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Tecnologia e inovação

3 min de leitura

Quatro tendências surgidas a partir do uso de analytics

Alexandre Sapia explica como obter vantagem competitiva por meio da utilização inteligente dos dados

Alexandre Sapia

24 de Agosto

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Artigo Quatro tendências surgidas a partir do uso de analytics

A pesquisa Analytics as a Source of Business Innovation, publicada em 2017 pela MIT Sloan Management Review e que contou com apoio do SAS, apontou que empresas estavam ampliando o uso de analytics para transformar dados em conhecimento e influência. As informações foram obtidas a partir de respostas de 2.602 executivos de negócios, gestores e profissionais de analytics de diversos países. 

Na época, cerca de 37% dos executivos ouvidos disseram que a tecnologia estava alterando as estruturas de poder em suas organizações e dois terços afirmaram que o analytics seria determinante para definir quais departamentos e gestores seriam mais influentes no futuro. Além disso, diversas áreas diziam estar se tornando mais influentes em suas organizações graças ao uso de analytics. 

Na prática, isso significa que em 2017 já era possível perceber que, mesmo com o departamento de tecnologia da informação (TI) exercendo um papel crítico nas empresas, o consumo de dados pelas áreas de negócio crescia a cada dia, movimento que se confirmou. 

Hoje, com  cada vez mais organizações utilizando analytics para obter vantagem competitiva e mais áreas de negócio explorando o potencial desta tecnologia, novas tendências surgem em torno do que chamamos de nova ênfase em dados. 

Separamos quatro delas que valem a pena ser analisadas:

1. Governança e processos

As empresas que tratam os dados de forma estratégica se organizam em torno deles, tornando-os ativos organizacionais de valor. Para isso, as fontes de inovação orientadas a dados partem de uma forte governança de dados e capacidade de compartilhá-los. 

Desenvolver e estimular práticas de governança que permitam o compartilhamento de dados, tanto na empresa como entre empresas, é fundamental para a inovação que depende de dados integrados.

Por isso, os executivos precisam avaliar cuidadosamente as vantagens e desvantagens do desenvolvimento de um recurso interno para integração e análise de conjuntos de dados, em vez de depender de fornecedores externos que podem escalar, mas que podem não ser capazes de se ajustar de maneira personalizada. Em ambos os casos, a criação de processos que garantam a confiança nos dados é essencial.

2. Regras e cultura

O compartilhamento de dados exige que diferentes departamentos da organização trabalhem juntas, às vezes até em conjunto com outras organizações. Torna-se, portanto, mandatório criar mecanismos para entender como outras áreas de negócios usam dados para aprofundar as oportunidades de inovação em um determinado silo, além de estabelecer normas culturais que incentivem os gestores a usar esses mecanismos.

O compartilhamento de dados não é apenas uma abordagem para derivar valor comercial. Para ser eficaz ao longo do tempo, ele deve ser incorporado à cultura da empresa, cultura esta que deve variar de acordo com o ramo de atuação da empresa e sua regulação. 

Contudo, mesmo naquelas que atuam em setores mais regulamentados, como saúde e finanças, uma quantidade significativa de compartilhamento de dados ocorrerá. Daí a necessidade de regulamentos e governança de dados que eliminem incertezas sobre o que pode ser compartilhado, como e por quem.

3. Acesso e compartilhamento

Inovar também significa garantir que as áreas funcionais possuam dados e recursos de análise para solucionar problemas comerciais específicos. Em alguns casos, isso significa democratizar o acesso aos dados – mas  só isso não é suficiente. Uma das frases mais citadas pelos profissionais da área é: "obter as informações certas para a pessoa certa no momento certo". 

No entanto, lembre-se que a criação de valor a partir de dados extraídos de diferentes partes de uma organização, ou de várias organizações, geralmente depende das pessoas certas com as informações certas, e essas pessoas podem ter visões diferentes sobre como interpretar ou ponderar a informação. Um comportamento organizacional não saudável sobre como julgar ou gerenciar diversas interpretações pode comprometer o valor produzido a partir dos dados.

4. Diferenciação e foco

À medida que as organizações aumentam o uso de analytics, a diferenciação se torna ainda mais importante. Com o aumento no número de organizações que obtêm vantagem com o uso de analytics, também crescem as empresas que precisam lidar  com as desvantagens. 

Como resultado, as organizações devem, sobretudo, privilegiar atividades em que possam obter vantagem – na prática,  o analytics ajudará as organizações a restringir seu foco estratégico para onde seus pontos fortes são mais relevantes.

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Autoria

Alexandre Sapia

Diretor de soluções e serviços do SAS

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