A tecnologia e o volume de dados têm influenciado a forma como as empresas realizam suas operações, sobretudo na área financeira. De acordo com a International Business Machines, empresa norte-americana voltada para a área de informática, mais de 2 quintilhões de bytes são criados diariamente em formato de dados.
O Big Data, responsável por cuidar de todo esse armazenamento, trata de reunir, processar e analisar essas informações. Os profissionais usam dados para alcançar insights de negócios para a área financeira, e assim transmitir à diretoria quais as melhores estratégias a serem tomadas.
Se não sabe como a área financeira pode se beneficiar do Big Data e nem como fazer para aplicá-lo nos negócios, continue lendo esse post.
O volume gradativo de dados e o desenvolvimento dos algoritmos têm sido utilizados para aumentar ainda mais a eficiência dos negócios. Na área financeira, os profissionais conseguem utilizar essas informações para maximizar lucros e reduzir custos operacionais.
Embora prever um mercado futuro seja difícil, a análise de dados e o estudo de parâmetros atuais são capazes de fornecer padrões e tendências adaptativas. Esses modelos têm facilitado a tomada de decisões das empresas e, consequentemente, aprimorado a qualidade de seus serviços.
Quando Douglas Laney, vice-presidente e analista de destaque da equipe de pesquisa de Data Officer da Gartner, definiu o conceito de Big Data — utilizando a teoria dos 5 V’s — o funcionamento na análise de dados e o mercado mudaram drasticamente. São eles: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor da informação.
Se a organização sabe usar esses dados, eles se tornam informações importantes para a formulação de planejamentos e estratégias, tais como: ações de marketing, redução de custos, reaproveitamento de recursos, entre outros.
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O Big Data na área financeira tem mudado a forma que os gestores estão tratando a oferta e a disponibilidade de serviços. Para uma tomada de decisões assertivas, passaram a utilizar os dados como um recurso para controlar finanças e otimizar suas operações.
Abaixo, veja alguns exemplos de como a área financeira pode se beneficiar do Big Data, como ele pode ser aplicado e no que tem influenciado para aprimorar e melhorar serviços.
Seja por redes sociais, Customer Relationship Management (Gestão de Relacionamento com o Cliente) ou até mesmo pelo site das empresas, os profissionais da área estão conseguindo estudar o público-alvo para saber exatamente quais suas preferências e necessidades.
Com isso, as estratégias e os recursos financeiros passaram a ser melhor direcionados, evitando que investimentos de risco sejam computados pela contabilidade. Essa decisão é algo que também tem influenciado na valorização da marca, na otimização de atendimento ao consumidor e na redução de custos.
O Big Data tem permitido que as ofertas e a disponibilidade de produtos passem a ser realizadas de forma estratégica. Os dados coletados são analisados para modelar o comportamento dos clientes e assim mapear o volume comercial do mercado.
Isso não só tem permitido formular uma previsão exata sobre as tendências do público, como impedido que os gestores invistam recursos em produtos novos que não tem potencial. A disponibilidade de serviços e produtos personalizados (formulados para atender suas necessidades) é algo que tem agradado o público e, consequentemente, aumentado o número de vendas.
A aplicação do Big Data na área financeira tem se mostrado como uma influência para tornar os softwares das organizações mais fortes e seguros. Por meio da análise das informações, é possível que os profissionais da área avaliem toda a movimentação da empresa, identificando qualquer comportamento suspeito por meio do cruzamento de dados.
Um dos principais benefícios de se utilizar o Big Data na área financeira é a possibilidade de detectar fraudes e possíveis desvios internos. Situações como a gestão incorreta dos estoques, descoberta de inscrições contábeis de veracidade duvidosa e pagamentos em desacordo com critérios contratuais já foram apontadas por meio da análise de dados.
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