Os dias em que a pessoa com mais experiência na sala tomava as grandes decisões acabaram. Hoje, são os dados, e não o instinto, que orientam a maioria das decisões de negócios.

A abundância de dados e sua crescente complexidade exigem que sejam aproveitados para decisões rápidas e seguras. O IDC estima que até 2025 teremos criado mais de 175 zetabytes de dados globalmente. Os dados aproveitados apenas por analistas cidadãos são uma oportunidade de US $ 49 bilhões. Quais são as forças que impulsionam esta enorme oportunidade? Aqui estão 5 Principais Tendências de Análise de Dados Que Você Deve Conhecer.

1. Automação

Resultados de negócios de alto valor começam com dados de alta qualidade. Mas com a escala e a complexidade dos dados modernos, a única maneira de realmente aproveitar seu valor é automatizar o processo de descoberta de dados, preparação e combinação de dados díspares.

“A automação é essencial porque, em primeiro lugar, libera o analista para se concentrar nas atividades de alto valor agregado, que realmente impulsionam o crescimento da receita. Em segundo lugar, ajuda a contribuir para o resultado final, trocando atividades mundanas por processos mais eficientes”, afirma Suresh Vittal, diretor de produtos da Alteryx, líder em automação analítica.

Setores como manufatura, varejo, serviços financeiros e viagens e hospitalidade estão se beneficiando dessa tendência. O setor de varejo, por exemplo, passou por vários pivôs nos últimos anos, diz Vittal. Uma delas foi em resposta ao surgimento de uma certa plataforma dominante de comércio eletrônico; outro foi devido às paralisações causadas pela pandemia; e ainda outro resultou do desenvolvimento de “opções de entrega multimodal”.

“Você começa a ver o varejo precisando aproveitar o aprendizado de máquina e a ciência de dados para obter uma vantagem”, diz Vittal. Mas experimentar diferentes modelos de aprendizado de máquina e esperar que eles produzam resultados leva tempo. Para obter respostas em hipervelocidade, você precisa de automação analítica. “Ficar à frente da concorrência hoje significa que os relatórios retrovisores não são suficientes. A análise preditiva e a ciência de dados são necessárias com urgência para avançar.”

Ao usar uma plataforma de automação analítica contemporânea que torna mais fácil alcançar insights e automatizar as tarefas diárias de merchandising, uma empresa varejista pode aumentar sua receita. A automação, a “superpotência” que permite a tomada de decisões com base em dados, veio para ficar.

2. Democratização

Se você pensou em analytics e data science como uma função que somente especialistas com conhecimento avançado em analytics e data science podem realizar, sua concepção está desatualizada. A agulha chegou ao outro extremo do espectro: agora, todos os usuários podem analisar dados por conta própria com a ajuda da plataforma de automação analítica fácil de usar.

Vittal menciona o “analista de negócios, o analista de marketing, o analista de RH e o analista financeiro” como entre aqueles que teriam que recorrer a TI ou contratar especialistas quando confrontados com a análise de dados no passado. Hoje em dia, as soluções de automação analítica, maior poder de computação em nuvem e ferramentas de código aberto que permitem amplo acesso aos recursos de aprendizado de máquina democratizaram a análise.

Com uma plataforma de automação analítica unificada, um usuário pode simplesmente arrastar e soltar blocos de automação em uma paleta e começar a ver os insights instantaneamente. O potencial é enorme: se pudermos liberar os mais de 54 milhões de trabalhadores de dados em todo o mundo da necessidade de gastar tempo improdutivo na descoberta de dados, preparação e constantes iterações analíticas e aprimorá-los para que possam obter insights dos dados, os resultados para os negócios podem ser dramáticos.

3. Experiência do Usuário

A experiência do usuário está finalmente recebendo reconhecimento das organizações B2B (Business-to-Business). Aplicativos de smartphone fáceis de usar com recursos convenientes, como check-out com um clique – o tipo de aplicativo que os consumidores apreciam há muito tempo em configurações B2C – também redefiniram as expectativas quando se trata de produtos B2B.

Os usuários desejam uma interação simples e envolvente com suas ferramentas de análise. E as plataformas de automação estão oferecendo apenas as alternativas sem código de que precisam.

“Seja criando macros ou criando aplicativos analíticos parametrizados para os quais você teria que escrever código”, diz Vittal, as melhores plataformas analíticas permitem que você passe de dados a insights com facilidade. 

Com as dificuldades técnicas e tarefas manuais automatizadas, os usuários podem se concentrar mais em praticar uma boa narrativa de dados, ou seja, reunir elementos de dados de forma a mostrar o quadro geral ou criar uma narrativa coesa e focar nos insights importante para o negócio.

4. Plataforma de Automação vs. Ferramentas Fragmentadas

Soluções pontuais em proliferação podem tornar a análise de dados ainda mais complexa do que já é. De acordo com uma fonte, os profissionais de dados usam de quatro a sete ferramentas diferentes para realizar suas atividades.

Existem três problemas com essa abordagem.

A primeira, diz Vittal, é que você “precisa ser proficiente no uso de cada uma dessas ferramentas individuais para conseguir extrair valor”. A segunda é que integrar várias soluções custa dinheiro. “Você está integrando várias ferramentas e garantindo que as integrações funcionem.” A terceira é que a mera aquisição dessas ferramentas exige ROI (Retorno Sobre Investimento) individual para cada solução.

A consolidação de ferramentas em uma plataforma unificada oferece aos usuários finais uma experiência sem atrito, reduz o custo total de propriedade e fornece respostas consistentes para as próximas perguntas de negócio em toda a cadeia de valor.

5. Análise Como Função Central do Negócio

Muitas empresas que costumavam abordar a análise como uma função de suporte agora estão adotando-a como uma missão crítica.

Para ter sucesso, elas precisam do apoio e do compromisso da diretoria e do alto escalão. E precisam investir em educação analítica contínua e trabalhar para construir uma comunidade que cultive a cultura de dados – não apenas dentro de sua própria organização, mas também com outras pessoas do setor, por meio da colaboração.

Automação + Acessibilidade = O Futuro da Análise

A automação desempenha um papel poderoso em impulsionar essas cinco tendências de análise de dados. Mas as pessoas – “indivíduos que são capazes de combinar habilidades analíticas com negócios e compreensão do cliente”, como diz Vittal – também fazem parte da equação. No passado, os funcionários com vasta experiência em seus próprios campos eram impedidos de acessar a análise de dados devido ao conhecimento de nicho que era necessário. Eles tiveram que contar com especialistas em tecnologia e análise para converter ruído em sinal.

Agora, com a automação, o poder da análise não está mais restrito a alguns gatekeepers, mas está disponível para todos.

Referências:

Formação Cientista de Dados

5 Leading Data Analytics Trends You Should Know About

6 Predictions About Data In 2020 And The Coming Decade

Tens of Millions of Data Workers Face Inefficiencies as Data Complexity Grows Worldwide