Guia prático sobre BI, Data Mining e Big Data: tudo que precisa saber

A transformação digital pela qual estamos passando afeta nossas vidas pessoais e, claramente, também impacta na forma como as marcas interagem com o mercado e principalmente com os seus clientes.

Nesse contexto, informação é algo valioso. Cada dado compartilhado por usuários na internet pode ser utilizado para montar estratégias de negócio mais assertivas. O detalhe aqui envolve usar a ferramenta e o profissional certos para processar esse dado da melhor forma, o que resulta na demanda por áreas como BI, Data Mining e Big Data.

Oriundas do avanço da Tecnologia da Informação (TI) nas empresas, essas soluções utilizadas na análise de dados são interligadas, servindo para propósitos similares. De modo geral, elas são úteis para realizar a coleta, o processamento e a análise de dados da maneira mais adequada possível.

A cada dois dias, estima-se que são criados 5 exabytes de informação. Em 2020, foram criados 40 zettabytes de novos dados, algo em torno de 43 trilhões de gigabytes. Como quantidade sem qualidade não tem muita utilidade, é preciso filtrar e distribuir todos esses bits de informação em bancos de dados que façam sentido e facilitem sua análise.

É aí que entram os conceitos Business Intelligence (BI), Data Mining e Big Data. Com estratégias e aplicações diferentes em cada caso, mesmo que compartilhem do objetivo comum de encontrar informações e responder perguntas importantes para uma empresa.

Neste guia prático sobre BI, Data Mining e Big Data, vamos explicar a definição e aplicação de cada conceito, listar as principais diferenças e mostrar como as empresas usam a informação para criar soluções memoráveis para seus clientes.

Quer tirar todas as suas dúvidas sobre esses assuntos? Então aproveite a leitura!

Transformação digital nas empresas e análise de dados

Antes de dissecar o que são e para que servem business intelligence, data mining e big data, vamos abordar o cenário que originou toda essa demanda sobre diferentes formas de colher e processar informações.

Muitos acreditam que conceitos como data mining e big data são aplicáveis apenas em casos extremos de evolução mercadológica, como a indústria e cadeia de suprimentos 4.0. No entanto, eles já se fazem presentes em nosso dia-a-dia. 

Dos chatbots usados para atender os clientes, dados utilizados para estratégias de mídia, automação de atendimento a integrações de sistemas de gestão. Todos esses itens se beneficiam de data mining e big data para trazer dados ricos ao conhecimento dos gestores e colaboradores de uma empresa, permitindo o desenvolvimento de ótimas estratégias de posicionamento e marketing.

Isso sem mencionar o Business Intelligence, que reúne metodologias e ferramentas para analisar dados estruturados e fazer sentido deles, avaliando os indicadores de desempenho (KPI) para traçar planos de ações mais fluidos e assertivos.

Desse modo, o desafio da transformação digital nas empresas é levar marcas e organizações criadas com base em conceitos tradicionais para esse novo momento. 

Em pesquisa da CI&T com parceria da Opinion Box, 84% dos profissionais em posições de liderança acreditam estar prontos para lidar com as mudanças provocadas pela inovação digital. Em contrapartida, os  mesmos profissionais acreditam que o maior desafio é inserir processos digitais na cultura organizacional da empresa.

Isso mostra como vencer a nossa própria mentalidade e zona de conforto é importante. Contando que a análise de dados é uma necessidade, com soluções inteligentes prontas para serem colocadas em prática, basta se organizar para tirar o melhor proveito das características do Big Data e Data Mining e das vantagens do BI.

Big Data: o que é e como funciona?

Big Data tem como principal característica o processamento de dados em grande escala, adquirindo conhecimento amplo para a gestão por meio da tecnologia da informação e com o apoio de um sistema computacional voltado para a análise de grandes volumes de dados e de forma contínua.

Posteriormente, iremos explicar o conceito de data mining, mas é importante citar que o Big Data é o Data Mining em grande escala. Outra diferença entre esses conceitos está nos tipos de dados analisados no big data, que apresentam maior variedade de formatos e fontes em relação aos demais.

De modo geral, as características do Big Data podem ser definidas pelos 4 Vs: volume, velocidade, variedade e veracidade. Entenda:

• Volume: Big Data é voltado para avaliar uma quantidade imensa de dados, tendo como fonte grandes empresas de tecnologia e bancos de dados;
• Velocidade: os dados são coletados e processados a uma velocidade impressionante, permitindo que nenhuma informação coletada seja desperdiçada;
• Variedade: diferentes tipos de informação trazem diferentes insights, porém, dentro do Big Data, todos esses formatos são utilizados e analisados;
• Veracidade: para que o Big Data seja bem sucedido, os dados processados precisam ser de fontes confiáveis, permitindo a verificação de veracidade sempre que necessário.

Com base nesses valores, entendemos que o Big Data não responde perguntas simples e nem pode ser conduzido de maneira intuitiva. É preciso atuar com inteligência e apoio de profissionais especializados para entender, por exemplo, quais são os produtos mais vendidos, porque eles são preferidos e como eles interagem com a rotina dos usuários.

Os dados obtidos são muito mais complexos, sendo muito úteis para direcionamentos e decisões estratégicas que envolvem o core business da empresa, seu posicionamento único e o planejamento de grandes investimentos

Como funciona o Big Data na prática?

Depois de entender as principais características do Big Data, vejamos como esse conceito funciona na prática. Para isso, podemos citar o exemplo do Spotify, famoso serviço de streaming de músicas, criado em 2008.

Com um volume diário de dados que bate os 600 Gigabytes, a empresa é líder no segmento e gera bilhões de relatórios com base na atividade dos usuários em sua plataforma. O grande volume de dados é processado em tempo real e foi usado em 2013 para “prever” os vencedores do Grammy Awards, uma das maiores premiações do mundo da música.

Isso mostra o potencial estratégico do Big Data, que usa a inteligência artificial para antecipar as tendências e interagir com o cliente para tornar sua experiência cada vez mais positiva.

O que é data mining – ou mineração de dados?

Podemos definir o que é data mining, ou mineração de dados, como o processo de extração de dados para identificação de padrões consistentes no comportamento de usuários em relação a uma determinada campanha ou ação da marca. Assim, pode-se encontrar insights de alto valor para as próximas estratégias.

Como falamos, o Big Data é o Data Mining em grande escala. Portanto, podemos observar que a mineração de dados processa uma menor quantidade de dados, eles não são tão amplos e variados quanto no Big Data.

No geral, o resultado obtido com a aplicação de Data Mining vem na forma de relatórios de recomendações, que indicam os caminhos mais rentáveis para uma empresa seguir e obter os melhores resultados, com base nas metas estabelecidas.

Como funciona o data mining? Exemplos práticos

Para entender como funciona o Data Mining, basta observar o funcionamento de algoritmos em redes sociais, por exemplo. No caso do Facebook e do Instagram, quanto mais interações, curtidas, compartilhamentos e comentários, mais a publicação será impressa para outros usuários.

Através do data mining, somos capazes de obter estes dados de performance em pequena escala, digamos ao longo das postagens feitas na sua página. A partir disso, podemos identificar padrões de resultados positivos e ver que tipo de interação traz mais resultados, ou mesmo quais abordagens devem ser evitadas.

Outra aplicação interessante do data mining está na identificação de público-alvo. Com base nos dados demográficos de usuários que interagem com a sua marca, é possível desenvolver as personas, perfis semi fictícios que dão maior contexto e solidez ao conceito de target para marketing.

O que é Business Intelligence e para que serve?

Você sabe o que é Business Intelligence e para que serve? Podemos definir esse conceito da seguinte forma:

Business Intelligence ou BI é um conjunto de técnicas, metodologias e ferramentas voltadas para coletar, organizar e extrair informações relevantes de indicadores diversos, com o objetivo de gerar otimizações para setores operacionais de uma empresa, como financeiro, comercial, vendas e marketing.

BI envolve integrar sua empresa e modelo de gestão à tecnologia da informação para gerar uma linha de produção e análise de dados, auxiliando a leitura dos números para aumentar a eficiência e o conhecimento sobre a própria empresa e o seu lugar no mercado.

De modo geral, a área de BI irá monitorar o desempenho dos indicadores internos através de planilhas e bancos de dados relacionais. Entre os indicadores que ficaremos de olho, temos:

• Curvas de consumo;
• Produtos mais vendidos;
• Sazonais de compra;
• Rentabilidade obtida;
• Entre outros.

A aplicação da Business Intelligence na rotina de uma empresa segue algumas etapas pré-estabelecidas. A ideia principal é coletar dados sobre o acesso de usuários, interação em e-mail marketing, desempenho de automação de marketing e através de sistemas como CRM e ERP.

Depois disso, é preciso extrair os dados e organizá-los de acordo com a estratégia adotada pela empresa. Por si só, eles não significam muita coisa. No entanto, ao realizar questionamentos e estabelecer metas, é possível conferir através dos dados de desempenho se o resultado esperado está se concretizando.

Quais são as etapas de aplicação do Business Intelligence?

As etapas principais da aplicação do BI são as seguintes:

1. Armazenamento de dados;
2. Extração de dados relevantes;
3. Desenvolvimento de relatórios para consulta;
4. Análise de dados;
5. Criação de painéis de acompanhamento;
6. Visualização de dados e indicadores relevantes;
7. Reação aos dados e otimização de estratégias.

Como podemos ver, depois de reunir os dados e gerar relatórios sobre eles, são criados painéis de acompanhamento, para monitorar as estratégias em prática. Depois de obter os primeiros resultados, vamos avaliar a assertividade do planejamento, para que, se for preciso, possamos fazer os ajustes e assim alcançar o melhor desempenho possível.

Quais são as vantagens do BI para a empresa?

Adotar uma estratégia de BI proporciona uma série de benefícios para sua empresa. Em primeiro lugar, podemos dizer que Business Intelligence serve para que a gestão empresarial conheça de maneira mais profunda a sua própria marca, eliminando a presunção e mostrando dados reais de desempenho.

Depois, temos uma base sólida para tomada de decisões estratégicas, através das evidências apontadas pelos dados obtidos nos painéis de monitoramento. Esses mesmos dados podem ainda ser compartilhados entre as áreas internas, auxiliando a comunicação.

Como o monitoramento ocorre em tempo real, é possível identificar problemas com maior agilidade e responder prontamente a eles, medindo também o desempenho das soluções implementadas. 

Por fim, através do BI uma empresa consegue insights relevantes sobre seus clientes e pode desenvolver campanhas mais impactantes e positivas para atender suas expectativas.

Outras vantagens do BI que vale a pena pontuarmos são:

• Tomadas de decisão mais bem fundamentadas e assertivas;
• Aumento na eficiência dos processos internos;
• Melhoria na qualidade e maior fortalecimento do relacionamento com os clientes;
• Maior potencial da empresa em gerar receitas;
• Aumento da vantagem competitiva e da presença no mercado;
• Maior qualificação na gestão de riscos;
• Facilidade para identificar falhas e implementar as correções necessárias;
• Equipes mais produtivas, engajadas e motivadas;
• Otimização dos custos operacionais;
• Alinhamento entre marketing e vendas e estratégias comerciais aprimoradas.

Exemplo prático de BI: Alemanha na Copa do Mundo 2014

Ainda dói lembrar do Brasil na Copa do Mundo de 2014 ou você já superou? Paciência!

Brincadeiras à parte, fato é que a seleção alemã fez uma excelente campanha, tanto é que levou para casa a taça da Copa do Mundo naquele ano.

O bom desempenho foi resultado também de muita estratégia e uso de Business Intelligence. Com base em dados concretos relacionados a quantidade de passes, velocidade dos jogadores no gramado, finalizações, cobrança de falta e finalizações de lances, a comissão técnica teve acesso a relatórios detalhados e bem completos que ajudaram a orientar a estratégia em campo.

Com essas informações valiosas em mãos, foi possível ter mais clareza sobre os jogadores com melhor performance e sobre a maneira com que eles interagiam durante os jogos. Dessa maneira, a seleção conseguiu escalar um time imbatível no fatídico 2014.

Hoje, não são poucos os times que seguem o exemplo da seleção alemã e implementam o BI para traçar estratégias com maior potencial de gerar bons resultados para o clube.

Quais são as diferenças entre BI, Data Mining e Big Data?

Depois de conhecer cada um desses conceitos, vejamos a fundo quais são as principais diferenças entre BI, Data Mining e Big Data. 

De início, temos os propósitos diferentes de cada solução. BI tem o ideal de monitorar os indicadores de desempenho. Data Mining é voltado para aplicar algoritmos e metodologia científica para identificar padrões de comportamento e falhas de gestão. 

Por fim, o Big Data tem propósito similar a este último, porém em grande escala, gerando maior conhecimento para a gestão.

Por outro lado, temos os dados analisados em cada contexto. No BI, os dados são estruturados, provenientes de planilhas, bancos de dados relacionais e dimensionais, entre outros. 

O mesmo vale para o Data Mining. Já para o Big Data, podemos adicionar dados semiestruturados e não estruturados, provenientes de uma maior variedade de bancos de dados.

Finalmente, temos o foco e o que se espera obter com cada metodologia. Para o Business Intelligence, a análise se baseia em indicadores como preço, custo, faturamento e outros, proporcionando visualizações gráficas simplificadas em painéis de controle.

Já para o data mining, a ideia é identificar padrões consistentes de comportamento para poder criar novos indicadores a serem analisados pelo BI, presentes em relatórios de recomendações.

No caso do Big Data, temos o foco em adquirir conhecimento com base no comportamento em massa, analisando dados de diversas fontes e formatos. O objetivo de tudo isso é formar os painéis de controle com indicadores capazes de prever situações e direcionar estrategicamente as ações da marca.

Mineração de dados para atendimento ao cliente: como fazer?

A mineração de dados no atendimento ao cliente é feita a partir da integração de diferentes dados que são gerados pelos clientes ao longo do relacionamento deles com a marca. Como o volume de dados é muito extenso, a mineração entra em cena para identificar padrões, realizar segmentações e extrair informações estrategicamente relevantes – que permitem conhecer melhor o perfil dos clientes e adequar as abordagens de atendimento.

Para fazer o data mining no atendimento, é recomendado que você:

1 – Integre as fontes de dados

Sem promover a integração das diferentes fontes de dados sobre os seus clientes, fica bem mais difícil obter insights que permitam oferecer um atendimento mais qualificado e personalizado.

Quando tudo está integrado, é possível ter acesso a dados mais precisos sobre os clientes, além de reduzir os equívocos por informações desencontradas.

2 – Identifique quais dados são mais relevantes

É necessário também que você saiba definir quais informações são mais importantes para a sua estratégia de atendimento e relacionamento com o cliente no momento.

Estabelecer prioridades a respeito do tipo de informação que se deseja obter e analisar é fundamental para eliminar redundâncias e manter o data mining alinhado aos objetivos da organização.

3 – Escolha um bom sistema de atendimento

O terceiro passo-chave para fazer a mineração de dados no atendimento é contar com um robusto sistema. Uma solução de CRM, por exemplo, permite centralizar todas as informações sobre os seus clientes – incluindo as interações entre eles e a empresa em todos os canais de atendimento que estão à disposição.

Contar com um software especializado em gestão de relacionamento com o cliente possibilita automatizar inúmeras tarefas, ter acesso a relatórios completos, segmentar os contatos e realizar integrações com outras plataformas que fazem parte da rotina da empresa.

3 motivos para implementar data mining e big data no relacionamento com o cliente

Aderir à prática de mineração de dados e ao big data pode ser extremamente vantajoso para a sua empresa, principalmente para a área de atendimento, suporte e relacionamento com o cliente.

Tendo isso em vista, separamos aqui 3 motivos que vão te convencer a investir em uma gestão data driven – orientada a dados.

1 – Identificar padrões comportamentais

O data mining e o big data – aliados também ao BI – possibilitam o cruzamento de dados e, a partir disso, a identificação de padrões de comportamento dos clientes. Por exemplo, dá para saber as preferências deles de acordo com o que já comprou antes, a frequência com que eles realiza novas compras, os canais mais utilizados, em que época do ano eles compram mais, entre outros aspectos.

Dessa forma, você conhece mais o seu público, consegue se aproximar mais dele e ainda aumenta as conversões.

2 – Direcionar melhor as campanhas de marketing

Os dados são considerados por muitos como “o novo petróleo”. De fato, eles têm o potencial de gerar ganhos significativos para as organizações – se bem utilizados, é claro.

E uma maneira de usar os dados a favor da empresa por meio da mineração de dados é no direcionamento mais assertivo das campanhas de marketing.

Conhecendo melhor sua audiência, suas preferências e dores sabendo onde encontrá-la, fica mais fácil fazer com que as mensagens das suas campanhas cheguem às pessoas certas, no momento certo e pelos canais mais adequados.

O big data e o data mining permitem destrinchar as características comportamentais e sociais e as expectativas do público para, então, propor soluções sob medida e com uma linguagem igualmente alinhada.

3 – Aumentar a eficiência do atendimento com chatbots

Os chatbots são robôs conversacionais que estão entre as maiores tendências em atendimento e experiência do cliente. Aliado ao data mining e big data, é possível oferecer experiências cada vez mais personalizadas para os usuários que interagem com esses robôs conversacionais.

De acordo com o relatório CX Trends 2023, elaborado pela Zendesk, 60% dos líderes planejam implementar atendimento ao cliente conversacional. Além disso, a demanda por personalização é crescente; 62% dos clientes acreditam que as empresas poderiam fazer um trabalho melhor personalizando suas experiências. 

Para conferir mais dados atuais e ficar por dentro sobre o esperar de CX para 2023, acesse o relatório no banner abaixo:

Veja também: Chatbot para empresas: o que é e como essa ferramenta pode ajudar o seu negócio?