Por que a solução de problemas usando a análise precisa de um novo pensamento

Existem maneiras de facilitar a geração de valor a partir de insights.
Durante anos, as empresas sentiram a pressão de “transformar-se digitalmente”, e essas pressões só aumentaram durante esse período sem precedentes, quando muitas empresas não têm escolha a não ser migrar suas operações para ambientes virtuais. O novo coronavírus forçou muitas empresas a mudar o foco, reconsiderar seus cronogramas existentes e reavaliar a maneira como operam. As empresas que melhor suportaram esta crise são aquelas que priorizaram a digitalização de seus negócios; em particular, aqueles que fizeram investimentos em análise e automação. No entanto, a IA ainda permanece uma área cinzenta para muitos líderes de negócios em todos os setores. Como, à medida que mudamos para um novo normal, podemos tornar os dados e as análises mais acessíveis para a resolução de problemas?

Para ter sucesso, as empresas devem adaptar sua mentalidade. A narrativa da reabertura é muito simplista; em vez disso, devemos "reimaginar" os negócios à medida que o mundo ao nosso redor muda e muda. Somente com novos insights orientados por dados centrados em eficiências operacionais as empresas poderão reimaginar com sucesso o que fazem. Eles podem criar um caminho novo e empolgante adotando insights de negócios alimentados por dados e orientados por análises.

No entanto, a resolução de problemas hoje exige uma nova cultura e uma nova maneira de pensar para encontrar esses insights de forma mais rápida e eficaz, e é hora de um catalisador de software ousado e unificador para substituir a colcha de retalhos das soluções de análise de dados existentes e desmantelar as barreiras entre as equipes de negócios .

Em 1969, a NASA colocou o homem na Lua usando uma régua de cálculo, mas estaríamos preocupados se eles fizessem o mesmo hoje. Isso porque não devemos fazer o trabalho de hoje com os instrumentos do passado. O processamento e a análise de dados não são diferentes.

Automação de processos

O espaço empresarial tem sido um centro de inovação. Em todo o mundo, tecnologias inteligentes e orientadas por dados agora capacitam a tomada de decisões humanas enquanto liberam os trabalhadores do tédio das tarefas básicas. É a sinergia final da intuição humana e do insight analítico. À medida que mais organizações evoluem para uma cultura baseada em tecnologia e dados, a taxa na qual os sistemas inteligentes podem ser dimensionados em todas as partes de uma empresa emergiu como a verdadeira medida do sucesso dos negócios.

No entanto, ainda existe um desequilíbrio de informações para muitas empresas. À medida que a quantidade de dados coletados explode, a grande quantidade supera a capacidade dos sistemas legados de processá-los e obter resultados valiosos. Não só isso, mas os funcionários não sabem como usar os dados. Consequentemente, muitas organizações têm pouca escolha a não ser focar em porções restritas de dados – uma fração incompleta quando as soluções exigem uma porcentagem maior do todo.

A categoria emergente de Analytic Process Automation, ou APA, pode ser a chave para capturar o melhor do homem e da máquina em escala. A APA automatiza os processos de negócios e concede até mesmo aos trabalhadores do conhecimento de nível iniciante acesso de autoatendimento direto a insights de dados críticos para os negócios em velocidade. Na prática, isso significa que mais funcionários podem adotar – e se beneficiar – de dados com treinamento mínimo. Isso, por sua vez, dissipa a tensão familiar entre especialistas em dados e gerentes de negócios, onde os últimos dependiam do acesso dos primeiros a informações muito necessárias. A APA democratiza a análise de dados de uma forma que o mundo dos negócios nunca viu antes.

Basta perguntar ao varejista de roupas esportivas direto ao consumidor, Gymshark. Eles coletam dados de clientes de eventos ao vivo, engajamento de mídia social e programas de treino em seu aplicativo. Agora, expandindo o acesso a esses dados, automatizando processos de dados complexos e ampliando as habilidades de dados dos funcionários em toda a empresa, as informações estão trabalhando duro para a empresa e dando uma nova visibilidade sobre o desempenho deles. Isso está capacitando os trabalhadores a tomar decisões mais inteligentes. Por exemplo, a empresa agora usa dados relacionados a gastos de clientes, divisões de gênero e engajamento de aplicativos para escolher de forma inteligente os locais para seus populares eventos de varejo pop-up, usando análises para determinar qual cidade tem mais pessoas que fizeram compras em um determinado raio – e graças a uma plataforma APA, o processamento de dados é feito em uma fração do tempo.

Em meio à crise do Covid-19, a análise rápida permitiu que o Gymshark permanecesse igualmente ágil e eficiente em suas tomadas de decisões diárias, ao mudar a ênfase para sua presença online.

Criticamente, os trabalhadores regulares estão aproveitando esses insights transformacionais, geralmente usando o APA em casa. Em um mundo com apenas cerca de dois milhões de PhDs em ciência de dados, a APA efetivamente transforma cada trabalhador em um trabalhador de dados capaz de resolver desafios de negócios e acelerar resultados de negócios que impulsionam o ROI.

Evolução atrasada

Existem paralelos para esta evolução. Houve um tempo em que construir um site significava aprender a escrever extensas linhas de código. Isso acabou evoluindo para um modelo de autoatendimento parcial por meio de software de código aberto, e agora a prevalência de recursos simples de arrastar e soltar permite que qualquer pessoa com uma ideia crie um site personalizado.

Assim como no desenvolvimento do web design, as plataformas APA agora permitem que os usuários cheguem ao estágio criativo – ou o “estágio de pensamento” – mais cedo. Ele supera as tarefas mundanas de obtenção, limpeza e organização de dados. O equivalente aos recursos de arrastar e soltar fáceis de usar do web design são as centenas de blocos de construção que iniciam o processo de criação de modelos analíticos úteis.

Por meio de um método unificado de gerenciamento de análise de dados, automatizando processos de negócios e elevando os funcionários a gastar seu tempo em soluções mais estratégicas, a APA reformula a maneira como as empresas geram insights orientados por dados e agem sobre eles. Isso permite que funcionários qualificados em todas as partes da empresa façam perguntas difíceis e obtenham respostas rápidas sem sempre depender das habilidades avançadas de especialistas em dados.

Previsão em velocidade

Ao substituir uma variedade de soluções pontuais complicadas por uma plataforma que abrange toda a jornada analítica, a APA também permite que qualquer pessoa em qualquer organização crie modelos preditivos e use análises de dados preditivos para obter ganhos rápidos. Anteriormente, os dados eram reservados para especialistas em aprendizado de máquina, mas com o sistema correto e abrangente, estamos um passo mais perto de fechar a lacuna de habilidades de análise. Quanto mais os trabalhadores são capacitados, mais a IA se torna explicável e repetível.

Atualmente, as empresas estão usando o APA em todos os setores para uma infinidade de propósitos sensíveis ao tempo. As companhias aéreas usam essas plataformas para proteger o combustível, os varejistas para otimizar o merchandising hiperlocal e as equipes esportivas para fazer análises de sentimentos.

Nos últimos anos, as potências da tecnologia provaram o que pode ser alcançado quando dados e análises estão no centro de um modelo de negócios. Não é surpresa que as cinco empresas mais bem-sucedidas do mundo sejam todas orientadas por dados, todas alimentadas por um foco central no uso de dados para entender, comercializar e aumentar a receita de seus clientes. Essa mudança de cultura para democratizar o acesso a dados e análises em uma organização permitiu que essas empresas capitalizassem rapidamente a economia de dados e acelerassem a transformação digital.

Tempo crítico?

Estamos em uma encruzilhada quando se trata de estratégia de negócios e como os dados são integrados. Hoje, o potencial de solução das empresas é limitado porque apenas uma pequena fração dos dados organizacionais disponíveis é usada. A chave para superar o obstáculo, em última análise, se resume a lidar com a lacuna de habilidades e introduzir plataformas intuitivas e capazes de sincronizar com a força de trabalho existente. É universalmente aceito que os dados agregam valor, mas somente quando os trabalhadores são capazes de escolher insights relevantes e acionáveis.

A nova categoria APA em análise está ajudando as empresas a lidar com isso, oferecendo exatamente o que elas precisam para impulsionar o crescimento, capacitar a equipe e criar tempo para a solução criativa de problemas. A chave é a simplicidade.