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Cinco recomendações para operacionalizar as ferramentas de inteligência analítica

A IBM realizou uma pesquisa com mais de três mil executivos e analistas de negócios, de 108 países e 30 segmentos de econômicos para avaliar como as organizações enxergam as possibilidades proporcionadas pelo uso de sistemas analíticos. Das melhores práticas encontradas nesse universo entrevistado, a companhia elaborou cinco recomendações para operacionalizar o uso de ferramentas de análise de dados.

1. Mire nos objetivos de negócio: os principais obstáculos para adoção de uma estratégia envolvendo ferramentas analíticas envolvem, na ordem, questões relativas a cultura organizacional, dados e custos de sistemas. Adote uma abordagem operacional rigorosa, recomenda a fabricante. “Identifique o foco e para onde a empresa pretende ir para ter um trabalho de autoconhecimento”, comenta Kátia Vaskys, líder de consultoria de Serviços de Otimização e Ferramentas Analíticas de Negócios da companhia.

2. Comece com questionamentos, não dados: o estudo revela que 60% dos entrevistados acreditam que possuem mais dados do que realmente necessitam para tomada de decisões. “Não se preocupe em pegar todos os dados perfeitos num primeiro momento”, recomenda o relatório. Kátia lembra que é uma tendência muito comum, sempre que se tem um objetivo a atingir, as empresas começarem o trabalho coletando dados. “O que se recomenda é o contrário. Comece com perguntas, entenda o problema a ser resolvido e depois saia para buscar informações e pensar em como operacionalizar isso”, aconselha a executiva.

3. Embarque “insights” para direcionar ações e entregar resultados: com ferramentas com maior capacidade de visualização, simulação de cenários e aplicação aos negócios, aproveite para tomar decisões “em tempo real”. O uso de uma solução analítica só tem valor se ela direcionar uma ação ou processo. A líder de consultoria da IBM acredita que o ponto fundamental reside em usar a informação e o resultado da análise como um transformador da companhia, embebida no processo de negócio.

4. Aprenda com a evolução do processo: dividir o roll out em fases pode enriquecer o uso da tecnologia. “Como um projeto (de tecnologias analíticas e preditivas) envolve mudança cultural grande, na maneira como se lida e trabalha com acesso aos dados e requer investimento, é importante entregar isso em pequenos módulos que vão somando aprendizados quando chegam a outras áreas ou funções”, avalia a executiva, citando a importância de aprender a partir do trabalho com os dados. “Quando você coloca análise e automatiza o uso da informação numa primeira etapa, para o segundo processo ou departamento, você aproveita o conhecimento já adquirido”, acrescenta.

5. Utilize uma agenda da informação para planejar o futuro: o volume de dados é cada vez maior. Dentre as principais prioridades de lidar com essa massa encontram-se questões como integração, consistência/padronização e confiabilidade. “Faça isso com um objetivo futuro, dentro de um planejamento claro. É a visão das prioridades”, completa.

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