Alteryx diz que integração de dados é fundamental se ter sucesso na transformação digital

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Grande parte das frustrações das empresas ao promover a transformação digital é motivada na falta de uma visão integrada, que lhes permita tomar decisões com informações corretas e críticas para o sucesso dos negócios. Segundo pesquisas da McKinsey, geralmente a empresa começa as mudanças por uma área, mas menos de 1/3 e das delas conseguiram trazer valor para os negócios.  

Segundo Leandro Rodriguez, vice-presidente da Alteryx para a América Latina, as informações têm de ser integradas de ponta a ponta, com enriquecimento de dados de fontes deferentes com uso de machine learning e inteligência artificial para se obter soluções preditivas e democratizar as informações nas organizações. "O sucesso das inciativas de transformação digital é um trinômio que exige dados, processos e pessoas", enfatiza o executivo, acrescentado que além disso todas as empresas têm tecnologia e processos legados, e analistas de negócios que não tem adequação para suplantar essas barreiras.

"Segundo da IDC, muitas empresas tem 6 a 7 fontes diferentes de dados, ferramentas isoladas, produzindo cada uma reports diferentes", explica Rodrigues.

Para resolver esses desafios, a Alteryx lançou recentemente novos recursos em sua plataforma de automação de processos analíticos, como o Analytics Hub, um novo produto para ampliar o poder e o valor da Plataforma Alteryx APA; o Alteryx Intelligence Suite, um novo add-on de modelagem preditiva para o Alteryx Designer. As ofertas ajudam a fomentar a rápida transformação digital, aperfeiçoando a maneira como as empresas aproveitam seus ativos de dados, otimizam seus processos e requalificam seus talentos em uma plataforma unificada e centrada no ser humano.

Como exemplo ele cita o caso da rede de farmácias Pague Menos, com mais de 1.l00  lojas, que diminuiu o índice de ruptura de logística de 3 horas para apenas 4 minutos, fazendo um reestruturação do fluxo de dados de forma automática, possibilitando uma previsão da demanda, para que não falte produtos nas lojas na hora do consumidor fazer suas compras, situação que mudou muito em função da pandemia

Outro exemplo do uso de dados é o caso do grupo Coca Cola, que uma rede de máquinas de bebidas de auto serviço que faz mistura de 165 diferentes sabores, e usou da solução da Alteryx para prever a demanda de qual bebida deveria se abastecida de acordo com as preferências dos clientes em cada loja.

Para a Toyota a ferramentas permitiu estabelecer correlações entre lojas de peças de reposição e do trabalho dos mecânicos para atender a demanda, conseguindo obter melhor previsibilidade na disponibilidade de mão e diminuir processo de entrega de peças. "Conseguiu reduzir em 500 horas o custo orçamentário e uma decisão 7,5% na mão de obra", explica Rodriguez.

Hoje a Alterxy trabalha com 400 parceiros para implementação ao redor do mundo, do quais 35% deles tem operação na América Latina, com cobertura geográfica em todo o Brasil.  Ele reúne em 90 países uma comunidade e 150 mil pessoas que já construiu mais de 16 mil soluções. Fundada nos EUA há mais de 20 anos, abriu capital em 2017, trabalha no modelo de SaaS e conta com uma rede de especialistas, material de treinamento e certificação.

Oportunidade de treinamento

A Alteryx anunciou o lançamento de um novo programa chamado Advancing Data and Analytics Potential Together (ADAPT), iniciativa de responsabilidade social corporativa da empresa, Alteryx For Good, que oferece treinamento gratuito em ciência de dados para milhares de trabalhadores em todo o mundo.

O executivo explica que a pandemia provou o desemprego de milhares de profissionais ao redor do mundo, que através desse moimento podem se capacitar gratuitamente para adquirir conhecimento e melhor empregabilidade.

Cada graduado será certificado nos fundamentos da análise de dados por meio da Alteryx Core Certification e terá a oportunidade de avançar para o programa Udacity Nanodegree em análise preditiva. Este programa é parte de um impulso mais amplo para expandir a alfabetização em dados, aumentar a qualificação dos trabalhadores prejudicados pela crise da COVID-19 e educar uma nova onda de cidadãos cientistas de dados para prosperar na nova economia.

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