Análise de dados: “Processar de forma eficiente e com baixo custo grandes volumes de dados”

A digitalização acelerada dos negócios trouxe consigo uma enorme quantidade de dados que, ao serem trabalhados na medida certa, conseguem transformar-se em informação. Só depois disso é que essa informação se transforma, ela própria, num dos maiores ativos que uma empresa pode ter.

As ferramentas de business analytics, no contexto atual, servem para consolidar e tornar universais algumas tendências de mercado que começaram a surgir nos últimos tempos e que aceleraram em consequência da pandemia, dando um novo impulso à aplicação de novas tecnologias e ao desenvolvimento dos negócios, do marketing e da comunicação.

Num artigo recente publicado no jornal Expansão, Edivaldo Mimoso acredita que é preciso ter em conta que “as soluções de tratamento, armazenamento e processamento de dados, que existiam no mercado não foram pensadas para armazenar e processar grande número de dados”.

A transformação digital está presente em todos os processos empresariais. Não só estão a mudar a forma como as empresas operam, como também a forma de como são geridas.

Para pensar, agir e reagir de forma diferente, é necessária uma liderança inovadora capaz de gerar modelos mais transparentes e avançados, capitalizando as oportunidades de mercado em tempo real.

Os dados são inerentes ao mundo digital: não se pode falar de transformação digital sem falar de dados. E uma das consequências diretas deste processo de digitalização em massa é a possibilidade de as empresas melhorarem os processos de produção, serem mais eficientes a nível empresarial, automatizarem as funções operacionais e de rotina através da análise cuidada da informação de cada empresa em particular.

Mudam-se os tempos, mudam-se as vontades. Por isso, as organizações tentam acompanhar da melhor maneira o novo paradigma através de uma maior consciencialização das necessidades.

De acordo com a consultora Gartner até o final de 2024, 75% das empresas terão iniciativas de testes-pilotos para novas maneiras de uso da Artificial Intelligence – Inteligência Artificial – um facto que aumentará cinco vezes as infraestruturas em Data Analytics existentes.

Até 2023, o mesmo estudo indica que mais de 33% dos grandes negócios terão analistas utilizando inteligência de decisão – Decision Inteligence – para concretizarem as suas escolhas e, até 2022, 35% das organizações serão comerciantes e compradoras de dados on-line.

No artigo “Dados. Empresas que fogem da analítica arriscam competitividade”, Luís Gonçalves, data analytics e AI director da consultora tecnológica Noesis, explica que “há uma cada vez maior consciencialização para a necessidade de capturar toda a informação que a organização gera e de ter a capacidade de a analisar”.

Porém, e segundo o mesmo artigo do Dinheiro Digital, a principal razão apontada pela esmagadora maioria das empresas para este cenário é a “falta de recursos humanos, conhecimentos na área ou ainda uma relação entre custo e benefício pouco atrativa do uso deste tipo de tecnologias”.

Para Luís Gonçalves, hoje em dia as “organizações necessitam de maximizar as interações e os negócios com os seus clientes e de serem competitivas para conquistar novos clientes, o que faz com que a informação seja um ativo muito importante para que consigam analisar, por exemplo, o que resulta e o que não resulta nas suas estratégias.”

Obtenha dados para fazer as análises de que seu negócio precisa

A HVAR Consulting faz esta distinção de forma simples, destacando as principais características que distinguem os vários tipos de análises:

• A análise mais simples é a análise descritiva, embora seja um procedimento básico de estudo de dados baseados em ações passadas. Pode indicar conclusões bastante completas do mercado;
• A  análise preditiva, permite prever o comportamento futuro dos dados a partir de registos de históricos. As previsões são possíveis apenas se houver informações armazenadas nos sistemas de informação e inteligência da empresa;
• A  análise prescritiva  é um modelo de análise que também permite previsões com base em dados históricos, relatando de forma genérica como serão os cenários ainda antes deles ocorrerem e direciona as recomendações através de um modelo estatístico que possibilita a identificação de tendências. Este tipo de análise é muito útil no estudo da concorrência, por exemplo.

As bases de dados e a sua análise são a consequência da digitalização. Primeiro digitaliza-se e o prémio são os dados que daí resultarem, juntamente com a automatização e eficiência.

A análise de dados é mais fácil em pequenas e novas empresas, uma vez que iniciar a transformação digital não acarreta grandes riscos nos processos de produção. O cenário é ainda melhor para as novas organizações porque têm a possibilidade de nascer digitais, o que acelera o processo.

Quais as áreas do negócio a digitalizar de forma a garantir uma análise de dados mais incisiva? A automatização do processo de vendas é muito importante no contexto atual e a razão é evidente.

Ao digitalizar as vendas é possível direcionar melhor as suas estratégias junto aos clientes, tornando o marketing mais eficiente, dado que conhece o target da sua empresa e este é um facto relevante.

Outra área vital no processo de transformação digital é o backoffice para atender os clientes de forma cada vez mais apurada.

Um backoffice ordenado, com dados em tempo real e que seja fácil de operar para evitar desequilíbrios através de informação cruzada e sempre um factor de competitividade num momento em que a customer journey se afirma como determinante para o negócio.

Pode ainda garantir que não há erros nos processos de venda e que pode haver atrasos nas entregas devido à falta de stock.

Os dashboards permitem, assim, ter uma overview cirúrgica da empresa, facilitando a tomada de decisões estratégicas, de forma eficaz e em tempo real – saiba como ter uma visão clarificada do seu negócio aqui.

Data analytics: análise e digitalização de dados no futuro

Numa entrevista recente que deu à PHC, Amparo Nalvarte, co-fundadora da Culqi e fundadora da B89, duas empresas espanholas especializadas no desenvolvimento de soluções digitais, sustenta que as empresas estão longe do objetivo de serem data driven e que este caminho é particularmente mais complicado para as empresas que já estabelecidas e que iniciaram o processo de transformação há algum tempo atrás.

A razão para esta situação particular é que estas empresas não nasceram digitais. “Não começaram do zero e mantêm processos tradicionais que não lhes permitem tornar-se uma empresa data driven mesmo para o seu core de funcionamento; este é um processo longo”, acrescenta Nalvarte, salientando que as empresas deveriam encará-lo como fundamental nas empresas a curto prazo, com o objetivo de se consolidarem no novo contexto digital.

Para Amparo Nalvarte, outra das tendências que surgirá a curto prazo é a programação empresarial como eixo da digitalização empresarial e especificamente na personalização desta digitalização, para personalizar cada vez mais os procedimentos em resposta às necessidades de cada organização.

Os dados e a análise de dados são úteis para inúmeros processos, especialmente se os tiver em tempo real, porque torna os processos automáticos e garantidos, evitando erros e atrasos.

Embora existam atualmente empresas digitais que são not code, este cenário deverá mudar a curto prazo: “Em cerca de cinco anos – altura em que espero que a programação seja ensinada nas universidades – 50% das empresas deverão ser digitais ou, pelo menos, dispor de ferramentas digitais”.

Para ela: “A utilização de tecnologias dentro das empresas tem um impacto significativo, especialmente nas funções dos empregados, porque já não há necessidade de tantas vagas operacionais, e isto trará grandes mudanças no local de trabalho que exigirão criatividade e novas competências profissionais por parte dos empregados.”

No que respeita a liderança e gestão, e em termos de transformação digital e análise de dados empresariais, Nalvarte diz que é importante identificar os seguintes aspetos para acompanhar o processo de forma eficiente:

1. Compreender o que é a transformação digital;
2. Compreender a lógica da digitalização e como funciona a tecnologia que vamos implementar, com o intuito de construir uma arquitetura empresarial que nos permita identificar eficiências e transformar a empresa;
3. Otimizar os processos mais críticos dentro das empresas;
4. Estender o processo de transformação a todas as áreas operacionais da empresa, a pouco e pouco;
5. Trabalhar e analisar os dados corretamente e, para isso, devemos ter uma única fonte de armazenamento de dados através da sua centralização.

“É importante formar líderes e colaboradores num mundo digital, para que aprendam a utilizar este tipo de ferramentas, e deve ser uma obrigação da gestão empresarial”, conclui.

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