As notícias recentes dos Emirados Árabes Unidos tornando o serviço militar obrigatório para todos os homens dos Emirados entre as idades de 18 e 30 anos me levou a pensar por que os países, independentemente de sua situação econômica, garantem que os cidadãos estejam preparados para defender o país.
Pode-se argumentar que o número limitado de cidadãos em um país, muitas vezes força o governo a tornar o serviço militar obrigatório. Mas e quanto à China? É o maior país em população, mas também garante que os cidadãos que pretendem continuar seus estudos cumpram o período militar obrigatório. Em suma, as nações estão basicamente se preparando para se defender em caso de conflito e todos devem estar preparados para isso. Seja um eletricista, um empresário, um carpinteiro, todos se unem por uma causa comum.
Por mais bizarro que possa parecer, pode-se traçar um paralelo estranho entre essas nações e as organizações de hoje que desejam se manter competitivas. A ameaça atual, ou melhor, um desafio na forma de Big Data fez com que as grandes e pequenas organizações reunissem sua força de trabalho em vários departamentos para lidar com ela. Para ir mais longe, normalmente as nações que aplicam o serviço militar obrigatório sempre têm um critério de elegibilidade, da mesma forma que as organizações acham lógico dar treinamento de big data apenas para os funcionários que têm alguma forma de interação com grandes blocos de dados e são obrigados a empregar Hadoop em cada ponto de contato.
Assim como um General do Exército em ligação com o governo decide o tipo de armamento e treinamento a ser atribuído ao seu cidadão novato que se tornou novo recruta, da mesma forma que um CTO deve estar no comando da infraestrutura e do legado de TI sistemas que impulsionam a inovação em novas tecnologias para permitir que seus funcionários tenham um melhor desempenho. Com o objetivo comum de lidar com big data, vamos tentar entender em detalhes onde o big data é usado e por que é importante treinar seus companheiros nisso.
1. Tecnologia da Informação: Melhorando a produtividade com treinamento de Big Data
Talvez na vanguarda da implementação de big data, a equipe de TI seja o epicentro para levar a mudança adiante. Um tomador de decisões de treinamento de TI que deseja levar treinamento de big data aos funcionários deve começar pelo departamento de TI. Por quê? Porque quando se trata de envolvimento com a tecnologia em cada estágio da atividade, os geeks no porão (gíria popular para TI) são os mais próximos. Então, quão relevante é?
Vejamos um relatório enviado pelo popular site CIO, que afirma:
“De acordo com uma pesquisa recente da CompTIA com 500 executivos de negócios e TI dos EUA, 50 por cento das empresas que estão à frente da curva na alavancagem de dados, e 71 por cento das empresas que estão na média ou atrasadas na alavancagem de dados, sentem que sua equipe é moderada ou significativamente deficiente em gerenciamento de dados e habilidades de análise ”
Dado o fato de que o gerenciamento e o armazenamento de dados fazem parte da função central de TI, é necessário ter uma abordagem paralela para a implementação da plataforma de big data e o fortalecimento das habilidades de TI dentro do big data. Apoiando o fato está um relatório da McKinsey afirmando que até 2018, haverá uma escassez de mais de 140.000-190,0000 profissionais com profundos conhecimentos técnicos e analíticos! À medida que mais e mais profissionais técnicos exigem treinamento de big data, as organizações procuram treinar mais profissionais técnicos para um ROI rápido e especialistas de plataforma, administradores e engenheiros que trabalham no departamento de TI estão à frente disso.
Casando a Trinity of Core IT Function com Big Data
O termo Trindade frequentemente me lembra dois conceitos religiosos: um é a mitologia hindu do criador, preservador e destruidor e o outro é o conceito cristão de pai, filho e o espírito sagrado. Ambos lutam pela melhoria da humanidade. Da mesma forma, essas três funções de uma equipe de TI buscam a melhoria de toda a organização com departamentos com necessidades diferentes no que se refere à tecnologia da informação. Além das funções de segurança e suporte, um departamento de TI pode se relacionar com essas funções quando se trata de implementação de big data.
Planejamento- A atividade de planejamento dentro de uma equipe de TI se concentra em garantir que a estratégia de TI da organização esteja alinhada com os objetivos de negócios. Isso inclui trabalhar na customização de software, trazendo novas plataformas que atendam às necessidades de diferentes departamentos de negócios. Em outras palavras, qualquer nova implementação sempre começará da TI.
Rede- Envolve o desenvolvimento de redes que facilitam todas as formas de comunicação entre voz, dados, vídeo e tráfego de Internet e existem vários checkpoints para registro de dados, seja interação com o cliente, análise de sentimento e atualização de tráfego, todos coletam dados em tempo real! Um departamento de TI geralmente garante uma integração harmoniosa de redes para trabalhar junto com o objetivo de processar big data.
Dados - Para simplificar, uma equipe de TI traz ferramentas para coletar, armazenar, gerenciar, proteger e distribuir dados aos funcionários para várias decisões estratégicas na organização. Todas as formas de dados, como registro de vendas, registros financeiros, detalhes de estoque, são armazenados em um único data center. Isso cria uma responsabilidade dentro da equipe de TI para implementar plataformas para big data que permitem que usuários designados armazenem e recuperem informações em qualquer local de dados.
Em qualquer equipe de TI, é necessária uma combinação versátil de membros com diferentes tarefas para a implementação de big data. Para começar, é necessário um especialista que garanta uma transição tranquila de sistemas tradicionais para plataformas de big data. Para isso, é necessário que um técnico se concentre na manutenção da plataforma em todo o seu ciclo de vida em todos os departamentos. Em seguida, surge a necessidade de um membro que deve monitorar constantemente se toda implementação tecnológica está alinhada com o objetivo organizacional.
2. Desenvolvimento de produto: Repensando a inovação em todos os estágios de P&D
Talvez um dos departamentos mais importantes quando se trata de levar a organização ao próximo nível de inovação! Uma das maiores vantagens do big data é a integração de dados em diferentes pontos de contato no desenvolvimento de produtos, desde o design do produto, fabricação, qualidade, garantia, diagnóstico, veículos e aplicativos de software. Os dados gerados a partir desses pontos de contato definem a forma como o produto é e quão bem-sucedido pode ser. Basicamente, isso leva os desenvolvedores de produtos, profissionais de P&D e designers à abordagem baseada em dados e de análise de dados.
Engenharia de Big Data em realidade
Quando se trata de desenvolvimento de produto, um exemplo popular seria o carro sem motorista que a Audi está desenvolvendo e planejando lançar em 2016. Sim, existe a equipe de desenvolvimento de produto que tem a enorme tarefa de garantir que a visão de inovação do CEO seja realizada . Mas, ao longo do caminho, existem vários desafios e questões, desde o desenvolvimento até o teste, que apenas o big data pode responder. Deixe-nos ver por quê.
Considere um test-ride monitorado do ponto A ao ponto B. Aqui estão os tipos de dados que podem ser gerados:
uma. Dados do sensor - os sensores dentro do carro podem armazenar detalhes sobre a distância medida entre os carros atrás e na frente e a frequência de veículos encontrados na viagem.
b. Dados do motorista - vários testes com diferentes faixas etárias podem ser realizados e os detalhes do nível de conforto, desempenho e quantas vezes o motorista precisa para substituir a direção automática serão compactados em grandes conjuntos de linhas e colunas para análise.
c. Dados demográficos - um teste pode ser realizado na Índia e nos EUA. O A.I dentro da direção automática pode analisar os obstáculos que encontra ao dirigir em dois países diferentes. Qual país é mais viável para a direção automática e qual não é?
d. Dados de desempenho do mercado - Depois que o produto é lançado e está na estrada, os engenheiros também podem monitorar seu sucesso analisando dados ao vivo com feeds fornecidos 24 × 7 pelo programa do carro, fornecendo informações se a introdução da direção automática está ajudando a mantê-lo a estrada é mais segura?
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Há um número N de dados possíveis que podem ser extraídos da engenharia de produto. Estamos apenas começando a explorar OEM da indústria automotiva. Pense nas possibilidades de big data em vários setores, como medicina, saúde, eletrônicos e assim por diante. Quem sabe?
FATO ENGRAÇADO: Você sabia que a adoção de Big Data e Analytics pela Ford salvou-a de uma experiência de quase morte nos anos 2000, quando a concorrência era acirrada por parte dos fabricantes de automóveis europeus e asiáticos?
3. Finanças: treinamento de funcionários em plataformas de big data para lidar com modelagem financeira
Podemos ter ouvido frequentemente a expressão que diz que o dinheiro é o sangue dos negócios. Cuidar desse dinheiro é responsabilidade do departamento financeiro. O mundo dos negócios define as funções do departamento financeiro como estando tipicamente envolvido no ‘planejamento, organização, auditoria, contabilidade e controle das finanças da empresa, juntamente com a produção das finanças da empresa.
Dito isto, o departamento financeiro em geral é frequentemente fruto da imaginação quando se trata de lidar com dinheiro e a função se expande para várias atividades, como geração de demonstrativos de fluxo de caixa, modelagem de custos, realização de prêmios e conformidade, para citar alguns. Algumas décadas atrás, realizar todas essas atividades com sistemas e plataformas limitados era bastante viável, mas na era do big data, os dois desafios enfrentados por todo departamento financeiro é realizar funções financeiras regulares em um cenário de mudança e reunir percepções para o futuro. Vamos olhar para isso de uma perspectiva mais profunda.
Com as informações espalhadas por diferentes servidores, as organizações frequentemente enfrentam o desafio de consolidar esses dados e executar ações de acordo com os requisitos de negócios. Uma função importante dentro é a auditoria interna que mantém um controle sobre a governança da organização, gestão de riscos e controles de gestão e conduzindo auditorias de fraude proativas para identificar atos fraudulentos. Com o surgimento da análise, também é necessário integrar a auditoria interna. Isso gerou novos métodos, como a análise de dados de auditoria, que ajudam a avaliar o risco, criar modelos financeiros e dar uma visão geral das finanças em uma organização.
Modelagem de custos e realização de preços
A modelagem de custos é um componente importante para a utilização eficaz de recursos. As empresas devem identificar as atividades que geram custos, o total de materiais diretos e mão de obra necessária para a conclusão da tarefa e assim por diante. A modelagem de custos ajuda as empresas a identificar com precisão os custos gerais de produção dos produtos em todas as atividades da empresa. Na era do big data, torna-se importante manter um controle de todas as atividades financeiras que ocorrem em diferentes departamentos de uma organização que consolida essas informações para construir um modelo de custo ideal. Da compra à venda, todos os dados são armazenados no histórico financeiro e os fundamentos básicos do desenvolvimento de um modelo de custo são buscar os grandes blocos de dados e criar um modelo que pode ser aplicado no futuro.
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Embora se possa debater que os esforços de realização de preços são direcionados mais para vendas para melhorar a lucratividade, há um papel maior desempenhado pelo departamento financeiro no que se refere a se beneficiar da realização de preços. Para dividir em termos mais simples, considere um ponto de venda que planeja oferecer descontos para impulsionar as vendas. O objetivo fundamental é reduzir o vazamento de preços e melhorar o preço de bolso.
O vazamento de preço ocorre quando o preço de um produto é descontado tão menos (em uma tentativa de fazer vendas) que compromete a lucratividade e o preço de bolso é o preço de venda após descontos. Para cumprir um esforço lucrativo de realização de preços, a equipe de vendas colabora com o departamento financeiro para entender a estrutura de custos de cada produto individual e onde os descontos podem ser concedidos. Isso, por sua vez, requer que o departamento financeiro desenvolva uma estrutura para modelos de realização de preços para o futuro e defina os limites dentro de tais atividades de marketing. A tarefa inclui o processamento de dados de aquisição, custo de depósito, vida útil e, em seguida, estimativa do custo de mercadorias vendidas (CGS).
F-12 e Análise Preditiva
Uma das atividades importantes dentro do departamento financeiro é monitorar a saúde financeira da organização. Assim como um médico usa diferentes métricas, como pulsação, calor corporal ou reação a estímulos para julgar se o paciente está vivo ou morto, da mesma forma o mundo financeiro monitora as 12 métricas para saber para onde a empresa está indo monetariamente e o que está além . De crescimento da receita real, crescimento da receita sustentável, política de preços e índice de preços, controle de despesas operacionais, comparação de EBITDA versus fluxo de caixa, fluxo de caixa livre de dívida, excesso de caixa, retorno sobre ativos, capital de giro, uso de financiamento de dívida, ciclo comercial líquido e custo de Capital formam componentes importantes nos relatórios financeiros de uma organização para que a alta administração possa tomar decisões acertadas.
Como parte do desafio no mundo do big data, entender essas proporções requer o processamento de grandes blocos de informações espalhados pela organização para torná-los em um formato padrão para análise. A análise preditiva entra em ação quando esses dados são processados do histórico passado, em comparação com os mesmos elementos no presente, de forma que estimativas precisas sejam feitas para o futuro. A melhor parte é a plataforma de análise preditiva e os métodos são construídos para processar big data, simplificando assim a tarefa do departamento financeiro.
FATO ENGRAÇADO: Você sabia que a Oversea-Banking Corporation (OCBC) com sede em Cingapura foi capaz de usar big data para insights do cliente, o que foi diretamente responsável por um aumento de 40% na aquisição de novos clientes?
4. Recursos humanos: redefinindo as capacidades dos funcionários de RH
Imaginar Big Data em Recursos Humanos pode muitas vezes exortar os leitores a considerá-lo uma farsa, uma vez que uma organização normalmente não prioriza muito a implementação da tecnologia de Big Data no departamento de RH, pois prefere se concentrar em Marketing, Operação ou Finanças. Mas, na realidade, o departamento de recursos humanos desempenha um papel crucial para garantir que o talento certo entre na organização, entre outras atividades.
Adicionando mais dentes ao RH
Talvez o mais ignorado entre todos os departamentos quando se trata de implementação de Big Data, mas no mundo em rápida mudança de hoje, a maneira como um departamento de RH trabalha define o sucesso de uma organização.
De acordo com a Forbes, uma grande empresa média tem mais de 10 aplicativos de RH diferentes e seu sistema principal de RH tem mais de 6 anos. Essa tendência destaca o fato de que uma organização precisa dos recursos corretos para reunir esses dados. O treinamento em Big Data & Analytics traz habilidades como análise de dados, visualização e solução de problemas, desde relatórios operacionais até análises estratégicas.
Por padrão, espera-se que um departamento de RH forneça em termos de operações básicas de RH, mas o treinamento de Big Data leva isso a um nível totalmente novo. Conforme o departamento de RH se torna mais analítico com as ferramentas, ele muda sua abordagem para se envolver em atividades mais estratégicas. Questões críticas, como como ter mais fatores de retenção de funcionários afetando a qualidade das vendas do pipeline de candidatos e a avaliação das lacunas de talentos, são identificadas e etapas estratégicas são tomadas através da análise de dados relevantes por meio dela.
A mudança passará de uma simples contagem de funcionários para uma análise mais preditiva.
A Oracle em Recursos Humanos
Eu me lembro de uma história engraçada de um amigo que trabalhava como RH. Ela teve um trabalho exaustivo de caça-talentos antes de enviar o candidato ao chefe do departamento relevante, que apenas diria as palavras mágicas: “Ok, vamos contratá-lo”.
Por um tempo, as coisas correram bem, pois ela trouxe bons talentos para a empresa. Com o passar do tempo, ela cresceu confiante em suas habilidades de contratação a ponto de pressionar a alta administração para adicionar mais pessoas à sua equipe, implementando sistemas de RH e incluindo mais consultorias terceirizadas. A parte complicada é que ela fez promessas altíssimas à alta administração com sua confiança.
A história mostra que quem se prepara para o evento futuro tem mais sucesso do que quem cavalga na glória do passado. Houve um tempo em que se esperava que ela contratasse um grande número de profissionais na área em que a empresa estava se expandindo. Ela começou a preencher as vagas com o compromisso de contratar profissionais de qualidade. Ela adotou uma abordagem mais orientada para o objetivo. O resultado? A maioria dos profissionais que ela contratou apresentou papéis citando vários motivos e ela foi questionada pela gerência. Freqüentemente, eu a ouvia murmurar:
“Eu busco 1000 Cvs, lista 100 Cvs, ligo 50 candidatos para entrevista, filtro 10 das minhas avaliações psicométricas, entre os 10, eu pego 5 que valem a pena, envio os 5 para a gerência, eles se concentram em 1 e aquele cara vai embora depois de 2 meses. ”
Eu ri de sua infelicidade, além de oferecer minhas condolências, mas me fez pensar se os recursos humanos podem fazer um julgamento melhor com sua experiência ou se há necessidade de uma abordagem mais baseada em dados para todo o processo de contratação? Bem, usamos a análise preditiva para descobrir qual equipe vai ganhar a copa do mundo, mas por que não usar as mesmas técnicas no processo de contratação, especialmente quando lidamos com elementos complexos como seres humanos?
Agora, o trabalho de contratação não é necessariamente um trabalho fácil, envolve muitos processos e as regras de contratação mudam frequentemente de acordo com o setor, o RH está na função que ela está contratando para as regras da organização e assim por diante.
Se observarmos organizações bem-sucedidas que usam análise preditiva e têm menores taxas de atrito, há um padrão de primeiro decidir sobre as características desejadas dentro de um candidato que garantem o sucesso, consolidando-o em um perfil 'ideal' e comparando-o a cada candidato mais próximo a ele e, em seguida, envolvê-los com avaliações personalizadas que avaliam as características desses candidatos.
Um ponto a ser destacado é que toda a indústria de avaliação psicométrica com grandes players como Pearsons, Thomas Assessment & SHL surgiu devido à demanda dos profissionais de RH para analisar o perfil do candidato em sua necessidade de aperfeiçoar o processo de contratação!
Voltando à análise preditiva, como parte da implementação, a equipe de RH deve primeiro definir quem é um 'candidato bem-sucedido' de acordo com a organização, então ela / ele deve definir os fatores que podem impulsionar a eficácia da contratação e desenvolver e observar como para saber por que algumas contratações se saem melhor do que outras com uma hipótese, se necessário. Com base nisso, ele pode comparar com os dados de funcionários de sucesso que permaneceram por muito tempo na organização e, em terceiro lugar, usar técnicas estatísticas para medir porque algumas pessoas permanecem mais tempo.
A abordagem é boa para começar, mas a implementação de análises preditivas em RH inclui uma série de técnicas que um RH está livre para explorar. A melhor parte desse processo é a redução do custo de substituição de um funcionário por um novo e talvez ganho mais ROI do que o antigo.
No final do dia, a combinação de intuição, experiência e uma abordagem sólida baseada em dados muitas vezes refina não apenas o julgamento de um RH, mas o nosso também.
FATO ENGRAÇADO: Você sabia que a gigante americana Xerox reduziu sua rotatividade de call center em 20%, aplicando análises a candidatos em potencial, descobrindo que as pessoas criativas eram mais propensas a permanecer na empresa pelos 6 meses necessários para recuperar os US $ 6.000 de custo de seu treinamento do que curiosas pessoas?
5. Cadeia de Fornecimento e Logística: Treinamento da equipe de entrega com plataformas de big data
Supply Chain & Logistics basicamente formam um componente importante nas estratégias e objetivos organizacionais. O objetivo da Supply Chain & Logistics é economizar custos e melhorar o desempenho, a velocidade e a agilidade. Quando se trata de logística, eles capturam e rastreiam diferentes formas de dados para melhorar fundamentalmente a eficiência operacional, melhorando a experiência do cliente e novos modelos de negócios. Esses fatores muitas vezes podem ajudar as organizações a conservar recursos, construir uma marca melhor e criar um processo sistemático para a cadeia de suprimentos e logística.
Rastreando Big Data em todo o mundo
Tomemos o exemplo de um gigante do comércio eletrônico que usa Big Data para entrega a seus clientes. Um produto é despachado de um local para o endereço do cliente. Dispositivos dentro do veículo de transporte, como rastreador GPS, microfone, sensor possuem dados estruturados e não estruturados que são enviados de volta ao centro de monitoramento para atualizações em tempo real. Junto com isso, também ajuda a analisar a eficiência do tempo de entrega, do caminho mais curto e dos recursos utilizados para realizar uma operação de entrega na lista de milhões dessas transações. Essa mina de ouro de dados em diferentes mercados é consolidada pelas organizações e então analisada para trazer mais melhorias no processo ou trazer todo um nível de inovação!
FATO ENGRAÇADO : Você sabia que Big data na forma de rastreamento de páginas de clientes pela Amazon a ajudou a posicionar seus produtos no depósito mais próximo do cliente, a fim de melhorar a velocidade e a eficiência da entrega?
6. Operações, suporte e atendimento ao cliente: treinamento de funcionários em big data em cada interação com o cliente
O sucesso de qualquer produto ou serviço é baseado no suporte pós-venda que um cliente recebe e, muitas vezes, o fornecedor faz um juramento de estar lá para ele o tempo todo. Isso vem do fato de que quando um cliente adquire um produto ou serviço, ele dá um 'salto de fé' na esperança de que o fornecedor não o decepcione durante a vida útil do produto / serviço. Entregar a partir dessa perspectiva é fundamental para o sucesso organizacional.
Vejamos o suporte em um nível granular. Recentemente, tive a oportunidade de assistir a ‘Interestelar’ de Christopher Nolan, que explorou a viagem espacial até o fim do espaço. Isso me fez pensar sobre as futuras companhias aéreas que oferecerão serviços de voo por meio de buracos de minhoca que se estendem por milhões de anos-luz de distância! Quais seriam os desafios então? Que tipo de big data será gerado nesta jornada quase sem fim? Como a equipe de bordo garantirá que o passageiro aproveite o passeio? Para começar, o provedor de serviço deve se concentrar nos objetivos primários, como garantir a segurança aérea, rastrear sua trajetória de voo, atender aos requisitos do cliente e assim por diante.
Big Data em movimento 24 × 7
A ideia de uma viagem interestelar pode ser um sonho distante para os próximos 100 anos (sendo otimista!), Mas não nos impede de olhar para os dados sendo gerados por um serviço semelhante atualmente em operação agora que vai lançar mais luz sobre como o cliente serviço e suporte é realizado no cenário de 'pós-venda' e como as organizações podem se envolver em melhorar seus esforços em tempo real.
Agora, para começar, a Southwest Airlines é uma das companhias aéreas mais célebres que tirou proveito do Big data para melhorar a experiência do cliente. Em sua tentativa de melhorar a segurança aérea, a Southwest Airlines colaborou com a NASA para se envolver em experimentos de big data para melhorar a experiência geral de voo. Isso inclui o ping dos satélites da NASA com informações sobre a rota do voo, relatórios dos pilotos e outras informações de tráfego aéreo. No auge dessa técnica inovadora, está o conceito básico de big data chamado 'mineração de dados de texto', que converte informações textuais não estruturadas em texto significativo para insights. Então você pensou que a mineração de dados de texto termina aí?
Claro que não, mesmo um conceito simples em big data, como mineração de dados de texto, vai muito além disso. Todos nós sabemos que o feedback do cliente é um componente importante para entender onde uma organização está errada em cada ponto de interação com o cliente. A mineração de dados de texto também ajuda o atendimento ao cliente, analisando respostas de pesquisas abertas. Em vez de restringir os clientes a opções comuns como a opção A, opção B, opção C, as perguntas abertas fornecem mais insights, mas classificá-los e registrar as respostas pode ser uma questão chave. É aí que a mineração de dados de texto entra em jogo, agrupando determinados conjuntos de palavras e os consolidando para obter insights!
Olhando para além disso, todos devemos admitir que nenhuma organização é perfeita e que cada uma delas tem um pequeno conjunto de clientes que podem não estar satisfeitos com o serviço. O resultado? Um banco de dados inundado com e-mails, mensagens, tweets de clientes registrando reclamações ou dicas de ‘áreas de melhoria’ para colocar de maneira suave. A mineração de dados de texto vai um passo à frente dos filtros de email tradicionais e pode classificar emails de acordo com a prioridade e redirecioná-los para o departamento em questão.
FATO ENGRAÇADO : Você sabia que a Southwest Airlines, como parte de seu esforço para melhorar os serviços ao cliente, implantou a análise de dados com o recurso chamado 'análise de fala' que registra a interação entre o cliente e a equipe para obter insights?
7. Marketing: treinamento de funcionários em uma abordagem sistemática de marketing com big data
Hoje, o marketing como atividade gira em torno de números. Com o surgimento do marketing digital, agora podemos medir com precisão a resposta dos anúncios, taxa de cliques, impressões, ROI e assim por diante. Para profissionais que não são de marketing, essas métricas podem ser gregas, mas para aqueles que estão no marketing, esses dados são uma mina de ouro. Posteriormente, junto com as métricas, grandes blocos de dados são gerados em cada ponto de interação com o cliente, mídia social e vendas. Cabe ao profissional de marketing manter o controle de tais dados e usá-los para promover seus produtos de forma mais eficaz. O treinamento em Big Data desempenha um papel essencial aqui, uma vez que plataformas como Hadoop & R ajudam a cumprir o propósito.
Em segundo lugar, os profissionais de marketing de tempos em tempos frequentemente se entregam à retrospecção de sua marca. Perguntas como:
funções e responsabilidades do administrador do hadoop
Como minha marca é melhor do que outras?
O que outras marcas oferecem?
Quais recursos meu concorrente possui no mesmo produto?
O estudo é muito mais profundo do que isso. Desde a análise do produto concorrente com base nos 4Ps (produto, preço, local, posicionamento) até a compreensão do conteúdo de qual produto é apresentado na página do concorrente, a quantidade de dados gerados é enorme e complicada. Como dito antes, tirar proveito da mineração de texto pode ajudar o profissional de marketing a realizar a análise do concorrente, simplesmente rastreando o site do concorrente. Essa função simples no domínio de big data pode dar uma ideia consolidada sobre o que o concorrente está fazendo e quais produtos eles têm para o mercado, dando uma vantagem ao profissional de marketing que adotou o big data!
Armando o Criativo
Por exemplo, um estrategista de mídia social deseja saber sobre a percepção da marca de sua organização em plataformas de mídia social, então provavelmente se envolver em análise de sentimento em R & Hadoop ajudará a atingir esse objetivo. Da mesma forma, o uso de ferramentas de Big Data auxilia o marketing em diversas atividades como precificação, posicionamento de produtos e assim por diante.
Outro exemplo poderia ser um gerente de marketing em uma loja de varejo procurando maximizar as vendas. Todo mundo conhece o exemplo do Walmart, que foi capaz de posicionar cerveja e leite lado a lado no corredor com base no histórico de compras do cliente, recuperando grandes blocos de dados abrangendo milhões de clientes em um período de tempo!
FATO ENGRAÇADO: Você sabia que a General Motors, com seu orçamento anual de marketing de US $ 2 bilhões por ano, usa Big Data Analytics para criar perfis detalhados de clientes e combinar análises de dados espaciais com informações demográficas / de clientes detalhadas para um marketing mais personalizado?
Por que as empresas estão mudando para plataformas de Big Data
Normalmente, as organizações que usam sistemas legados antigos têm dados espalhados por muitos sistemas. Devido à disseminação de dados em locais diferentes, a velocidade de processamento diminui junto com a precisão da análise de dados. Isso exige a consolidação de dados em um hub de dados corporativos que cria um acesso mais rápido aos dados, resultando em análises mais profundas. Um dos objetivos importantes do departamento de TI em qualquer organização é fornecer dados precisos rapidamente para todos os departamentos da organização mediante solicitação.
Com os dados sendo coletados, é importante unificar as fontes de dados não estruturados, estruturados e semiestruturados em uma plataforma para realizar análises profundas e basicamente auxiliar na tomada de decisões de negócios. Esse recurso do Hadoop traz mais pessoas para a mesa dentro da organização, pois há funcionários que interagem com os dados em diferentes pontos de contato nas operações do dia-a-dia. Além disso, os processos tradicionais de ETL e em lote podem levar muito tempo, enquanto o Hadoop, com seu processamento em lote de alto volume, acelera em até 10 vezes.
A importância do Hadoop não significa necessariamente que todos os funcionários de uma organização precisam ser treinados na plataforma de Big Data, o que pode não ser viável na maioria dos casos. Mas seria uma vantagem estratégica para um CTO identificar e treinar os profissionais que estão em constante interação com os dados.
Tendo coberto o armazenamento, processamento, recuperação de dados por meio da popular plataforma Hadoop, outro fenômeno importante que faz parte da progressão natural é a análise de Big Data. Para simplificar, as organizações precisam de múltiplas perspectivas de vários profissionais dentro de uma organização.
O número '6' pode ser visto como o número '9' do outro lado da mesa. Em outras palavras, a conclusão da observação de dados difere de pessoa para pessoa.
As organizações sabem disso e muitas vezes se envolvem no treinamento de funcionários em plataformas semelhantes para que pessoas de diferentes departamentos interconectados pela mesma atividade discutam, se envolvam e compartilhem percepções para uma tomada de decisão sólida. Portanto, acredito que seria seguro definir o treinamento de Big Data como uma oportunidade para todos os funcionários estarem na mesma página e levar as organizações para o próximo nível!
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