Transformando Resolução de Problemas Orientada a Analytics: Abrace Estratégias Inovadoras

Existem maneiras de tornar a geração de valor a partir de insights mais fácil. Por anos, empresas sentiram pressão para ‘transformar digitalmente’, e pressões só aumentaram durante este tempo sem precedentes quando tantas empresas ficaram sem escolha senão mover operações para ambientes virtuais. O novo coronavírus forçou muitos negócios a mudar foco, reconsiderar cronogramas existentes e reavaliar como operam. Empresas que melhor suportaram esta crise são aquelas que priorizaram digitalização de seus negócios; em particular, aquelas que investiram em analytics e automação. Ainda, IA permanece área cinzenta para muitos líderes empresariais cross-setor. Como, ao nos movermos para novo normal, podemos tornar dados e analytics mais acessíveis para resolução de problemas?

Para ter sucesso, empresas devem adaptar mentalidade. Narrativa de reabertura é simplista demais; devemos ‘reimaginar’ negócios conforme mundo ao redor muda. Apenas com insights data-driven centrados em eficiências operacionais empresas reimaginarão com sucesso o que fazem. Podem forjar caminho novo e empolgante abraçando insights de negócio alimentados por dados e guiados por analytics.

No entanto, resolução de problemas hoje demanda nova cultura e nova forma de pensar para encontrar insights mais rápido e efetivamente, e é hora de um catalisador de software ousado e unificador para deslocar o remendo de soluções existentes de analytics de dados e derrubar barreiras entre equipes de negócio.

Em 1969, NASA pôs homem na lua usando régua de cálculo, mas nos preocuparíamos se fizessem o mesmo hoje. Porque não devemos fazer trabalho de hoje com instrumentos do passado. Processamento de dados e analytics não são diferentes.

Automação de processos

O espaço empresarial há muito é hub de inovação. Ao redor do mundo, tecnologias inteligentes orientadas a dados agora capacitam tomada de decisão humana enquanto libertam trabalhadores do tédio de tarefas básicas. É a sinergia final de intuição humana e insight analítico. À medida que mais organizações evoluem para cultura orientada a tecnologia e dados, a taxa na qual sistemas inteligentes podem ser escalados por todas partes do negócio emergiu como verdadeira medida de sucesso empresarial.

No entanto, desequilíbrio de informação ainda existe para muitas empresas. À medida que quantidade de dados coletados explode, a quantidade avassala capacidade de sistemas legados de processá-la e derivar saída valiosa. Não só isso, mas funcionários não sabem como usar os dados. Consequentemente, muitas organizações têm pouca escolha senão focar em porções estreitas de dados – fração incompleta quando soluções demandam maior porcentagem do todo.

A categoria emergente de Automação de Processos Analíticos, ou APA, pode ser chave para capturar o melhor de homem e máquina em escala. APA automatiza processos de negócio e concede até trabalhadores de conhecimento nível novato acesso direto de autoatendimento a insights de dados críticos para negócios em velocidade. Na prática, isso significa mais funcionários podem adotar – e beneficiar-se de – dados com treinamento mínimo. Isso por sua vez dissipa tensão familiar entre especialistas de dados e gerentes de negócio, onde estes últimos dependiam do acesso dos primeiros a informação necessária. APA democratiza analytics de dados de forma que mundo empresarial não viu antes.

Pergunte à varejista direct-to-consumer de roupas atléticas, Gymshark. Coletam dados de clientes de eventos ao vivo, engajamento em mídia social e programas de treino no app. Agora, expandindo acesso a esses dados, automatizando processos complexos de dados e ampliando habilidades de dados dos funcionários pelo negócio, a informação trabalha duro para a empresa e dá nova visibilidade de como estão performando. Isso capacita trabalhadores a tomar decisões mais inteligentes. Por exemplo, negócio agora usa dados sobre gastos de clientes, divisão por gênero e engajamento no app para escolher inteligentemente localizações para eventos pop-up de varejo populares, usando analytics para determinar qual cidade tem mais pessoas que compraram dentro de certo raio – e graças a plataforma APA, processamento de dados é feito em fração do tempo.

Em meio à crise Covid-19, analytics rápido permitiu Gymshark permanecer similarmente ágil e eficiente em tomada de decisão diária ao mudar ênfase para presença online.

Criticamente, trabalhadores regulares estão aproveitando esses insights transformacionais, frequentemente usando APA de casa. Em mundo com apenas cerca de dois milhões de PhDs em ciência de dados, APA efetivamente qualifica cada trabalhador em trabalhador de dados capaz de resolver desafios de negócio e acelerar resultados que impulsionam ROI.

Evolução atrasada

Existem paralelos para esta evolução. Houve tempo quando construir website significava aprender escrever extensas linhas de código. Isso eventualmente evoluiu para modelo de autoatendimento parcial via software open-source, e agora prevalência de recursos simples drag-and-drop permite qualquer um com ideia criar website personalizado.

Como no desenvolvimento de web design, plataformas APA agora permitem usuários chegar ao estágio criativo – ou ‘estágio de pensamento’ – mais cedo. Pula tarefas mundanas de sourcing, limpeza e organização de dados. O equivalente aos recursos user-friendly drag-and-drop do web design são os centenas de blocos de construção que dão partida no processo de criar modelos analíticos úteis.

Através de método unificado de gerenciar analytics de dados, automatizar processos de negócio e elevar funcionários para gastar tempo em resolução mais estratégica, APA remodela forma como empresas geram insights data-driven e agem sobre eles. Isso permite funcionários qualificados em todas partes do negócio fazer perguntas difíceis e obter respostas rápidas sem sempre depender de habilidades avançadas de especialistas em dados.

Previsão em velocidade

Substituindo gama de soluções pontuais pesadas por uma plataforma que fica por toda jornada analítica, APA também permite qualquer um em qualquer organização construir modelos preditivos e usar analytics preditivo para impulsionar vitórias rápidas. Anteriormente, dados eram reservados para especialistas em machine learning, mas com sistema certo e abrangente, estamos um passo mais perto de fechar lacuna de habilidades em analytics. Quanto mais trabalhadores capacitados, mais IA se torna explicável e repetível.

Empresas atualmente usam APA cross-indústrias para múltiplos propósitos sensíveis a tempo. Companhias aéreas usam para hedge de combustível, varejistas para otimizar merchandising hiperlocal e times esportivos para análise de sentimento.

Nos últimos anos, potências tecnológicas provaram o que pode ser alcançado quando dados e analytics estão no coração de modelo de negócio. Não surpreende que cinco empresas mais bem-sucedidas do mundo são todas data-driven, todas alimentadas por foco central em usar dados para entender, vender para e aumentar receita de clientes. Essa mudança cultural para democratizar acesso a dados e analytics por organização permitiu essas empresas capitalizarem rapidamente economia de dados e acelerar transformação digital.

Momento crítico?

Estamos em encruzilhada quando se trata de estratégia de negócio e como dados são integrados. Hoje, potencial de empresas para resolver é limitado porque apenas pequena fração de dados organizacionais disponíveis é usada. Chave para superar bloqueio, em última análise, se resume a enfrentar lacuna de habilidades, e introduzir plataformas intuitivas e capazes de sincronizar com força de trabalho existente. É universalmente aceito que dados agregam valor, mas apenas quando trabalhadores conseguem extrair insights relevantes e acionáveis.

A nova categoria APA em analytics está ajudando empresas enfrentar isso de frente, oferecendo precisamente o que precisam para impulsionar crescimento, capacitar equipe e criar tempo para resolução criativa de problemas. A chave é simplicidade.