Não é de hoje que gigantes da economia mundial, governos e instituições utilizam o trabalho com data mining (mineração de dados), análises preditivas, relatórios de cientistas de dados e análises estatísticas. Agora, porém, com a melhora da captação de dados e de sua velocidade por meio de Big Data Analytics, é possível aprimorar ainda mais o uso dessas informações.

Quer ver alguns exemplos de como isso funciona na prática? اميركان اكسبريس

Walmart
A rede norte-americana de varejo coleta cerca de 2,5 petabytes de dados a cada hora, por meio da captura de informações das transações de seus clientes. دانيل الفيش Esse monitoramento permite controlar com precisão os níveis do estoque, prever tendências sazonais de crescimento no consumo de alguns produtos, além de melhorar os processos de trabalho da rede. بنك payeer مصر

Além disso, com ajuda de seu Walmart Labs, a empresa também tem se dado bem ao criar ferramentas capazes de interagir e capturar até mesmo nuances do seu público. Uma delas, o The Social Genome, já chegou até mesmo a promover um produto para uma cliente que postou no Twitter falando do seu interesse em assistir ao filme Salt, com Angelina Jolie – e aí o grande lance do sistema foi entender que ela se referia a um filme e não o produto sal (“salt”, em inglês).

MIT
O Massachusetts Institute of Technology, uma das mais importantes universidades do mundo, através do MIT Media Lab, fez recentemente uma simulação que conseguiu determinar quantas pessoas se encontravam em um determinado momento no maior centro de compras dos EUA, e em plena Black Friday.

O levantamento foi possível graças ao cruzamento de dados de geolocalização de smartphones e tablets.

Nike
Por meio de uma parceria com uma empresa de tecnologia, a fabricante norte-americana de materiais esportivos desenvolveu um app capaz de monitorar a frequência cardíaca, a quantidade de passos, a velocidade durante o “running” e a distância percorrida dos atletas, além da vantagem de divulgar todo esse relatório em redes sociais.

O estímulo à competição entre amigos em redes sociais faz com que os clientes criem cada vez mais o hábito de compartilhar suas informações de desempenho, fornecendo poderosos subsídios para o desenvolvimento de novos produtos pela empresa.

Além disso, com todos esses dados dos clientes em mãos, a empresa pode também indicar produtos específicos para cada um deles, criar promoções e mostrar como era possível melhorar o seu desempenho nas corridas. لعبة بوكر

Macy’s
Uma das mais importantes lojas de departamentos dos EUA, a Macy’s tinha dificuldades para gerenciar um crescimento anual de mais de 50% em dados de venda, além do inventário de cerca de 70 milhões de itens (necessário para garantir a rotatividade de seus produtos no estoque e gerenciamento mais eficiente da cadeia logística).

Assim, utilizaram um extenso portfólio de ferramentas de análise de grandes volumes de dados (como Hadoop, Tableau e Vertica), bem como cientistas de dados especializados em trabalhos estatísticos.

Resultado? Redução do tempo gasto em análises de preços: de 27 horas para uma hora; redução de custo com hardware: na faixa de 72%; além, é claro, da implantação de um sistema de gestão mais eficiente em suas políticas de estoque.

Nissan
A Nissan tem trabalhado para entender melhor seus públicos internos e externos a partir de uma grande quantidade de dados coletados em redes sociais. A empresa também recolhe uma riqueza de dados, em seus sistemas de gestão da cadeia de abastecimento, relacionados ao estágio de cada veículo durante o seu ciclo de produção, quando cada elemento – incluindo o veículo final – está para ser entregue, dentre outras informações de processos. A companhia usa essas informações para trabalhar na melhoria da qualidade de sua cadeia de fornecimento e na assertividade de seus produtos finais.

Big Data também tem sido utilizado pela Nissan na análise de padrões de reclamações dos clientes quando há algum problema. Ao identificar dados que demonstrem a repetitividade de eventos que levam os clientes a irem até as concessionárias para fazer reparos, a empresa tem trabalhado de forma preventiva para se antecipar às necessidades de seus clientes – e, assim, também melhorar a experiência de sua equipe interna.

NFL
A NFL, liga profissional de futebol americano dos EUA, tem um acordo com a Zebra, empresa do segmento tecnológico que realizou a instalação de sensores RFID (do inglês “Radio-Frequency Identification”) nos uniformes dos jogadores, em todos os jogos da temporada.

Os chips coletam, em tempo real, informações detalhadas sobre deslocamento de cada jogador dentro do campo. الموقع الرسمي لقنوات بي اوت كيو Dessa base são extraídas estatísticas individualizadas sobre distância percorrida, aceleração, velocidade e outros scouts de cada jogador.

Os dados são disponibilizados para os fãs do esporte, atletas e comissões técnicas depois dos jogos, ampliando a experiência das partidas para além do tempo em que elas transcorrem. Existem planos de expansão da coleta de dados no futuro, instalando, por exemplo, sensores também nas bolas utilizadas nas partidas, permitindo medir exatamente quantas jardas são percorridas em cada field goal ou lançamento para um touchdown.

Os mais aficionados podem se aprofundar ainda no conteúdo sobre as partidas dos seus times e se envolver em fantasy games (como o Cartola FC faz com o futebol no Brasil) que se utilizam da base de dados real da liga para criar os fantasy teams mais fiéis possíveis à realidade.

Amazon
Em alguns anos, a Amazon pretende entregar produtos aos seus clientes sem que eles sequer precisem pedir por essas mercadorias.

Tudo será baseado em procedimentos de análise preditiva, que só são possíveis graças às técnicas de Big Data Analytics e permitem identificar com precisão o padrão de consumo das pessoas.

Os algoritmos da Amazon identificarão quais produtos uma pessoa comprou e, a partir de então, calculará em quanto tempo, em média, esses produtos vão acabar. طريقه لعب البلوت Com base nesses dados, os clientes receberão novas remessas dos mesmos produtos sem o menor esforço para isso.

Starbucks
A Starbucks tem utilizado Big Data Analytics para guiar o processo de abertura de suas cafeterias, enfrentando a onda do e-commerce e, principalmente, aperfeiçoando a relação entre suas lojas, sua marca e seu público-alvo.

Por meio de um sistema chamado Atlas, a gigante americana dos cafés gera poderosas análises demográficas para guiar planos de mercado e estratégias de aplicações de novas lojas, tudo feito de acordo com a demanda de cada região.