Thais Cano é Chief Business Officer da Just a Little Data
Quando se fala de Big Data Analytics e tendência, já é de se esperar que vem coisa boa por aí. O Data Analytics consiste em uma linguagem que se concentra na descoberta de padrões, correlações, respostas e direcionamento, buscando otimizar e aperfeiçoar seu negócio, produto ou campanha.
Em um mundo onde dados são gerados e coletados em grande volume, acabamos afundados em um oceano de informações e, consequentemente, sem saber o que fazer com tantas delas. É por isso que a capacidade de coletar e analisar dados tornou-se uma habilidade crítica para as empresas que querem se manter na frente da concorrência, personalizando cada vez mais a experiência do cliente.
É aí que surge o Big Data Analytics, que explora de forma inteligente e minuciosa grandes
volumes de dados, sendo eles estruturados ou não, com o objetivo de descobrir padrões, relações e insights não óbvios.
Uma análise da trajetória do mercado de Big Data Analytics revela um crescimento notável e uma projeção promissora. De acordo com uma pesquisa realizada pela Fortune Business Insights, é estimado que o mercado global de Big Data Analytics atinja cerca de US$ 549,7 bilhões até 2028, representando um crescimento significativo de 13,2% entre 2021 e 2028. Esse crescimento é impulsionado por vários fatores-chave.
Entre eles, o amadurecimento das empresas no assunto, visto que elas estão aprendendo e, consequentemente, utilizando cada vez mais a análise de dados. É claro que os resultados não vêm a curto prazo, mas, à medida que as organizações reconhecem retornos sobre os investimentos em Big Data Analytics, a confiança para investir mais nesse campo cresce.
Além disso, a crescente geração de dados por meio de interações digitais, transações comerciais e dispositivos conectados fornece um reservatório aparentemente infinito de informações valiosas. Ao analisar esses dados de maneira estratégica, as empresas conseguem identificar oportunidades de mercado, entender o comportamento do consumidor e prever tendências futuras.
Gestão de dados e segurança
No contexto de avanços tecnológicos como Machine Learning e Inteligência Artificial, a abordagem à gestão de dados e segurança deve ser estratégica e completa. Essas tecnologias são ferramentas poderosas para aprimorar a análise de dados, mas sua implementação deve ser acompanhada de rigorosos protocolos de segurança.
A segurança é uma preocupação central em qualquer operação de Big Data Analytics. O manuseio e o armazenamento seguros de informações sensíveis são essenciais para evitar violações e preservar a confiança dos clientes. Empresas devem adotar medidas como criptografia, autenticação de usuário e auditorias regulares para garantir a proteção dos dados.
Notícias Relacionadas
Artigo
Drex e OpenFi colocam país na vanguarda do setor financeiro
Para os empreendedores brasileiros, este é o momento de aproveitar, diz Dan Yamamura, embaixador Endeavor e co-fundador da Fuse Capital
Artigo
Product Led Growth: O caminho para a eficiência e crescimento
O growth at any cost deixou de ser uma opção viável, e o foco agora é desenhar um modelo de crescimento eficiente e mensurável
Além disso, é fundamental considerar o aspecto humano da segurança. Funcionários devem ser educados e treinados sobre as melhores práticas de segurança da informação, evitando riscos como o vazamento acidental de dados sensíveis para plataformas públicas, como já ocorreu em diversos casos de colaboradores alimentando modelos de IA com informações estratégicas da empresa.
Tendências emergentes e o futuro do Big Data Analytics
À medida que o Big Data Analytics continua a evoluir, algumas tendências emergentes se destacam no horizonte. Um aumento significativo dos investimentos nas etapas de coleta, desenvolvimento e integração de dados e ferramentas analíticas é esperado para capacitar as empresas a explorar plenamente o potencial de suas informações. Fora o alto investimento em data quality, pensando em garantir a qualidade das informações que serão trabalhadas, e em ferramentas de IA para ajudar no processamento delas.
A ultra personalização também se apresenta como um cenário provável, onde as empresas aproveitam análises detalhadas para fornecer experiências e ofertas altamente personalizadas aos clientes. A previsão é de que novas tecnologias ajudem nessa tendência. E ela deve se apresentar tanto em propagandas, quanto em processos de compra, que serão cada vez mais assertivos, levando em conta o momento e o histórico do cliente.
Além disso, a tendência é que o cargo de Chief Data Officer (CDO) seja cada vez mais importante para as empresas. Uma vez que esses profissionais surgem como figuras estratégicas em um cenário onde as companhias continuam a investir em dados e, portanto, cresce a necessidade de líderes capacitados para orientar e supervisionar essa jornada.
Nessa posição, o CDO faz muito mais do que simplesmente administrar os dados, ele atua com responsabilidades abrangentes desempenhando um papel fundamental na definição de estratégias de segurança e garantindo a conformidade com regulamentações e diretrizes.
Ademais, os profissionais nesse cargo têm a missão de transformar dados em ativos estratégicos, impulsionando a inovação e a tomada de decisões informadas. Ao trabalhar em colaboração com diversas unidades de negócios, o CDO cria um ambiente de dados que permite insights ágeis e aplicação eficaz em todas as áreas da organização.
Por fim, à medida que o mercado continua a crescer e evoluir, o papel do CDO e a atenção à segurança de dados se tornam cada vez mais cruciais. E o Big Data Analytics não é apenas uma tendência passageira, mas um pilar estratégico para empresas que buscam inovação, eficiência e vantagem competitiva. Então, com uma abordagem cuidadosa e estratégica, as empresas podem transformar a complexidade dos dados em insights valiosos que impulsionam o sucesso a longo prazo.
