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Inteligência de negócios não existe sem uma cultura de dados corporativos

As empresas devem criar um plano para extrair valor da massa de dados ao seu dispor, começando pelos que geram maior valor com menos custo

Por IDG Custom Projects - para IBM

13/12/2017 às 15h46

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Transformação digital é o novo normal. Silos de informações e planilhas já não são bons o suficiente para gerenciar os dados. As companhias precisam oferecer transparência para satisfazer os órgãos reguladores e proporcionar crescimento nos negócios. E isso passa pela análise de dados estruturados e não estruturados, vindos de sistemas legados, bancos de dados transacionais e analíticos, planilhas e até de mídias sociais.

Diante deste cenário, o que o CIO e líder de TI precisa fazer para enfrentar desafios inerentes ao aumento expressivo da produção de dados? Como tirar proveito dos diversos dados e informações que alguns poucos usuários do sistema já possuem e como cruzá-los com informações disponíveis globalmente, como as referências para uma determinada área de negócios?

A resposta não é única. Cada empresa deve estruturar um plano para extrair valor, de forma gradual, da massa de dados a seu dispor, começando preferencialmente por aqueles que podem gerar mais valor com um menor custo, o que costumamos denominar de “low hanging fruits”.

Pensando em um gestor que necessita ou quer estar à frente da concorrência, isso se traduz em estar apto para a adoção da Inteligência Artificial e, mais especificamente, a chamada computação cognitiva, já que a digitalização dos negócios exige criar uma cultura de dados e formas de usá-los inteligentemente para reimaginar experiências do consumidor e novas formas de ganhar dinheiro e se manter competitivo.

A IBM identificou que uma das principais tendências para os próximos anos é o uso de sistema cognitivo para auxiliar na identificação de insights, a partir de um conhecimento mais profundo do mercado e dos clientes.

Em 2016, um estudo com mais de 5 mil executivos de todo o mundo, lançado pelo Instituto for Business Value (IBV) da IBM, demonstrou que as empresas com melhor desempenho já estavam olhando para as capacidades cognitivas como uma prioridade. Naquela ocasião:

- No setor dos seguros, 65% dos CXOs já procuravam implementar um modelo empresarial mais inovador, mas quase 30% sentiam que a qualidade, a exatidão e a integridade dos dados corporativos ainda eram insuficientes. Quase todos pretendiam investir em soluções cognitivas.

- No varejo, 60% dos executivos não acreditavam que a sua empresa estivesse suficientemente capacitada para oferecer o nível de experiência que o cliente procura, e 95% disseram que iriam investir em soluções cognitivas nos próximos cinco anos.

- Na Saúde, mais de metade dos CXOs confessaram sentir restrições na utilização de todas as informações disponíveis, o que lhes limitava a confiança na tomada de decisões de negócio estratégicas. 84% desses líderes acreditavam que as capacidades cognitivas serão uma força disruptiva na área da saúde e 95% pretendiam investir nestas soluções ao longo dos próximos cinco anos.

Porém, antes de abraçar a análise baseada na Computação Cognitiva é imperativo investir em três frentes: nas ferramentas de dados e análise; em tornar os dados acessíveis e melhorar as habilidades de análise de seus funcionários; e o mais importante, em criar uma cultura que aceite algum risco na tomada de decisões e ações baseadas em dados.

Dados puros precisam ser interpretados com ferramentas adequadas de tratamento e visualização. Eles não são úteis até que pessoas possam rapidamente ler e entender as informações geradas. E é aí que entre a Computação Cognitiva.

A maioria das modernas plataformas de BI e Analytics disponíveis no mercado hoje são fáceis de configurar, administrar e trabalhar, mas não garantem a exploração bem-sucedida dos dados. Por quê? Porque BI tradicional envolve esforços de análise de dados liderados por TI e depurados por cientistas de dados. Produzir informações valiosas exige uma quantidade razoável de especialistas e não é muito ágil. 

Já o BI mais inteligente usa tecnologia cognitiva e design de interação de usuário para criar uma solução analítica poderosa e robusta, fácil de ser usada por toda a organização. Com ele, construir um modelo de dados deixa de requerer tanto tempo e conhecimento especializado, para passar a ser algo que alguém na linha de negócios pode fazer. 

Investir em ferramentas de inteligência de negócios (BI), análise preditiva e gestão de desempenho, self-service, é o caminho. A capacidade de autoatendimento, sem a necessidade de intermediários, é imprescindível para a agilidade nas análises. Hoje, muitos usuários de negócio possuem a necessidade de começar suas análises antes do DW ficar pronto, por conta própria. E quando o pessoal da linha de negócios pode usar as análises por conta própria e compartilhar suas ideias com facilidade, isso ajuda a gerar uma tomada de decisão perspicaz e baseada em dados, em todos os níveis.

A IBM é um dos players mais tradicionais do mercado que começou a ter um grande desafio para se transformar do mundo de TI tradicional para uma abordagem mais self service. Esse trabalho começou com o Cognos Analytics e chegou ao Watson Analytics. O serviço de descoberta analítico entrega a nova experiência de Smart Data Discovery, trazendo abordagens cognitivas às análises de dados, sendo possível fazer as explorações de dados self-service e, ainda, utilizar linguagem natural, além de ser possível realizar uma análise preditiva sem a necessidade de ter conhecimentos estatísticos.

Resolvida a questão das ferramentas, é preciso lembrar que tornar os dados acessíveis passa também por nutri-los, desenvolvê-los e protege-los. Em resumo, ter uma boa governança, através do estabelecimento de políticas e regras que permitam estabelecer, declarar e divulgar os requisitos básicos para a estrutura geral, formato, identidade, propriedade, uso e acesso relacionados a todas as informações com as quais a empresa lida.

A etapa final envolve a conscientização do valor da tomada de decisões com base nos dados para a empresa como um todo. As organizações devem criar e fomentar uma cultura que englobe dados e fatos e os aplique ao negócio, todos os dias. 

Uma vez que uma organização tenha as ferramentas, as habilidades e a cultura necessárias para conduzir um negócio baseado em análises, ela estará então pronta para realizar o objetivo final de qualquer iniciativa de Big Data e Analytics.

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