Trabalhar e valorizar o Big Data é comum para as empresas que construíram seu modelo de negócios a partir dele. Entretanto, para empresas que não competem em análises, ou seja, para as quais a análise não é um elemento central de sua estratégia, é um enorme desafio.

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Big Data é o assunto mais discutido hoje em dia no mundo dos negócios. Penso que uma parte do crescente interesse no tema se deve a dois fatores:

A busca incessante pela eficiência de custos e crescimento na atual crise econômica

Um interesse renovado no campo da Business Intelligence, alimentado por tecnologias de BI não tradicionais que estão demonstrando alternativas mais baratas, mais flexíveis e visualmente mais atraentes do que as soluções tradicionais de BI em toda a empresa.

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Em um artigo recente na revista SAS, John Knowles da Allianz Insurance dá sua opinião sobre os desafios para abraçar efetivamente os Grandes Dados nos modelos de negócios existentes:

  1. A criação de uma cultura empresarial que luta para compreender o significado das estratégias analíticas,
  2. O CIO está preso ao combate a incêndios em vez de pensar adiante em como os dados podem ser o “novo petróleo” de sua organização. Funcionalmente, ele os chama de KLTO (Keeping The Lights On). 
  3. A falta de dados just-in-time 

Eu concordo especialmente com os dois primeiros argumentos. Painéis de controle, métricas, segmentações, notas de propensão,… – por mais atraentes ou bons que sejam – requerem uma compreensão profunda do processo comercial no qual eles devem desempenhar um papel. Os dados não falam por si mesmos. Os dados não propõem uma decisão. Os dados em si não trazem lucro.

Em vez disso, considerar os dados certos (quantidade e tipo de dados) para apoiar a decisão certa no momento certo é essencial para tornar lucrativo qualquer investimento em uma iniciativa de (Grandes) Dados. 

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Dito de outra forma, os Grandes Dados relevantes, bem como os resultados analíticos a partir deles, devem ser alimentados nas decisões diárias de negócios (se eu contato este cliente, se aumentamos nosso objetivo de vendas na região x,…).

Primeiro os dados, depois a decisão, depois o lucro.

Essa é a melhor recomendação para quem quer fazer um curso de data science! 

 

Published On: novembro 17th, 2021 / Categories: Negócios /

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