P E R S P E C T I V A D A E M C

OBTENHA VANTAGEM COMPETITIVA COM O BIG DATAOs estudos analíticos propiciam oportunidades de negócios revolucionárias

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Como os volumes de dados continuam aumentando e novas e mais detalhadas fontes de dados surgem, as organizações agora são capazes de lidar com oportunidades de negócios com as quais não conseguiam lidar antes. Estão surgindo novas plataformas (infraestrutura) e ferramentas (estudos analíticos) que estão levando à criação de novas famílias de aplicativos de negócios.

As novas plataformas proporcionam capacidade de processamento sob demanda para aplicar nos grandes conjuntos de dados, permitindo a identificação contínua de insights acionáveis isolados no big data. Elas permitem a integração perfeita desses insights acionáveis no ambiente de trabalho do usuário, em qualquer lugar que seja.

Os três principais requisitos da plataforma para lidar com esse novo big data são:

•Acapacidadedeexpansãolinearpermiteaanálisedegrandesconjuntosdedados(terabytes a petabytes). Isso é essencial, pois a maioria das iniciativas de big data começará pequena e crescerá rapidamente durante a adoção dos negócios.

•Acessoaosdadoscombaixalatência.Muitasoportunidadesdenegóciosdurampouco;por isso, as empresas que agirem mais rapidamente com relação às oportunidades encontradas nos dados são as que produzirão maior valor financeiro.

•In-databaseanalytics.Integrarosestudosanalíticosaomesmoambientequeodatawarehouse e o Business Intelligence fortalecerá o processo do ciclo de vida dos estudos analíticos e permitirá que os resultados analíticos sejam operacionalizados, ou utilizados, mais rapidamente.

Os tipos de estudos analíticos ativados por essa nova plataforma permitem às organizações acelerar significativamente o processo de análise e facilitam a integração dos resultados analíticos de volta ao ambiente de data warehouse e Business Intelligence. No processo, ele abre um novo conjunto de oportunidades de negócios.

A CAPACIDADE DE EXPANSÃO LINEAR PERMITE A ANÁLISE DE GRANDES CONJUNTOS DE DADOSEm vez de forçar as empresas a se adaptarem aos dados, as empresas são livres para expandirsuaanáliseeinovaçãodedadosaproveitandotodososaspectosdosdados:

•Realizaranálisemultidimensionalnomaisaltograu.Aempresanãoélimitadaacontemplarapenas três de quatro dimensões, mas pode considerar centenas, se não milhares, de dimensões para ajustar e localizar o desempenho dos negócios. Com esse nível de análise multidimensional, as empresas podem localizar os geradores de negócios de acordo com a regiãoespecífica(porexemplo,cidadeouCEP),produto(porexemplo,unidadedeprodutoouníveldeUPC),fabricante,promoção,preço,horadodiaoudiadasemanaetc.

•Tratardedoisdesafiosprincipaisdeestudosanalíticoslocalizados:encontrarosgeradoresde negócios em nível local ou específico e encontrar uma quantidade suficiente desses geradores de negócios locais para fazer uma importante diferença para os negócios no todo.

ACESSO AOS DADOS COM BAIXA LATÊNCIA ACELERA A TOMADA DE DECISÕESReduzirotempoentreoeventodedadoseadisponibilidadededadosefazerdosestudosanalíticos operacionais uma realidade:

•Explorarosfeedsdedadoscontínuos(porexemplo,feedsdegotejamento)parafornecerestudosanalíticosoperacionaiscombaixalatência.Otempoentreumeventodenegócios(como uma transação financeira) e a decisão, seja de compra ou de venda, é reduzido drasticamente.

•Permitiratomadadedecisãoemtrânsito;porexemplo,osgerentesdecampanhaspodemrealocarumorçamentodecampanhaon-lineentreoslocaiscommelhordesempenhoe/oumelhorconversãoeascombinaçõesdepalavra-chaveenquantoacampanhaestáemtrânsitoemvezdeteremdeesperarsemanasdepoisdofinaldacampanha.

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IN-DATABASE ANALYTICS PERMITE NOVOS APLICATIVOS DE NEGÓCIOSAcapacidadedeintegrarconjuntosdedadosgrandesegranularesaoin-databaseanalyticspermiteumageraçãodeaplicativosdenegóciostotalmentenova.Osexemplosdeaplicativos abrangem:

•Análise de atribuição de vários canais — atribuir crédito para uma venda entre múltiplos canaisdemarketing.Issoéprincipalmentecomumparacomercianteson-linequetentamatribuir o crédito de uma conversão em múltiplos anúncios, sites e pesquisas de palavra-chave.

•Rotatividade de clientes — prever a probabilidade de desgaste de clientes com base em fatores como atividades de uso, solicitações de suporte, padrões de pagamento e o impacto social de amigos.

•Manutenção de produtos — prever falhas nos equipamentos com base nas informações de uso dos produtos (especialmente as informações que estão sendo fornecidas por dispositivos de dados incorporados), registros de serviços de manutenção e histórico de desempenho dos produtos.

•Desempenho de testes clínicos — modelar resultados de drogas diferentes com baseem testes clínicos para compreender a eficácia dos tratamentos e evitar problemas catastróficos quando as drogas são usadas com certas combinações.

•Gerenciamento de produção, gerenciamento da redução da comercialização e otimização de preços — criar modelos temporais para compreender quando e quanto aumentar ou reduzir os preços com base na demanda atual e nas condições de fornecimento de produtosconsumíveiscujovalorcaiparazeroemumdeterminadopoint-in-time(produtosperecíveis, assentos de avião, quartos de hotel, roupas da moda, ingressos para eventos esportivos).

RESUMOEsta nova arquitetura traz recursos revolucionários para o mundo dos estudos analíticos. Comacapacidadedeprocessamentosobdemanda,acapacidadedeexplorarconjuntos dedadosdealtagranularidade,oacessoaosdadoscombaixalatênciaeaforteintegraçãode estudos analíticos e data warehouse, as organizações podem solucionar problemas de negócios que não podiam ser resolvidos antes e fornecer insights concretos e acionáveis com mais facilidade aos negócios.

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