Havia sinais de que uma pandemia estava prestes a ocorrer, mas os governos e as empresas os ignoraram. 2020 nos trouxe uma pandemia global e algumas pessoas a consideraram um evento “cisne negro” (a black swan event).
Não importa como isso possa ser interpretado, em um mundo interconectado, a frequência e o impacto de grandes eventos que perturbam os mercados têm a probabilidade de aumentar. Além disso, apesar de não ser possível prever quando ocorrerá o próximo evento transformador, é possível se preparar e até mesmo prosperar em meio a anomalias, superando a concorrência.
O que costumava ser considerada uma evolução gradual, agora precisa ocorrer imediatamente. Qual é o caminho para chegar lá? Você precisa fazer “A grande mudança digital”, e para isso são necessários dados e analytics.
Para se adaptar em um mundo volátil, são necessárias duas mudanças.
- Mudança 1: Reagir. A evolução da transformação digital em uma organização costumava ser linear. No entanto, a mudança para digital precisa acontecer agora.
- Mudança 2: Agir antecipadamente. O que esperar da próxima disrupção? Como você pode ver os sinais com maior antecedência e reagir mais rapidamente?
Para confrontar futuras anomalias, você precisa deixar de ser somente reativo e passar a agir antecipadamente, ou seja, é necessário tanto se preparar quanto agir. Isso significa estar preparado para cenários e opções, e não somente ter dados atualizados com gatilhos atuando na velocidade dos negócios.
Está sendo um ano turbulento, com muitas lições. Quais são as mudanças imediatas que estamos vendo em dados e em analytics? Como elas afetarão as coisas ao longo do caminho em busca de um novo normal?
Se entendermos isso bem e agirmos de acordo, estaremos muito melhor preparados para a próxima disrupção.
10 tendências de dados que apoiam os novos imperativos digitais.
1- SaaS se tornou o melhor amigo de todos.
Enquanto projetos maiores foram deixados de lado no curto prazo, a mudança imediata para SaaS desencadeará a migração de bancos de dados e aplicativos. As tecnologias que podem acessar, mover e harmonizar dados de vários lugares seguirão o mesmo caminho.
2- O self-service evoluiu para a autossuficiência.
Quando não há manuais de instruções e ninguém para auxiliar o usuário a cada passo, é fundamental que o processo de adoção seja rápido e intuitivo. Em analytics, a capacitação de usuários para acessar dados de maneira mais intuitiva permitirá a migração do self-service de dados para a autossuficiência de dados.
3- Dados compartilhados, visualizações e storytelling são consumidos pelas massas.
O nível da conversa sobre dados está cada vez mais elevado e a eficiência na entrega de storytelling de dados é mais importante do que nunca. Esse desenvolvimento está impulsionando milhões de pessoas em direção à alfabetização de dados. Entretanto, os dados estão sendo rapidamente politizados. Assim, precisamos adotar uma etiqueta para manter a integridade intelectual.
4- É mais importante do que nunca ter dados atualizados e prontos para os negócios.
Desde o início da pandemia, aumentou muito a necessidade por dados precisos e em tempo real. Alertas, atualizações de dados e previsões precisarão ocorrer com mais frequência, com as variáveis mais atualizadas. À medida que o tráfego de dados aumenta, a velocidade dos negócios deve acompanhá-lo.
5- O analytics avançado precisa ser diferente.
Modelos preditivos normalmente não funcionam bem quando uma entrada de dados críticos nunca ocorreu no passado. Algoritmos precisam de bons dados retrospectivos – às vezes muitos deles – para construir um modelo de dados abrangente do futuro. E precisamos elevar as abordagens analíticas para incluir um foco nos outliers.
6- É essencial capturar e sintetizar dados “alternativos”.
Cada vez é mais importante usar dados de fontes externas, incluindo de outros setores. A partir daí, é possível obter dados derivados, vindos de combinações, associações e sínteses com dados de sistemas de registro. Essa tendência não é nova, mas está ganhando força, graças ao processamento mais barato e à IA mais madura.
7- A reengenharia dos processos de negócios está em destaque.
Atualmente, é possível não só modelar processos de negócios, mas também minerá-los, automatizá-los e otimizá-los por meio de tecnologias como automação de processos robóticos, alertas e análises incorporadas. À medida que os líderes buscam promover a reengenharia da maneira como as coisas são feitas, a métrica de eficiência crescerá em importância e prioridade.
8- A bússola para competição, vigilância e segurança foi recalibrada.
Os governos estão se intrometendo ainda mais na privacidade dos cidadãos, o que aceitamos pelo menos temporariamente. Além disso, estamos vendo colaboração entre concorrentes normalmente ferozes. Uma vantagem potencial da pandemia: a coopetição em grande escala pode levar a novas inovações. Mas como e onde os dados serão usados e armazenados?
9- A colaboração precisa ocorrer o quanto antes para unir os elos dessa corrente.
A convergência de gerenciamento e análise de dados criou oportunidades para pontos de integração entre os componentes do pipeline de dados, combinando síntese com análise e permitindo que metadados ativos, lógica de negócios e catálogos atuem como um tecido conjuntivo. Isso impulsionará a colaboração, a inovação e discussões com relação aos próprios dados.
10- A grande mudança digital pode impulsionar uma mudança geracional em analytics.
As circunstâncias drasticamente alteradas romperam expectativas, o que pode levar a uma mudança geracional em BI. As expectativas para a tecnologia da próxima geração podem ser resumidas em uma única frase: a mudança do passivo para o ativo. Em um mundo cheio de incertezas, as empresas precisam agir antecipadamente e se prepararem ao máximo.
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Fonte: Qlik