Allan Pires, CEO da multinacional dinamarquesa Targit para a América Latina e Texas, revela as principais estratégias de TI que definirão o futuro
Aumento da liderança via Self-Service BI
Self-service é a prática de se obter um benefício sem a necessidade do intermediário, tendo em vista a redução de custo e de espera na hora de executar uma atividade. No mundo dos negócios, não poderia ser diferente. Podemos fazer alusão ao conceito chamado Customer Self-Service (CSS), que funciona da mesma forma que um autoatendimento, mas dentro das corporações. Como facilitador, a ferramenta oferece acesso imediato às informações e processos de negócios, sem a necessidade de uma equipe de TI especializada presente para a análise dos dados da empresa. O Self-Service BI é a modernização da conhecida ferramenta de Business Intelligence, podendo ser manejada oportunamente por um executivo ou profissional não especializado e, com isso, é possível descentralizar o processo de análise por meio de uma interface de fácil manuseio. As vantagens com a adoção de um modelo self-service são inúmeras como disponibilidade 24/7, redução de custo na criação e manutenção das análises e processos, além do alto grau de confiabilidade. Estas novas ferramentas tecnológicas também estão prontas para uso e disponíveis em Market Places Digitais e dispositivos móveis.
Diga adeus ao limite de exploração dos dados
Ao longo dos últimos anos, acompanhamos de perto a questão da consumerização da TI, termo utilizado para explicar a entrada de dispositivos pessoais no ambiente de trabalho, seja celular, notebook ou tablet. Muitas das análises realizadas pelos dispositivos móveis – criadas em ferramentas como o Excel – eram limitadas quanto ao volume de dados e não permitiam combinações de diversas informações ao mesmo tempo. Agora, com a introdução de novas funcionalidades em soluções já existentes no mercado, e Targit é um exemplo dessa realidade, a captura de dados em diferentes formatos se tornou possível, atendendo demanda projetada para TI Bimodal e para modernas plataformas de Business Intelligence. O InMemory Engine e o Data Discovery Unlimited proporcionam alta performance e flexibilidade, além de combinar dados (mash-up) e criar rápidas e novas análises.
Uma crescente dependência de serviços na nuvem
Os serviços na nuvem ainda cumprem o seu papel de grande importância dentro de projetos das pequenas, médias e grandes corporações. E no mundo do Business Intelligence, não poderia ser diferente – tanto como fonte de dados quanto como plataforma de entrega de BI. Um número crescente de usuários de BI precisa ser capaz de se conectar facilmente, integrar e analisar dados de fontes fora do armazém de dados existente. Não só é importante ser capaz de extrair dados de arquivos do Excel e CSV, mas também de aplicativos baseados em nuvem, como Google Docs, Google Analytics, Salesforce, Quandl, entre outras inúmeras fontes de dados baseadas em nuvem ou na Web. Este serviço desempenha um papel extremamente analítico e oferece uma visão abrangente de KPIs da empresa em relação à concorrência. Ferramentas de análise baseadas em nuvem e híbridas introduzem um novo tipo de flexibilidade em comparação a estrutura tradicional de um armazém de dados. Este é um grande benefício para as empresas que optam por aproveitar, uma vez que a liberdade da infraestrutura tradicional de BI pode reduzir drasticamente o custo total de propriedade do BI.
Internet das Coisas: o aumento do valor dos projetos de análise preditiva
O futuro é claro. Com o aproveitamento de grandes quantidades de dados acionáveis da Internet das Coisas, a análise preditiva tem sido, em grande parte, uma fantasia futurista para a maioria das empresas. Contudo, em 2017 teremos um aumento na disseminação de sensores, algoritmos e tecnologias que ajudarão as empresas a capturar e prever eventos futuros, incluindo o aproveitamento da Internet das Coisas (IoT). Mas como analisar dados real-time e ter uma visão holística do negócio? Esta é a proposta das novas versões de ferramentas de BI & Analytics. Como já sabemos, a curva de crescimento da geração atual de dados nada mais é do que uma progressão geométrica. Considerando a geração de dados das “coisas”, teremos um novo fator de aceleração. Precisamos ser capazes e competentes para analisar o fluxo crescente de dados e encontrar novos padrões de crescimento e ruptura, pontos de correção de curso, etc. Assim como a Internet das Coisas está literalmente ligada à saúde e bem estar dos usuários, o Analytics está ligado diretamente à capacidade de analisar dados de qualquer coisa e converter em mensuração assertiva para a saúde dos negócios.