O Business Intelligence está para a empresa com uma certa antiguidade no mercado e um forte repositório histórico de informação, como o Data Analytics está para uma start-up, que embora não contenha dados históricos, tira proveito do potencial da análise de dados para tomar decisões estratégicas com base em diversas fontes de dados, determinantes para o sucesso do seu negócio.
Independentemente desta divisão conceptual, que serve também para diferenciar o Business Intelligence do Data Analytics e assinalar a rápida evolução a que temos assistido na temática dos dados, a generalidade das organizações, perceciona, cada vez mais, o potencial do Data & Analytics para o seu negócio, nomeadamente para a relevância e competitividade das suas decisões.
Atualmente, vivemos numa Era em que a constante evolução tecnológica obriga as organizações a tomar decisões cada vez mais baseadas em dados, em insights relevantes e na capacidade preditiva que estas soluções acrescentam. É fundamental ser capaz de antecipar tendências e tomar decisões de forma rápida e eficiente, para responder a todas as necessidades de um cliente cada vez mais exigente.
A capacidade de prever, sobre a qual assenta o Data Analytics, combinado com a Inteligência Artificial, tem sido disruptiva em vários setores de atividade, e tem diversas aplicabilidades. Esta evolução veio acrescentar uma forte pressão competitiva no acesso a dados novos e diversificados, e o respetivo processamento em larga escala e em tempo real dos mesmos, por forma a encontrar padrões e tendências de reposta às necessidades do mercado.
Para que este processo seja bem-sucedido, devem ser tidos em conta alguns aspetos-chave:
• Captar dados de diversas fontes de dados heterogéneas, procurando também dados não visíveis através de técnicas como a Análise Avançada, Preparação de Dados, Descoberta de Dados, Visualização de Dados, Arquitetura de Big Data ou Modelos de Machine Learning;
• Recurso a ferramentas de exploração de dados end-to-end, sobre diversas fontes de dados;
• Integração dos dados em Cloud, garantindo a componente de acesso em tempo real e capacidade de processamento dos mesmos;
• Simplicidade ao longo do processo e definição de expetativas realistas e ajustadas às necessidades da organização.
Por outro lado, em função da maturidade dos de cada organização, deverão ser implementadas diferentes estratégias para transformar dados complexos em insights claros e acionáveis.
São vários os casos onde esta estratégia acrescenta ganhos evidentes para o negócio, em diversas vertentes:
• Monitorização do ROI – A facilidade de acesso a mais informações do negócio, graças às arquiteturas Big Data, permitem avaliar e aferir o retorno do investimento de forma muito mais rigorosa e consistente.
• Gestão preditiva de ativos – otimizar desempenho de ativos físicos, no sector industrial, por exemplo, através da deteção de problemas ainda em fase precoce, análise de falhas, tendências de processos e histórico de comportamento.
• Monetizar conteúdo e desenvolver novos produtos – o big data também pode ajudar na geração de receita adicional, revelando o verdadeiro valor de mercado do conteúdo gerado.
• Previsões de consumo – com base no grande volume de dados processados diariamente, as organizações podem utilizá-los para compreender a procura de mercado, tendo em conta variáveis demográficas, por canal, entre outros critérios de segmentação.
• Otimização de cronograma de ações de marketing – através de insights de dados é possível saber o momento em que o consumidor está mais propenso a visualizar um determinado conteúdo ou oferta, e em que dispositivos ou canais.
Para grandes resultados, grandes desafios. É necessário reconhecer a relevância que as tendências mais recentes de Data Analytics podem ter no seu negócio, definir objetivos claros e procurar o parceiro de negócio certo para o apoiar na data journey da sua organização. É fundamental colocar os dados no centro da transformação digital.
Este será um caminho que, no final, garantirá resultados surpreendentes e transformadores.
