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Análise de dados terá papel preponderante no faturamento das empresas

Analistas do Gartner falam sobre desafios estratégicos e de direcionamento das organizações frente às novas tecnologias e a geração exponencial de dados, além do papel dos profissionais de Data e Analytics e Data Science

O conflito homem x máquina se acirra com a evolução da Inteligência Artificial -IA e das tecnologias de Machine Learning –ML e, para apimentar esse embate, há o crescimento exponencial dos dados e sua privacidade. Um ingrediente que pode intensificar ou amenizar esse embate é o chamado Data e Analytics, dependendo de como é empregado e direcionado.

Analistas do Gartner falam do papel dos profissionais de Data e Analytics e de Data Science terão que desenvolver a partir do uso intenso das novas tecnologias e, especialmente, com a monstruosa e exponencial geração de dados que o mundo assistirá. No Brasil, segundo Donald Feinberg, vice-presidente do Gartner, a desvalorização da mão de obra e os baixos salários são fatores que retardarão o avanço do autosserviço e robotização de processos no País. “É muito mais caro o contrato de manutenção de uma máquina do que manter um operador de caixa”, exemplifica.

É preciso pensar de que forma podemos negociar e fazer dos dados uma moeda de troca

Para o vice-presidente do Gartner, Joao Tapadinhas, o  princípio para o uso de IA que os líderes de Data e Analytics devem ter em mente é destacar um dinâmica que apresente os pontos fortes de suas aplicações, ao mesmo tempo que identifique e amenize suas deficiências.

Os dados, ou seja, informações de toda espécie estão sob o domínio das empresas de varejo, de saúde, nas escolas, nos bancos e nos governos. Todo cidadão pode ser analisado e ter sua vida controlada a partir, não só a partir do fornecimento de seu endereço, data de aniversário, números de documentos e telefone, mas até pelo andar, pela voz, pelas compras que faz, viagens…

Não existe anonimato dos dados. “Podem saber mais e mais sobre uma pessoa, conforme aumenta a coleta de dados”, diz Rita Sallam, também vice-presidente do Gartner. Diante desse quadro, a relevância do armazenamento e da privacidade aumentam na mesma proporção.

Os líderes de Data e Analytics devem estar cientes de que trabalham com um tema sensível e que são eles que darão o tom nessa relação. Cabe a esses profissionais mostrar os dois lados – ônus e bônus – ao cidadão que tem seus conteúdos pessoais e comportamentos nas empresas. “Eles têm o papel de pensar de que forma podemos negociar e fazer dos dados uma moeda de troca”, diz Rita.

Para amenizar a insegurança quanto à forma de uso dos dados, as organizações devem ser transparentes e se portar como guardiãs, protegendo os dados e os próprios clientes. Assim, será possível fortalecer o relacionamento com cliente e demonstrar o que ele obterá em troca. “Temos que ser cuidadosos com os dados dos outros, como queremos que sejam com os nossos próprios”, sugere Rita aos líderes de Data e Analytics.

Cidadão exposto
A Universidade de Stanford demonstrou a partir de 17 mil usuários do Facebook que é possível conhecer razoavelmente bem uma pessoa ao analisar 10 curtidas; com a identificação de 70 curtidas o conhecimento sobre ela sobe ao nível de quem divide o apartamento e, com 300 curtidas dá para conhecê-la melhor do que o próprio cônjuge. Assustador.

O segmento corporativo sabe muito bem que a coleta, manutenção e o uso dos dados e dos comportamentos são vantajosos para o faturamento. “Em 2014, cerca de cinco mil empresas mencionavam a adoção ferramentas de Data e Analytics; quatro anos depois, as mais de 16 mil que fizeram referência a essas soluções viram suas margens de lucro aumentar”, destaca Feinberg. Há um crescimento significativo no aumento da receita quando entendem Data e Analytics.

Ele defende que haja evolução em termos de avaliação quanto ao desempenho de funcionários, evitando o que chama de tirania das métricas, que não funcionam bem com os seres humanos. “Deve haver experimentação de novos modelos e, se for o caso, voltar ao anterior, sem medo de mudanças. “As decisões, a partir de uma mentalidade experimental e com base na análise de dados têm que ser testadas, analisadas e revistas quantas vezes for preciso”.

Inteligência artificial
Para Tapadinhas, o mesmo processo que ocorreu com a automação de máquinas, que roubou alguns empregos, mas gerou produtividade e melhor nível e expectativa de vida, acontecerá com a crescente adoção da IA e machine learning. Ele cita uma pesquisa na qual 77% das empresas acreditam que haverá perda de emprego e somente 23% têm opinião contrária. A maioria ainda não compreendeu bem os benefícios que conseguidos com as novas tecnologias e com a análise do universo de dados que são – e serão cada vez mais – gerados. Mas este é um caminho sem volta

Quanto maior o volume de dados, melhores os algoritmos e IA, Internet das Coisas e Machine Learning são potentes motores nesse quesito. Então é preciso mostrar valor, a exemplo da identificação de uma doença, melhoria de diagnósticos e recomendações de tratamentos. A Inteligência Artificial complementa o trabalho e ajuda a incrementar as atividades do ser humano, como diagnósticos médicos com maior precisão a partir de imagens tridimensionais. “A tecnologia vai ajudar a muitas outras áreas também. Portanto, as organizações necessitarão de especialistas de Data e Analytics e Data Science”, destaca Tapadinhas.

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