Fonte:ShutterStock
O ano promete um crescimento sólido no investimento de ferramentas de business intelligence (BI) e analytics, com receita estimada de US$ 26,3 bilhões em 2019, segundo dados da IDC. A movimentação é parte da tão falada e almejada transformação digital, que chega com força total no universo corporativo.
David Macdonald, vice-presidente-executivo e diretor de vendas do SAS, indica que o mercado de analytics está em expansão e o impulsionador comum é a geração de valor para as empresas. Contudo, as companhias esquecem um fator primordial nesse cenário: levar analytics para os processos de negócios.
Como exemplo dessa dinâmica ele cita um banco. Em conversa com um banco no Brasil, Macdonald identificou que a construção de um modelo de processos consumiria seis meses. Caso o modelo exigisse mudanças em função de novas demandas do mercado, o prazo poderia se estender para mais seis meses. “Esse formato não é ágil. E esse é o dilema atual: como transformar digitalmente o processo?”, questionou, acrescentado que embutir analytics no processo faz a diferença.
Esse, inclusive, revelou tem sido o trabalho do SAS, o de levar analytics para o processo, de forma a democratizá-lo em toda a empresa. “O futuro de analytics é sobre fazer ele ser usado não pela área de expertise, mas por todos”, observa ele.
Nova visão, nova forma de ir ao mercado
Essa visão, comentou, tem provocado transformações no próprio modelo de negócios do SAS, que agora tem nova forma de ir ao mercado. “Estamos em um processo de transformação para retomar o crescimento. Começamos a mudança por vendas. Nossa proposta é engajar, colaborar e facilitar a vida dos clientes”, conta.
Uma das estratégias colocadas em prática para materializar esse desejo foi a flexibilidade no licenciamento de software. Outra frente é a redução do custo total de propriedade (TCO). Macdonald explica que não adianta o software tem preços mais competitivos em razão do novo modelo de licenciamento, se a infraestrutura continua sendo um impeditivo. “Como mudamos as regras? Protegendo e rodando o software, mas de uma forma mais commoditazada. Isso significa rodar commodities de hardware e cloud native e ter capacidade de storage mais barata, aprimorando serviços na nuvem e tecnologias como containers, que reduzem o custo”, explica.
Dessa forma, o esforço atual de pesquisa e desenvolvimento (P&D) do SAS tem sido levar aplicações nativas da nuvem para containers. “Isso reduz TCO e nos leva a um terceiro ponto: habilidade de abraçar um ecossistema aberto. Eles devem se integrar e coexistir.”
De olho nesse cenário, o SAS turbinou os investimentos em P&D nos últimos 18 meses não só olhando essa frente, como também agregando investigações de inteligência artificial (AI) e machine learning. “Trabalhamos na democratização de novas capacidades de machine learning para aprimorar a transformação digital, dados e analytics”, indica.
Tanto é que há poucos dias a empresa anunciou que iria direcionar U$S 1 bilhão em inteligência artificial nos próximos três anos, por meio de softwares de inovação, educação e serviços especializados. O projeto, que tem como base a estrutura de AI da empresa, inclui avanços em analytics, machine learning, deep learning, natural language processing (NLP) e computer vision.
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