A próxima geração da análise digital: o advanced analytic

Muitos conhecem ou já ouviram falar na ideia de análise de dados, os analytics. Mas quantas empresas realmente possuem uma gestão baseada em dados?
Esse foi o ponto de partida para o bate-papo de Fernanda Hoefel, sócia da Mckinsey & Company no painel “Analytics para o varejo físico: o uso de dados para melhorar resultados”.
Fernanda iniciou o painel questionando o real uso de tecnologias de captura de dados nas empresas. Hoje, segundo ela, há um modelo de gestão empresarial disseminado que olha o passado e toma decisões. “As ferramentas existentes permitem construir modelos capazes de prever sem a ajuda humana. Máquinas vão tomar decisões e serão mais preditivas. E isso não é um modelo trivial”, disse.
Em outras palavras, Fernanda defendeu a importância de uma etapa seguinte a simples análise de dados. O momento exige um Advanced Analytics (AA). “Implantar esse modelo exige a superação de alguns desafios. As nossas pesquisas mostram que empresas não tem uma gestão orientada ao AA, não possuem capacidade interna e até mesmo pessoas para transformar a companhia”, afirma.
E o que fazer?
Por outro lado, existem empresas mais maduras na análise de dados e que exibem um desempenho mais vigoroso na comparação com competidores menos analíticos. “As empresas que possuem advanced analytics tem desempenho melhor, sem dúvida”, afirma.
Mas como construir um modelo ideal? É sabido que empresa tem utilizado analytics como uma atividade de apoio. “É preciso estruturar essa área de análise de dados, tornando-a importante para a companhia”, diz.
Além disso, é preciso ter uma visão da empresa nesse sentido, inclusive om a participação do CEO. É preciso identificar o caso de uso, ou seja, qual o problema que será solucionado a partir do advanced analytics e tudo dentro de uma cultura digital, com processos claros e uma governança para dados.