Os dados podem se tornar uma ferramenta fundamental para o crescimento empresarial. Não à toa, as perspectivas são de aumento de investimento para o setor de Big Data – seja em infraestrutura, softwares ou em serviços relacionados –, passando de US$ 16,6 bilhões em 2014 para US$ 41,5 bilhões em 2018, atingindo um crescimento médio anual de 26,4% em diversos setores. Os números são da consultoria IDC.
No entanto, quanto mais se entra no universo do analytics, maior a necessidade de informações estruturadas e de uma governança específica para que os resultados esperados sejam, de fato, atendidos.
Nesse contexto, a empresa precisa buscar meios de agradar dois setores: por exemplo, enquanto as regras de compliance pressupõe a manutenção de alguns documentos por um período específico (a fim de se resguardar de ações, processos judiciais ou fiscalizações), o time de analytics pode ter o desejo de deletar essas informações, pois podem gerar dados antigos, imprecisos e duplicados.
Por isso, um sistema de gestão deve ser personalizado e adaptado para os seus diferentes segmentos, permitindo ajustes específicos a cada área. Ao deletar informações consideradas de baixo valor, aumenta-se a possibilidade de detectar análises e informações benéficas para a companhia.
Dessa forma, embora os projetos de Big Data trabalhem com grandes volumes de dados, é preciso que um time fique responsável por determinar que tipo de informação pode resultar em insights positivos para a empresa, separando dados importantes dos inúteis. E, talvez, o grande desafio seja encontrar o meio termo entre o que deve ser mantido e o que pode ser facilmente descartado ou, ao menos, esquecido.
Para fugir das armadilhas de um grande investimento em uma tecnologia que não gera o custo-benefício esperado – e estimado nos planejamentos –, veja algumas dicas:
Os insights podem surgir a qualquer momento e solucionar questões que envolvem processos dentro de uma empresa. Quanto mais rápida for a ação, mais veloz será também o retorno do investimento.
O setor de analytics precisa ser ágil para compilar as informações de, por exemplo, o retorno dos consumidores a respeito de um produto ou serviço. É preciso estabelecer prioridades dentro desse contexto, fazendo com que determinados setores ou questões que geram mais reclamação se tornem o ponto focal inicial. E, nesses casos, ter o dado mais atual compilado é determinante para encontrar soluções.
Em um mundo no qual as informações e a possibilidade de tomada de decisões estão quase sempre em mãos e com dados em tempo real, a compilação deve ser veloz, mas cuidadosa. Um levantamento equívoco de informações pode gerar uma tomada de decisão infeliz e com problemas.
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