Como evitar que as organizações afoguem-se em um oceano de dados
Por Walter Sanches e Marcelo Salles *
Muito já é dito a respeito da importância de armazenar e analisar volumes imensos de informações em uma organização. No entanto, começar qualquer iniciativa de Big Data sem antes identificar quais são as perguntas corretas a serem feitas sobre seu negócio, poderá fazer com que você se afogue em um oceano de dados. Muitas vezes, as correlações entre diferentes variáveis não farão sentido algum. Por exemplo, a relação entre o acréscimo no consumo de tubos de cobre e o aumento da taxa de chuvas nada significa, além de uma simples hipótese. Por isso, cruzar informações sem antes identificar todas as variáveis poderá ser, além da perda de tempo, um risco.
Informações isoladas mostram o que ocorreu no passado e qual foi o resultado, porém quando relacionamos ações, metas e desempenho, podemos medir a eficácia do que foi feito e prever cenários. Fazendo uma analogia: é como um tanque de combustível de um veículo cheio. Sozinho não permite identificar muito além do volume em litros. Porém, quando combinado com a motorização do veículo, distância percorrida, consumo médio, percurso e velocidade média, esse informação possibilita-nos uma visão analítica, explorando padrões e tirando conclusões com embasamento concreto.
O grande pré-requisito para se submergir neste oceano de informações é ter um conhecimento profundo a respeito da organização. Ao ter uma visão clara da estratégia de sua empresa – que envolve essencialmente uma carta diretriz e um plano de negócios – será possível identificar quais são os dados que necessitamos para medir os resultados. Tais dados podem vir de diversos sistemas, como CRMs, informações públicas de sites confiáveis da internet (como IBOPE e IBGE), planilhas, entre outros. Além disso, é possível combinar estas informações utilizando tecnologias diversas como de armazenamento, analytics e de metodologias, incluindo BSC (balance score card), árvores de decisão, algoritmos preditivos e aprendizado de máquina.
Com este crescimento exponencial de informação e a facilidade de criar novos sistemas utilizando diferentes metodologias, é fácil perder-se no caminho, já que são necessárias uma visão analítica e muita agilidade. Desta forma, grande parte das empresas acabam gerando apenas relatórios com dados descritivos sobre o passado, mas quando elevamos o nível de análise para preditiva e prescritiva, as pessoas mudam seus modelos mentais e passam a olhar os dados pensando no futuro.
Em suma, as organizações ainda estão aprendendo a trabalhar diante de um ciclo ininterrupto, no qual se criam sistemas capazes de gerar informações e que, por sua vez, são aproveitadas para criar novos sistemas com novas informações e assim por diante.
O processo de Inteligência de Negócio é contínuo. Precisamos virar para trás e acompanhar os resultados de nossas ações, mas, ao mesmo tempo, ter um olhar preventivo com análises preditivas que nos permitam tomar decisões e agir antes que os problemas aconteçam. Quando este trabalho é feito, podemos evitar muitas dores de cabeça, como ruptura de estoque e inativação do cliente.
Apesar de desafiante, investir no Big Data pode representar uma grande oportunidade para qualquer negócio. Para ilustrar uma experiência positiva, vale mencionar um case o qual participei pela Termomecanica, indústria líder no setor de cobre e suas ligas. Tínhamos um alto volume de dados com grande complexidade de análise, por isso desenvolvemos uma árvore de decisão do estoque de produtos acabados que, por meio dela, permitiu com que nossa ferramenta padronizasse a decisão e informasse ao colaborador a ação a ser tomada para aquele produto. Este processo era realizado manualmente e demorava semanas, quando finalizado algumas informações já eram irrelevantes.
Para muitos, trabalhar com Big Data é sinônimo de investimento alto, porém, não existe uma regra que relacione trabalhar com informações a um determinado custo. Dependerá muito do cenário de cada organização, como o objetivo estabelecido e o ponto de partida: se já existem informações e se será necessário a criação de novos sistemas para obtê-las. Independentemente do cenário, se soubermos qual o nosso ponto de partida e de chegada, o retorno deste investimento certamente virá. Em casos como este, trabalhar a informação passa a ser um diferencial competitivo e o valor já não será medido pelo “quanto custa fazer”, mas sim pelo “quanto custa não fazer”.
Apesar do investimento financeiro ser considerado um dos principais impedimentos ao trabalhar com Big Data, pouco se fala a respeito das implicâncias relacionadas a uma mudança na cultura organizacional. Como abordamos anteriormente, ter à disposição um alto volume de informação, que pode ser obtido por diferentes frentes, requer uma troca de comportamento do indivíduo. Resumindo, de nada adianta criar um planejamento estratégico, estabelecer uma base de indicadores e investir em sistemas, se as pessoas não estão treinadas para analisar os dados e, mais do que isso, se não incorporaram o interesse pela visão analítica.
Os desafios são muitos, mas recompensadores. Para trabalhar com o elevado volume de informações de maneira que o impacto seja positivo para o negócio das empresas, significa que devemos focar em sua estratégia, evitando que seus colaboradores analisem dados de forma desnecessária e padronizando a forma de tomar decisões.
*Walter Sanches e Marcelo Salles são respectivamente, superintendente e coordenador de TI da Termomecanica, líder no setor de transformação de cobre e suas ligas
Muito já é dito a respeito da importância de armazenar e analisar volumes imensos de informações em uma organização. No entanto, começar qualquer iniciativa de Big Data sem antes identificar quais são as perguntas corretas a serem feitas sobre seu negócio, poderá fazer com que você se afogue em um oceano de dados. Muitas vezes, as correlações entre diferentes variáveis não farão sentido algum. Por exemplo, a relação entre o acréscimo no consumo de tubos de cobre e o aumento da taxa de chuvas nada significa, além de uma simples hipótese. Por isso, cruzar informações sem antes identificar todas as variáveis poderá ser, além da perda de tempo, um risco.
Informações isoladas mostram o que ocorreu no passado e qual foi o resultado, porém quando relacionamos ações, metas e desempenho, podemos medir a eficácia do que foi feito e prever cenários. Fazendo uma analogia: é como um tanque de combustível de um veículo cheio. Sozinho não permite identificar muito além do volume em litros. Porém, quando combinado com a motorização do veículo, distância percorrida, consumo médio, percurso e velocidade média, esse informação possibilita-nos uma visão analítica, explorando padrões e tirando conclusões com embasamento concreto.
O grande pré-requisito para se submergir neste oceano de informações é ter um conhecimento profundo a respeito da organização. Ao ter uma visão clara da estratégia de sua empresa – que envolve essencialmente uma carta diretriz e um plano de negócios – será possível identificar quais são os dados que necessitamos para medir os resultados. Tais dados podem vir de diversos sistemas, como CRMs, informações públicas de sites confiáveis da internet (como IBOPE e IBGE), planilhas, entre outros. Além disso, é possível combinar estas informações utilizando tecnologias diversas como de armazenamento, analytics e de metodologias, incluindo BSC (balance score card), árvores de decisão, algoritmos preditivos e aprendizado de máquina.
Com este crescimento exponencial de informação e a facilidade de criar novos sistemas utilizando diferentes metodologias, é fácil perder-se no caminho, já que são necessárias uma visão analítica e muita agilidade. Desta forma, grande parte das empresas acabam gerando apenas relatórios com dados descritivos sobre o passado, mas quando elevamos o nível de análise para preditiva e prescritiva, as pessoas mudam seus modelos mentais e passam a olhar os dados pensando no futuro.
Em suma, as organizações ainda estão aprendendo a trabalhar diante de um ciclo ininterrupto, no qual se criam sistemas capazes de gerar informações e que, por sua vez, são aproveitadas para criar novos sistemas com novas informações e assim por diante.
O processo de Inteligência de Negócio é contínuo. Precisamos virar para trás e acompanhar os resultados de nossas ações, mas, ao mesmo tempo, ter um olhar preventivo com análises preditivas que nos permitam tomar decisões e agir antes que os problemas aconteçam. Quando este trabalho é feito, podemos evitar muitas dores de cabeça, como ruptura de estoque e inativação do cliente.
Apesar de desafiante, investir no Big Data pode representar uma grande oportunidade para qualquer negócio. Para ilustrar uma experiência positiva, vale mencionar um case o qual participei pela Termomecanica, indústria líder no setor de cobre e suas ligas. Tínhamos um alto volume de dados com grande complexidade de análise, por isso desenvolvemos uma árvore de decisão do estoque de produtos acabados que, por meio dela, permitiu com que nossa ferramenta padronizasse a decisão e informasse ao colaborador a ação a ser tomada para aquele produto. Este processo era realizado manualmente e demorava semanas, quando finalizado algumas informações já eram irrelevantes.
Para muitos, trabalhar com Big Data é sinônimo de investimento alto, porém, não existe uma regra que relacione trabalhar com informações a um determinado custo. Dependerá muito do cenário de cada organização, como o objetivo estabelecido e o ponto de partida: se já existem informações e se será necessário a criação de novos sistemas para obtê-las. Independentemente do cenário, se soubermos qual o nosso ponto de partida e de chegada, o retorno deste investimento certamente virá. Em casos como este, trabalhar a informação passa a ser um diferencial competitivo e o valor já não será medido pelo “quanto custa fazer”, mas sim pelo “quanto custa não fazer”.
Apesar do investimento financeiro ser considerado um dos principais impedimentos ao trabalhar com Big Data, pouco se fala a respeito das implicâncias relacionadas a uma mudança na cultura organizacional. Como abordamos anteriormente, ter à disposição um alto volume de informação, que pode ser obtido por diferentes frentes, requer uma troca de comportamento do indivíduo. Resumindo, de nada adianta criar um planejamento estratégico, estabelecer uma base de indicadores e investir em sistemas, se as pessoas não estão treinadas para analisar os dados e, mais do que isso, se não incorporaram o interesse pela visão analítica.
Os desafios são muitos, mas recompensadores. Para trabalhar com o elevado volume de informações de maneira que o impacto seja positivo para o negócio das empresas, significa que devemos focar em sua estratégia, evitando que seus colaboradores analisem dados de forma desnecessária e padronizando a forma de tomar decisões.
*Walter Sanches e Marcelo Salles são respectivamente, superintendente e coordenador de TI da Termomecanica, líder no setor de transformação de cobre e suas ligas
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