Big Data: estratégias de dados definem sucesso das empresas

Todos os anos, empresas discutem processos e relatórios e buscam formas de automatizá-los. Contratam consultorias, empregam novas ferramentas de TI e constroem fluxos e sistemas apenas para descobrirem, no ano seguinte ou assim que surge uma inovação, de que todo o trabalho não foi suficiente.

Diante disso, vem a pergunta: como prover dados confiáveis que deem suporte a decisões estratégicas? A resposta foi o tema da palestra “Decisões ou cartomancia? A importância da estratégia de dados”, proferida hoje (18/10) por Augusto Guagliano, head de Analytics e Novas Tecnologias da A10, no palco Business Technology do IT Forum Expo 2018.

Big Data e estratégia de dados: informação e conhecimento

Os dados gerados pelos diferentes sistemas e aplicativos são, segundo dizem, o “novo petróleo”, mas nem todas as empresas de fato colocam os dados como centro de seu planejamento estratégico. Um desafio, já que mesmo estratégias de automatização em TI, como a machine learning, poderão levar a decisões equivocadas se os dados utilizados forem incorretos ou insuficientes. “Muitas empresas continuam tomando decisões estratégicas ‘na sorte’, e esse é um de seus principais desafios”, comenta Guagliano.

Na palestra, os participantes foram convidados a examinar a importância de gerar bons dados, saber diferenciar dados de boa qualidade de dados de má qualidade e utilizá-los para a tomada de decisões estratégicas no contexto de uma acelerada transformação digital. No bojo de tudo isso, a necessidade de integrar TI e área de negócios, investir em ciência de dados, qualificar o time para saber interpretá-los adequadamente e aplicar os conceitos de data literacy, lean e data-driven.

Embora, para alguns setores e profissionais, gerir e analisar dados não pareça “divertido”, são os dados que proveem informações para responder aos desafios da concorrência, inovar, cortar custos e incrementar rotas que levarão a companhia a entrar definitivamente na Indústria 4.0 e na era do Big Data, caracterizada pela fusão entre máquinas inteligentes, trabalho colaborativo com indivíduos conectados e, claro, análise computacional avançada de dados maciços. “A estratégia da uma empresa tem de ser definida de forma unificada […]. Se seus dados não forem bons, e o profissional não souber reconhecer um bom dado que veio de fora, a decisão já foi prejudicada”, diz Guagliano.

Recent Posts

Cohesity obtém patente para aplicar IA diretamente em dados de backup corporativos

A Cohesity anunciou a concessão da Patente Nº 12.619.501 pelo Escritório de Patentes e Marcas…

12 horas ago

Para Diogo Cortiz, maior desafio da IA é a falta de capacidade crítica para questionar suas respostas

Diogo Cortiz, professor da PUC-SP e doutor em Tecnologias da Inteligência e Design Digital, tem…

14 horas ago

Agentes de IA vão dar “superpoderes” a profissionais de TI, diz DJ Sampath, da Cisco

DJ Sampath chegou aos Estados Unidos há 30 anos com oito dólares no bolso e…

14 horas ago

Chatbots de bancos e fintechs não entendem as emoções dos clientes, aponta estudo

A evolução da inteligência artificial nos serviços financeiros ainda esbarra em desafios relacionados à experiência…

15 horas ago

Motorola Solutions compra D-Fend por US$ 1,5 bilhão

A Motorola Solutions anunciou a assinatura de um acordo definitivo para adquirir a D-Fend Solutions,…

15 horas ago

Meta amplia controle para adolescentes

Nesta terça-feira (2), a Meta anunciou a expansão global de configurações de conteúdo para contas…

18 horas ago