Fonte: TIINSIDE
Os desafios para implantação de uma estratégia de data analytics ainda tem um longo caminho a percorrer. As empresas, que em grande parte, utilizam apenas soluções de business intelligence (BI) precisam evoluir na jornada da implantação de business analytics (BA) para resolver problemas de negócios.
O Gartner prevê que os dados são a chave para a transformação do negócio digital, apesar de que na maioria das vezes, pareça haver uma abundância de dados na qual os líderes não confiam no valor e percepção dessas informações.
Ao abrir a Conferência Gartner Data & Analytics nesta terça-feira, 20, em São Paulo, Donald Feinberg, vice-presidente e analista emérito do Gartner, afirmou que, para superar esses constrangimentos, os líderes de negócios deveriam se concentrar na construção de uma organização centrada em dados, aproveitar as principais tendências e as tecnologias emergentes, além de desenhar os resultados que lideram os modelos de negócios transformacionais.
Segundo João Tapadinhas, diretor de pesquisas do Gartner, as empresas precisam evoluir para atingir os níveis de advanced data services e digital analytics, sob a direção de um CDO – Chief Data Officer, que pode entender a estrutura e a complexidade, para usá-las como vantagem competitiva.
Disse ainda, que um CDO deve estar capacitado para estruturar não só o uso de data analytics para decisão de negócios, mas também para a chamada Indústria 4.0 e Internet das Coisas (Iot), influindo na área de produção onde a análise preditiva pode trazer melhoria de processos e da qualidade de produtos, com o consequente retorno para os negócios.
Questionado sobre o nível de maturidade das empresas na adoção de data analytics, Tapadinhas disse que muitas empresas brasileiras estão evoluídas na adoção, mas que grade parte precisa evoluir de BI para Self Services Analytcs, que dá mais liberdade para as áreas de negócios na tomada de decisão. As que trabalham com data warehouse precisam evoluir para DW in memory, data virtualization e streaming processing.
Feinberg também criticou a falta de capacitação para se trabalhar com a tecnologia Hadoop, que está perdendo mercado, uma vez que os profissionais preferem trabalhar como soluções de banco de dados mais tradicionais, como Oracle e SQL
Recomendações
No evento, o Gartner divulgou três passos para profissionais de Analytics.
Passo 1: Repensar a Liderança
As organizações devem começar considerando a criação de um escritório de dados e a nomeação de um Chief Data Officer (CDO). Pesquisa da Gartner sobre os principais agentes de dados mostra que as principais responsabilidades do CDO em toda a organização são uma supervisão de iniciativas de análise e governança de dados, seguida de responsabilidades para definir a estratégia de análise para a organização e garantir a confiabilidade e o valor da informação, ou seja, sua governança.
"O aumento da função do CDO reflete a crescente necessidade de liderança aberta de negócios digitais direcionados por dados e para defender o valor dos ativos das informações", comenta Feinberg. "No entanto, o papel do CDO é mais influente do que o controle. Ainda precisamos habilitar os departamentos descentralizados a desempenhar papéis maiores na estratégia organizacional".
Passo 2: Modernizar a Tecnologia
Após a liderança, uma grande parte da obtenção de abundância analítica é lidar com a escala e a variedade dos dados disponíveis. As abordagens tradicionais de infraestrutura de gerenciamento de dados, como armazéns de dados, fluxos de dados em lote e bancos de dados relacionais, começam a quebrar em face dos requisitos de negócios digitais. As organizações devem adotar rapidamente arquiteturas e tecnologias, como a virtualização de dados, que permitem a integração de dados em tempo real e as necessidades de acesso.
"Até 2018, o Gartner prevê que as organizações com recursos de virtualização de dados gastarão 40% menos na construção e gerenciamento de processos de integração de dados para conectar ativos de informação", diz Feinberg. "Esta é a chave: a obtenção de uma infraestrutura de gerenciamento de dados capaz de suportar demandas empresariais digitais requer coleta e conexão. Coletar e segurar dados garante a confiabilidade de processos de missão crítica enquanto conectar-se a dados permite suportar requisitos em tempo real, lidar com escala maciça e distribuição e dar apoio a uma rápida experimentação."
Etapa 3: Maximize sua Contribuição Comercial
Uma das chaves para maximizar a contribuição das empresas e aproveitar esta abundância de poder de computação e expertise analítica é transformar a governança de dados em um facilitador de negócios. Essa gestão precisa mudar de centralizada, de cima para baixo e ditatorial para local, colaborativa, ágil, flexível e orientada para negócios. Ao mesmo tempo, os líderes de dados e Analytics devem ainda alcançar os pontos de vista confiáveis, compartilhados e consistentes de dados de gestão de dados mestre (MDM) e iniciativas de qualidade de dados. "Obter este direito – políticas orientadas por contexto e autoridade e responsabilidade distribuídas – é fundamental para fornecer a base confiável e de alto valor de dados que suporte qualquer caso de uso que a liderança de uma organização possa ter em mente", finaliza.
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