As ferramentas de análises tomaram o negócio. Se, antes, as iniciativas de implantação de software de inteligência de mercado (business intelligence) partiam do departamento de tecnologia, agora, com o advento de plataformas mais sofisticadas de análise, como business analytics, aprendizado de máquina (machine learning) e inteligência artificial, as áreas de negócios começam a liderar o movimento de adoção. Parte disto deve-se à evolução das soluções, que ficaram mais amigáveis, e outra parte ao aumento de competitividade que obriga as empresas a buscarem tomadas de decisões mais rápidas e mais confiáveis. Perceber estas mudanças e saber endereçá-las faz toda diferença para o canal ser bem-sucedido no mercado de ferramentas analíticas.
Quando as ferramentas de inteligência começaram, a área de TI tomou a dianteira. Basicamente, era ela quem fazia tudo, escolhia, implantava e tinha o controle — por vezes, inclusive, tendo de convencer as áreas de negócios da importância do BI. Contudo, isto mudou. “Há dez anos começamos a ver uma mudança fundamental em quem estava comprando. A TI segue sendo a ‘cola’, mas a relação ficou muito mais balanceada”, relata Josh Parenteau, diretor de inteligência de Mercado da Tableau Software, explicando que não cabe mais um cenário no qual a TI decida sozinha.
Caíque Zaniolo, gerente de arquitetura de soluções da Qlik para América Latina, ressalta que a empresa, cada vez mais, atua junto às áreas de negócios, mas diz que o papel da TI segue importante. “A TI é mais para governar a informação, criar uma biblioteca governada e fazer o preparo do dado para usuário da ponta se preocupar o mínimo possível com a veracidade da informação”, explica. Assim, o departamento de tecnologia precisa, agora, se preocupar em fazer a gestão e a manutenção do ambiente para usuário da ponta conseguir fazer as análises deles.
Um primeiro passo é entender as diferenças. Adriana Silva, líder de analytics do SAS Brasil, explica que, enquanto business intelligence (BI) olha o dado que já aconteceu, ou seja, o momento passado, o business analytics (BA) é mais preditivo, mostrando simulações do que pode acontecer. “A tendência é fazer isto de forma rápida, tendo capacidade operacional e modelos para entender o comportamento, além de ter algoritmos preditivos para entender comportamento futuro”, destaca.
Na análise preditiva, é muito necessário ter a informação disponível e não olhar apenas para os dados estruturados, mas também para imagens, textos e outros para conseguir aplicar algoritmos. A ideia de se observar grandes volumes de dados, o big data, não é nova e vem sendo cada vez mais adotada como capacidade de fazer mais com menos custo.
A mudança para BA ainda está por acontecer. Silva, do SAS, diz que as companhias estão, sim, olhando a evolução, mas boa parte delas ainda trabalha apenas com BI. “Já tem empresas com BA, mas ainda rodando em ambiente operacional. No futuro, será tudo em memória e de forma distribuída” aponta.
Na dianteira da adoção estão os bancos, as operadoras de telecomunicações e as grandes redes varejistas. O setor de agronegócios também vem vislumbrando oportunidades com BA. De acordo com Adriana Silva, do SAS, os bancos já têm BA e estão indo para computação em memória; os varejistas também têm BA, mas sem a agilidade de rodar em memória e a agronomia ainda está “crua” na adoção de BA.
Além disso, os processos manuais ao serem automatizados geram enormes quantidades de dados. A análise de big data tem, então, papel imprescindível para entregar insights de negócios e informação qualificada e preparada para as áreas. A maior adoção de Inteligência Artificial (IA) e computação cognitiva substituindo processos também adiciona complexidade ao cenário, mas, na visão de Zaniolo robôs não substituirão humanos.
“Não achamos que IA vai substituir a força de trabalho pensante, mas vai ajudá-la. O ser humano seguirá como ponto central da tomada de decisão, mas estamos caminhando para mundo no qual IA será a grande ferramenta”, comenta. Para Parenteau, da Tableau Software, sistemas que priorizam o autoatendimento tendem a crescer, assim como a incorporação da compreensão da linguagem natural.
Canal voltado ao negócio
O mais importante para as empresas que vão vender soluções de análise é entender o que o cliente em potencial faz. Neste sentido, é fundamental conhecer quais são “as dores” e como a tecnologia poderia ajudar. “Quando se conversa sobre modelos preditivos com o cliente fala-se de negócios. É importante o canal não ser apenas técnico, mas entender o discurso de negócios e saber como traz para mundo técnico. Para se prepararem para falar de analytics, os canais não podem ter simplesmente pessoas técnicas em suas equipes. É preciso mostrar como o dado trabalhado vai ajudar ao cliente”, aponta Daniela Fontolan, gerente de canais e alianças do SAS Brasil e Cone Sul.
O grande desafio é conseguir unir estas duas características — o lado de negócios e o lado técnico — que são extremamente importantes quando se fala de analytics. Luis Picinini, diretor de alianças e parcerias da Qlik para a América Latina, aponta que está havendo evolução por parte dos canais. “Quando se falava em produto, o canal tinha de conhecer, fazer a implantação e dar o apoio. A interface era com a área de TI. Hoje, demos poder para usuário final e o canal tem de entender de negócios, das necessidades, dos desafios, de indicadores, o que antes ele não tinha de entender”, diz.
A orientação de Picinini para os canais é se tem de se capacitar para lidar com as áreas de negócios e também atender aos novos modelos de compra, que inclui o gerenciamento de aplicações na nuvem privada, pública ou híbrida em infraestrutura que pode ser tanto do canal como do cliente. “Não é simplesmente entregar o dashboard com a demanda que o cliente tem, porque o cliente espera solução para seus problemas e o que pode fazer para melhorar os negócios, como, por exemplo, algum indicador que não tenho hoje e que possa ajudar”, exemplifica. A Qlik conta hoje com cerca de 300 canais na América Latina, 14 distribuidores, e destes, no Brasil, são cerca de 150, com três master resellers (Nórdica, IN e Toccato).
O SAS passa pelo momento de adequar quantidade de canais. Hoje, são 49 parceiros ativos, mas existem alguns que só entregam das soluções. “Parceiros de revenda que, efetivamente, trabalham conosco e vão com a gente nos clientes temos em torno de dez. A ideia é não aumentar, mas ajustar o perfil dos existentes, buscando parceiros que consigam falar de negócios e aliar a capacidade de entrega técnica à visão de negócios do cliente”, explica Fontolan. Ela afirma que o programa de canais do SAS visa a dar cobertura de mercado em verticais onde o SAS não tem atuação, mas, dentro disto, focando nos mercados varejo e de bens de consumo. “O SAS tem investido junto com parceiros para criar soluções analíticas para levar as empresas a uma maturidade maior, deixando para trás o BI e passando a olhar o futuro”, diz.
Vantagem competitiva
Pesquisa realizada pela Forbes Insights e patrocinada pela Qlik mostra que as empresas estão mais propensas a investir em soluções de Business Intelligence (BI) tendo as áreas de negócios como tomadoras de decisão. O levantamento, que consultou 449 executivos de TI e negócios, revelou que as organizações estão adotando ambientes self-service, onde os usuários podem assumir o controle das análises de dados. Quase dois terços dos entrevistados acreditam que a análise de dados self-service cria vantagem competitiva e metade acredita que essa abordagem pode ajudar a revelar informações valiosas.
Segundo o estudo, cerca de 60% das empresas planejam acelerar seus investimentos em soluções de BI self-service. Questões como governança, que afetam desde a segurança até sua integridade e veracidade, são preocupações dos departamentos de TI e líderes das unidades de negócios. Para 20% dos entrevistados, a questão mais desafiadora para permitir o acesso self-service é a dificuldade de combinar dados de diferentes fontes.
A pesquisa também mostrou que 54% dos entrevistados afirmam que melhorar a visualização de dados é um imperativo estratégico. Para os executivos, dentre os benefícios do BI self-service estão a identificação de oportunidades de negócios (citado por 69%), precificação otimizada ou dinâmica (65%) e a mensuração de produtividade (63%). Três em cada quatro entrevistados afirmam que, atualmente, os departamentos de TI trabalham mais próximos das unidades de negócios a fim de expandir o acesso a dados.
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