Vejamos as 5 maneiras pelas quais o big data pode aprimorar a tomada de decisões, como análise preditiva, avaliação de riscos
As corporações adquirem grandes volumes de dados de muitas fontes no mundo orientado a dados de hoje. Essa riqueza de dados criou novas oportunidades para as empresas tomarem decisões mais bem informadas e adquirirem uma vantagem competitiva. dados grandes A análise permite que as empresas extraiam insights úteis de grandes bancos de dados, permitindo-lhes tomar decisões mais informadas e dadosescolhas dirigidas.
1. Análise preditiva: Análise preditiva é um dos usos mais potentes de big data. As empresas podem encontrar padrões, tendências e correlações em dados anteriores para antecipar resultados futuros. Essa abordagem tem aplicações em vários campos, incluindo previsão de vendas, previsão do comportamento do consumidor e otimização de estoque.
2. Análise de sentimentos: Compreender o sentimento do cliente é fundamental para organizações que desejam ajustar seus produtos e serviços para atender às necessidades de seus clientes. Alimentada por big data, a análise de sentimento permite que as empresas analisem grandes volumes de dados não estruturados, como postagens em redes sociais, avaliações de clientes e solicitações de suporte, para avaliar com precisão o sentimento do consumidor.
3. Avaliação de risco: A análise de big data pode transformar a avaliação de riscos, fornecendo às empresas uma perspectiva completa de possíveis perigos. As empresas podem descobrir possíveis riscos e fraquezas avaliando grandes conjuntos de dados de várias fontes, incluindo transações financeiras, registros de segurança cibernética e padrões de mercado.
4. Marketing personalizado: As experiências personalizadas tornaram-se cada vez mais importantes na era da marketing digital. As empresas podem usar big data para coletar e analisar dados do consumidor para obter informações sobre suas preferências, ações e histórico de compras.
5. Otimização da Cadeia de Suprimentos: O gerenciamento da cadeia de suprimentos é um processo complicado que envolve várias partes interessadas, gerenciamento de estoque, transporte e previsão de demanda. A análise de big data pode melhorar drasticamente cadeia de mantimentos eficiência e tomada de decisão. As empresas podem otimizar os níveis de estoque, minimizar os custos de transporte e melhorar a eficiência geral da cadeia de suprimentos avaliando dados em tempo real de sensores, sistemas de logística e tendências de demanda do consumidor.
source – www.analyticsinsight.net
