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artigo randy guard

Bem-vindo à Analytics Economy. Sua empresa está pronta?

A nova era da economia de dados, em que as organizações se diferenciam e obtêm sucesso através da combinação de dados, análises e colaboração, começa a emergir no cenário mundial

Os dados estão em todo lugar. Tenho falado sobre isso desde que a onda do Big Data começou há alguns anos. Mas agora estamos verificando algo diferente. Não são apenas dados, mas dados acessíveis, impulsionados por avanços da computação, conectividade e analytics.

É justamente essa mistura de dados, analytics e a capacidade de colaborar que formam a base da Analytics Economy, conceito em que as decisões e ações corporativas são tomadas com base em análises profundas e na geração de insights em tempo real a partir dos dados. É algo semelhante ao conceito de juros compostos e que pressupõe que as pessoas trabalhem com dados e máquinas para acelerar a inovação, criando um mecanismo contínuo para o progresso.

E este é o momento certo para capitalizar o Analytics Economy, já que as análises agora são mais fáceis de usar por todos, desde cientistas de dados até usuários de negócios e executivos. A maturidade e abrangência do analytics aumentaram sua adoção, e uma convergência de tecnologias emergentes e já existentes está abrindo novas possibilidades para a empresas.

Um grande exemplo é o Project Data Sphere, uma iniciativa sem fins lucrativos do CEO da Roundtable no Consórcio Ciências da Vida sobre o Câncer. Trata-se de uma biblioteca digital gratuita e um laboratório que fornecem um ambiente para os pesquisadores compartilharem, integrarem e analisarem dados históricos, anônimos, de pacientes, de ensaios clínicos acadêmicos e da indústria. Qualquer pessoa interessada em pesquisa sobre o câncer pode se inscrever para se tornar um usuário.

O Project Data Sphere tem como objetivo estimular a inovação e permitir que a comunidade ligada ao tratamento do câncer descubra o potencial de dados valiosos, obtendo novos insights por meio de análises e expandindo as possibilidades de pesquisa. Uma comunidade envolvida, diversificada e global, focada no avanço de pesquisas para melhorar a vida de pacientes com câncer e suas famílias em todo o mundo, impulsiona essa iniciativa colaborativa.

O Project Data Sphere possibilitou a primeira competição de mineração de dados (processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes) sobre câncer de próstata em um modelo de crowdsourcing. Essa produção colaborativa identificou novos modelos para prever os resultados envolvendo pacientes e forneceu aos médicos opções de tratamento que impactaram positivamente nos resultados do tratamento da doença.

Outro benefício é que o Project Data Sphere foi capaz de demonstra o conceito de Analytics Economy na prática. Ou seja, através do compartilhamento de dados e colaboração, as percepções são combinadas para descobrir tratamentos mais eficazes.

Pontos-chave para reconhecer o valor do analytics

No centro da Analytics Economy estão aqueles que criam inovações disruptivas e aqueles que se afastam dos disruptores. A base deste conceito é que a ruptura e a inovação podem vir de qualquer lugar. As empresas de software estão promovendo a disrupção no seu modelo de negócio tradicional com a computação em nuvem, pessoas ser perfil técnico agora estão escrevendo aplicativos e a transformação digital está permitindo que as organizações monetizem seus grandes volumes de dados.

Mas vale lembrar que a ruptura baseada na inovação exige integração e coordenação de toda a organização. As empresas mais propensas a processos disruptivos incentivam os funcionários a pesquisar dados com base em sua curiosidade natural e facilitam a extração de novos insights a partir desses dados, independentemente das funções que executam.

Quer saber quais são os desafios que devem ser superados para que uma organização tenha sucesso na Analytics Economy e se torne uma disruptora? Pessoas, processos e tecnologia. Pessoas porque uma organização orientada por análises tem de considerar novas perspectivas: reconhecer o que era conhecido e trabalhado no passado pode não se aplicar no presente ou no futuro. Para confiar nos dados é essencial estabelecer uma cultura de análise, tendo em vista as habilidades necessárias dispersas pela organização. E é muito importante que os executivos da organização adotem essa mentalidade.

Analytics como fonte de inovação

Em relação aos processos é crucial que a organização remova os silos e estabeleça uma governança de modelos de dados e análises. Isso pode soar contra-intuitivo. Mas a questão é: Uma organização precisa de limites para promover a colaboração? No relatório de pesquisa do MIT de 2017, intitulado “Analytics como Fonte de Inovação”, os resultados mostram que práticas sólidas de governança de dados realmente permitem o compartilhamento de dados, o que possibilita a inovação.

As empresas que compartilham dados internamente obtêm mais valor em suas análises. E as empresas que são mais inovadoras com analytics são mais propensas a compartilhar dados além dos limites da empresa.

No entanto, todos esses dados compartilhados são inúteis sem análises compartilhadas para descobrir padrões e insights. O compartilhamento de modelos e métodos de descoberta de análise é onde uma organização pode obter o maior valor. A descoberta eficaz remove a burocracia e as restrições, permitindo que as organizações sejam criativas. E a criatividade é fundamental para descobrir padrões que levem à inovação. Ou seja, experimentar novas ideias, falhar, aprender e, depois, melhorar.

Por fim, há a questão tecnológica. Com limitações de infraestrutura, ambientes fragmentados, problemas de escala e sem a tecnologia certa uma organização não pode abraçar totalmente seu potencial de colaboração analítica. Se as ferramentas e os dados em diferentes ambientes não puderem ser integrados, isso é um ponto falho. Diversas ferramentas, tecnologias e linguagens de programação devem ser suportadas por meio de uma plataforma centralizada e gerenciada.

A chave para ativar a Analytics Economy é ter uma plataforma de análise. Isto porque ela é que permite que os usuários criem valor rapidamente a partir de dados, movendo-se continuamente durante o ciclo de vida da análise e aperfeiçoando o caminho dos dados para as tomadas de decisão. Aqui está um exemplo do que quero dizer.

Quando se trata de transporte, nada mais frustra os passageiros do que os atrasos — especialmente os inesperados. É por isso que as empresas ferroviárias aproveitam todas as possibilidades para maximizar suas operações e manter os clientes satisfeitos. Nos últimos anos, a ferrovia finlandesa, VR Group, começou a instalar sensores em vários sistemas para monitorar desgastes e outras falhas. Mas os sensores por si só coletam apenas os dados brutos. O benefício real veio ao analisar esses dados para descobrir, geralmente em tempo real, padrões que ajudam os engenheiros a responder com mais rapidez e precisão a falhas.

Com uma plataforma de análise, o VR Group pôde implantar um programa de manutenção preventiva que se concentra no monitoramento da condição das peças em todos os momentos. Por meio desse programa, os modelos matemáticos predizem quando as peças provavelmente falharão, para que possam ser substituídas antes que causem o tempo de inatividade não planejado. Isso ajuda a garantir que os trens operem dentro do prazo.

Em resumo, a Analytics Economy força as organizações que querem estar na vanguarda a adotar análises e torná-las difusas e acessíveis. Então, eu pergunto: Sua organização tem o que é preciso para competir na economia analítica?

*Randy Guard é vice-presidente executivo e diretor de marketing global do SAS.

**Este artigo foi produzido originalmente para a revista InformationWeek.

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