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CINCO PASSOS PARA ALTA PERFORMANCE EM ANALYTICS

10/05/2011

O paradigma da TI como elemento distante das decisões de negócios foi quebrado. Agora, as diretrizes organizacionais são fortemente apoiadas por ferramentas de Business Intelligence (BI), em um fenômeno que impacta nos resultados financeiros das empresas. As soluções de Analytics, em particular, têm influenciado a decisão de executivos em diversas indústrias, de forma que o uso desta tecnologia deve ser considerado de forma estratégica para seu melhor aproveitamento. Nesse sentido, a Accenture verificou cinco pontos de atenção que podem auxiliar diretamente na melhoria de resultados financeiros sólidos.

Alfabetização analítica

Dispor de dados em tempo real não é necessariamente uma vantagem. É preciso saber usar as informações.

Empresas do setor de varejo, por exemplo, podem cair na tentação de verificar seus estoques e realizar promoções para seus clientes em tempo real. No entanto, esta estratégia tem pouca efetividade, já que fatores como o comportamento do cliente e ações na cadeia de abastecimento foram negligenciados. Portanto, é preciso contar com um plano de contingência e receber as informações com uma frequência e atualizações pré-estabelecidas. Dessa maneira, o varejista pode não conseguir realizar uma oferta em tempo real, mas desenvolverá ações mais efetivas para o seu negócio.

Volatilidade

Empresas que atuam com dados analíticos trabalharão com volatilidade. Ao contar com a visibilidade de todas as etapas do processo, informações de clientes, fornecedores e concorrentes, as organizações têm em mãos a chance de tomar decisões muito mais assertivas.

Na verdade, as regras para tomada de ações podem ser baseadas em sutilezas como, por exemplo, ?a cerveja vende mais nas noites de domingo em locais onde o time de futebol da casa ganha o jogo.?

Essas decisões são altamente sensíveis ao contexto e podem mudar tão rapidamente quanto a sorte do time de futebol. Em resumo, ser volátil muda a rapidez que uma decisão deve ser tomada e quem tem a informação mais precisa, terá em curto prazo o melhor resultado.

Conscientização integrada

Nos dias atuais, as empresas têm mais informações em todas as aéreas de negócios e precisam integrar todos esses dados para agir da melhor maneira possível. Um bom exemplo é a indústria farmacêutica, que tradicionalmente usava como base os dados clínicos como o único meio de estabelecer a eficácia e os efeitos colaterais de um medicamento.

Hoje, com as redes sociais, as empresas deste segmento devem monitorar comentários positivos e negativos sobre seus produtos na Internet. Isso se tornará, cada vez mais, uma responsabilidade. Ou seja, ela deve ter a consciência integrada de todos os processos e caminhos que determinada informação pode percorrer.

Paralisia da análise

No futuro, as empresas provavelmente serão gerenciadas por líderes empiristas que não tomarão nenhuma decisão até que todos os dados relevantes sejam recolhidos e analisados.

Há três atitudes que podem levar as organizações a caírem na armadilha da paralisia da análise. Um deles é uma tendência de gestão para ?excesso de ajuste da curva?, um termo estatístico que se refere ao valor decrescente dos dados adicionais quando um padrão foi encontrado. A coleta de dados tem um preço, a inércia tem outro e uma organização analiticamente alfabetizada entenderá claramente o custo da incapacidade de classificar itens.

A segunda causa é a espera de dados que simplesmente não existem, o que reflete a falta de planejamento para gerar as informações necessárias.

Já o terceiro fator é que a maioria das empresas não sabe ter tolerância ao risco de forma clara e são muito mais propensas a punir uma ação errada do que a falta de iniciativa. Como resultado, muitos gestores não agem a menos que haja dados suficientes para assegurá-los de bons resultados. Com as orientações e modelos para a ação diante da incerteza, é possível ter simetria, facilitando a iniciativa de agir ou não.

Nova Intuição

Um bom cientista sabe que quando não há dados suficientes para justificar uma teoria, deve-se realizar um novo experimento para coletar as informações corretas.

Uma explicação é que, assim como um cientista criativo, as pessoas gostam de dados para formar uma teoria. Um exemplo é uma linha de produtos completamente nova que vai mudar a experiência do consumidor. Alguns acreditam que nesse caso apenas os dados empíricos serão uteis e não informações e comentários de quem nunca usou o produto.

Algumas empresas, como a Apple, já fazem isso, e mostram que a empresa do futuro, baseada no empirismo e na tomada de decisão analítica, será certamente muito diferente da empresa de hoje. Com isso, fica claro que o uso correto e inteligente de Analytics certamente transformará a maneira das empresas conduzirem seus negócios.

Fonte: CIO
 
 
 

 
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