O Gartner aponta que, conforme o mundo digital se torna mais complexo, as equipes de liderança ficam cada vez mais dependentes do Analytics para ajudar na orientação de ações e tomada de decisões.
O Analytics pode ser complicado, mas há 10 megatendências que ajudarão a guiar as companhias:
1. Dados para decisões
As empresas precisam passar de "centralizadas em dados" para "focadas em decisões e mudanças". É preciso entender porque essa análise está sendo feita e qual o seu objetivo. O primeiro passo é observar os setores na organização que precisam ser mudados ou que já estão em processo de transformação. Toda análise será utilizada para melhorar uma área de problema e para influenciar e orientar a mudança, em vez de permanecer como uma análise na qual ninguém age. Tudo começa com a transformação e as decisões associadas a ela.
2. Tomadores de decisões táticos a estratégicos
É necessário estar atento a quem está consumindo a informação dentro da organização. A análise é valiosa para todos, do CEO (Chief Executive Officer) até os cargos mais baixos, e deve impactar nas decisões estratégicas. Para influenciar tomadores de decisões a fazerem as melhores escolhas, é preciso focar em três áreas baseadas em análises: uma combinação equilibrada de estratégia e objetivos financeiros, autoavaliação realista e revisão objetiva de casos de negócios.
3. Funções fundamentais a abrangentes
O Analytics deve incluir a empresa como um todo. "Cada processo, função e indivíduo se torna um consumidor e usuário da análise", afirma Herschel.
4. Agregue níveis detalhados de dados
Detalhes analíticos permitem estratégias mais personalizadas. Níveis sutis de granularidade possibilitam melhor entendimento dos clientes e previsão de desafios. Isso não determina uma estratégia, mas educa os tomadores de decisão quanto ao que a ela poderia ser.
5. Silos de dados para multiplicar dimensões
A quebra de silos oferece novas perspectivas e permite que a equipe combine vários pontos de vista para entender melhor o que está acontecendo, a provável razão e qual ação tomar com base na análise.
6. Relatar para descobrir
As organizações devem fazer uma mudança fundamental no pensamento para melhorar o envolvimento com os dados e serem tão curiosas sobre o que aconteceu no passado quanto são sobre o futuro. Isso permite que as empresas entendam o ambiente e o potencial, utilizando os dados para obter nova percepção.
7. Humano para Inteligência Artificial
É essencial ter uma ideia clara e prática sobre o poder da análise e o que ela pode gerar para os negócios, independente da técnica utilizada. Isso porque elas farão as mesmas coisas, mas com níveis diferentes de sofisticação. A inteligência artificial (IA) é interessante e poderosa, mas não está necessariamente fazendo algo radicalmente diferente, está apenas fazendo radicalmente melhor. É necessário entender o que é possível e então decidir qual nível de sofisticação a organização precisa – seja um cientista de dados ou de IA.
8. Escolha da plataforma para o portfólio analítico
A escolha da plataforma conduzirá à diferenciação. É preciso selecionar uma plataforma que permita que o empreendimento construa algo único para a empresa que se afasta das ofertas comoditizadas. A companhia precisa decidir se deve contratar cientistas de dados e uma plataforma ou se analistas de negócios com pacotes de aplicações são aceitáveis, além de definir quais funções os provedores de serviços externos terão.
9. Do Analytics independente ao integrado
O Analytics deve ser integrado ao processo de negócios em aceleração. O que anteriormente levava semanas nos negócios, agora leva dias, e o que costumava levar um segundo agora é medido em milissegundos. A análise precisa ser ajustada para que as atitudes sejam tomadas no momento apropriado.
10. De dados confidenciais aos abertos
Um serviço de transmissão decidiu compartilhar dados que tinha sobre ISPs (Provedores de Serviços de Internet). Foram as informações internas que, quando compartilhadas, geraram um grande número de publicidade e uma boa reputação para a empresa, além de servir como uma exposição pública para os ISPs. O serviço era interdependente nos provedores, mas, ao publicar os dados, a dinâmica do mercado foi fundamentalmente alterada. Isso forçou os ISPs a melhorarem em algo que eles não queriam fazer ao compartilhar as informações.
