1. Sem medo da IA

O conhecimento e os aprendizados com os avanços da tecnologia em prol do Business Intelligence tem feito desta solução uma arma valiosa para os analistas. Ao contrário do que tem sido disseminado popularmente sobre a relação tecnologia (máquina) x homem, o BI tem representado um papel de ferramenta de diferença significativa na mão dos profissionais que a dominam e para suas empresas.

Vamos supor que você precise analisar o impacto de um novo preço de um produto X de sua empresa. Será necessário fazer uma regressão em suas informações em suas bases de dados. Em um passado não muito distante, este processo levaria horas, mesmo com alguma solução de BI. Com os avanços mencionados, essa informação pode ser adquirida em minutos, ou até mesmo segundos. Desta forma, a questão a ser levantada pelo analista passa a ser; quais fatores impactam as vendas? Houveram datas festivas? Períodos promocionais? Houveram propagandas massificadas neste período? Não há mais tempo hábil para otimizarmos nossas formas de regredir nas informações.

Também percebe-se que, por mais avanços que a tecnologia nos apresenta, o conhecimento que a máquina adquire gradualmente, não é pleno. Somente o humano poderá avaliar a inserção das informações a serem analisadas e se o resultado é prático e está dentro de um contexto. Ao se buscar respostas práticas, indica-se o recurso tecnológico, mas quando busca-se questionamentos subjetivos, interpretativos, sugere-se outros meios.

Portanto, ao contrário da disseminação popular sobre a substituição do analista ao Business Intelligence, não há o que temer. A solução potencializará a eficiência e os resultados destes profissionais. Resta aos analistas, aproveitarem este momento.

“A IDC prevê que os lucros gerados pela inteligência artificial e por sistemas de aprendizado de máquina totalizarão US$ 46 bilhões até 2020.”

“Em 2020, a inteligência artificial se tornará uma grande fonte de trabalhos, criando 2,3 milhões de empregos, mas eliminando apenas 1,8 milhões.” (Gartner)

 

  1. O impacto das artes liberais

De fato, o mercado de trabalho está se aquecendo cada vez mais para os analistas de dados e as empresas estão em busca na mesma intensidade por dashboards mais precisos e analíticos. A grande questão é que, anteriormente a criação de um dashboard com tais requisitos exigia conhecimento técnico apurado, atualmente estes recursos estão  mais intuitivos ao usuário final. Desta forma as empresas têm enxergado com bons olhos profissionais com bons conhecimentos técnicos e criativos que são capazes de compreender um cenário de negócio futuro e subjetivo e um contexto da história que o dado traz consigo e, os caminhos que podem se abrir por meio da instigação e do convencimento deste contador de história, se desprendendo do profissional que somente analisa dados.

A medida que vemos a tecnologia permitir a exploração de recursos técnicos por profissionais com certa habilidade criativa, percebemos também as vantagens de se colocar os dados sob o domínio desta nova geração de técnicos. O mercado já assume e reconhece o seu valor. Temos tido grandes exemplos de fundadores e executivos de grandes empresas de tecnologia com o perfil de artista liberal, tal como PayPal, LinkedIn e Pinterest, que só reforçam o valor desta geração.

Afinal, algumas coisas ainda não ensinamos as máquinas, e contar histórias com base nos dados, é uma delas.

“Profissionais com formação em artes liberais estão entrando para a força de trabalho técnica 10% mais rápido do que aqueles com formação técnica.” (LinkedIn)

“Um terço de todos os CEOs das empresas do ranking Fortune 500 têm diplomas em artes liberais.” (Fast Company)

 

  1. A promessa do NLP (Processamento de Linguagem Natural)

A tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) será aprimorada em 2018 e também mais disseminada. Softwares como Amazon Alexa, Microsoft Cortana e Google Home englobarão áreas ainda não exploradas e aumentarão a interação dos usuários por meio do reconhecimento de voz e respostas com este mesmo conceito. A análise de dados também poderá ser realizada da mesma forma.

A Gartner estima que em 2020, 50% das análises e pesquisas de dados serão realizadas por meio da NLP. Ou seja, será extremamente prático para qualquer executivo em qualquer momento solicitar ao seu tablet ou celular uma análise de clientes mais lucrativos filtrado por região comparando os dois últimos meses, por exemplo. Até mesmo para o diretor de um hospital que deseja saber a “quantidade de pacientes recebidos”, filtrados por “diagnosticados e medicados” e “tempo de atendimento”, agrupados por “patologia”. Com este recurso, o executivo poderá completar os insights corriqueiros do dia-a-dia e ter respostas instantâneas.

Ao utilizarmos a NLP para realizarmos nossas consultas, também passamos a aprender como o raciocínio de realizar uma consulta é realizado, e desta forma sempre otimizar a compreensão da NLP, principalmente ao mitigar as ambiguidades, tornando a plataforma cada vez mais instintiva e prática.

“Até 2019, 75% dos profissionais que utilizam aplicativos empresariais em suas tarefas diárias terão acesso a assistentes pessoais inteligentes para ampliar suas habilidades e conhecimentos. (IDC)”

“Até 2021, mais de 50% das empresas gastarão mais por ano na criação de bots e bots de bate-papo do que no desenvolvimento tradicional de aplicativos móveis. (Gartner)”

 

  1. A Adoção de múltiplas Nuvens

Uma grande variedade de empresas tem optado por soluções e aplicativos em nuvem. Seja para uma migração sem modificações (lift and shift), ou para adoção de uma nova solução que tenha maior aderência aos objetivos futuros. Porém, nota-se um cuidado de Organizações que não querem depender de soluções que se tornem defasadas. A migração para nuvem, no entanto, tem sido facilitada pela grande quantidade de API’s disponibilizadas e com o uso de padrões abertos, como o Linux, MySQL, Postgres, etc.

A  adoção da estratégia de várias nuvens ou híbrida, ajuda a reduzir riscos e oferece maior flexibilidade. Embora se tenha maior flexibilidade, múltiplos ambientes aumentam as despesas operacionais por distribuir as ações entre diferentes fornecedores. Outro fator que também é distribuído entre os fornecedores, é o seu orçamento. Sua empresa terá menor poder de compra para barganhar descontos por volume, por exemplo. Além disso, é visto que em diversos casos, em que as empresas adotam uma nuvem de segundo plano, as Organizações adotam um fornecedor para a maioria de suas atividades e o segundo, geralmente opera como back-up para suprir uma possível falha do ambiente principal.

As expectativas para 2018 é de que a adoção à nuvem aumente. Entretanto as empresas ainda precisam definir melhor sua estratégia, como entender qual será o grau de adoção de cada plataforma, uso interno, custos de implementação e de operação e distribuição de carga de trabalho.

“70% das empresas implementarão uma estratégia de múltiplas nuvens até 2019. (Gartner)”

“74% dos CFOs de empresas de tecnologia afirmam que a computação em nuvem atingirá seu máximo impacto mensurável nos negócios em 2017. (Forbes)”

 

  1. O surgimento do Diretor de Dados

Os dados e a análise estão se tornando um recurso primordial para todas as organizações. Isso é indiscutível. À medida o nível de dados e análises evoluem, as organizações priorizam um novo nível de foco estratégico e responsabilidade sobre os dados.

O princípio do Business Intelligence antigamente estavam sob as responsabilidades do Diretor de TI (CIO), que gerenciava os processos de consolidação, governança corporativa dos ativos de dados, para geração de relatórios consistentes. Este modelo de gestão entra em conflito com o Princípio do BI e as demandas estratégicas, como arquitetura de dados, segurança de sistemas e estratégias de rede, ambas sob a responsabilidade do CIO. Este conflito compromete o bom desenvolvimento da aplicação da cultura de BI na empresa.

Portanto, as empresas percebem cada vez mais a necessidade de designar um executivo responsável por implantar a cultura da análise de dados. Para muitas empresas, o cargo de CDO (Diretor de Dados, ou outras nomenclaturas) foi criado para conduzir esta nova imersão cultural e ampliar horizontes dentro da empresa. Eles são os responsáveis pelos resultados comerciais e por resultados de melhorias de processos internos demonstra o peso estratégico dos dados analisados, que permite a este executivo já questionar como seria possível antecipar as solicitações de relatórios.

Segundo a Gartner, 80% das grandes empresas terão um departamento designado para este assunto até 2020. Ou seja, as empresas estão investindo muito dinheiro neste tema, uma vez que os CDOs têm garantido a geração de valor mediante a análise de dados e consequentemente, definem como eles devem ser utilizados.

“Até 2019, 90% das grandes empresas terão um cargo de diretor de dados. (Gartner)”

“Até 2020, 50% das organizações líderes terão um diretor de dados com um nível de influência estratégica e autoridade semelhante ao do CIO.”

  1. Governança através da contribuição coletiva

O conceito de Business Intelligence passou de acessos limitados e restritos à dados com certa liberdade de uso de informações confiáveis e governados que possam ser cruzados para gerar novas informações. Este aspecto é de extrema importância, pois amplia a consciência do uso de dados e torna a governança um ato colaborativo.

Entende-se Governança Corporativa disponibilizar os dados certos para as pessoas certas e impedir este acesso para as pessoas erradas. Engenheiros de dados definirão as bases e o processo mais adequado de se obter dados confiáveis e hierarquizados. O usuários irão conquistar a liberdade de se munir com as informações que julgar necessária, este é o autoatendimento (ou self-service BI), e desta forma, o TI e usuário final definirão os processos e os dados que podem ser utilizados por estratégia ou comercialmente.

“45% dos profissionais dos dados afirmam que menos da metade de seus relatórios apresentam dados de boa qualidade.” (Collibra)

“61% dos líderes da diretoria/vice-diretoria afirmam que o processo de tomada de decisões de suas empresas é pouco ou raramente orientado pelos dados.” (PwC)

 

  1. Seguros de Dados

Os dados possuem um valor difícil de se calcular pois representam um significativo e essencial ativo comercial. Portanto a preocupação com violações, roubos de dados causam grande repercussão pública por meio da mídia que causam graves prejuízos a marca da empresa. Você consegue calcular quanto custa os seus dados?

Uma análise feita pela Ponemon Institute, indica que o custo médio de uma violação de dados representa uma quantia de US$3,62 milhões.

Estima-se que cerca de 15% das empresas dos EUA possuem seguros contra violação de dados. Dentre essas organizações, estão as mais renomados empresas financeiras do mundo, algo previsível de se imaginar. Entretanto é um número ainda muito reduzido e todos estamos sujeitos à um ciberataque e termos nossos dados violados. Desta forma, a ampliação de seguros para empresas não somente do ramo financeiro tende a se expandir.

Os dados podem possuir valor não financeiro e financeiro. O valor não financeiro está atrelado ao valor comercial, no valor de desempenho dos dados. São informações que permitem mensurar a eficiência interna, o impacto de seu uso e sua precisão, além de sua exclusividade. Os dado financeiro está atrelado ao valor de custo e valor de mercado. Esses valores permitem avaliar o custo de aquisição destes dados, licenciamento e venda, entre outros.

 

  1. A função do engenheiro de dados

As vagas para engenheiro de dados entre 2013 e 2015 triplicaram entre este período. Em outubro de 2017 haviam mais de 2 mil e 500 vagas abertas no LinkedIn com a posição “Engenheiros de dados”, uma clara crescente demanda desta posição.

A medida que aumenta a demanda por dashboards analíticos com dados confiáveis, cresce proporcionalmente a exigência por profissionais que capacitados que sejam responsáveis por extrair dados do sistema básico (como um ERP, por exemplo) e capazes de acompanhar o ritmo e o aceleramento da demanda de dados que ofereça a arquitetura necessária para suportar este crescimento e para garantir a conciliação com diversos outros sistemas que os dados possam ser disponibilizados. O engenheiro precisa compreender os dados e a forma de sua disponibilização.

“Um estudo realizado pela Gartner em 2016 revelou que as organizações participantes estavam perdendo em média US$ 9,7 milhões por ano devido à baixa qualidade de seus dados.”

“Os cientistas e analistas de dados podem gastar até 80% de seu tempo limpando e preparando os dados.” (TechRepublic)

 

  1. A Localização das coisas

A Gartner estima que em até 2020, teremos cerca de 20,4 bilhões de dispositivos de IoT (Internet das coisas) on-line, coletando dados e interagindo uns com os outros.

A grande tendência do IoT prevista é a da “Localização das coisas”. Onde os dados indicarão onde ações específicas acontecem e poderemos entender o porquê, o contexto e certificarmos se o que previmos, ocorreu em determinada localidade.

Já temos visto algumas organizações como hospitais, hotéis e lojas utilizando o Bluetooth de baixa energia (BLE) para soluções de localização interna e rastrear pessoas, dispositivos ou até mesmo interagir com eles. A tecnologia tem sido usada cada vez mais para oferecer diversas experiências customizadas.

“O número de terminais de IoT aumentará para 30 bilhões até 2020. (IDC)”

“A IoT deverá ter um crescimento explosivo, ultrapassando os US$ 5 bilhões até o fim de 2020. (Gartner)

 

  1. Investimentos acadêmicos

De acordo com um levantamento realizado pela PwC, 69% dos empregadores exigirá conhecimentos em análise de dados. A Glassdoor em 2017, pelo segundo ano seguido, classificou a “ciência de dados” na lista de melhores empregos. No entanto, o mesmo levantamento da PwC, sugere que cerca de 23% dos universitários graduados terão as habilidades requeridas pelos empregadores. O MIT por sua vez, indicou que 40% dos gestores possuem dificuldades para identificarem profissionais qualificados nesta área.  

Cada vez mais, as habilidades de análise de dados são requeridas para se conseguir um emprego, e em 2018 há a expectativa de que haja uma exigência natural dos empregadores para avaliarem esta moderna aptidão. E enquanto as empresas evoluírem nas demandas por dados e seus conceitos, sempre haverá demanda no mercado de trabalho por profissionais preparados.

“Até 2021, 69% dos empregadores exigirão a ciência e a análise de dados como conhecimentos essenciais dos candidatos a vagas de emprego.” (PwC)

“Uma pesquisa recente do MIT revelou que 40% dos gerentes têm dificuldade para contratar profissionais com qualificação em análise de dados.” (MIT)