* Por Rafael Aielo, gerente de Soluções do SAS Brasil
Cada vez mais, empresas de médio porte estão enxergando a visualização de dados como um diferencial. Em uma pesquisa de mercado recente, feita com esse perfil de companhias, foi constatado que 80% dos entrevistados concordaram que dados utilizados de maneira correta podem ajudá-los a melhorar a qualidade de seus produtos, descobrir novas oportunidades de negócios e acelerar a tomada de decisões. Ainda, 96% possuem projetos de Big Data, ou estão em fase inicial desses projetos.
O motivo desses números altos é simples: a visualização de dados é crucial para a tomada de decisões, pois dá sentido à enorme quantidade de informações que podem ser aproveitadas. No entanto, com orçamentos limitados, recursos de TI reduzidos e (na maior parte) ausência de analistas de dados altamente qualificados, muitas empresas de médio porte não sabem por onde começar.
Confira cinco dicas práticas para começar:
- 1. Construa um case de negócio. Promessas vagas, relacionadas com a melhoria da qualidade do produto ou do serviço oferecido ao cliente não são suficientes para justificar o investimento em uma solução de visualização de dados. Se você deseja iniciar a tomada de decisões, seguindo uma base de dados, é necessário analisar quais serão os benefícios comerciais e qual a sua vantagem. Por exemplo, a visualização de dados é altamente bem-sucedida quando o foco é aumentar a quantidade de itens comprados por um consumidor, analisando, entre outros fatores, o comportamento do cliente anterior e propondo itens de venda casada que esses clientes específicos são propensos a escolher. A mesma inteligência pode ser colocada em qualquer área de negócio: Operações, Engenharia, Recursos Humanos e até mesmo Tecnologia da Informação.
- 2. Colaborar e cooperar. Visualização de dados é uma área em que você não pode entrar sozinho. A pesquisa citada acima, com empresas de médio porte, mostra uma colaboração bem-sucedida entre as unidades de Negócios e as áreas de TI como um dos fatores mais importantes para o sucesso dos projetos de análise de dados e falta de cooperação entre os dois como a mais significativa causa de falhas. A mensagem é clara: se você é um gerente de Negócios, você tem que manter a área de TI próxima a você, e se você estiver em TI é preciso valorizar os gerentes de Negócios. Outro fator de sucesso é óbvio, mas ainda vale a pena ser confirmado: a aceitação por parte da gerência sênior é essencial para o sucesso.
- 3. Democratizar seus dados. As soluções de visualização de dados foram desenvolvidas, inicialmente, como uma ferramenta de negócios para as empresas, em escala corporativa, que poderiam ter recursos para contratar estatísticos e cientistas de dados capazes de analisar os dados capturados. Muitas vezes, esses especialistas trabalham com grupos internos de consultoria. Este modelo é muito caro, lento e insuficiente para empresas de médio porte. Por isso deve ser evitado. Se a tomada de decisões, por meio de dados, tornar-se regra em sua organização, você deve fazer com que as informações estejam disponíveis sem intermediários e de forma útil. Esta é uma área na qual a tecnologia desempenha um grande papel. Soluções de visualização de dados existem não só para atender às necessidades de especialistas, mas também pode ser colocada em uso por pessoas que não são especializadas. Estas soluções orientam os gestores por meio de um processo analítico self-service.
- 4. Peça ajuda. Não deixe que uma possível falta de talento pare sua evolução. Se você tem um objetivo claro de negócios, você pode contratar consultores de forma limitada para obter o conhecimento técnico que você precisa e deixar a ferramenta de visualização de dados em funcionamento. Esta é uma abordagem muito mais prática (e econômica) do que contratar o profissional em nível técnico avançado, o que pode ser difícil de atrair se a empresa não for de grande porte.
- 5. Importância da velocidade. A velocidade de uma solução de visualização de dados não é algo que só diz respeito ao departamento de TI. A velocidade do sistema tem duas consequências muito práticas nos negócios. A primeira é a que os gerentes que estão tentando descobrir um problema precisam de um sistema funcionando em tempo real. A solução de problemas no mundo dos negócios é um processo interativo no qual cada resposta leva a outra pergunta. Se cada resposta requer uma hora de cálculo, é muito difícil para os usuários manterem a continuidade de pensamento. Os gerentes tendem a ser pessoas ágeis e são propensos a abandonar um sistema que requeira dias de espera para entregar um resultado útil. Vale destacar que um sistema lento simplesmente não pode processar grandes quantidades de dados agora disponíveis para as empresas de médio porte. A solução para este problema é analisar amostras ao invés de todo o universo de dados. Infelizmente, a seleção de amostras que irão representar com precisão um conjunto maior de dados exige um nível de conhecimento que médias empresas raramente têm.
Sobre o SAS
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