em uma plataforma de exploração existem milhares de sensores que devem ser monitorados em tempo real. Isso é feito facilmente em um ambiente de Big Data bem estruturado.

 

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