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5 pontos de atenção para ter sucesso na Era da Economia Analítica

Desafio é fazer a leitura correta da história que o volume de dados conta. Mas como alcançar insights a partir dessas informações?

Da Redação

15/08/2018 às 16h45

visualização big data
Foto: Shutterstock

Legenda: visualização big data

O conceito de Economia Analítica tem ganhando espaço no mercado. O que antes era apenas um desafio de captura e armazenamento de dados, evoluiu para análise das informações. O desafio é fazer a leitura correta da história que esses dados contam. Mas como alcançar insights a partir dessas informações?

Marcelo Rezende, country manager da Qlik no Brasil, destaca que, atualmente, volume, velocidade e variedade de dados são grandes, por isso se faz importante saber o que fazer com essas informações e como usá-las da melhor forma.

O executivo listou cinco importantes pontos de atenção da economia analítica para que, cada vez mais, empresas estejam alinhadas com o mercado e preparadas para a transformação digital. Confira:

1. APIs abertas

"São necessárias para conseguir conversar com qualquer plataforma, player, ou até mesmo tecnologias como a inteligência aumentada. Por exemplo, se uma empresa usa robôs para automatizar seus processos, gerando informações e estatísticas, a ferramenta de BI tem que ser capaz de usar esses dados, trazendo-os para dentro da plataforma", destaca.

2. Governança

"Hoje, todos têm acesso aos dados. Em uma empresa isso confere autonomia para análises e agiliza muitos processos. Mas, é preciso ter sempre em mente a questão da governança, ou seja, quem pode acessar quais dados e informações. Inclusive, vale lembrar neste ponto a questão da nova lei de dados pessoais aqui no Brasil, projeto bastante parecido com o GDPR (lei criada pela União Europeia que regulamenta a proteção de dados e identidade dos cidadãos na Europa). Daqui para frente, será preciso ter atenção redobrada com o uso de dados de terceiros já que essa lei transformará (e muito) a forma como lidamos com as informações dos usuários", alerta.

3. Ambiente híbrido

"Os dados devem ser acessados onde estiverem, em qualquer base: as plataformas devem permitir que os usuários acessem e analisem dados de onde quer que eles estejam, seja em ambientes cloud, físicos ou híbridos."

4. Escalabilidade

"A questão da escalabilidade sempre é bastante polêmica, cada vez mais os “Softwares As a Service” ganham espaço. Isso porque é preciso que as soluções acompanhem o crescimento da empresa. Um BI capaz de crescer junto com a sua companhia é o ideal, assim a expansão pode ser programada, sem gerar surpresas com relação aos custos."

5. Modelo associativo

"Os modelos mais tradicionais de BI disponíveis no mercado geralmente exigem pré-configurações e cruzamentos de dados para gerar as análises. O ideal é que essa organização prévia não seja determinante. Existem, por exemplo, plataformas com modelos associativos, ou seja, capazes de relacionar os dados de diversas formas sem precisar, necessariamente, de uma organização prévia de informações. Esse caso é bastante recomendado justamente porque as respostas e insigths que sua empresa precisa, podem estar nas perguntas que não foram feitas (ou até mesmo pensadas),"

Alfabetização de dados

Além destes cinco pontos de atenção, Rezende lembra que é importante mencionar outro fator que o Gartner destaca como algo de alta importância: Data Literacy, ou a alfabetização de dados em tradução livre. "A Economia Analítica aponta para a necessidade de que, cada vez mais, empresas e profissionais sejam de fato “fluentes em dados”, que saibam falar esse “idioma” que vem, por muitos, sendo considerado como o novo petróleo, tamanho seja este valor", completou.

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