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Usuários de BI/Analytics produzirão mais análises que Cientistas de Dados

Usuários de BI/Analytics produzirão mais análises que Cientistas de Dados

Segundo as previsões do Gartner, avanços IA, IoT e Analytics SaaS facilitam e tornam mais econômico do que nunca para não especialistas a realização de análises mais efetivas e fundamentais para a tomada de decisão

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Pesquisas do Gartner mostram que as organizações estão incorporando Analytics de Autosserviço e Business Intelligence (BI) para levar capacidades para usuários corporativos de todos os níveis. Essa tendência está tão declarada que usuários de BI e Analytics vão produzir mais análises do que Cientistas de Dados já em 2019.

 

“A tendência de digitalização direciona a demanda por Analytics em todas as áreas de negócios e no setor governamental”, diz Carlie J. Idoine, Diretora de Pesquisas do Gartner. “Avanços rápidos em Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e Analytics SaaS (Nuvem) e plataformas de BI facilitam e tornam mais econômico do que nunca para não especialistas a realização de análises mais efetivas e fundamentais para a tomada de decisão”.

 

Pesquisa do Gartner com mais de 3.000 CIOs, mostra que Chief Information Officers (CIOs) classificaram Analytics e BI como tecnologias de diferenciação de ponta para suas organizações. Elas atraem os investimentos mais novos e também são consideradas áreas de tecnologia mais estratégicas para os CIOs que obtém melhor performance em suas atividades. O levantamento será apresentado no Brasil em maio, durante a Conferência de Data & Analytics do Gartner.

 

Como resultado, líderes de Data e Analytics implementam cada vez mais capacidades de autosserviço para criar uma cultura orientada por dados em suas organizações como um todo. Isso significa que usuários corporativos podem aprender com facilidade a usar e se beneficiar de sistemas efetivos de Analytics e de ferramentas de BI, impulsionando resultados de negócios favoráveis.

 

“Se os líderes de Data & Analytics fornecem simplesmente acesso aos dados e ferramentas isolados, as iniciativas de autosserviço não funcionam bem”, diz Idoine. “Isso porque a experiência e habilidades dos usuários corporativos variam amplamente dentro de organizações. Portanto, apoiar e integrar processos são necessários para ajudar a maioria dos usuários de autosserviço a produzirem resultados significativos”.

 

A magnitude da tarefa de implementar Analytics de autosserviço e BI pode pegar as organizações de surpresa, especialmente se elas forem bem-sucedidas. Em grandes empresas, as iniciativas de autosserviço populares podem expandir rapidamente para englobar centenas ou milhares de usuários. Para evitar conflitos, é fundamental identificar as mudanças organizacionais certas e os ajustes de processo antes de partir para a iniciativa.

 

O Gartner recomenda abordar quatro áreas para construir uma base sólida para Analytics de autosserviço e BI:

 

1- Alinhar iniciativas de autosserviço com objetivos organizacionais e capturar episódios sobre casos de uso mensuráveis, bem-sucedidos – “É importante confirmar o valor de uma abordagem de autosserviço para Analytics e BI comunicando seu impacto e associando o sucesso diretamente a bons resultados para a organização. Isso constrói confiança na abordagem e justifica apoio contínuo a ela. Também encoraja mais usuários corporativos a se envolverem e aplicarem as melhores práticas em suas próprias áreas”, afirma Idoine.

 

2- Envolver usuários corporativos com autosserviço de design, desenvolvimento e apoio – “Criar e executar uma iniciativa de autosserviço de sucesso significa estabelecer e preservar confiança entre a equipe de TI e os usuários corporativos. Não há solução técnica para construir confiança, mas um processo formal de colaboração desde o começo de uma iniciativa de autosserviço percorrerá um longo caminho para ajudar TI e usuários corporativos a entenderem o que cada parte precisa da outra para tornar autosserviço um sucesso”, explica a analista do Gartner.

 

3- Fazer uma abordagem leve e flexível para governança de dados – “O sucesso de uma iniciativa de autosserviço dependerá imensamente se o modelo de governança de Dados e de Analytics é flexível suficiente para possibilitar e apoiar as explorações de Analytics dos usuários de autosserviço de forma livre”, diz Idoine. Segundo o Gartner, estruturas rígidas, inflexíveis vão impedir usuários ocasionais. Por outro lado, a falta de governança apropriada sobrecarregará usuários com dados irrelevantes ou criará sérios riscos de uma violação da regulamentação. Líderes de TI devem encontrar o equilíbrio certo de governança para tornar o autosserviço bem-sucedido e alcançável.

 

4- Equipar usuários corporativos para o sucesso de Analytics desenvolvendo um plano integrado – O Gartner destaca que líderes de Data e Analytics devem apoiar usuários corporativos entusiastas de autosserviço com a orientação correta de como se erguer e agir rapidamente, assim como aplicar suas novas ferramentas para seus problemas de negócios específicos. “Um plano integrado formal ajudará a automatizar e normatizar esse processo, tornando bem mais acessível, uma vez que o uso de autosserviço expande por toda a organização”, acrescenta a analista do Gartner.