Empresas passam por quatro etapas quando o assunto é Data Discovery: visualização de dados, descoberta de informações, sua influência nos negócios e a análise preditiva
O Business Intelligence (BI) não é mais uma novidade. De acordo com a Frost&Sullivan, o mercado brasileiro de Big Data e Analytics deve movimentar cerca de US$ 965 milhões em 2018 – o segmento chegou a US$ 243,6 milhões em 2013. Os números não surpreendem se levarmos em conta a quantidade de informações que produzimos e o volume ao qual somos submetidos todos os dias. Passamos pela fase de coleta e organização de todos estes dados. Agora, é hora de aprender como transformá-los em conhecimento de fato relevante para os negócios. Surge então o conceito de Data Discovery, uma das prioridades atuais das organizações, pois envolve o modelo self-service. Sem a necessidade de criar relatórios pré-definidos, como anteriormente, é possível levar a análise de informações para todos os setores e camadas das empresas.
Ao disponibilizar diversas e diferentes informações, o modelo self-service estimula a autonomia de todas as áreas ao mesmo tempo em que reduz gargalos nos departamentos de TI. Se antes eram utilizadas planilhas estáticas para avaliação de dados, hoje em dia é apenas necessário um dispositivo com acesso à internet. O BI tornou-se mais visual e fácil de utilizar. O desafio passa a ser integrar as informações críticas aos programas de visualizações já existentes. Explico: Os gráficos já são utilizados há muito tempo dentro das corporações – principalmente para apresentar resultados, mas apenas compilar dados não é o suficiente para obter perspectivas verdadeiras e eficientes dos negócios. É preciso ir além.
No geral, as empresas passam por quatro etapas quando o assunto é Data Discovery. A visualização de dados, a descoberta destas informações, sua influência nos negócios (momento em que a análise reflete em ações) e a análise preditiva. Esta última, arrisco dizer, é a mais importante pois impacta diretamente nos negócios e, no entanto, poucas companhias no mundo encontram-se neste patamar. Quando digo ir além, quero dizer chegar nestes dois últimos pontos: O momento em que os dados impactarão os negócios e quando, com base na análise, conseguiremos tomar ações antecipadas. Para o Varejo, por exemplo, as soluções de Data Discovery ajudam a mapear o comportamento dos consumidores e, assim, as companhias conseguem planejar ações de marketing e promoções mais assertivas para os seus públicos-alvo.
Para chegar nestes dois momentos e atingir o máximo de resultado das análises é preciso, antes de mais nada, seguir algumas diretrizes. Por exemplo, definir muitos pontos para observação é um erro comum entre as empresas que implementam soluções de BI. Uma visualização eficiente está diretamente relacionada a um baixo número de medições para evitar dashboards muito confusos e pouco objetivos. É importante priorizar os principais indicadores, aqueles dados que, se compreendidos, podem trazer resultados estratégicos e efetivos. Vale ficar de olho em indicadores como mudanças de mercado e comportamento dos clientes. Essas informações, se devidamente cruzadas e analisadas, além de permitirem potencializar os negócios, podem apontar crises iminentes.
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