São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e

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São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas
soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos
realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico,
onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
No caso de rentabilidade por produto e por canal o processo é ainda mais demorado, em função dos critérios de rateio de despesas e custos. Para conseguir consolidar estas informações é comum verificar dados adicionais gerados em planilhas eletrônicas. Em alguns casos as informações são extraídas do ERP, retrabalhadas em tais planilhas e retornadas ao ERP. O nível de retrabalho em função destas soluções alternativas é realmente assustador. Existem equipes inteiras dedicadas a gerar tais informações gerenciais.
E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.
São incontáveis os benefícios que as novas tecnologias de Big Data e Analytics trazem para as organizações. Poder entender correlações e avaliar hipóteses, obtendo informações de tendências e hábitos de consumo, passa a ser o grande potencial desta nova economia digital.
Um dos principais desafios consiste em capturar diversos tipos de dados, entre eles não estruturados e semiestruturados, de forma ágil e veloz, permitindo que as empresas realizem análises preditivas para obter maior previsibilidade do futuro.
Os dados, nessa nova economia, podem vir em diversas formas como texto, voz e vídeo. Essa é, sem dúvida, uma das principais vantagens competitivas que as empresas terão neste início de século, no qual a tecnologia poderá acelerar o processo de análise de dados complexos que indicam tendências de mercado e ajudam na tomada de decisões no ambiente de negócios.
Saber identificar, organizar e facilitar o acesso a informações será o grande diferencial e este é o momento para que as empresas invistam nesta direção. Várias são as ferramentas disponíveis no mercado que prometem soluções fantásticas e permitem que a empresa se posicione neste sentido. A figura do CDO (Chief Data Officer), subordinado ou não ao CIO (Chief Information Officer), toma dimensões cada vez maiores, sendo considerada uma das profissões do futuro.
Mas os problemas começam quando informações básicas e simples não estão disponíveis – ou facilmente acessíveis – para os executivos de modo a dar suporte para a tomada de decisões no dia a dia. Com base em experiências recentes e trabalhos realizados em empresas globais, ainda é grande a dificuldade de se obter e disponibilizar informações básicas em tempo real de forma integrada e automatizada.
Perguntas do tipo: Qual o volume de vendas do dia, pergunta o CEO? Qual faturamento atualizado por região? Qual a margem por produto? Por canal? Custo? Despesas? Volume de horas extras? Enfim, as informações consideradas básicas para se gerenciar a organização de forma eficiente.
Apesar de todo o desenvolvimento em automatização de processos ocorridos nos últimos anos por meio de implementação de sistemas de ERP (Enterprise Resource Planing, na sigla em inglês) e de soluções de informações gerenciais (BI) ainda são poucas as empresas que conseguem acessar estas informações de forma efetiva e em tempo real.
Nos últimos anos, ao atuar em projetos de estratégia e arquitetura de sistemas em empresas globais, verifiquei que os executivos não possuem informações gerenciais em tempo real para tomada de decisões. Em geral, eles demoram de dois a três dias para ter uma posição consolidada das vendas, por exemplo.
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E as causas para adoção destas soluções alternativas são as mais variadas. Entre elas estão cadastros não atualizados, múltiplas bases de dados, soluções rodando em paralelo, falta de alinhamento dos indicadores com os objetivos estratégicos da empresa - quando e se eles existem, falta de governança de dados, falta de utilização do sistema pelo o usuário, erros etc.
Para realizar análises preditivas tão valiosas, é necessário trabalhar com bases históricas e informações internas e externas. As previsões se baseiam em função das tendências de mercado, mas fundamentalmente sobre o histórico recente de dados da empresa e do mercado.
Caso esses dados não estejam adequados, com baixa qualidade ou sejam insuficientes, a probabilidade de se fazer previsões distorcidas aumenta significativamente. Considerando que eles são o suporte para a tomada de decisões baseadas em modelos preditivos, é possível imaginar que se a base não estiver adequada, tais decisões de negócio serão suportadas por informações imprecisas.
A conclusão é de que a camada de dados dentro da estrutura de arquitetura empresarial merece todo o cuidado e atenção redobrada neste momento. Espera-se que os CIOs sejam verdadeiros malabaristas para introduzir conceitos e ferramentas para realização de análises preditivas, porém, ao mesmo tempo, é fundamental e questão de sobrevivência trabalhar e viabilizar os dados básicos para os executivos que tomam decisão no dia a dia. Ou seja, a cultura da tomada de decisão na base do improviso está com os dias contados, e tende a ser cada vez mais descartada, especialmente neste momento econômico, onde cada centavo conta, e muito.