Em um mundo orientado por dados, a capacidade de extrair valor a partir deles deveria ser uma prioridade para todas as empresas que buscam ser mais competitivas, independentemente do seu porte ou do setor em que atuam. Esse é o objetivo da analytics moderna.
Um estudo recente do MIT identificou que os chamados “masters digitais” ou seja, empresas que conseguem unir capacidades digitais a uma estratégia sólida e que se adaptam à nova realidade de forma ágil, são as que têm maiores chances de inovar, gerar projetos disruptivos em seus mercados e alcançar maior rentabilidade e melhor posicionamento.
Por outro lado, organizações que não atingirem esse nível de resiliência, mesmo que liderem ou tenham liderado em modelos tradicionais, serão superadas por concorrentes com maior capacidade de gerar valor. Do ponto de vista tecnológico, o protagonismo digital é viabilizado por três conceitos-chave: dados, nuvem e inteligência artificial.
Da analytics tradicional à analytics moderna
A transição da analytics tradicional para a analytics moderna consiste em deixar de observar apenas o que já aconteceu e entender por que aconteceu. Trata-se, sobretudo, de avançar para análises preditivas, para saber o que vai acontecer, e até prescritivas, capazes de desenvolver cenários para que determinadas situações ocorram ou não.
O capital humano é um elo fundamental nessa transição para a analytics moderna. É essencial que as empresas consigam desenvolver o modelo de citizen data science, no qual qualquer integrante da organização possa extrair valor dos dados.
Hoje, os processos permitem isso e a tecnologia está disponível. O desafio está em destravar a cultura organizacional para que cada pessoa consiga capturar, armazenar e processar dados, gerando insights, correlações e previsões.
Casos de uso para todos os setores
Mas o potencial é ainda maior: é possível integrar informações em cenários de automação nos quais as pessoas não precisam intervir. Por exemplo, um banco que identifica uma determinada perspectiva de crédito em um cliente pode oferecer um empréstimo ou investimento diretamente no celular, sem que haja qualquer intervenção humana ao longo de todo o processo.
Os casos de uso da analytics moderna se multiplicam em todos os setores: monitoramento em tempo real de linhas de produção na indústria, estoques inteligentes no varejo, gestão de crédito no setor financeiro, otimização do manejo de cultivos no agronegócio, cidades inteligentes no setor público. Qualquer lista que se tente elaborar será, inevitavelmente, incompleta.
O mais importante é entender que essa mudança cultural e tecnológica rumo à analytics moderna não acontece da noite para o dia. No entanto, as empresas que adiarem a decisão de dar esse salto ficarão irremediavelmente para trás em relação àquelas que já embarcaram no trem dos dados rumo ao futuro, em alta velocidade.
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