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Análise de dados como
função base de negócio:
o advento dos cientistas de dados

25 / 06 /2016

Análise de dados como função base de negócio: o advento dos cientistas de dados

As organizações nunca tiveram tantos dados à sua disposição, e poucos negam que a análise de dados pode ter resultados de negócio eficazes. Neste contexto, a Amazon é sempre referida como um bom exemplo. Como uma das primeiras a utilizar a análise de dados, a empresa lançou a funcionalidade “clientes que compraram este item também compraram...”. Atualmente, as recomendações da Amazon são baseadas na lista de desejos do utilizador, nos itens avaliados e nas compras efetuadas por clientes com padrões de compra semelhantes. Tal torna a análise de dados preditiva mais precisa e subsequentemente resulta num impacto positivo no negócio.

O efeito positivo é reforçado pelo inquérito global da McKinsey sobre a “Necessidade de liderar nos dados e na análise de dados”. A maioria dos inquiridos acredita que nos próximos anos as suas atividades de análise de dados terão um impacto positivo nas receitas da empresa, margens e eficiência organizacional.
Mas retirar perceções significativas das enormes quantidades de dados e depois tomar ações específicas é mais difícil do que parece. Como tal, cada vez mais empresas depositam as suas esperanças nos cientistas de dados.
 

Um cientista de dados utiliza técnicas mais avançadas para identificar desafios de negócio, recolher dados relevantes e publicar perceções acionáveis. São capazes de descobrir tendências nos dados e fazer previsões significativas.

Só uma nova buzzword?

Silicon Valley está atualmente repleta de cientistas de dados, e as organizações estão a competir para recrutar os profissionais com os perfis adequados, o que é um bom indicador da relevância da análise de dados. Mas, para além do buzz, o advento dos cientistas de dados é um facto. Mas que capacidades possuem os cientistas de dados que os tornam tão apetecíveis? “Na minha opinião a ciência de dados vai mais longe que a análise de dados”, responde Andrew Pease, Gestor Principal de Soluções de Negócio no SAS. “Um cientista de dados utiliza técnicas mais avançadas para identificar desafios de negócio, recolher dados relevantes e publicar perceções acionáveis. São capazes de descobrir tendências nos dados e fazer previsões significativas.”

Experiência em estatística também ajuda. No entanto, o cientista de dados verdadeiramente bem sucedido deverá ter uma variedade de competências. “Os cientistas de dados, deverão ter um insaciável desejo de aprender, inovar e tornar tudo melhor. Claro que necessitam de encontrar os dados, analisá-los, entende-los e partilhar os resultados, mas se não começarem por fazer as perguntas certas, nem todos os dados e competências estatísticas do mundo os poderão ajudar,” comenta Andrew Pease.
De acordo com o estudo da McKinsey, uma das maiores barreiras a um programa de análise de dados eficaz é a falta de comunicação. Andrew Pease concorda plenamente: “Os cientistas de dados deverão ser capazes de desbloquear o que se encontra nos dados e comunicá-lo aos decisores dentro da sua organização. Têm também que tornar a complexa análise de dados percetível para as pessoas dentro da empresa. As técnicas de visualização, por exemplo, são uma grande ajuda, porque uma imagem vale por mil palavras - ou linhas numa folha de Excel. Tornar a análise de dados acessível irá fornecer aos decisores uma visão mais clara sobre o que a análise de dados pode fazer pela sua organização e consequentemente facilitar a sua adoção.”

O papel do nível C (hierarquia superior)

A falta de liderança é outro obstáculo para se tornar uma organização verdadeiramente impulsionada pelos dados. Um quarto dos inquiridos pela McKinsey, pertencentes a organizações de elevado desempenho, estão convencidos que garantir o envolvimento dos quadros superiores nas atividades relacionadas com dados tem um impacto determinante na eficácia dos esforços de análise de dados da empresa. “A ciência de dados é importante para as TI e para o negócio em si pelo que o seu papel por vezes passa despercebido, não recebendo a atenção devida de nenhum dos lados. Ao tornar a ciência de dados uma iniciativa organizacional e estratégica, as empresas podem fornecer aos cientistas de dados o tempo e os recursos de que necessitam para ter sucesso.”

Apesar da análise de dados ser relevante para os líderes das empresas, muitos deles não expressam essa visão de uma forma clara em toda a organização. No inquérito da McKinsey, 38% dos CEOs afirmaram estar a liderar a análise de dados na sua empresa, mas apenas 9% dos executivos de nível C (hierarquia superior) concorda. Estes inquiridos indicaram como líderes da análise de dados nas respetivas empresas os chief information officers (CIO), os chief marketing officers (CMO) e os chefes de unidades de negócio. “Na realidade não interessa que executivo de nível C (hierarquia superior) toma a liderança, desde que a análise de dados seja uma função base de negócio. No entanto, até agora a análise de dados tem sido frequentemente encarada como uma função secundária dos departamentos de TI. A solução ERP é considerada a espinha dorsal, sendo a análise de dados apenas um suplemento. É inclusive muitas vezes vista como uma “brincadeira” de marketing de TI. Tornar a análise de dados uma função base é uma melhor prática essencial. No entanto, para a maioria das organizações isto não acontecerá do dia para a noite. Será necessário tempo para definir os perfis analíticos e os mesmos, provavelmente, terão que provar que podem ter sucesso antes de passar a uma hierarquia superior.”
Neste contexto, Andrew Pease destaca o surgimento do chief analytics officer (CAO): “O CAO desempenha um papel na administração e, para além de efetuar bastante trabalho analítico, está constantemente a avaliar o papel que a análise de dados pode desempenhar na otimização do negócio.”

Cada organização lida com a análise de dados à sua maneira. Enquanto algumas nomeiam um CAO, outras preferem criar uma equipa de análise de dados multidisciplinar. “Não existe uma abordagem única e universal. As organizações devem analisar as suas necessidades específicas. Algumas organizações poderão decidir contratar competências analíticas externamente por não possuírem, internamente, o conhecimento necessário. No entanto, sendo a análise de dados uma parte estratégica importante do plano de negócio, é essencial que, em algum ponto, os processos analíticos se tornem internos”, explica Pease.
 

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Análise de dados acionável

A maioria das grandes organizações está já a recrutar cientistas de dados. Nesta era de big data e convergência de indústrias, as organizações estão a aperceber-se que a informação contida na transação é mais valiosa que a própria transação. “À data, o banco com maior crescimento do Reino Unido é na realidade o retalhista de mercearias Tesco. O setor financeiro apresenta já numerosos cientistas de dados, o setor de retalho vai pelo mesmo caminho e no decurso do presente ano haverá um aumento exponencial da procura de cientistas de dados na produção. Com o avanço da Internet of Things (Internet das Coisas - IoT), analisar as enormes quantidades de dados sensoriais será crucial”, comenta Andrew Pease.

A ciência de dados organizacional de sucesso é mais do que simples algoritmos. A criatividade é essencial, não só em termos de como são processados os números mas também na forma como os cientistas de dados aplicam as percecões resultantes através de todos os pontos de decisão da organização. “Se os resultados não forem acessíveis e compreensíveis, as outras pessoas na organização terão dificuldade em agir com base em perceções “só porque o computador disse que sim”. No SAS Fórum, apresentaremos histórias de sucesso e melhores práticas para levar a sua organização ao próximo nível em termos de colocar a análise de dados em ação - o que é benéfico para a sua organização e para a sua carreira,” conclui Andrew Pease.

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