Na última década vimos uma grande mudança no perfil dos consumidores, havendo uma migração de jornadas de compra 100% presenciais para jornadas 100% digitais ou híbridas (‘figitais’), com interação tanto em pontos físicos como digitais. Fidelizar esse público se tornou um grande desafio para as empresas, visto que hoje o cliente tem uma maior quantidade de opções de escolhas disponíveis para compra online – independente do mercado analisado -, e dá muito mais valor à experiência durante a jornada de compra do produto, do que com os benefícios do próprio produto em si.
Para obter sucesso em um negócio na era do digital, é crucial que as empresas proporcionem aos seus públicos uma diferenciação real na oferta de seu produto ou serviço, levando em consideração a melhoria da experiência que o seu cliente tem durante todas as etapas da jornada de compra, da busca pelo seu produto na internet, ao uso do produto e à indicação de novos clientes em redes sociais, por exemplo. Tudo isso, sempre levando em consideração o digital, as plataformas de venda com seus públicos, e os sistemas informatizados que sua empresa precisa ter para operar. Existem diversas formas de melhorar a experiência dos consumidores ou colaboradores, e todas vão partir de uma pergunta fundamental: quem é o seu usuário e como ele se comporta?
Conhecendo o comportamento do usuário, sua empresa pode fazer ajustes na jornada de experiência da sua plataforma digital de modo a gerar uma impressão positiva do seu consumidor que potencializa as avaliações positivas e consequentemente a indicação de novos clientes. Apenas entendendo os desejos, dores e formas de pensar do seu usuário será possível adaptar seu produto à real necessidade de seu público. Por isso, a análise de dados toma um papel de extrema importância e que deveria ser priorizada no roadmap de evolução do seu negócio.
Você sabe o que é um Data Lake?
Um Data Lake é um repositório que unifica todos os dados estruturados e não estruturados que podem ser coletados da sua plataforma. A vantagem do Data Lake é que podemos dividir o armazenamento de dados em diversas camadas, fazendo diferentes processamentos e tratamentos para gerar insights e informações relevantes para a área de negócio.
A partir de um Data Lake sua empresa pode extrair métricas e relatórios que vão disponibilizar insights valiosos que guiarão o time de negócio a traçar metas e prioridades para aumentar a competitividade do seu produto.
Quanto mais dados são capturados e analisados, mais assertiva será a priorização do backlog de seu produto. O planejamento de seu negócio passa a ser orientado a dados, entendendo exatamente a necessidade de seu público e otimizando a sua experiência. É possível, inclusive, segmentar os dados por tipo de público ou por áreas de negócio e utilizá-los não somente para traçar um roadmap de funcionalidades, mas também para direcionar seu time de marketing e vendas para uma comunicação mais próxima e positiva com o seu usuário.
Como um Data Lake suporta dados estruturados e não estruturados, sua empresa tem a possibilidade de plugar diferentes fontes de dados com o intuito de extrair métricas.
O que é possível conectar em um Data Lake?
Com um Data Lake a análise de dados não é limitada somente a dados estruturados em banco de dados tradicionais. É possível ingerir logs de acesso, dados de Google Analytics, dados de sensores e quaisquer outras fontes de dados específicas de seu negócio. Unificando diferentes fontes de dados, o processamento de dados consegue cruzar as fontes para montar modelos inteligentes, capazes de entender o comportamento e necessidades do seu cliente. Dessa forma, sua plataforma é capaz de oferecer experiências personalizadas de acordo com diferentes comportamentos de seu público.
Como criar um Data Lake?
Existem diversas boas práticas e metodologias para criação de um Data Lake. Em linhas gerais, os Data Lakes pode ser dividido em quatro pilares:
- Data sources: É o conjunto de fontes que podem gerar dados para o Data Lake. Podem ser dados estruturados como banco de dados corporativos ou dados não estruturados como informações e analytics de redes sociais.
- Armazenamento e processamento: Os dados são processados e armazenados dentro do Data Lake. Aqui é possível criar diferentes tratamentos de dados e dividir o Data Lake em camadas para que os dados catalogados e tratados sirvam para diferentes análises e propósitos.
- Analytics avançado: Este pilar implementa algoritmos avançados de Machine Learning, inteligência artificial e estatística para análises mais complexas como modelos de previsibilidade de comportamento.
- Business Intelligence: Os dados são consumidos por ferramentas de análise para gerar relatórios, métricas, KPIs e servir de gatilhos para ações de marketing, vendas e priorização de backlog.
Como começo a construir e a usar um Data Lake?
Para iniciar a construção do Data Lake, algumas perguntas são importantes de serem respondidas, como por exemplo:
- Quais são as fontes de dados conhecidas?
- Com que frequência os dados são atualizados?
- Quais expectativas de análise eu tenho?
É necessário definir bem a arquitetura de seu Data Lake antes de iniciar o processo de construção.
Qual o custo de um Data Lake?
Felizmente, os provedores de serviços em nuvem como AWS, GCP e Azure oferecem serviços para criação do seu Data Lake com custo muitas vezes baseado na ingestão de dados, ou seja, sob demanda de uso.
Dessa forma, você pode evitar um custo inesperado de memória ou de poder computacional utilizando as ferramentas em nuvem.
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A Zappts pode ajudar sua empresa na construção de um Data Lake escalável e robusto e que traga insights relevantes para o seu time de negócios. Desde 2014 a Zappts entrega resultados de negócio por meio de tecnologia, entregando cases de alta relevância usando processos ágeis, boas práticas de desenvolvimento e qualidade de software e uma capacidade ímpar de entender e resolver as dores do dia-a-dia de projetos de desenvolvimento de tecnologia.
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Continue seus estudos, confira nosso material sobre “Data Lake: criando um repositório de documentos pesquisáveis”.