BI caminha para uma nova geração
Tecnologias preditivas de Business Intelligence estão surgindo para facilitar as tarefas da TI e possibilitar melhorias significativas para os negócios
Soluções de Business Intelligence (BI), conhecidas por tornar os negócios mais inteligentes e fortes, ajudam empresas de todos os tamanhos a analisar e a sintetizar uma enorme quantidade de dados corporativos para melhorar o desempenho.
BI pode rapidamente identificar informações críticas diante de uma grande massa de dados e levantar pontos de melhoria, crescimento e transformação das operações, vendas e marketing. Centenas de dados podem ser extraídos das aplicações de BI.
Nos últimos anos, as companhias acompanharam a evolução da tecnologia e esse cenário gera algumas dúvidas. Brian Hopkins, analista de tecnologias emergentes da Forrester Research, diz que está havendo a evolução do BI tradicional para novas e valiosas ferramentas de negócios, que estão gerando discussões nas empresas.
Como as empresas podem estar em linha com as melhorias que acontecem constantemente nas soluções de BI para que possam se beneficiar das inovações? E como podem tirar melhor proveito das informações críticas que extraem dos sistemas de BI?
“Os CIOs precisam conversar com as áreas negócios”, afirma Hopkins. “Eles devem expandir o escopo do que consideram dados corporativos. O escopo tradicional de que a informação é tudo para os negócios é muito maior agora, por causa do surgimento de dados de mídias sociais etc.”
O que eles também precisam fazer, segundo ele, é ter a certeza de que suas aplicações de BI acompanham o crescimento de dados que os negócios geram dia após dia.
“Eles precisam perceber que com todas essas novas tecnologias e fluxos de dados, como mídia social, é um ponto que merece atenção”, avalia Hopkins.
“CIOs devem falar com os líderes empresariais sobre como podem adicionar valor a partir de toda essa ampla, e não filtrada, quantidade de dados.”
O que está acontecendo no mundo dos fornecedores de BI e aplicações, segundo ele, é que BI vem evoluindo rapidamente nos últimos anos para permitir formas inovadoras de tratar os inúmeros dados criados pelas companhias. Para alguns, essas mudanças poderiam indicar que a ideia do BI tradicional tem falhado, mas Hopkins diz que essa conclusão não é correta. “A definição do que é BI é que vem mudando”, assinala. “Não acredito que falhou.”
Na verdade, prossegue o executivo, BI tem de ser capaz de ajudar as empresas a responder conjuntos definidos de perguntas e ser capaz de responder e definir conjuntos finitos de perguntas com coerência, usando conjuntos conhecidos e bem-estruturados de dados.
Tudo isso tem sido possível a partir do uso de ferramentas de análise em aplicações de BI que permitem às empresas buscarem nas profundezas dos dados padrões de informação e as histórias que estão por trás das informações.
“BI tradicional tem sido como dirigir e olhar no espelho retrovisor do carro”, compara. “Para ver onde você está e o que há para trás”, diz Hopkins. “Agora, a direção do BI é para frente, em que se é capaz de conduzir e olhar para fora para ver o que vai acontecer.” Para as empresas hoje, esse é um benefício enorme.
O BI tradicional faz perguntas, recolhe dados, limpa e estrutura as informações e as coloca em um formato que podem ser consultadas e filtradas para produzir dados comerciais valiosos que podem ser usados para planejar estratégias e auxiliar nas tomadas de decisão. “BI tradicional é sobre como criar relatórios e fazer deduções sobre o passado e o futuro”, explica Hopkins.
Em vez de atravessar os conjuntos de dados e reagir ao que já aconteceu nos negócios, os mais modernos sistemas de BI podem fazer mais, antecipando o que pode acontecer no futuro e ajudar a planejar as expectativas, com base nos dados antigos que já foram coletados.
“A ideia de realizar uma análise preditiva tem surgido há algum tempo”, avalia Hopkins. “Não é uma nova ciência, mas a verdade é que mais mudanças estão por vir.” Essencialmente, a nova geração de ferramentas de BI vai fornecer às empresas informações adicionais de análise.
“Começamos a ver o surgimento de BI há cerca de cinco a dez anos, quando as companhias aéreas passaram a estabelecer os preços dos bilhetes usando modelos sofisticados”, lembra Hopkins. “Hotéis seguiram o exemplo, com base em modelos preditivos. Lojas de varejo estão usando a tecnologia para identificar o que eles devem ter no estoque no futuro com base nas necessidades atuais dos clientes.”
Com os antigos métodos de BI, as empresas estavam apenas olhando para o passado e executando um modelo estatístico sobre os dados. “O que observamos agora é uma nova geração de análise preditiva, desenvolvida para eliminar a etapa de filtragem.”
Os novos métodos de BI não exigem que os usuários conheçam questões específicas que precisam inserir na ferramenta para obter as respostas que procuram. “A maneira antiga exigia que o profissional soubesse as perguntas para obter as informações corretas”, pontua Hopkins. “O que estamos começando a ver são maneiras totalmente novas de usar BI para análise.”
Os novos recursos mantêm a evolução do BI, acredita Hopkins. “A maneira antiga atingiu alguns limites. A análise costumava ser feita por meio de um processo de lote.”
Isso significa que os dados de BI podem agora ser verificados em tempo real, em vez de analisado após a inclusão em relatórios. A maneira antiga simplesmente não pode manter-se e muitos usuários estão sobrecarregados com os enormes volumes de dados que entram rapidamente nos sistemas da empresa.
“Essa é a nova fronteira do BI”, pontua Hopkins.”CIOs serão capazes de usar BI de novas maneiras. Nosso entendimento sobre o que é BI está mudando.”
Para os CIOs e outros líderes, as mudanças e os avanços do BI vão ser a chave para filtrar empresas que terão ou não sucesso na forma como a nova geração de dados dados é utilizada, afirma.
“As empresas bem-sucedidas são aquelas que vão encontrar maneiras de tomar decisões com base nessa nova massa de dados não estruturados”, avalia Hopkins. “Eles precisam desafiar suas plataformas de tecnologia e descobrir como estão conduzindo as soluções para assim mudá-las e conseguir capturar os dados não estruturados.”
Fonte: Computerworld.uol.com.br