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Como aproveitar ao máximo seu orçamento de análise de dados

Investimentos em Data Analytics estão em alta, mas os resultados podem ser ilusórios. Como as organizações estão gastando em ferramentas e pessoal?

Bob Violino, CIO/EUA

20/03/2019 às 9h16

Foto: Shutterstock

Organizações em todo o mundo estão gastando mais em análise de dados. Mas essas análises estão realmente gerando valor comercial? Se não, o que pode ajudar a melhorar os resultados das análises?

Um estudo recente da International Data Corp (IDC) prevê que as receitas mundiais com negócios em torno de Analytics atingirão US $ 260 bilhões em 2022, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 12% entre 2017 a 2022. As receitas foram estimadas em um total de US$ 166 bilhões no ano passado.

O setor bancário, o setor público, de manufatura discreta, de manufatura de processos e de serviços lideram os investimentos em ferramentas de análise. Combinados, eles foram responsáveis ​​por quase metade das receitas mundiais com Analytics em 2018.

Duas das categorias que mais crescem são a Inteligência Artificial (37% CAGR) e a análise de dados não relacionais (30%), de acordo com a IDC.

Entre as maiores tendências analíticas recentes está o Augmented Analytics, impulsionado  pelo Machine Learning, de acordo com o Gartner. Incluído em suas 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para 2019, o Augmented Analytics usa o Machine Learning para transformar o modo como o conteúdo da análise é desenvolvido, consumido e compartilhado. Ao automatizar a preparação de dados, a geração de insights e a visualização de insights, o Augmented Analytics elimina a necessidade de ter cientistas de dados profissionais em muitos casos, diz o Gartner.

Insights automatizados de Augmented Analytics também serão incorporados em aplicativos corporativos, diz a empresa. Software e serviços voltados para Recursos Humanos, Finanças, Vendas, Marketing, atendimento ao cliente, aquisições e gerenciamento de ativos incorporarão ainda o Machine Learning para ajudar a otimizar as decisões e ações de todos os funcionários, não apenas dos analistas e cientistas de dados.

Essas mudanças ressaltam a sede de análise em um momento em que a competição por talentos em Ciência de Dados é pequena. E, à medida que os fornecedores integram ainda mais as capacidades de Machine Learning e Ciência de Dados ao tecido de suas plataformas, a promessa da  “Ciência de Dados Cidadã ” - na qual usuários fora do campo da estatística e da análise podem extrair insights preditivos e prescritivos dos dados - tornar-se uma realidade, diz o Gartner. Até 2020, espera-se que o número de cientistas de dados cidadãos cresça cinco vezes mais rápido que o número de cientistas especializados em dados.

Aqui estão alguns exemplos de como as organizações estão gastando em análise, em termos de tecnologias, parcerias e pessoal, e onde estão vendo o maior retorno sobre seus investimentos.

Analytics no campus

A Indiana University of Pa concluiu um grande investimento em ferramentas de análise e infraestrutura, incluindo uma plataforma de Data Warehousing e ferramentas de Business Intelligence (BI) em 2018, e continuará a implementar alguns desses investimentos em 2019.

“Temos um grande foco na qualidade, pontualidade e integridade dos dados em si e na qualidade do modelo de dados”, diz Bill Balint, CIO da instituição. “Nós sentimos que esta é uma área frequentemente negligenciada no armazenamento de dados/inteligência de negócios do ensino superior.”

A universidade está migrando cada vez mais para sistemas de transação e aplicativos em nuvem nos quais os recursos de análise de dados são incorporados às funcionalidades principais das soluções, diz Balint.

Um dos casos de uso para análise que provavelmente fornecerá os melhores resultados e o retorno sobre o investimento (ROI) é impulsionar as matrículas de alunos.

“A ênfase em atrair novos alunos e depois reter e formar os alunos assim que chegam nunca foi tão alta”, diz Balint. "Os conjuntos de resultados analíticos que podem ajudar a instituição a implantar seus recursos para ajudar a revelar as ações necessárias para atingir esse objetivo são os mais valiosos".

Um exemplo seria a análise preditiva que poderia indicar quais alunos estão em risco de não frequentar a universidade, não continuar com os estudos ou faltarem mais às aulas.

"Usando essas análises, a universidade poderia tomar decisões de negócios sobre como lidar com a necessidade antes que o aluno, ou qualquer futuro aluno na mesma situação represente um risco", diz Balint.

Como muitas outras organizações, a universidade está ansiosa para encontrar pessoas capacitadas para trabalhar em projetos relacionados à análise.

"Nossa maior lacuna de habilidades está na Ciência de Dados", diz Balint. “Estamos em uma área rural e as estruturas salariais do ensino superior também podem dificultar a atração de talentos, especialmente em um conjunto de habilidades em alta, diz ele.

A análise de dados tornou-se um componente-chave para a universidade, não apenas em TI, mas em muitas operações diferentes.

"Estamos limitados por restrições significativas de dinheiro, pessoas e tempo", diz Balint. “Qualquer ferramenta que possa nos ajudar a tomar decisões críticas e focadas, orientadas por informações, melhores, mais rápidas e/ou mais baratas, é incrivelmente valiosa nesse ambiente. O Analytics tem o potencial de se adequar a essa conta em grande escala. ”

O Analytics tornou-se tão importante “que a capacidade analítica e a prontidão de um sistema de transações são quase mais importantes que as  funcionalidade desse sistema. Uma grande mudança em relação ao passado”, diz Balint.

Modernização de registros financeiros

O Artesia General Hospital, que atende comunidades no sudeste do Novo México, está no meio de uma Transformação Digital, e parte desse esforço envolve uma ênfase crescente na análise de dados.

No ano passado, a organização gastou quase 30% de seu orçamento anual de TI em análise de dados, diz Eric Jimenez, diretor de TI do hospital.

Devido às limitações de recursos, a instituição precisava inicialmente terceirizar a criação de seu programa de análise, diz Jimenez. Como tal, a maior parte do orçamento de análise foi alocada para honorários de consultoria. O restante do orçamento foi para software e implantação.

"Nosso foco principal foi em Finanças", diz Jimenez. “Nossa equipe financeira estava fazendo todos os relatórios em Excel. Eles coletavam dados de diferentes departamentos e os vinculavam a uma planilha principal ”.

Mas, com o Excel, há um limite para o número de usuários que podem editar as planilhas, diz Jimenez. Além disso, depois de muitos anos coletando dados, as planilhas estavam se tornando arquivos grandes e pesados demais. O departamento financeiro estava armazenando esses arquivos em um servidor, mas às vezes os gerentes levavam as planilhas para casa em seus laptops para trabalhar no fim de semana.

"Isso causava problemas na conexão com a planilha principal", diz Jimenez. “Outra falha foi quando tivemos problemas com o servidor, e os arquivos do Excel foram corrompidos. Tivemos que restaurar o arquivo a partir de backups, o que acarretou trabalho extra para a equipe financeira porque eles precisaram coletar os dados novamente ”.

Agora, todos os dados financeiros estão localizados em um local centralizado usando uma plataforma de análise e o departamento financeiro não depende mais de planilhas. "Antes, coletar e analisar os dados levava dias", diz Jimenez. “Agora leva minutos. Os usuários financeiros podem trabalhar em outros problemas e não precisam se preocupar com planilhas. ”

Para ajudar a obter mais insights de negócios a partir das análises, o Artesia está procurando um “storyteller” de dados, diz Jimenez. "Esse profissional deve ser capaz de analisar os dados e tornar clara a história que esses dados contam", diz ele. “Eles devem ter um alto nível de entendimento do processo sobre como os dados são coletados. Depois de coletado, eles devem entender como o usuário final vai usar os dados. ”

Embora o hospital ainda esteja nos estágios iniciais de uso da análise de dados, já consegue perceber o valor da tecnologia. “A economia de tempo nos ajudou a nos concentrar em outros projetos”, diz Jimenez. “O Analytics é apenas o primeiro estágio e a base. Nos próximos dois meses, a organização estará mudando para usar mais análises em nossos trabalhos do dia a dia. Uma vez que tenhamos uma boa base construída, podemos começar a usar ferramentas como Inteligência Artificial e Machine Learning em nossa organização. ”

Melhorando os resultados de negócios

A Worldwide Assurance for Employees of Public Agencies (WAEPA), uma associação sem fins lucrativos que oferece seguro de vida e benefícios de serviços financeiros a funcionários civis federais, planeja aumentar os gastos com análise de dados em 15% este ano.

Uma das prioridades para o ano é a criação de uma estrutura de análise orientada a resultados de negócios. "Pretendemos entrevistar os principais interessados ​​na organização e, com base nos resultados que eles estão tentando alcançar,  automatizar ao máximo possível”, diz Brandon Jones, CIO da instituição.

A WAEPA tem como objetivo criar “uma plataforma analítica holística e integrada” que possa combinar funções diferentes para suportar casos de uso sofisticados e permitir a expansão contínua de funcionalidades, além da evolução de casos de uso, reduzindo a complexidade e o risco da implementação.

Para reforçar sua estratégia de análise, a organização está procurando profissionais de TI com experiência e habilidades em Data Analytics, Data Warehousing, BI, Ciência de Dados e mineração de Big Data.

A WAEPA aproveitará esses conjuntos de habilidades para criar arquiteturas, modelos e protocolos de mineração de dados para relatórios estatísticos e para metodologias de análise de dados para identificar tendências em grandes conjuntos de dados.

O Analytics pode ser aplicado a uma variedade de áreas do negócio, incluindo economia de mercado, cadeia de suprimentos, marketing,  publicidade e pesquisa científica.

A análise de dados é fundamental para a capacidade da organização de atender bem os clientes, diz Jones. “Vivemos em um mundo digital e precisamos nos concentrar no cliente e em como ele está evoluindo e quer consumir, comprar, rever produtos”, diz ele. “Nossas análises devem informar uma infinidade de decisões de negócios para aumentar tudo, desde conversões até personas.”

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