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Pensamento centrado em eventos caracteriza os negócios digitais, diz Gartner

Ao analisar o uso de Data & Analytics para explorar os momentos de negócios e conduzir uma melhor tomada de decisões, o Gartner recomenda focar em duas áreas

Da Redação

Publicada em 27 de outubro de 2017 às 09h54

O que distingue uma operação tradicional de um negócio digital é o fato deste último ser centrado em eventos, o que significa que a empresa está sempre detectando, sempre pronta e sempre aprendendo, segundo define o Gartner. Por isso, a consultoria recomenda que os líderes de Data & Analytics (CDOs), que conduzem iniciativas de transformação digital, tenham o pensamento focado em eventos ao analisar as bases técnicas, organizacionais e culturais de suas estratégias.

No contexto do negócio digital, eventos empresariais podem ser qualquer coisa que seja notada digitalmente, refletindo a descoberta de condições significativas ou mudanças dessas condições.

"A maioria das organizações hoje se concentra em ocorrências de curto prazo ou mesmo quase em tempo real frequentemente associadas ao atendimento ao cliente, relacionamentos e respostas às informações de consumidores ou cidadãos", afirmou Donald Feinberg, vice-Presidente de Pesquisas do Gartner e Analista Emérito, durante o Gartner Symposium/ITxpo, que termina nesta quinta-feira, 26, em São Paulo.

O analista observa que há também macroeventos que impulsionam decisões de ciclo maiores. "Há oportunidades que levam a uma decisão. Existem episódios aleatórios que ocorrem com pouca frequência e há acontecimentos regulares que justificam uma resposta diferente ao longo do tempo à medida que a maturidade aumenta. São os fatos que nos rodeiam que oferecem oportunidade de aprender, crescer e ganhar", completa Feinberg.

O processamento e o Analytics de eventos desempenham um papel significativo ao permitir que as organizações capitalizem um momento de negócios. A convergência de eventos estabelece uma oportunidade de negócio e o Analytics em tempo real dessas iniciativas, bem como de dados atuais e de contexto mais amplo, pode ser usada para influenciar uma decisão e gerar resultados de negócios bem-sucedidos. 

bigdata

Ao analisar o uso de Data & Analytics para explorar os momentos de negócios e conduzir uma melhor tomada de decisões, o Gartner recomenda focar em duas áreas:

1 - Perseguir a gestão de decisão como uma disciplina
A gestão de decisões é a disciplina de projetar e construir sistemas que tomem decisões estruturadas, em que "decisão" significa determinar um curso da ação. A gestão de decisões combina elementos de Analytics, Gestão de Processos de Negócios (BPM - Business Process Management), processamento de regras de negócios, pesquisa da gestão da ciência/operações e, em um número crescente de situações, aprendizado de máquina.

O uso precoce da gestão de decisões foi concentrado em subscrições de seguro e empréstimo, aprovação de hipotecas, alocação de recursos, logística e aplicações do setor público, como aprovação de permissão e determinação de subsídios, assistência social e impostos. Recentemente, a gestão de decisões se espalhou para outras aplicações intensivas de dados e lógica, como detecção de fraude, gestão de riscos, venda cruzada e muitas outras, em praticamente todas as indústrias.

"No entanto, a maioria das empresas ainda tem experiência limitada e equipe especializada em gestão de decisões", afirma Feinberg. "Os analistas de negócios devem aprender onde usá-la. Eles também devem entender quando automatizar a tomada de decisões e quando usar abordagens de suporte à decisão."

2 - Criar uma infraestrutura de gerenciamento de dados flexível
A modernização das estratégias de gerenciamento de dados permitirá que os líderes de Data & Analytics equilibrem seus objetivos mais importantes – oferecendo os recursos ágeis de gerenciamento de dados necessários para apoiar a transformação dos negócios digitais – contra as demandas contínuas para redução de custos e eficiência operacional.

"Com os dados espalhados em todo lugar — on-premises e em nuvem — e as demandas de acesso a todos os dados (internos e externos à organização), torna-se óbvio que apenas a coleta de informações não será mais suficiente", diz Feinberg. "Os líderes de Data & Analytics também precisarão equilibrar a coleta e conexão de dados para auxiliar a produção ou os usos fundamentais de dados e experimentação com informações. Eles precisarão otimizar os custos e apoiar a inovação. Isso exigirá uma moderna estratégia de gerenciamento de dados que lhes permita navegar entre práticas tradicionais e emergentes, abordagens de inovação e a propaganda exagerada dos fornecedores."



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