Embedded Analytics: Uma nova era para as tomadas de decisões baseadas em dados

A tomada de decisões baseada em dados é algo a que a maioria das empresas aspira. Entretanto, para a maioria, silos de dados (ou Data Silos, em inglês) significativos em toda a empresa muitas vezes significam que os dados que estão usando são atrasados e inconsistentes - resultando em decisões que não são oportunas nem precisas. Em vez disso, o que as organizações precisam é de acesso em tempo real aos seus dados e uma visão empresarial consistente. Felizmente, é aqui que uma data fabric com análises incorporadas e business intelligence (BI) de autoatendimento pode ser extremamente poderosa.

O uso de análises incorporadas e BI de autoatendimento em combinação com uma estrutura de dados permite que as organizações ofereçam a uma gama maior de usuários a capacidade de visualizar e explorar dados mais livremente, capacitando funcionários, parceiros e clientes com informações precisas. No entanto, embora a maioria das organizações reconheça o valor de análises acionáveis, atualmente a maioria luta para fornecer métricas críticas e acesso a análises ad hoc. Na verdade, nossa pesquisa mostra que apenas 7% das organizações dizem que mais da metade de seus funcionários têm acesso a uma plataforma de análise de dados.

De forma surpreendente, 93% das organizações revelam que a maioria de seus funcionários não têm acesso a análises, então vamos ver o que pode ser feito por estas empresas para que se orientem mais para os dados.

Para obter o máximo benefício de sua plataforma de dados e análises, as empresas devem procurar começar a priorizar e a fazer a ponte entre os dados dentro de sua organização. Embora seja provável que elas sejam confrontadas com um grande número de silos, a priorização de métricas-chave e a conexão iterativa de fontes de dados permitirão às empresas reduzir dados redundantes e fornecer uma linguagem comum entre as fontes de dados.

A implementação de uma data fabric inteligente, uma nova abordagem arquitetônica, também ajudará a remover silos e ajudará as organizações a obter uma visão semântica comum dos dados, mesmo que esses dados permaneçam distribuídos. As empresas que cresceram por meio de fusões, aquisições ou expansões orgânicas se beneficiam tanto da visibilidade local quanto da organização como um todo. Uma visão semântica comum também permitirá comparações de desempenho ao longo do tempo - dia a dia ou ano a ano, e permitirá a análise de padrões e tendências.

De forma vital, esta visão empresarial dará às empresas uma base sólida para introduzir capacidades analíticas.

Uma vez que tenham começado a tomar medidas para unificar seus dados, as organizações devem procurar entender onde se encontram os verdadeiros problemas comerciais e as perguntas que precisam ser respondidas. Como parte disto, elas devem considerar quais questões ou desafios seu CEO e contrapartes comerciais, como o CIO e COO, enfrentam atualmente e o que ajudará a caracterizar e medir as melhorias.

Usar isto como um ponto de partida e trabalhar de volta permitirá às equipes de TI que estarão trabalhando na implementação compreenderem que dados e insights eles precisam para fornecer respostas às perguntas que aqueles que lideram o negócio têm. Também é importante deixar capacidade para métricas adicionais porque uma vez que elas estejam sendo utilizadas de forma efetiva, haverá a necessidade de medições e respostas futuras.

Esta abordagem assegurará que a organização tenha claro para si onde aplicar as análises para obter mais valor e impactar mais mudanças. Seguindo este método, eles podem então desenvolver as capacidades em diferentes partes da organização.

Embora seja provável que seja conduzido por equipes de TI, a implementação de plataformas analíticas não é apenas uma iniciativa de TI. Em vez disso, ela requer a colaboração de indivíduos de toda a organização.

Para garantir o sucesso, diferentes equipes devem trabalhar juntas iterativamente e avaliar constantemente as contribuições que estão sendo feitas pela introdução de plataformas de análises e continuar refinando os casos de uso e as métricas necessárias para entender se elas estão fornecendo valor e que mudanças podem ser necessárias para medir o progresso.

A adoção desta abordagem ajudará a resolver quaisquer problemas à medida que eles aconteçam e garantirá que todos os usuários estejam extraindo valor real da plataforma.

Para a maioria das empresas, a obtenção de uma única fonte de dados verdadeiros a partir da qual eles podem obter insights pode ser extremamente complexa. Não apenas as organizações tendem a ter um grande número de silos de dados, mas já dispõem de uma gama de tecnologias diferentes, desde data warehouses, data lakes e data marts, até plataformas de integração e ferramentas de BI. Como tal, a maioria procura, idealmente, simplificar sua infraestrutura tecnológica, mas sem ter que começar tudo do zero.

Os smarts data fabrics tornam isso possível, ajudando as empresas a desbloquearem o verdadeiro potencial de seus dados ao acelerar e simplificar o acesso aos ativos de dados em toda a empresa. Tudo isso enquanto permite que as aplicações e dados existentes permaneçam em seu lugar, para permitir que as organizações maximizem o valor de seus investimentos anteriores em tecnologia.

Os benefícios das capacidades analíticas incorporadas abrangem todos os setores, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e permitindo que uma variedade de usuários empresariais tenha acesso a insights acionáveis. Uma plataforma de dados como a InterSystems IRIS, que inclui ferramentas de análises incorporadas e ferramentas de análises ad hoc, também forma parte integrante de uma arquitetura de smart data fabric. A InterSystems IRIS pode fornecer às organizações acesso a dados ao vivo sob demanda, integrados a partir de múltiplas aplicações, tais como negociações, posições de renda fixa e de patrimônio líquido, ou tesouraria.

Esta tecnologia garante que as empresas sejam capazes de tomar decisões sobre dados atuais, incluindo dados transacionais ao vivo, e elimina a latência dos sistemas de origem. Além disso, ela suporta a análise de auto-atendimento do usuário comercial, possibilitando recursos de drill down e ad hoc e também pode ajudar a automatizar tarefas demoradas, como integração e interoperabilidade contínuas - liberando a equipe de TI para concentrar-se em tarefas que agreguem mais valor.

Com acesso a informações mais abrangentes, precisas e oportunas, os funcionários de todas as empresas estarão melhor posicionados para tomar decisões informadas e medir o sucesso de novas iniciativas necessárias para impulsionar sua organização.

Leia o relatório completo da pesquisa 'Implementando a análise incorporada e uma plataforma abrangente de análise de dados' aqui: InterSystems.com/ESGanalytics.

Gerente de Produto

Carmen Logue é gerente de produto no grupo de plataformas de dados da InterSystems, com foco em inteligência comercial, relatórios e análises. Antes de se juntar à InterSystems, Logue passou dez anos trabalhando em várias funções de gerências de produto no grupo de desenvolvimento de software do Contact Center da Cisco Systems. Antes de ingressar na Cisco, ela trabalhou em várias empresas em estágio inicial no reconhecimento de voz, garantia de serviços de rede e um dos primeiros ACDs de rede.