Big data: Como uma grande empresa financeira obteve sucesso

28 de fevereiro de 2023 | Cases

Em uma economia alimentada por dados como a que estamos experimentando atualmente, quem souber lidar com as massivas informações que fluem em suas organizações diariamente já tem uma vantagem competitiva importante.  

Os dados são fundamentais para que negócios de todos os tipos possam entender suas realidades, ajustar seus negócios, terem planejamentos mais estratégicos e ficarem um passo adiante das tendências dos mercados.  

Infelizmente, grande parte dos dados que as empresas dispõem hoje em dia não estão estruturados.  

O que isso significa? Que as informações chegam com formatos diferentes e tamanhos variáveis, o que impede (ou dificulta muito) que esses dados sejam analisados, gerenciados e melhor aproveitados.  

Mas, o que são os dados? Qualquer quantidade, caracteres ou símbolo com origem em operações de computadores e que podem ser armazenados em diferentes tipos de suportes.  

E Big Data? Aqui, já entendemos que estamos falando de volumes massivos de dados, e que podem ficar ainda maiores com o tempo. Mais ainda: são informações com tanta complexidade que nenhuma ferramenta de gestão ou processamento de informações é capaz de entender.  

Agora, imagine a quantidade de informações que passam todos os dias por uma empresa financeira. Como ter uma maior previsibilidade contábil e aproveitar os próprios dados para melhorar suas estratégias? 

Com isso em mente, vamos juntos entender, primeiro, o que é preciso superar para que o Big Data seja seu maior aliado. 

Desafios enfrentados em processar um grande volume de dados 

Ter muita informação à disposição não é a coisa mais difícil do mundo. O problema é que, de todos os dados que produzimos atualmente, entre 80% e 90% não chegam para nós de forma estruturada.  

Por exemplo, pensemos nas interações com seus usuários. Elas podem acontecer em diferentes canais, e seus clientes querem ter a mesma experiência em todos eles.  

Só que um usuário pode entrar em contato com você via smartphone, por meio de um notebook ou mesmo usando um tablet. Ele pode até fazer uma compra por telefone e pedir suporte via e-mail.  

Em todos estes casos, mesmo que os dados tenham sido gerados pela mesma pessoa, eles vão vir sempre de forma diferente.  

Esse foi um exemplo genérico. Mas, entrando no detalhe do objetivo principal deste artigo, que é falar como uma grande  

Um dos nossos grandes clientes do setor financeiro enfrentava a dificuldade de processar um grande volume de dados de impostos que precisam ser apurados para geração de arquivos fiscais. Este processo era feito de forma manual, o que despendia muitas horas gastas com a consolidação de várias planilhas, sendo um processo repetitivo, que poderia ser direcionado para atividades mais estratégicas.

Através da solução de Big data a empresa financeira obteve maior previsibilidade contábil, estes foram alguns desafios enfrentados: 

  • Faltavam conhecimentos técnicos do cliente em relação às ferramentas já contratadas pela companhia. Com isso, promovemos o envolvimento e entendimento das áreas de negócio com o resultado e impacto da transformação deste processo na qualidade e velocidade dos dados, aumentando o engajamento e participação dos times.

  • Os dados precisam fluir. E nosso estudo de caso apresentava uma certa lentidão, o que resultava em uma previsibilidade falha e em ações reativas mais suscetíveis a falhas.
     
  • Era preciso assegurar que a segurança estivesse presente de ponta a ponta, principalmente na hora de consolidar informações de várias fontes e planilhas com dados sensíveis.  

Não é pouca coisa. E quando pensamos que dados de diferentes fontes vão interagir muito mais daqui em diante (em 10 anos, a interação entre dados cresceu 5000%), é mais importante ainda ter tudo estruturado. 

Podemos, inclusive, classificar o Big Data em 5 vetores que precisam ser organizados: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade. No caso da financeira que a Spread ajudou a evoluir, podemos inclusive entrar no detalhe das melhorias que o Big Data ocasionou. 

Melhorias que trouxeram ganhos de agilidade com Big Data 

Uma questão que não pode ficar de fora em um debate sobre como aproveitar o Big Data em prol de qualquer que seja o objetivo de sua organização é a automatização de processos.  

Como dissemos antes, é impossível lidar com tantas informações sem que isso aconteça sem intervenção humana. E, como também comentamos, até mesmo algumas ferramentas computacionais comuns não são capazes de processar mais do que um certo limite.  

Foi aí que este cliente, do segmento financeiro, registrou um ganho de agilidade expressivo, já que o trabalho de consolidação de dados com uma base de mais de 2 milhões de clientes, que era feito manualmente, e podia demorar até 2 dias, passou a ser realizado em apenas 17 segundos com a conciliação e tratamento de dados 

A solução que a Spread apresentou, entre outras funcionalidades, permitiu que a financeira pudesse ter muito mais velocidade no processamento de dados e, com isso, tivesse inclusive condições de realizar análises mais assertivas.  

A análise de Big Data, combinada com processos automatizados por RPA, também deu mais agilidade na hora de identificar e corrigir problemas, seja nos processos manuais. 

Se a sua empresa ainda não está apostando na automação de dados, saiba que, ainda em 2023, 82% das organizações planejam aumentar seus investimentos em data modernization. Essa quantidade é 42% maior do que no ano passado.  

Visão estratégica dos dados para o negócio 

Algo a ter em conta, contudo, é o fato de que a sua estratégia de Big Data não pode existir sozinha, de forma separada das estratégias gerais de seu negócio. De fato, ambas devem estar incorporadas uma na outra, potencializando seus benefícios.  

A estratégia de Big Data está inserida em uma maior estratégia empresarial, no caso, o que faz o Big Data é oferecer uma visão muito mais abrangente de toda a organização.  

Em outras palavras, espera-se que você entre para o time do data driven enterprise (empresas orientadas por dados).  

Uma estratégia orientada a dados precisa ser plenamente acionável. Para isso, é preciso seguir alguns passos fundamentais para formular a sua: 

  1. Defina seus objetivos empresariais. 
  2. Faça uma avaliação do seu estado atual. 
  3. Identifique e priorize os casos de uso e áreas a melhorar. 
  4. Crie um roteiro de Big Data.
  5. Crie uma cultura de gestão de todas essas mudanças.  

O Big Data é um tipo de framework, dentro do qual todas as suas decisões serão desenvolvidas não com base em achismos, mas sim tomadas a partir da leitura e entendimento de informações reais, atuais, confiáveis e estruturadas.   

Imagine que sua organização, daqui por diante, seja capaz de tomar melhores decisões, ter insights mais precisos e valiosos, além de prever possíveis cenários futuros e, ainda por cima, reduzir os erros de suas operações.  

Isso é o que o Big Data da Spread é capaz de entregar para vocês. Não espere mais para entrar no futuro da gestão da informação, marque hoje mesmo uma conversa com especialistas em Big Data! 

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