Como resultado, as empresas acumulam custos de transformação digital com pouca coisa para mostrar e estão afogadas em dados desestruturados e famintas por "insights". E é fácil entender os motivos disso:
Silos de dados limitam a sua utilidade
Ao longo dos anos, a maioria das empresas adotou sistemas de software corporativos para infinitas funções e é muito provável que sua organização tenha uma solução separada para finanças, gerenciamento de projetos, cadeia de suprimentos, relacionamento com clientes e muito mais.
Inicialmente, esses sistemas eram ótimos, mas hoje não é bem assim. Eles foram projetados para resolver problemas específicos e melhorar a eficiência do processo, mas agora existe um novo problema: como fazer com que todos funcionem juntos, conectados entre si?
Esses sistemas sempre ajudaram a digitalizar os processos dentro de cada departamento, mas como é possível passar de um punhado de soluções pontuais para uma visão de 360 graus dos dados e permitir novos modelos operacionais orientados por dados? A chave para isso é quebrar esses silos de dados e integrar todos esses sistemas diferentes.
Falta de alfabetização e conscientização sobre os dados
Embora muitos funcionários tenham se tornado proficientes no uso das ferramentas de software em seu departamento, a análise de dados não é nativa para eles. Em outras palavras, eles carecem de conhecimento sobre os dados.
De acordo com uma pesquisa recente da Tableau, espera-se que 70% dos funcionários usem intensamente os dados em suas funções até 2025, mas apenas 40% dos funcionários afirmam que receberam as novas habilidades sobre os dados de que precisam; e esperam que eles as tenham.
Para preencher essa lacuna, as empresas precisarão fazer duas coisas:
Primeiro, diminuir a barreira de entrada para a adoção de sistemas de software que tornem a análise de dados a mais intuitiva possível. Isso significa ter painéis de análise para o que cada funcionário realmente necessita, possibilitando que possam acessar facilmente aos ativos relevantes. Isso exigirá interfaces mais fáceis de usar e que os ajudem a pesquisar as informações necessárias, além de oferecer treinamento como parte do pacote de serviços profissionais de um sistema.
Em segundo lugar, as empresas precisarão investir na qualificação de seus funcionários. Mesmo com o software mais intuitivo, as empresas precisarão investir na qualificação de seus talentos existentes com programas de alfabetização de dados para ajudar as equipes a se adaptarem a um futuro de trabalho orientado por dados.
ROI incerto para a transformação digital
O que está menos claro é como vincular os projetos de transformação digital aos resultados. De certa forma, isso não deveria ser surpreendente. A primeira onda de digitalização com ERPs, CRMs etc. teve um escopo relativamente restrito. Isso tornou o ROI mais fácil de medir. Por exemplo, se sua equipe de marketing pudesse enviar apenas 500 e-mails por dia manualmente e começasse a enviar 5 mil e-mails diariamente usando um CRM, você simplesmente acompanharia a eficácia dessa variável – respostas aumentadas devido ao envio de mais e-mails com automação – e veria se isso justifica o gasto (claro, eles provavelmente usaram mais módulos, o que ajudaria no ROI).
No entanto, na mudança do uso de sistemas isolados para o gerenciamento e análise de dados em toda a empresa, o ROI pode ser mais difícil de calcular. Isso é especialmente verdadeiro quando as empresas tentam resolver vários problemas ao mesmo tempo, o que geralmente envolve grandes despesas iniciais e a complexidade torna a determinação de causa e efeito um desafio.
Fazendo dos dados sua arma secreta
Do jeito que estão, os dados são mais uma dor de cabeça do que uma ajuda para a maioria das empresas.
Na melhor das hipóteses, eles estão analisando dados retroativamente e esperando que os insights que levaram horas para serem encontrados ainda sejam relevantes para seus problemas atuais. No entanto, isso precisa ser assim.
Com a solução certa, as empresas podem permitir que os dados conduzam decisões em tempo real e usar insights holísticos para capacitar a melhoria contínua em toda a empresa.
As empresas precisam de uma maneira de integrar rapidamente sistemas isolados com soluções de gerenciamento de dados corporativos que sejam fáceis de usar e ofereçam ROI bem definido.
Ao se pensar em resolver este desafio, podemos crer que as empresas possam ter serviço de Data Management & Analytics (DM&A) e garantir uma arquitetura de data lake para o processamento, armazenamento e análise de dados em tempo real. Ao contrário dos data warehouses, que normalmente executam relatórios diariamente, semanalmente, mensalmente ou trimestralmente, os data lakes permitem acessar insights em tempo real e compartilhar essas informações em sua empresa e com organizações parceiras.
Por exemplo, é possível obter dados em tempo real sobre a produção e compartilhá-los com os clientes para que eles saibam exatamente quando esperar remessas, permitindo que eles otimizem suas cadeias de suprimentos.
Maximizando o poder dos data lakes
Para maximizar o poder desses data lakes, é necessário conectar todos os seus fluxos de dados. Com outros provedores, mas isso pode ser incrivelmente demorado. Com a tecnologia adequada de integração de sistemas é viável superar este desafio, principalmente porque já é possível ter em mãos conectores pré-construídos e homologados pelos maiores fabricantes de sistemas e aplicações de dados.
Hoje já conseguimos obter integrações concluídas rapidamente, eliminando os silos de dados para se concentrar na próxima etapa do negócio: a sua adoção pelos funcionários.
Sabemos que qualquer sistema de software só é útil quando é usado em sua plenitude e, por isso, é necessário valorizar soluções por design, que seja intuitiva para os funcionários. Com a integração entre as aplicações é possível a transformação e contextualização de dados, que passam a ser utilizados para apoiar seu processo de tomada de decisão.
Este caminho aumenta a alfabetização de dados de sua equipe e diminui sua dependência de sua equipe interna de TI. Além disso, os modelos de Inteligência Artificial e de Machine Learning podem fornecer informações valiosas, como detecção e previsão de anomalias, aprimorando ainda mais os recursos da integração, vital nos dias de hoje para que seja garantido um processo de implementação de sprint concentrado na solução de um problema analítico, por vez, em uma janela curta de 90 dias.
Essa abordagem ágil para a implementação diminui o tempo entre o conceito e o lançamento, o que ajuda a perceber o ROI o mais rápido possível. Então, usar o ROI de um sprint ajuda a financiar o futuro próximo.
