No núcleo de uma organização empresarial eficiente reside um sistema de gerenciamento de dados perfeitamente ajustado.
As organizações que possuem amplo acesso a volumes significativos de dados têm reconhecido que detêm verdadeiras minas de ouro à sua disposição e estão empenhadas em descobrir formas de utilizar esses dados para otimizar sua lucratividade.
A análise de dados surge como uma ferramenta poderosa, permitindo capitalizar tendências emergentes e, ao mesmo tempo, reduzir os custos de produção a níveis nunca antes alcançados.
Estratégias para maximizar o potencial dos dados empresariais
Vejamos o caso de um provedor de serviços de telefonia celular. Cada telefone celular tem um número de identificação exclusivo, também conhecido como IMEI. Qualquer torre de telefonia celular próxima pode triangular a localização desse telefone comunicando-se com ele por meio de frequências de rádio. Isso é registrado pela torre e armazenado como dados pelo provedor de rede para cada chamada recebida e efetuada para o seu telefone.
Pesquisas indicam que os Estados Unidos têm mais de 250 milhões de usuários de smartphones, o que se traduz em mais de um bilhão de entradas de dados diferentes por dia. Esses enormes volumes não podem ser armazenados em centros de dados comuns, nem podem ser processados da mesma forma que os dados comuns.
Os grandes repositórios de armazenamento de dados que mantêm temporariamente esses grandes volumes de dados até que estejam prontos para serem processados são chamados de data lakes.
Ou seja, o processamento e a análise desses dados podem ajudar as organizações a resolver desafios comerciais complexos e otimizar os resultados. Veja três maneiras de fazer isso.
1. Otimize o processamento de Big Data com IA
A relação entre Inteligência Artificial (IA) e Big Data se tornou uma interação cíclica completa. Embora sejam disciplinas distintas, a qualidade de um modelo de IA está intrinsecamente ligada aos dados que recebe. A extração de grandes volumes de dados, disponíveis gratuitamente, enriquece significativamente a funcionalidade e os recursos de um modelo de IA.
Atualmente, esses modelos de IA estão demonstrando êxito na aplicação ao processamento e análise de dados, resultando em melhorias substanciais nos resultados obtidos. Ferramentas que integram técnicas de machine learning para a geração de análises preditivas desempenham um papel fundamental na otimização do potencial das Inteligências Artificiais.
A previsão de negócios é uma prática de grande relevância e as organizações obtêm benefícios significativos com ela. A escolha e implementação da ferramenta de análise de IA adequada, capaz de gerar insights cruciais, desempenha um papel fundamental em capacitar a sua organização para enfrentar o futuro com confiança, ao mesmo tempo em que reduz os custos operacionais.
Um exemplo notável é o ManageEngine Analytics Plus, que não apenas produz análises avançadas, mas também gera insights valiosos que podem impulsionar ainda mais sua IA. Deseja saber mais? Clique aqui para obter mais informações.
2. Aproveite os dados em tempo real
Os dados mais recentes e precisos constituem o recurso mais valioso no arsenal de informações da sua organização. Quanto mais cedo você puder processar esses dados, extrair insights e antecipar tendências, maior será o benefício para o seu negócio.
Dados em tempo real, também conhecidos como logs, são entradas de dados recentes que exigem processamento imediato ou em tempo hábil. Autorizações suspeitas de cartão de crédito, verificações de OTP, comportamento do cliente em aplicações de comércio eletrônico são ótimos exemplos disso.
Anteriormente, o processamento de dados em lote era a norma, em que as organizações coletavam e armazenavam grandes volumes de dados por longos períodos, para serem processados para funções separadas.
Na atual era dos negócios centrados em dados, as organizações estão fortalecendo suas capacidades de análise de dados para assegurar a continuidade de suas operações e aprimorar a geração de receita.
A compreensão de que o processamento ágil de dados pode resultar em ganhos significativos está ganhando ainda mais relevância.
3. Mantenha seus dados organizados
É extremamente importante que somente os dados mais precisos e consistentes estejam prontamente disponíveis apenas para aqueles que precisam acessá-los. Para isso, uma organização deve garantir que os grandes volumes de dados sejam bem organizados.
A primeira etapa é padronizar e formatar adequadamente os dados. Por exemplo, se a sua organização mantém registros de números de telefone, algumas entradas podem ter códigos de país e outras não. Mas essas discrepâncias, aparentemente pequenas, podem levar a dificuldades no processamento de dados. A formatação adequada e a consistência desses dados garantem um processamento mais fácil.
Ter acesso e processar grandes quantidades de dados pode ser lucrativo para as organizações a longo prazo. O uso e o processamento responsáveis dos dados dos clientes, usando os métodos de otimização descritos acima, são fundamentais para a execução de um negócio bem-sucedido baseado em dados.
Conclusão
A análise de Big Data oferece às empresas uma ferramenta poderosa para reduzir despesas e otimizar operações. Ao abraçar estratégias como a otimização do processamento com Inteligência Artificial, o aproveitamento de logs e a manutenção da organização dos dados, as organizações podem desbloquear o potencial desses vastos recursos de informações.
No centro de uma empresa eficiente está um sistema de gerenciamento de dados bem afinado, e aqueles que compreendem o valor intrínseco dos dados estão preparados para colher os benefícios e enfrentar o futuro com confiança.
À medida que continuamos a avançar na era dos negócios centrados em dados, a capacidade de extrair insights valiosos dos dados será uma vantagem competitiva cada vez mais vital.
Artigo original: https://blogs.manageengine.com/corporate/general/2023/08/31/how-to-leverage-big-data-analytics-to-minimize-enterprise-expenses.html
Traduzido por: Flávia Augusto
