Revoluções tecnológicas recentes, como as mídias sociais e a Internet das Coisas, permitem gerar um imenso volume de dados em uma velocidade jamais vista até então. Estima-se que a quantidade de dados criados no mundo todo aumente drasticamente nos próximos anos, alcançando a marca de 175 zetabytes até 2025.
Os dados, no mundo atual dos negócios e da tecnologia, são indispensáveis em qualquer setor ou indústria. À medida que o volume de dados se prolifera em taxas cada vez maiores, diversas organizações têm acelerado seus investimentos em iniciativas associadas a análise de dados na última década.
Portanto, a questão não é mais se a sua organização precisa ou não aproveitar o poder dos dados. A questão é como. Neste sentido, muitas empresas podem pensar que analytics seja algo fora da realidade da organização, por ela ser tradicional ou não ter uma operação digital. Ou, até mesmo, por não contar com um time de altíssima performance no assunto.
Obviamente que um time de alta performance ajudaria, mas isso não é a realidade da maioria das empresas. Sendo assim, neste momento, é importante saber quais são os mitos e verdades aplicados no mundo real e os meios disponíveis para que as organizações possam, a partir de hoje, utilizar a análise de dados para potencializar o seu negócio.
Mito 1: A análise de dados é útil apenas em negócios digitais
A análise de dados é extremamente importante como forma de aprimorar a tomada de decisão nas empresas, sejam elas digitais ou atuantes apenas do mundo físico. Portanto, iniciativas de analytics podem contribuir e gerar valor para qualquer tipo de negócio. Mas as organizações devem ter clareza para potencializar a implantação do digital.
Primeiro, é preciso definir claramente qual problema a empresa precisa resolver. É imprescindível para o negócio que a organização escolha uma iniciativa que suporte as metas estratégicas da empresa. Além disso, a liderança precisa enxergar a iniciativa de analytics de modo vital para alcançar as metas estratégicas e, consequentemente, o desenvolvimento e a sustentabilidade do negócio. As empresas devem garantir que os stakeholders estejam ligados a iniciativa.
Por fim, as organizações precisam ter em mente que podem começar com poucas iniciativas ou somente uma, e usar os resultados obtidos já no curto prazo para criar impulso e apoio da liderança para projetos subsequentes. É importante estruturar um portfólio para a transformação da cultura orientada à dados da sua organização e, através dele, desenvolver um roadmap a ser seguido no curto, médio e longo prazo.
Mito 2: A análise de dados requer uma equipe com conhecimento aprofundado em ciência de dados e em estatística
Embora a análise de dados precise de um certo grau de conhecimento técnico, na maioria das vezes, a necessidade e o momento atual da organização pode ser atendida sem a obrigação de contar com uma equipe de profissionais em ciência de dados ou PhD em estatística.
Ou seja, mesmo que de maneira embrionária, as organizações devem utilizar práticas de analytics em algum nível. Há basicamente quatro perspectivas que as organizações podem trabalhar.
A primeira delas é a análise descritiva, que tem como objetivo interpretar um conjunto de dados para responder o que aconteceu no passado. A segunda é a análise de diagnóstico, que se utiliza da análise descritiva para fornecer uma análise mais aprofundada do passado. A análise preditiva, a terceira dessas perspectivas, utiliza-se de dados históricos e os alimenta em um modelo de aprendizado de máquina para ajudar as organizações a identificar tendências, hipóteses e determinar correlações entre determinadas variáveis.
E, por fim, a análise prescritiva leva os dados preditivos a um nível superior. Nesse caso, a organização terá uma ideia do que pode acontecer no futuro e o que deve ser feito. Nesse nível, a Inteligência Artificial e o Big Data entram no jogo de maneira mais intensa e apropriada.
Mito 3: A análise de dados requer investimentos extremamente altos
Quando se trata de adotar novas tecnologias ou buscar novos mecanismos para melhorar os resultados da organização, um dos primeiros questionamentos que se faz é: “Quanto vai custar?”.
A ideia por trás da implementação de uma solução tecnológica é obter um benefício tangível do projeto, ou seja, o dinheiro que será gasto. Se as organizações acreditam no mito de que a análise de dados requer investimentos, elas estão certas. Porém, não é necessário um alto investimento para começar. Se as organizações aguardarem para terem altos valores para transformar a companhia inteira, as chances de nunca investirem nessas iniciativas são altas.
Tornar-se orientado a dados tem sido um objetivo comum a muitas organizações nas últimas décadas. Se o objetivo maior é alcançar a tão sonhada transformação digital ou se tornar pioneiro no lançamento de algum produto ou serviço, gerenciar com êxito os dados é um pré-requisito.
Se implantadas de forma inteligente e eficaz, iniciativas de análises de dados estão possibilitando identificar soluções com alto potencial para as organizações melhor atenderem seus clientes atuais ou buscar novos clientes para o negócio.
Com o objetivo de auxiliar na trilha para tornar as organizações data-driven, a Bip, consultoria internacional presente no Brasil desde 2007, desenvolveu uma matriz de maturidade com base em seis pilares de abordagem da BIP xTech, unidade de negócio da empresa focada em Data Science. Clique aqui para saber mais.
Este é o momento da sua empresa pensar qual o grau de digitalização do seu negócio, como estão sendo conduzidas as iniciativas de analytics e se os resultados estão sendo os esperados.
Autores: Norton Esteves e Renner Buzatto, consultores Bip Brasil
A Bip é uma consultoria internacional, presente no Brasil desde 2007. Fundada em 2003, na Itália, possui mais de 2700 profissionais, com projetos em mais de 40 países e 12 escritórios em países da Europa, América e Oriente Médio. Especializada no redesenho e transformação de grandes organizações para enfrentar desafios atuais e futuros.
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