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É possível ganhar dinheiro ao 'garimpar' informações no Big Data?

Fernanda Miranda, editado por Stephanie Kohn 18/09/2012 15h45
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Ao contrário do que muitos empresarios prevêem, o professor Peter Fader levanta algumas questões com respostas incertas e alerta para a real verdade das informações obtidas

O Big Data - a coleta de informações das pessoas e todos os seus comportamentos na internet - pode ser uma grande mina de ouro caso esses dados sejam utilizados da maneira correta. É possível, por exemplo, prever até mesmo qual será a próxima compra que determinado indivíduo irá efetuar.

Por isso, Peter Fader, professor de marketing e co-diretor da Wharton Customer Analytics Initiative da Universidade da Pensilvânia (EUA), argumentou e levantou preocupações durante entrevista dada ao site "Technology review"  sobre o Big Data. Para ele nem tudo pode ser realmente uma verdade. "São apenas suposições", afirma Peter.

"Mais é melhor", enfatiza o professor. Para ele, se você pode dar mais dados sobre um cliente,  se você pode capturar mais aspectos de seu comportamento, suas conexões com os outros, seus interesses, e assim por diante, então pode ser possível determinar e antecipar exatamente o que essa pessoa vai comprar, quando, por quanto e como.

Toda essa repecursão em torno do Big Data o faz lembrar do que aconteceu há 15 anos com o CRM. "Na época foi incrível mas, depois, o que restou? Frustração! E tenho medo que hoje estejamos indo na mesma direção com o Big Data".

Claro que uma informação sobre a localização de um potencial cliente no exato momento da compra é de grande valia. Mas o professor destaca um outro quesito: a real utilidade. O quanto de dados realmente é necessário saber ou expor? O que isso tem de relevância?

Além disso, o fato de ter um grande conhecimento de um determinado comportamento no passado não quer dizer que sejam informações suficientes para fazer previsões significativas sobre o futuro. "Precisamos entender nossos limites e usar a ciência e tecnologia da melhor forma possível para preencher todas as lacunas. Todos os dados do mundo nunca vão alcançar esse objetivo por nós", finaliza. 

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