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Seis cases representativos de Big Data, segundo o Gartner

Vitor Cavalcanti

07/11/2013 às 16h30

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Estudo realizado pelo Gartner em março deste ano mostra que as três principais aplicações de Big Data do mercado são em marketing e vendas, performance operacional e financeira,  e inovação. Dentro dessas áreas, a empresa de pesquisa selecionou alguns casos para demonstrar aos CIOs como companhias internacionais estão fazendo uso do Big Data para gerar valor aos negócios.

Os exemplos que seguem demonstram projetos realizados com análises de dados disponíveis dentro de casa, no próprio banco de dados das empresas, seja otimizando a cadeira de distribuição de produtos, oferecendo um portfólio de acordo com a necessidade dos clientes, e até mesmo enxergando oportunidades de criar novos negócios.

?A TI tem que descobrir e acompanhar quais são os business drivers de seu negócio para vislumbrar oportunidades com os dados dentro de casa e mostrar que isso pode ajudar a alcançar maior competitividade?, afirmou o vice-presidente e analista Donald Feinberg, durante apresentação no Gartner Symposium ITxpo 2013 nesta semana em São Paulo.

Para os CIOs que desejam implantar projetos de Big Data, ele recomenda que comecem com iniciativas pequenas, capazes de ser implementadas de maneira rápida e mostrar resultados à presidência e, então, expandidas para experimentos maiores. Ele também recomenda a formação de um "tiger team", composto de cientistas de dados, além da criação de condições para que esse time possa trabalhar exclusivamente para o projeto.

O analista João Tapadinhas acredita que as oportunidades existem, mas exigem criatividade. ?Você quer continuar a ser o BI líder dos relatórios de venda ou o BI líder que está inovando e transformando a organização com projetos como esses? Talvez vocês estejam sentados em cima de uma mina de oportunidades?, concluiu.

Confira abaixo alguns dos projetos de Big Data selecionados que exemplificam como dados internos estão sendo aproveitados:

1 ? Danone: velocidade no tratamento de dados é determinante para gerar valor aos negócios

Desafio: Na indústria de alimentos, como a do iogurte Grego, o desafio é produzir e distribuir o produto com agilidade devido ao seu prazo de validade. A Danone dos Estados Unidos precisava conhecer a demanda para conseguir maximizar a venda do produto e garantir que a produção não se exceda, a fim de evitar desperdícios. A predição da demanda era feita a partir do Excel, o que não trazia funcionalidade.

Projeto: A partir da solução M-Factor (agora da IBM) a empresa otimizou o processo de predição de demanda com a integração de dados históricos, regionais e de mercado com informações sobre consumidores e preços para prever vendas e promoções complementares.

Resultados: melhora da previsão de demanda de 70% para 98%; conseguiram triplicar a cota de mercado do iogurte Grego a partir de análises de região e preço.

2 ? Macy?s: otimização da cadeia de distribuição com dados já existentes dentro de casa

Desafio: a rede de lojas de departamento americana Macy?s tem que gerenciar um crescimento anual de 50% de dados de venda e inventário de mais de 73 milhões de itens, para fazer com que produtos tenham rotatividade e não fiquem parados no estoque.

Projeto: com informações que já possuíam no banco de dados, utilizaram um amplo portfólio de ferramentas (como Hadoop, R, Cloudera, SAS, Vertica e Tableau) aliado à experiência de um time de cientista de dados para otimizar a cadeia de distribuição baseado em modelos analíticos.

Resultados: redução do tempo gasto para fazer essas análises de preços de 27 horas para uma hora; 70% na redução de custo com hardware.

3 ? Southern States: compreensão de necessidades de clientes permitiu maior foco no portfólio

Desafio: a fabricante norte-americana de produtos agrícolas não tinha muito contato com seus clientes finais. Seu desafio era gerenciar o portfólio, que contava com oferta muito grande de produtos, para 1.200 pontos de venda distribuídos em 300 mil regiões agrícolas distribuídas em 23 estados.

Projeto: por meio de ferramenta de análise geoespacial conseguiram descobrir onde estavam seus clientes, quais eram suas necessidades, suas áreas agrícolas, etc. A partir de resultados das análises, reduziram a oferta para e passaram a fornecer produtos de acordo a necessidade de seus clientes.

Resultados: redução de 63% a oferta do portfólio oferecido; aumento da taxa de resposta do cliente em 34%; crescimento de 24% de margem bruta.

4 - UPS: tecnologia acessível com impacto nos gastos em diversas empresas que utilizam caminhões para transporte de cargas

Desafio: otimizar as rotas de trajeto feita pela sua frota caminhões e aumentar a segurança dos motoristas era o objetivo da empresa norte-americana de transporte e fretes USP.

Projeto: instalação de sensores telemáticos em mais de 46 mil veículos capazes de captar dados como velocidade, direção, RPM, pressão e informações de localização. Por meio desses dados, chegaram a algoritmos de distribuição para melhor os trajetos dos caminhões e a eficiência dos motoristas.

Resultados: economia de 4,8 milhões de litros de gasolina por ano; redução de manutenção e acidentes através da eliminação de 85 milhas da rota diária.

5. Dollar General: uma forma inteligente de driblar os altos custos de um sistema de BI

Desafio: varejista dos EUA Dollar General tinha poucas informações sobre seus consumidores, uma vez que a venda de seus produtos é realizada através de parceiros. No entanto, essas informações eram cruciais para montar estratégias de venda.

Oportunidade: ao invés de construir um BI com foco interno, a companhia adicionou nesse sistemas de BI informações sobre seus parceiros (produtos, performance de cada parceiro, vendas, etc) e passou a cobrar deles pelo acesso a essas informações.

Resultados: a empresa deixou de ser a única entidade responsável por aumentar as vendas do produtos, já que agora tem uma rede de parceiros inserida nesse contexto. Os benefícios são compartilhados tanto pela Dollar General (que tem seu banco de dados ?financiado?) como pelos parceiros.

6. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration): uma amostra de como gerar valor e até monetizar dados gerados na empresa

Oportunidade: A organização pertencente ao governo dos EUA coleta anualmente 30 petabytes de dados por ano gerados a partir de 2.5 bilhões de observações atmosféricas e oceânicas diárias via satélite e outros sensores. Foi então que enxergou a oportunidade de monetizar esses dados.

Projeto: através da aplicação de modelos sofisticados de predição, a organização passou a fornecer dados sobre previsão de tempo para diversos fins.

Resultados: criação de diversos produtos (gratuitos e pagos) baseados nessas informações preditivas sobre o tempo para o setor público e privado; prevenção de riscos e via alertas climáticos.

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