Os dados ao trabalho: os carros sonham com Big Data?

E O CARRO COM A CAPACIDADE DE SE CONECTAR?

Como você bem sabe: os carros não falam. Mas se eles pudessem falar, seriam capazes de fornecer uma série de informações valiosas para OEM, motoristas e concessionárias. Ter acesso às informações sobre o veículo não é uma grande novidade, uma vez que isso é feito, por exemplo, por meio de ferramentas de diagnóstico na oficina; porém, a sua integração com as informações do ambiente operativo do veículo em um determinado momento teria um impacto revolucionário em nível global. Para ter acesso a esses dados, cada vez mais veículos estão sendo equipados com sensores e soluções de conectividade, já integrados na fase de produção. Carros com capacidade de conexão fornecerão um fluxo regular de informações relativas ao veículo, o motor, o estilo de direção e as condições ambientais. Atribuir um significado para esta grande quantidade de dados mistos, gerados em uma velocidade incrível, certamente não é uma tarefa fácil. Agora o desafio é melhorar a aquisição desses dados em movimento, para analisá-los e redirecioná-los aos destinatários interessados, em tempo real, ou quase. A recompensa, no entanto, será de enormes proporções: um prospecto integrado do veículo que fornecerá às montadoras uma análise em tempo real do desempenho dos vários sistemas do veículo, com determinado estilos de direção e condições ambientais. A grande vantagem será a capacidade de oferecer, em tempo hábil, serviços de reparo e promoções de peças, melhorando as vendas de produtos e serviços no pós-venda da rede concessionária; será possível garantir assistência aos motoristas através da criação de alarmes de sinalização ou fornecendo orientações sobre como minimizar o consumo de combustível, encontrando a velocidade e o número ideal de RPM para trocar de marcha. Os carros com capacidade de conexão poderão também abrir novas oportunidades de negócios para as OEMs, fornecendo dados integrados sobre os veículos disponíveis para terceiros, tais como companhias de seguros e operadores de assistência rodoviária. Para atender a essa demanda do mercado, a melhor entre as soluções de ponta é uma plataforma baseada em Apache Hadoop, que dá a possibilidade de salvar via cabo e a baixo custo uma infinidade de terabytes de dados e elaborar o fluxo em tempo real. As análises em alta velocidade podem ser realizadas na plataforma para aplicar algoritmos complexos em poucos segundos e fornecer análises imediatas diretamente no painel do carro e/ou em um aplicativo do smartphone do condutor, adequada à situação em que se encontra o motorista em um determinado momento ou para diversos usuários da cadeia de valor conectada.

NOVAS POSSIBILIDADES DE UMA MANUTENÇÃO PREVENTIVA EFICIENTE

Qualquer tempo de inatividade é uma potencial perda de receita para as empresas, por causa da falta de produção, custos de reparo e perdas geradas no processo. Para minimizar esse risco, os produtores normalmente utilizam programas de manutenção preventiva, que quase sempre aplicam uma abordagem baseada em prazos, ou seja, que se refere à necessidade de manter ou substituir peças em intervalos pré-definidos. Por exemplo: pode ser prevista a substituição de um componente depois de um certo período de tempo ou um determinado número de operações. Ao contrário, um programa de manutenção baseado nas condições incide sobre o estado do equipamento e do seu funcionamento, ao invés de ser sobre um intervalo de tempo, ou um programa pré-definido. Com a melhoria da tecnologia, cada dispositivo de engenharia está agora equipado com sensores e RFID (radio frequency identification – identificação por radiofrequência), que podem transmitir ativamente informações básicas sobre as variáveis do veículo, tais como temperatura, nível do óleo, trepidamento, umidade, taxa de produção, medição de consumo e defeitos. Ao enviar a um data lake, uma enorme quantidade de log de dados gerados pelo carro e combinando com as configurações dos defeitos registrados e com o seu histórico de manutenção, certamente será facilitada a identificação de padrões que levam ao defeito, dando forma às condições do equipamento em manutenção, a fim de prever quando uma intervenção deste tipo será necessária.

BIG DATA APOIAM OS ESFORÇOS DO CRM: COMO?

A grande promessa de Big Data é um deslocamento da tomada de decisão induzida pelos dados. Através da integração de Big Data em uma solução de CRM, as montadoras de automóveis podem prever o comportamento do cliente, melhorar o atendimento e administrar os investimentos com maior precisão. Automatizar a discussão entre potenciais clientes e consultores em produtos complexos, como são os carros, baseando-se nos desejos e recursos do cliente, pode melhorar o processo de vendas. Estas aplicações baseadas em regras comerciais vão além dos esquemas e algoritmos de decisão para disponibilizar informações e opções de modo rápido e seguro como parte do diálogo de venda; são baseadas na análise de todos os pontos de contato do cliente, incluindo redes sociais, e-mail, internet, relatório dos representantes de vendas e call centers para categorizar os clientes em segmentos com base em suas ações. As tendências do cliente podem ser extraídas do Big Data e usadas para prever as exigências, e assim direcionar o desenvolvimento de produtos e esforços promocionais. É certo que o percurso do cliente, da conscientização até a compra do produto pode ser muito longo e, certamente, atravessa muitas estruturas organizacionais e diversos sistemas de informação. Em todos os pontos de contato são geradas informações estruturadas e não estruturadas, e é fácil entender como as informações não estruturadas aumentam sempre mais até se tornarem aquilo que permite compreender melhor e de forma eficaz o real comportamento do cliente. O que um cliente fala para um vendedor pode ser muito diferente das opiniões trocadas com seus amigos na página do produto no Facebook, mas qualquer relacionamento pode reduzir ou aumentar o desejo de compra e de qualquer maneira podem espalhar informações valiosas para os representantes de Vendas e Marketing. Obter todos esses dados para lidar diretamente com um único cliente ou para delinear um perfil de cliente mais semelhante ao ativar um relacionamento de marketing one2one, pode ser extremamente desafiador com os tradicionais sistemas RDBMS (relational database management system – banco de dados relacional), mas é muito mais simples e mais econômico com o uso de um banco de dados Apache Hadoop ou NoSQL. Logo, o novo centro de dados torna-se um poderoso ponto de partida para dar suporte aos aplicativos de CRM ou sugerir opções de configuração do motor do carro pela web, baseando-se seleções dos clientes anteriores ou de comportamentos pessoais traçados com base em informações obtidas nas redes sociais.