Quais tendências vão dominar as análises de dados?

Quais tendências vão dominar as análises de dados?
Quais tendências vão dominar as análises de dados?

A análise de dados é um domínio em constante desenvolvimento. Com as empresas investindo massivamente em análises para suportar as transformações digitais, manter-se atualizado sobre as últimas tendências é essencial para garantir que sua organização esteja adotando as estratégias necessárias para o sucesso no presente e no futuro.

Data e Analytics fazem parte do motor de negócios digitais, de acordo com o Gartner, mas a consultoria alerta que, antes de tudo, são necessários propósito claro e mudança de mentalidade.

Para o Gartner “um passo importante é adotar uma mentalidade experimental e isso ainda não acontece porque as empresas só medem o que é fácil, não adotam métricas novas, mais significativas. A mentalidade da experiência experimental desafia as decisões que já foram tomadas na organização”. Em outras palavras, a experimentação está se tornando fundamental. Não podemos aceitar tudo automaticamente, é preciso testar.

Transformação digital – o primeiro passo para a análise de dados

A transformação digital é um processo em que as empresas utilizam a tecnologia como um meio de dar velocidade à resposta, fornecer um atendimento personalizado, melhorar o desempenho e aumentar o alcance da sua marca, priorizando seus clientes e funcionários. Ela é um desafio por si só, afinal, mudar um processo que já estamos acostumados e sair da zona de conforto requer superação de obstáculos.

Vale ressaltar que, no mundo digital, temos um volume tão grandioso de dados, que passa a servir como fonte de informações sobre as preferências dos clientes e potenciais clientes, permitindo melhorar a experiência deles com a sua empresa.

Desafios

Com o uso da Inteligência Artificial, da Internet das Coisas e a digitalização dos negócios, não há como garantir privacidade. É uma questão que gera muitos debates, mas que hoje, é virtualmente impossível de colocar em prática.

As empresas podem usar dados para saber muito mais sobre seus clientes, chegando a informações e interpretações a partir da análise de fotos pessoais ou de viagens, por exemplo. É preciso deixar claro que não existem mais dados anônimos.

Quanto mais dados são coletados, mais algoritmos.  É preciso se lançar ao desafio de usar os dados com cuidado e transformá-los em informação de valor, pois, de posse desses dados, sua empresa poderá oferecer melhores produtos, melhor atendimento e melhor experiência ao cliente.

Sua empresa poderá enfrentar alguns desafios ao partir nessa jornada:

  • Falta de iniciativa

Ter uma equipe disposta e pessoas que vão fazer acontecer é muito importante nesse momento.

É mais valioso mostrar para a sua equipe que vocês são um time que precisam trabalhar juntos, do que falhar em uma ideia que você tentou promover sozinho.

  • Falta de atualização

A falta de pessoal qualificado é outro problema que muitas empresas ainda enfrentam na busca por implantar programas profundos de transformação.

No mundo digital, as informações são constantemente atualizadas e modificadas.

  • Manutenção de reputação e segurança

Muitos executivos e gestores têm medo que a reputação de suas empresas sejam afetadas e que ocorra uma brecha de segurança com a adoção de estratégias digitais mais robustas.

Como se preparar para o futuro da análise de dados?

Como dissemos anteriormente, a possibilidade de integração de dados gerados por máquinas nos dá uma perspectiva muitas vezes considerada negativa. Porém, não é bem esse o caso.

Pesquisas apontam que as empresas que entendem a necessidade da Transformação Digital são 26% mais lucrativas do que aquelas que não entendem. Ou seja, a transformação digital é um fator relevante para o crescimento dos lucros das grandes empresas.

Ao ter um computador gerando dados automaticamente temos a possibilidade de acompanhar em tempo real as particularidades de qualquer análise de dados.

A importância da Inteligência Artificial

Com a Inteligência Artificial, a tecnologia de aprendizagem de máquinas usa diferentes algoritmos que permitem lidar com dados de forma hábil. Ela não requer análise humana e pode fazer conclusões com base em informações coletadas. Além disso, pode ajudar a automatizar e aperfeiçoar processos.

Dispositivos que usam Inteligência Artificial vão mudar a forma das empresas fazerem negócios, pois as informações coletadas serão muito segmentadas e diversas. Assim, será possível criar experiências mais personalizadas.

Análise de dados: A importância da Inteligência Artificial

BI como ferramenta de análise de dados

  • Linguagem

Os propósitos e objetivos de uma estratégia de Business Intelligence só podem ser de fato alcançados com a informação sendo absorvida e compreendida. Com cada vez mais profissionais de diferentes setores e por variadas necessidades buscando informações derivadas de dados, a linguagem empregada torna-se um fator cada vez mais relevante. Portanto, a tendência é tornar a forma de relação e interação com um sistema cada vez mais natural e humana.

  • Storytelling e Dados

Já é bastante claro que dados vistos de modo isolado podem se tornar muito mais um empecilho do que uma ferramenta. Os dispositivos de Business Intelligence, quando bem usadas, ajudam a gerar conhecimento e levar uma organização a conquistar mais resultados. No entanto, se faz cada vez mais necessário que essas informações estejam ligadas a uma narrativa e um contexto apropriado.

Com funções se tornando cada vez mais automatizadas, o elemento humano de construir essas narrativas pode acabar sendo um diferencial ou, até mesmo, em alguns casos, garantia de sobrevivência no mercado. Muitas vezes, também, isso pode ser um trabalho colaborativo e que envolve outros setores da estrutura organizacional. De maneira coletiva, é possível pensar em formas mais eficientes de se transmitir as mensagens necessárias.

  • Inteligência Artificial

Empresários estão apostando nisso para conseguir mais resultados. Apesar de poder parecer um mero modismo, no caso de Business Intelligence e Análise de Dados, essa associação pode ser muito frutífera.

O fato é que os métodos e meios cada vez mais se transformarão para que a inteligência artificial possa criar novas oportunidades de se otimizar recursos.

  • Machine Learning

São vários os segmentos que podem se beneficiar por Machine Learning. No caso de BI, há certa expectativa que os sistemas se tornem progressivamente mais intuitivos. Os sistemas poderão e deverão aprender com quem os usa de forma a reconhecer previamente, por padrão de consulta, as necessidades do usuário.

Uma empresa digital é uma empresa de dados

Tão importante quanto gerar dados é cuidar deles. É preciso ter responsabilidade. Se os dados viraram a essência das companhias, é fato que um ambiente mais seguro promove o aumento da eficiência da empresa, além de credibilidade – tanto de clientes e fornecedores, assim como aproxima os investidores, sem contar a possibilidade de redução de fraudes.

Sem dúvida, o gerenciamento de dados é fundamental nesta nova era de empresas digitais. Isso significa que a área de Segurança da Informação ganhou uma importância ainda mais notória nas organizações e cabe às empresas definirem, com responsabilidade, a competência de quem irá desenhar a sua jornada digital desde o primeiro estágio. Este será, de fato, o caminho que definirá a ascensão das empresas neste novo universo dos negócios digitais.

Tendências de Analytics

Para as organizações que buscam transformar seus negócios por meio de dados, vale à pena observar algumas tendências:

  • À medida que as organizações se transformam para se tornar mais orientadas a dados, a maioria dos especialistas e observadores do setor concorda que a tecnologia, embora não seja fácil, é o elemento mais simples. Mudar a cultura e a mentalidade organizacional em torno dos dados e seu uso efetivo costuma ser o mais desafiador.
  • Nos últimos anos, a conversa em torno da análise tem se concentrado cada vez mais em tecnologias de ponta, como aprendizado de máquina, redes neurais e outros elementos da inteligência artificial. Embora essas áreas continuem a atrair muita atenção nos próximos anos, muitas organizações voltarão ao básico e extrairão mais utilidade de análises menos avançadas, dizem os especialistas.
  • A crescente complexidade dos dados, em termos de tipo e a análise, estão realmente extrapolando os limites das atuais abordagens manuais. Como resultado, praticamente todos os aspectos do gerenciamento de dados e desenvolvimento de conteúdo analítico, de cima e abaixo da pilha, ela inteira está se alavancando para automatizar processos analíticos, automatizar a maneira como obtemos informações desses sistemas para agir de maneira otimizada.

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2019-10-11T11:47:03-02:00