Quer salvar este guia para mais tarde? Sem problemas! Basta digitar seu endereço de e-mail e enviaremos o PDF deste guia gratuitamente. Por que os dados são importantes – Os dados vêm em duas versões: poucos e muitos. O desafio que a maioria das pessoas enfrenta é como transformar números em decisões significativas. Números estáticos, por si só, não têm significado. Então por que você iria querer fazer análise?
Para entender a resposta, vamos rever alguns exemplos: O Clube de Atletismo Oakland A’s – Billy Beane assumiu como gerente geral do Oakland A’s em 1997. Lá, ele aplicou análise estatística (conhecida como sabermetria) aos jogadores, mudando radicalmente a maneira como eles adquiriam jogadores. Billy Beane, gerente geral do Oakland A’s ( Fonte ) – A abordagem de Beane foi focar em métricas específicas, como rebatidas e corridas, para encontrar jogadores subvalorizados que ninguém mais notava.
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Essa abordagem tornou o Oakland A’s um dos times mais econômicos do beisebol, levando-o a 20 vitórias consecutivas, playoffs e até mesmo à World Series. Basicamente, os dados tornaram o A’s competitivo com clubes muito maiores, ao mesmo tempo em que trabalhavam com um orçamento um terço do tamanho. Netflix – A principal crença da Netflix é que a personalização conquista a fidelidade do cliente, uma crença que coloca os dados no centro de sua estratégia corporativa.
Quando ainda era uma locadora de DVDs, a Netflix investiu pesado em tecnologia de mineração de dados para desenvolver um algoritmo de recomendação de filmes, abrindo caminho no uso de dados para proporcionar uma ótima experiência ao cliente. E funcionou. As recomendações geraram 50% do tráfego. Depois de adotar um modelo de streaming, essa abordagem que prioriza os dados continuou e os tornou um dos principais serviços de streaming de vídeo sob demanda disponíveis. Hoje, isso lhes dá o insight do cliente necessário para criar conteúdo original de enorme sucesso, como Demolidor , Stranger Things e Orange is the New Black.