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Estratégias para lideranças em Dados e Analytics

É inegável que o mundo mudou, e muito! Atravessamos um marco histórico que provocou alterações profundas nos padrões estabelecidos, desde o consumo, passando pelo trabalho e pela vida cotidiana. Representatividade e equidade seguem ganhando força através das mídias sociais, impulsionando a conscientização social.

Se operações diversas tendem a ser digitalizadas, gerando enormes massas de dados atreladas a soluções de analytics, o olhar estratégico dos gestores e lideranças permanecerá essencial para o sucesso. Neste ambiente tão dinâmico, mutável e orientado por dados, uma pergunta é inevitável: como as lideranças podem agir para se manter preparadas e competitivas?

Um bom ponto de partida é uma reflexão acerca das mudanças, além da superfície. O mercado não ficou de fora da adaptação que tivemos de encarar nos últimos dois anos e, com a digitalização, muitas operações B2B passaram a ser realizadas online, sem intermediários. Agora, o consumidor pode fazer suas compras sem deixar as mídias sociais, durante uma das pausas no trabalho que acontece remotamente e de forma assíncrona.

Neste ambiente altamente conectado e ativo em tempo integral, infraestrutura e segurança ganham ainda mais importância, dada a distribuição de recursos e serviços essenciais pela Internet.

Principais tendências e tópicos em Dados e Analytics

Gradativamente, lideranças relevantes em Dados e Analytics (D&A) estão mudando o tom da conversa, migrando das ferramentas e tecnologias, para a tomada de decisão como competência de negócios. Apesar de não ser uma mudança de curto prazo, reflete um valioso ajuste de foco prioritário nas soluções (fim), ao invés das ferramentas (meio), sinalizando um avanço em termos de maturidade.

Veja a seguir alguns temas relevantes para as lideranças e profissionais em Dados e Analytics.

Inteligência de decisão

A compreensão explícita da maneira como pessoas, máquinas e dados se combinam para informar e tomar decisões está se tornando uma forma de diferenciação e sobrevivência.

Alguns dos exemplos mais visíveis de inteligência de decisão são os mecanismos de recomendação e aplicações de cibersegurança. Enquanto a primeira usa analytics para prever os melhores produtos a serem apresentados ao consumidor, o segundo caso demanda decisões rápidas com base em grandes quantidades de dados.

Componibilidade

Para apoiar, aumentar e automatizar decisões, as organizações precisam de recursos de dados, análises e IA.

Usando arquiteturas combináveis ou modulares, é possível reunir pacotes de dados, análises e recursos de IA de diferentes fontes, otimizando o uso do poder computacional e também os investimentos.

Alfabetização de Dados

Negócios digitais de sucesso exigem esforços no conhecimento de dados e uma cultura data-driven para gerar resultados mensuráveis. Através dos dados é possível extrair valor para o negócio, avaliando o passado, planejando estratégias ou traçando projeções.

Principalmente para os negócios digitais, escolher ficar de fora da cultura data-driven é comparável a pilotar um avião sem instrumentos de navegação e com os olhos vendados.

Engenharia de IA

Diversos esforços no mundo da Inteligência Artificial trabalham juntos para operacionalizar o machine learning e outras ferramentas para resolver problemas complexos.

Na Engenharia de IA residem o desenvolvimento, testes, aplicação ou implementação e a gestão de projetos e sistemas.

Data Fabric

Uma arquitetura e um conjunto de serviços de dados capazes de fornecer recursos consistentes em ambientes multicloud, aqueles compostos por mais de um serviço e provedor cloud público ou privado.

Também referenciado como malha de dados, o Data Fabric oferece cobertura de dados em toda a empresa e aplicativos que não são restringidos por uma plataforma única ou por restrições de ferramentas.

Capaz de indicar decisões acertadas e com melhores dados, o Data Fabric pode reduzir os gastos em até 70%, segundo o Gartner, que estima um crescimento de quatro vezes em sua implantação até 2024.

Figura 1 – Correlação entre variáveis fundamentais nas estratégias de D&A.

Áreas essenciais para líderes de D&A

À medida que o cenário de Dados e Analytics avança, é natural que as iniciativas relacionadas encontram desafios, oportunidades e até mesmo uma combinação de ambos. Neste sentido, é possível destacar três áreas merecedoras da atenção e dedicação das lideranças.

Valorização da discussão da estratégia

Utilizar técnicas, modelos e métodos adequados para comunicar o valor do negócio às lideranças, executivos e alta gestão é, possivelmente, o aspecto mais importante de todos. A compreensão da importância da estratégia é essencial para sustentar a percepção de valor da D&A.

Atuação diante de uma demanda crescente e da necessidade de impacto

Apesar da presença em toda parte das organizações modernas, D&A não é algo simples.

A tarefa de estruturar ou adaptar a D&A como arma competitiva para impulsionar a decisão eficaz e orientada por dados pode ser uma jornada de anos. O processo começa pela estratégia, que se conecta à geração de valor e resultados de negócios.

Gestão e exploração do ecossistema de D&A

O ecossistema de Dados e Analytics engloba todos os tipos de ativos de informação, então, é essencial ter em mente os resultados de negócios. Assim é possível ajustar o foco corretamente, evitando o desperdício de tempo e energia com atividades que não estejam, de fato, realinhadas aos objetivos.

As três áreas essenciais impactam uma variedade de equipes e iniciativas

  • Lideranças de D&A
  • Estratégias de D&A
  • Inteligência Artificial
  • Analytics
  • Gestão de Dados

Posicione a D&A como um catalisador de transformação, flexível e atualizada

É importante criar uma estratégia de negócios que seja integrada e nutrida por D&A, não uma estratégia isolada de dados ou de análise. Assim, a D&A de torna uma fonte geradora de valor que a conecta com o negócio, ajudando a garantir o sucesso.

Além de favorecer seu alcance na organização, é importante viabilizar uma governança adaptativa aos líderes de D&A, permitindo diferentes estratégias e respostas de acordo com o cenário enfrentado. É preciso evitar as abordagens engessadas.

É essencial que os líderes estejam atentos e mantenham a operação atualizada em termos de recursos, processos e estruturas necessárias para o sucesso da execução da estratégia.

Referência: Top 3 Strategic Priorities for Data and Analytics Leaders – Gartner

Tags: alfabetização de dados analytics B2B cibersegurança dados data fabric decisão engenharia de IA estratégia infraestrutura inteligência mídias sociais

Alexandre Rocha

Head of Marketing - HartB. Profissional de Marketing com especialização em Comunicação e Marketing em Mídias Digitais, Administração, finanças e geração de valor. Pós-graduando em Tecnologia para negócios: AI, Data Science e Big Data.

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