O investimento empresarial em tecnologias de gestão e análise de dados está a aumentar. De acordo com as previsões da Technavio, o mercado de soluções de análise de dados aponta uma taxa anual de crescimento de nada menos que 13,84% entre 2022 e 2027. Informação é poder e é essencial para manter uma visão clara do negócio. Mas como torná-lo acessível a todos os funcionários de uma organização para que as equipas trabalhem alinhadas? Uma resposta possível está nos Data Marts.
O que é um Data Mart e como ele funciona?
Um Data Mart é uma solução de armazenamento e análise de dados cuja função é focar num conjunto específico ao invés de lidar com todas as informações de uma empresa. Ou seja, funciona como um subsistema integrado dentro do Data Warehouse ou armazenamento de dados geral.
O principal objetivo desta tecnologia é fornecer uma visão detalhada e em tempo real de uma área específica como vendas, finanças ou marketing, reforçando a estrutura de Business Intelligence. Dessa forma, evita-se o desperdício de recursos económicos e humanos ao tentar navegar entre grandes volumes de dados até que seja possível extrair aqueles que são relevantes para cada profissional ou departamento.
Além disso, o ponto forte do Data Mart reside não apenas na localização dos dados dentro do sistema, mas também na realização de análises avançadas que permitem a tomada de decisões informadas e fundamentadas na gestão do planeamento estratégico.
Datamart vs. Data Warehouse e Data Lake: como eles são diferentes?
Como tecnologia, os Data Marts apresentam uma série de diferenças em relação a outras ferramentas Martech Data e Business Intelligence, como Data Warehouses e Data Lakes:
- Um Data Warehouse é um sistema superficial de armazenamento e análise de dados usado para coletar e organizar informações de diferentes fontes num só lugar. Funciona de forma centralizada e estruturada. A principal vantagem que oferece é a possibilidade de ter uma visão unificada de todas as informações da empresa.
- Um Data Lake ou data lake é um repositório cuja única função é armazenar dados, estruturados e não estruturados, na sua forma original, independentemente do formato ou tipo.
É aqui que o Data Mart ganha relevância como ferramenta de filtragem e processamento de dados dentro do Data Warehouse ou do Data Lake. O Data Mart foi projetado para se integrar a ambos e focar no conjunto de dados apropriado. Dessa forma, a flexibilidade e escalabilidade de grandes soluções de gestão de dados, que por sua vez evitam a formação de Data Silos, são aliadas à agilidade de acesso direto a uma parcela de informações fornecidas pelo Data Mart.
Da mesma forma, a implementação de um Data Mart é mais fácil do que a de um Data Warehouse ou Data Lake, e a sua gestão é muito mais rápida.
Aplicações do Data Mart no marketing digital
A utilização de um Data Mart traz vantagens em todas as esferas do marketing digital.
1. Campanhas pagas
Com o Data Mart é possível isolar as informações mais valiosas para a implementação de campanhas Paid, tanto para identificar padrões e tendências nos públicos consumidores e segmentos, quanto para monitorar o desempenho das ações publicitárias e calcular o ROI.
2. Experiência do utilizador (UX)
A criação de perfil do comportamento da web do alvo com a ajuda de Data Marts serve como base para projetar experiências digitais de utilizador melhores e mais imersivas O objetivo é construir uma verdadeira jornada de compra omnichannel, com interação seamless, seja offline ou online, via web, app e até Metaverse.
3. E-commerce e marketplaces
Com as informações coletadas dentro de um Data Mart é possível refinar a estratégia de retalho. Nos modelos de e-commerce Direct-to-Consumer (DTC) ou Dropshipping, é muito útil implementar Data Marts para gerir stocks ou detectar novas oportunidades de crescimento. Da mesma forma, no caso de marcas com presença em marketplaces, os Data Marts ajudam a acompanhar os resultados de cada localidade individualmente e fazer comparações para a seleção das ações mais efetivas.
Em suma, a tecnologia dos Data Marts permite, por um lado, que as empresas conheçam melhor os seus clientes e identifiquem corretamente as suas necessidades, o que se traduz numa tomada de decisão baseada em dados e num aumento das vendas . E, por outro, promove a fluidez no trabalho e a coordenação entre as equipas.
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