The Analytical Creativity

Big Data, Big Challenge

Big Data Science Concept - world map with data science business icon

Sabendo-se que no interior das empresas e das organizações também se desenvolvem, por vezes, cenários de natureza política que dão lugar a acções ou iniciativas movidas por influências diversas, envolvendo as diferentes hierarquias, muitas decisões acabam por ser tomadas sem qualquer valor efectivo, para além de serem meras demonstrações de poder inter-departamental.

E quando assim acontece, não adianta possuir tecnologia de ponta e ter acesso a um universo interminável de dados se não existir, por um lado, uma extensa capacidade e enormes valências em gerir a informação e, por outro, uma extraordinária cooperação entre todos os departamentos que fornecem dados para o negócio, sob a coordenação de um líder, reconhecidamente como tal.

Por outras palavras, o acesso à tecnologia avançada não é uma garantia de sucesso na concretização de determinados resultados ou objectivos, e esta perspectiva permite estabelecer uma interessante e oportuna analogia entre o que temos vindo a assistir neste caso do voo MH370 e a vida das empresas.

Qualquer trabalho de análise implica a realização de um conjunto de processos que poderão ser resumidos às seguintes tarefas:

  • Determinação das Fontes de Dados;
  • Triagem / Relacionamento / Correlação;
  • Definição de padrões;
  • Formulação de hipóteses

Alimentar dados que são irrelevantes em detrimento de outros (talvez até inexistentes), trazem custos acrescidos que devem ser perfeitamente identificados. O investimento em estruturas de informação deve ser canalizado para a tipologia de dados que claramente sustentam o negócio em todas as suas vertentes, sobretudo as que configurem situações de emergência.

Face à diversidade de fontes, formatos e plataformas, muitas empresas não têm a percepção do tipo de dados a que hoje podem aceder e como os devem usar. Este cenário dá-nos uma perspectiva preocupante sobre a real capacidade instalada em produzir conhecimento nestas circunstâncias ou da sua total ausência.

Mais do que olhar à abundância de dados, é fundamental estabelecer que tipo de dados realmente devem interessar à empresa e de que forma se poderão recolher para posterior análise de modo a atingir determinados objectivos. Muitos projectos de negócio são hoje iniciados partindo-se do pressuposto que todos os dados essenciais simplesmente já existem e que bastará adquirir uma ferramenta para automatizar este processo.

O valor das ferramentas não está apenas na sua capacidade de automatização de dados, mas, sobretudo, na flexibilidade em incorporar diferentes fontes e permitir um nível de configuração exigível com as características de cada negócio.

Em qualquer processo de “business intelligence”, o ponto alto do investimento feito na sua aquisição (a “cereja no topo do bolo”) ocorre quando o destinatário dos “insights” gerados pela ferramenta comprova a existência de conhecimento fresco, útil e estratégico para a sua próxima tomada de decisão, no entanto, este ponto alto pode, na maioria dos casos, ocorrer no médio-prazo após a aquisição da ferramenta, porque até lá será sempre necessário comprovar que a estrutura base da informação (“backbone” operacional) encontra-se devidamente configurado a diferentes níveis, como por exemplo:

  • Definir metodologias de medição;
  • Estabelecer pressupostos;
  • Criar indicadores próprios do negócio;
  • Personalizar “dashboards”;
  • Desenhar “outputs”;
  • Testar resultados

Gerir negócios na presente era tecnológica é um desafio que deve beneficiar a empresa a tirar o máximo proveito deste contexto, sobretudo não “perdendo de vista” componentes críticas para o desenvolvimento da sua actividade, que coloquem em causa a saúde da estratégia preconizada.

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