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Em busca do dado de qualidade

Organizações preparam-se para tomar decisões de negócio baseadas em data analytics, mas ainda há um longo caminho a ser percorrido

Equipe de conteúdo SAS

28 de Agosto

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Artigo Em busca do dado de qualidade

O crescimento exponencial do interesse das organizações por dados qualificados tem um simples objetivo: conquistar melhores resultados de negócios. Contudo, extrair valor de tecnologias emergentes depende do quão confiáveis são essas inovações. 

A busca por dados de qualidade, portanto, tem levado empresas a criar  uma cultura em que as pessoas compreendem e utilizam analytics para tomar decisões. Para isso, é preciso garantir que os dados estejam disponíveis, sejam válidos e que a empresa conte com os processos adequados para acessá-los, utilizá-los, compartilhá-los e protegê-los.

Criando a cultura de analisar dados

De acordo com a pesquisa Data, Analytics and AI: How Trust Delivers Value, realizada pelo MIT em conjunto com o SAS, a construção dessa cultura vai depender fundamentalmente de confiança nos dados coletados e armazenados e também nos insights analíticos que eles geram.

A pesquisa indica, no entanto, que essas práticas ainda não estão disseminadas e que a maior parte das organizações ainda está desenvolvendo suas funcionalidades analíticas.

Somente 15% dos participantes do estudo disseram usar análises avançadas para orientar suas decisões gerenciais. Além disso, somente uma em cada dez empresas está trabalhando com soluções analíticas automatizadas e 7% têm aplicado machine learning e inteligência artificial em seus workflows de tomada de decisão. A maioria dos entrevistados reconhece confiar em ferramentas de Business Intelligence e seus dashboards como ferramentas de apoio à decisão.

Ao mesmo tempo, a pesquisa identificou o que chamou de “gap de utilidade”: 76% das empresas ampliaram o acesso a dados que julgam úteis, mas somente 43% delas acha que tem em mãos os dados corretos para tomar decisões. De acordo com o estudo, esse gap tem sido uma tendência persistente e acontece por uma razão: falta de confiança.

Apenas um pequeno número de participantes disse “sempre” confiar nos dados que recebem, constatação que aponta uma oportunidade para processos de melhoria destes dados. Somente 21% dos respondentes disseram ter abordagens formais para a qualidade de dados, que pode ser definida como o constante monitoramento, gerenciamento e melhoria como parte de um esforço de governança de dados.

Criando uma estrutura de governança

Mesmo assim, as organizações que responderam ao estudo reconhecem que a qualidade de seus dados começa em casa, tanto que as informações internas são verificadas com mais frequência, seguidas pelos dados de clientes, fundamentais para a maioria das aplicações de análises avançadas.

O segredo é assumir o compromisso de tratar os dados com um ativo da empresa. Aqueles que conseguem internalizar e implementar essa ideia , conseguirão tirar vantagem de análises avançadas mais rapidamente. Mas como fazer isso? A sugestão está na criação de uma estrutura de governança que gere entre os empregados uma compreensão clara sobre a importância do gerenciamento de dados e da garantia de que esses recursos da companhia são confiáveis.

Para isso, segundo o MIT, orçamento e capital humano são indispensáveis; porém, apenas 15% das corporações pesquisadas relataram um crescimento significativo em seus orçamentos para tratamento de dados no último ano. Outros 40% registraram algum crescimento em seu budget, mas o restante manteve seus valores, ou os viram reduzidos, prova de um panorama ainda desafiador para avanços em seus processos.

Por outro lado, um terço dos entrevistados disseram que trabalham em organizações que empregam um diretor de dados ou de analytics, indicando uma probabilidade significativamente maior de que eles contarão com os dados certos para orientar suas decisões de negócios.

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