Todos os sistemas de informação possuem alguns componentes básicos, quais sejam: recursos humanos, hardware (equipamento), software (programas), dados (banco de dados) e redes para executar atividades de entrada, processamento, produção, armazenamento e controle que convertem recursos de dados em produtos de informação (O’BRIEN, 2004).
Todos esses componentes são primordiais, porém um componente é essencial: o banco de dados. É considerado tão importante que Nash (1994) chega a considerá-lo como um ativo da empresa, tanto quanto uma marca registrada, ou uma boa patente, ou uma fábrica eficiente, e salienta ainda que, da mesma forma que em relação a todos os ativos patrimoniais, a boa administração manda que dele seja feito um bom uso.
Um banco de dados não é estático, mas uma lista mutável, crescente e dinâmica. E não é meramente dados de nomes, endereços e outros. É composto por pessoas reais que colocaram a confiança delas em sua empresa. Elas não são simplesmente o seu mercado: são o seu futuro (NASH, 1994, p.12).
Uma empresa precisa conhecer seus clientes, portanto precisa coletar e armazenar informações em um banco de dados e usá-lo em suas ações de marketing. Para Kotler e Keller (2006) um banco de dados de clientes ideal contém informações demográficas (idade, renda, membros da família, datas de aniversário), psicográficas (atividades, interesses e opiniões), além de dados sobre preferência de mídia e outras informações úteis, como endereços (localização geográfica), por exemplo.
Um banco de dados pode ser utilizado de diversas maneiras, mas, de modo geral, as empresas usam banco de dados em cinco situações, segundo Kotler e Keller (2006):
- para identificar clientes potenciais;
- para decidir quais clientes devem receber uma oferta em particular; - para intensificar a fidelidade do cliente;
- para reativar as compras dos clientes e - para evitar erros sérios com o cliente.
Cliquet (2006) afirma que diferentes fontes podem ser usadas na criação de um banco de dados, tais como: painéis, cartões de fidelidade e mega-bases (CROIZEAN, 2002). Painéis tradicionais de consumidores ou de varejistas são amostras permanentes de milhares de consumidores ou milhares de lojas que permitem coletar dados sobre consumidores em intervalos regulares (VERNETTE; GIANNELLONI, 2001 apud CLIQUET, 2006).
Cliquet (2006) ainda explica que os cartões de fidelidade possibilitam às empresas saber, com grande precisão, o comportamento de compra atual dos consumidores. As mega- bases resultam de grandes pesquisas onde o princípio é enviar milhares de cópias de um questionário bastante longo de possivelmente 200 ou mais questões sobre os mais diversos produtos.
O antigo banco de dados atualmente vem recebendo uma nova denominação, sendo assim, alguns autores (MACHADO; FRANCISCO; RIBEIRO, 2006; CASTRO, 2006; GALLOPEL, 2006; dentre outros) convencionaram chamá-lo de Data Warehouse (DW).
Segundo Machado, Francisco e Ribeiro (2006), o DW é um local onde se armazena um conjunto de informações que, associado a um conjunto de ferramentas e procedimentos, desde a população dos dados, a transformação e padronização de todos os dados, a fixação do valor temporal do dado, assim como toda a infra-estrutura para a consulta, a análise on-line e a análise detalhada de tendências por técnicas de data mining, desenvolvem a base de dados para a tomada de decisão pertinente ao negócio.
Fazer data mining, segundo Kotler e Keller (2006, p. 162), significa “usar técnicas estatísticas e matemáticas sofisticadas, como análise de agrupamento, detecção de interação automática, modelagem e redes neurais.”
Em termos genéricos, pode-se entender o Data Warehouse como um grande banco de dados corporativo, com o objetivo de ser base de consultas da organização, e não o repositório para retro-transações. Por essa razão o DW precisa ser organizado por assunto, suportar diversos níveis de granularidade dos dados e ser modelado de forma a facilitar o acesso e a compreensão dos usuários finais (MACHADO; FRANCISCO; RIBEIRO, 2006).
Deste modo, o DW é integrado, centralizado e orientado a assuntos para assim atender ao suporte à decisão. Portanto, é elemento fundamental na garantia da qualidade dos dados que serão replicados. Uma vez que o DW funciona como um centralizador da informação organizado por assuntos, é imperativo que exista qualidade das fontes que alimentam o mesmo (CASTRO, 2006).
Castro (2006) afirma que o DW por si só não tem condições de questionar e julgar as informações oriundas da integração da base de clientes e de endereços. Isto só poderá ser feito utilizando processos ou aplicações específicas. Nestas aplicações específicas serão
implementadas as regras de negócios e/ ou os processos que permitam a utilização de uma base certificada de endereços levantados em campo e armazenados em bancos de dados com a utilização de uma base digital de mapas integrados, por exemplo, um SIG.
Da mesma forma que ocorre com o DW, essa situação acontecerá também em relação ao cadastro de clientes. Neste caso, a plataforma de SIG irá receber o cadastro de clientes realizando sua espacialização, ou seja, a sua distribuição espacial ao longo dos mapas e retornará ao DW uma tabela com todos os códigos de endereçamento da base SIG. Como o DW trabalha sobre o conceito de atualizações após a certificação da relação endereço x cliente, somente serão refeitas as espacializações dos novos clientes inseridos na base ou nas mudanças de endereço ocorridas (CASTRO, 2006).
O banco de dados geográficos, que armazena dados relativos à localização espacial e que normalmente é utilizado em um SIG, também pode receber outra denominação, pode ser chamado de Spatial Data Warehouse.
Machado, Francisco e Ribeiro (2006) definem o Spatial Data Warehouse como uma grande base de dados que habilita espacialmente e historicamente a informação do negócio, dentro de uma perspectiva holística orientada à área de negócios para servir de base para a tomada de decisão.
O Spatial Data Warehouse é um local de armazenamento de dados geocodificados que vem de diversas fontes. Esses dados são tratados, depurados e armazenados de tal forma que podem ser extraídos e transformados em informação, gerando conhecimento, a partir da percepção e da intenção do usuário (MACHADO; FRANCISCO; RIBEIRO, 2006).
Os mesmo autores explicam que a função do Spatial Data Warehouse, no caso do geomarketing, é a identificação de “segmentos de mercado espacializados” bem definidos para ações de marketing. Não é preciso mais fazer uma campanha na televisão ou espalhar outdoors por toda a cidade, se for conhecido exatamente onde mora um pequeno conjunto de
pessoas com probabilidade altíssima de consumir aquele produto. Dessa forma, o esforço de marketing poderia se concentrar somente nessas áreas, pessoas ou domicílios. Isso constitui um “marketing de precisão”.