ANALYTICS

Como lidar com dados é vital para os negócios em todos os níveis hierárquicos

Já é parte da rotina corporativa a premissa de que os dados são a nova riqueza do mundo. O conceito serve para reforçar a importância do uso desta avalanche de informações para a sustentabilidade do negócio e criação de outros novos. Mas até que ponto os dados estão no centro do processo de decisão? E como lidar com eles?

Pesquisa da EMC mostra que ano que vem o volume de informações chegará a 40 mil exabytes, o equivalente a 40 trilhões de gigabytes. Para se ter ideia do que isso representa, com apenas 1 gigabyte dá para assistir 5 horas de vídeos no YouTube, ouvir 160 músicas no Spotify ou enviar 10 mil mensagens de e-mails. É que cada vez que alguém realiza um movimento online incontáveis números de dados são gerados.

Esse novo cenário provocou o aparecimento de tecnologias como o Big Data. Um sistema que armazena e processa uma grande quantidade informações, para análises diversas, gerando conhecimento que, se bem usado, possibilita tomar decisões com mais qualidade e prever melhores oportunidades de negócios.

Relatório da IDC prevê que as receitas no mercado de Big Data e análise de dados cheguem a US$ 187 bilhões ainda este ano. O que vai representar um crescimento de 50% em relação aos US$ 122 bilhões de faturamento obtido em 2015. Não à toa, em 2020, cerca de 40% do novo investimento líquido das empresas será destinado a análises preditivas e prescritivas.

Na análise preditiva, previsões são geradas do que poderá ocorrer no futuro a partir de uma decisão tomada. Estimar o risco de fraude em uma operação de crédito é um bom exemplo. Já a análise prescritiva faz recomendações sobre a melhor estratégia para ação em decisões antes de serem tomadas. Recomendar o preço de um produto em função da demanda, clima, preço dos combustíveis, concorrência e o potencial lucro é uma dessas situações.

E há ainda a análise descritiva, que permite interpretar situações do passado para compreender o que aconteceu. Entender o perfil do cliente com maior nível de inadimplência em uma safra numa empresa de varejo é um exemplo de aplicação.

Seja qual for a necessidade, estatística e matemática serão cada vez mais utilizadas. E para isso foram desenvolvidos métodos que envolvem Inteligência Artificial e Machine Learning que ajudam a prever comportamentos e descrever possíveis tendências em cenários de Big Data.

Diante disso, os gestores precisam se preparar e aprender a lidar com os dados. Pensar sobre como analisar essas informações e gerar valor para a própria empresa e seus consumidores para, assim, desenvolver uma cultura de tomada de decisões baseadas em evidências.

É mediante a disseminação dessa cultura que será possível alcançar os diversos níveis hierárquicos da organização, para promover uma transformação digital completa, algo que se mostra cada vez mais necessário. Experiência no negócio continua sendo fundamental, mas decisões baseadas em impressões subjetivas perderão o valor.

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