10 principais tendências em Business Intelligence

Por em janeiro 22, 2015 - Visualizado 863 Vezes

Por  Ellie Fields* – 12 de janeiro de 2015.

Aqui na empresa, a cada ano, juntamos nossos cérebros para analisar as tendências que esperamos ver no próximo ano. Nossas previsões para 2014 incluíam os dados se movendo das mãos dos especialistas para pessoas comuns, a integração do business intelligence com a nuvem e o crescimento do NoSQL. O que 2015 nos reserva? Veja abaixo nossas 10 principais tendências para o mercado de inteligência empresarial em 2015.

1. Autoatendimento na análise cria novas práticas de governança de dados.

Como o panorama de inteligência empresarial se transformou da criação de relatórios estáticos em autoatendimento de dados interativos, a governança também deve passar por essa transformação. Atitudes como isolar todos os dados empresariais não funcionará por muito tempo – nem a abordagem de acabar com os processos. As organizações começarão a investigar o que significa a governança em um mundo de análise de autoatendimento. Os novos processos e as práticas recomendadas surgirão para manter os dados protegidos enquanto os executivos recebem respostas deles.

2. Publicitários e vendedores transformarão inteligência social em estratégias mais eficientes.

Em 2014, vimos que as organizações começaram a analisar os dados sociais com determinação. Em 2015, a liderança começará a se beneficiar de suas capacidades. Acompanhar conversas em escala social permitirá que as empresas descubram quando um assunto vai virar tendência e sobre o que os clientes estão conversando. A análise social abrirá a porta para a otimização ativa de produtos. E a vantagem decorrente disso fará os concorrentes sentirem que essas empresas possuem uma estranha capacidade de prever o futuro.

3. As competências de análise estarão em toda a organização.

O analista de dados de hoje pode ser um gerente de operações, o executivo de uma cadeia de fornecimento ou até mesmo um vendedor. Tecnologias novas e que oferecem análise fácil de usar e baseada em navegador permitem que as pessoas respondam a questões comerciais ad-hoc. Enquanto ainda haverá Analistas e Cientistas de Dados para o trabalho pesado, a análise de dados sofisticada se traduzirá em atividades rotineiras. As empresas que reconhecem isso como uma vantagem estratégica começarão a oferecer suporte a analistas com dados fáceis de se obter, ferramentas e treinamento para ajudá-los a desempenhar sua função.

4. As comunidades para usuários de software serão determinantes.

A consumerização da TI não é mais teórica; é um fato. As pessoas usam produtos que gostam de usar, e com o software de análise não é diferente. Elas gostam de participar e aprender com outros usuários, dentro e fora da empresa. As empresas cujos produtos inspiram e capacitam estão vendo suas comunidades florescerem. E os potenciais clientes também analisarão o funcionamento e a satisfação de comunidades de produtos como importantes pontos em mercados concorridos.

5. As soluções de análise devem integrar-se a outras ferramentas para tornarem-se o padrão.

Os últimos 10 anos nos mostraram uma enorme quantidade de inovação em todo o espaço de dados, resultando em ambientes mesclados para tudo, desde armazenamento de dados até análises para aplicações comerciais. Não veremos uma volta à era dos sistemas monolíticos. Entretanto, as empresas estão perdendo paciência com múltiplos logins e processos pesados para movimentar e gerenciar dados. Em 2015, veremos mais organizações adotando sistemas como logon único, e menos espaço para aplicações que não funcionam bem em um ecossistema mais amplo. As pessoas não aceitarão mais integração manual e problemas na qualidade de dados. A integração rápida que utiliza interfaces simples se tornará o padrão.

6. A análise em nuvem não será apenas para dados em nuvem.

Em 2015, começaremos a ver o primeiro uso importante da análise em nuvem: para dados no local. Até agora, a análise em nuvem tem sido usada principalmente para dados em aplicativos em nuvem. Em 2015, as empresas começarão a escolher a nuvem quando for viável para a situação comercial, não apenas porque os dados estão lá.

7. Narrativas com dados substituem painéis estáticos.

Estamos começando a entrar em uma era em que os dados são acessíveis e interativos o bastante, tanto que se tornam a espinha dorsal de uma conversa. Agora que as pessoas dispõem de ferramentas de análise bastante rápidas e flexíveis, elas podem analisar dados rapidamente, combiná-los com outros e projetá-los novamente para criar uma nova perspectiva. As reuniões podem ser mais participativas quando as pessoas exploram dados juntas, em vez de se arrastarem em um conjunto de slides e deixarem as ações para mais tarde. E como um resultado dessa colaboração, as organizações receberão mais informações a partir de seus dados.

8. Dados e jornalismo completam a combinação.

A chegada do Vox e o crescimento contínuo de sites como fivethirtyeight.com forçarão mais redações a integrarem análises de dados em sua presença online. Os leitores não ficarão mais satisfeitos apenas com o texto. Gráficos interativos e histórias guiadas estão se tornando mais essenciais para a geração móvel, e um ano importante de pré-eleição nos EUA acelerará o interesse das pessoas por dados. Essa tendência terá um efeito cascata desde a esfera pública até as organizações, incentivando as empresas atrasadas em análises a se atualizarem.

9. As análises móveis amadurecem.

Os trabalhadores estão passando menos temo em suas mesas. Mas isso não significa que devem estar menos informados por dados; de fato, eles precisam muito mais de dados do que nunca. As soluções móveis para muitas análises surgiram há anos e finalmente estão alcançando um nível de maturidade que significa que os trabalhadores móveis podem fazer análises simples em movimento. E a ênfase na mobilidade forçou fornecedores a oferecerem mais interfaces naturais e intuitivas de modo geral.

10. As capacidades de análise mais profundas serão acessíveis para leigos.

Avanços em modelagem gráfica e intuitiva significam que os usuários comerciais podem começar a usar análises preditivas sem a necessidade de consulta ou criação de scripts por especialistas. Conforme as análises de autoatendimento se tornam mais comuns e mais avançadas, a previsão básica se tornará uma atividade mais corriqueira e menos problemática. Produtos fortes permitirão a modelagem de autoatendimento e agregarão feedback intuitivo, que oferece aos usuários informações suficientes para compreender as armadilhas dos seus modelos.

O resultado é que esperamos ver cada vez mais pessoas, desde estudantes a executivos e jornalistas, tornando os dados uma parte de suas vidas. A maneira como as pessoas interagem com dados está mudando de forma rápida e, na maioria das vezes, para melhor.

*Ellie Fields é vice-presidente de marketing de produto na Tableau Software.

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