Atualmente, preparar dados para análise leva minutos ou segundos, em vez de dias ou semanas, permitindo que a empresa acelere o desenvolvimento de novos serviços baseados em dados. Com a análise de big data na nuvem impulsionando seus negócios, a Wi2 está dando passos importantes para atingir suas metas de marketing personalizadas.
“No passado, costumávamos extrair os dados necessários de grandes volumes de registros em nosso ambiente de armazenamento de objetos na nuvem e, em seguida, estruturar os dados manualmente”, afirma Fukui. “O processamento dos dados pode levar até uma semana e analisá-los pode exigir mais de uma hora, mas hoje tudo mudou.
“É um avanço que nosso tempo de espera para análise seja agora de apenas alguns minutos ou segundos. Melhor ainda, agora podemos visualizar nossos dados de maneiras mais intuitivas. Por exemplo, traçando eventos em um mapa com base nas coordenadas de GPS dos dispositivos móveis dos usuários. Podemos nos concentrar mais na análise de nossos dados e achamos vantajoso podermos realizar mais tipos de análise em um único dia.”
A análise rápida já está ajudando a Wi2 a conhecer melhor as preferências dos visitantes e dos sites de honeypot e a melhorar a segmentação de ofertas e recomendações.
“Quanto mais dados coletarmos, mais precisamente poderemos prever o que cada visitante provavelmente desejará ver e fazer enquanto estiver no Japão”, explica Fukui. “Em última análise, nosso objetivo é fornecer as informações mais úteis no ponto ideal da viagem de uma pessoa.”
Ajudando seus parceiros da indústria e do governo local a entender o que os turistas querem de suas estadias, a Wi2 pode ajudá-los a criar estratégias mais eficazes de interação, oferecendo experiências ainda melhores aos visitantes em todos os setores.
“Muitas empresas já estão analisando padrões de pedestres a partir de dados móveis e apresentando recomendações de produtos ou cupons para os serviços procurados”, afirma Soma. “Como uma empresa inovadora, sempre tentamos ser os primeiros a implementar esses tipos de novas tecnologias”.
Em última análise, o Wi2 visa desenvolver produtos preditivos que ajudem seus parceiros a entender o que os visitantes provavelmente farão, com base em seu comportamento atual e nas tendências históricas dos visitantes. Por exemplo, a análise preditiva pode identificar que um grupo de turistas asiáticos que fazem compras em Yokohama apresenta alta propensão a reservar um pernoite na cidade termal de Hakone Yumoto.
“Queremos enfrentar esses tipos de desafios com tecnologias cognitivas para aprendizado profundo e inteligência artificial, como as soluções IBM Watson® disponíveis via IBM Bluemix”, afirma Fukui.
Olhando para o futuro, a Wi2 pretende continuar sua estreita colaboração com a IBM para impulsionar o crescimento de seus negócios.
Soma conclui: “No momento, estamos acumulando uma grande variedade de registros móveis em nossa infraestrutura de agregação de dados. Pode ser necessário reorganizar nossa infraestrutura em dois sistemas: um banco de dados para uma análise de longo prazo de dados arquivados em grande escala e um banco de dados para detecção de padrões em tempo real em fluxos de dados. Vemos um grande potencial em nossas soluções IBM Cloudant e IBM Db2 Warehouse on Cloud para alcançar esses objetivos”.