Big Data na área financeira: como funciona?

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Arte: Reprodução

* Por Augusto Guagliano

A tecnologia e o volume de dados têm influenciado a forma como as empresas realizam suas operações. De acordo com a IBM, gigante do segmento de Tecnologia da Informação, mais de 2 quintilhões de bytes são criados diariamente em formato de dados.

Big Data é a tecnologia (ou, na verdade, conjunto de tecnologias), que permite capturar, armazenar e processar todo esse volume e, principalmente, com a velocidade requerida na atualidade. Os profissionais, então, podem analisar as grandes massas de dados e alcançar novos insights de negócios para a área financeira e, assim, transmitir à diretoria quais as melhores estratégias a serem tomadas.

O volume crescente de dados produzidos no mundo e o desenvolvimento de novos algoritmos que possam explorar o poder computacional disponível atualmente têm sido utilizados para aumentar ainda mais a eficiência dos negócios. No cenário financeiro, os profissionais conseguem utilizar essas informações para identificar comportamentos, e projetar tendências, buscando maximizar lucros e reduzir custos operacionais. Embora prever um mercado futuro seja impossível, a análise de dados e o estudo de parâmetros atuais permitem que sejam desenvolvidos modelos matemáticos que trazem maior precisão na tomada de decisões das empresas e, consequentemente, otimizado e aprimorado a qualidade de seus serviços.

Na área financeira, o Big Data tem mudado a forma com que os gestores estão tratando a oferta e a disponibilidade de serviços. Grandes volumes de dados, adequadamente processados, permitem que todas as decisões sejam baseadas em dados confiáveis (data-driven) e, portanto, trazem mais segurança à empresa.

Abaixo, listo 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.

●       Controle e redirecionamento dos custos

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. O tempo de reação igualmente cai, já que as tendências são identificadas mais rapidamente e permitem o replanejamento. Todos estes fatores influenciam a valorização da marca, otimização de atendimento ao consumidor e redução de custos.

●       Produtos e serviços personalizados

O Big Data tem permitido que o próprio desenho de produtos e serviços seja revisto. Os dados coletados são analisados para modelar o comportamento dos clientes e assim mapear necessidades e volumes – e, tão importante quanto, o comportamento dos concorrentes.

Isso não só tem permitido melhorar as previsões sobre tendências do público, como impedido que os gestores invistam recursos em produtos novos, porém sem 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. Os modelos centrados no cliente (customer-centric) e o Design Thinking possuem papel relevante neste contexto.

●       Segurança dos sistemas

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 aos profissionais da área avaliar toda a movimentação da empresa, podendo identificar qualquer comportamento suspeito por meio do cruzamento de dados. Ao mesmo tempo, traz novas preocupações, já que é necessário proteger dados sigilosos e privativos de milhões ou até bilhões de pessoas.

  •      Prevenção de fraudes e desvios

Outro benefício bastante interessante na aplicação de 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.

* Augusto Guagliano é Head de Analytics da A10, consultoria em Analytics

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