Quando Iremos Parar De Conversa & Comecar a Fazer Previsoes

By Shelly Dutton Published September 2015 by SAP

Todos os dias estamos cercados pelos dados da informática. Dezenas de milhares de conteudos compartilhados. Dezenas de milhares de aplicativos transferidos de sistemas para outros. Da para ter uma ideia. Nos estamos virtualmente nadando nesta piscina. Para a maioria das cias, estes dados representam uma oportunidade para lidarmos com negócios e com os processos, verificarmos performances passadas, e reagirmos para dinâmicas de mercado em tempo real.

Apesar de ser um bom inicio, o mundo se move a um ritmo que as cias precisam olhar para frente e projetar suas marcas e operações enquanto avaliam posições e oportunidades antes do que outras pessoas o facam. Elas precisam usar os dados para prever o futuro.

Sera que sua organização esta conseguindo extrair o máximo destes dados ¿ A maioria não esta. De fato, pesquisas recentes da McKinsey & Cia revelaram que menos do que 1% de todos os negócios de dados são usados regularmente a nível mundial. E quando isto e acessado, os tomadores de decisões em sua maioria estão preparando alarmes em tempo real para controlar isso tudo.

Para explorar este filao mais profundamente, eu tive a grande sorte de falar com Timo Elliott, Evangelista Inovador da SAP. Durante nossa discussão, ele dividiu suas perspectivas das razoes pelas quais as organizações podem estar perdendo 99% dos seus dados – e como elas podem lidar com isso a partir de agora.

Porque tantas cias estão perdendo tanto dos remanescentes 99% ¿

Elliott: As organizações agora podem coletar quantidades enormes de informações a velocidades incríveis. Mas mesmo com esta tecnologia continuando a melhorar, a maior barreira permanece de como os tomadores de decisões podem extrair decisões daqueles dados. Atraves das ofertas em potencial para automatizar alguns passos críticos de analises, tecnologias preditivas que podem ajudar as organizações a fazer um melhor uso destes ativos e dados relativos a eles.

Ao final do dia, as grandes decisões de negócios não são sobre a quantidade de dados – são sobre a qualidade do processo de tomada de decisões. Não são sobre o “relato” dos dados—agora são sobre uma fundação essencial para a construção de modelos de negócios do futuro.

Por exemplo :

1-  Midia Social. Isso não e somente um novo canal de comunicação de clientes. E também um poderoso mecanismo de transparência, o qual pode levar a mudanças fundamentais e mudanças  estratégicas no relacionamento entre clientes. Nesta era digital, o seu produto ou serviço e o seu marketing – boas ofertas são descobertas e recomendadas para outros, enquanto ofertas ruins são enviadas para os mercados.

2-  Experiencia do cliente. Os concorrentes de amanha poderão ter um modelo completamente diferente de negocio e proposta de valor, o qual poderia em ultima analise destruir sua empresa inteiramente. Como uma defesa da empresa, VC deveria dar uma olhada para cada um dos estilos dos clientes, comprando, ou se comportando, como perspectivas para imaginar se VC gostaria de alinhar uma necessidade relevante e como criar uma experiência personalizada de um ponto a outro. Por exemplo, a Vodafone das Netherlands já esta aplicando analíticas preditivas para ajudar e assegurar aos clientes somente a receber pedidos que tenham interesse para eles, mostrar oportunidades para adquirir novos clientes ou fazer cruzamentos de vendas, destacando áreas que ainda não estejam servidas e que estão maduras para uma nova locação.

3-  Maior agilidade. A única previsão confiável sobre o futuro e que ele e totalmente inesperado. O novo cerne competente de todas as organizações e se tornarem crescentes e flexíveis para se adaptarem a mudanças rápidas das condições de mercado.

4-  Os negócios e as especialidades técnicas, são as que lideram para boas decisões. Analiticas Previsiveis aumentam as tomadas de decisões, mas as especificações dos dados e dos cientistas são as mais exigidas para conseguir o máximo destas tecnologias. Isso porque uma pequena piscina de talentos, uma nova geração de tecnologias previsíveis – comumente chamadas de Descobertas de Ferramentas Dos Grandes Dados – estão encorajando o aumento dos cientistas de dados que irão levar a mais insights destes próprios dados.

Seriam as analíticas previsíveis a resposta para relatar o passado para prever o futuro ¿

Elliott : As capacidades previsíveis tem sempre ajudado a otimizar as decisões complexas. No entanto este crescimento exponencial de hoje em termos de dados disponíveis e poder de processamento significa que os algoritmos preditivos podem ser usados pelo lado externo dos nichos tradicionais, tais como fraude, gerenciamento, logística e manufatura, para expandir através de toda a rede de negócios.

As organizações precisam estabelecer uma infra estrutura no sentido de juntar os dados que eles precisam. Tipicamente isso requer um mix das ultimas tecnologias -- tais como os sensores estabelecidos pela Internet Das Coisas IOT, juntamente com os aparelhos moveis, a nuvem, e os dados sociais – processos tradicionais de informações financeiras inclusive os valores financeiros e a logística. Com frequência, e sempre com dificuldade encontrar e cruzar os dados nos diferentes silos com qualidade suficiente, a qual e a maior barreira para uma analise significativa sobre analíticas preditivas. Ai então vem o próximo problema: mudanças dos processos organizacionais, incentivos e ate modelos de negócios para agir de acordo com esta visão.

A tecnologia preditiva não e realmente sobre previsão do futuro – pelo menos de uma maneira muito limitada. A tecnologia preditiva em sua principal medida e uma adaptação ideal para a otimizacao complexa e de decisões repetitivas para “prever” por exemplo, o poder provável de consumo de diferentes tipos de consumidores. Ultimamente, nenhuma pessoa pode realmente prever o futuro. O inesperado ira acontecer, mas as analíticas preditivas podem ajudar VC a reagir mais rápido e se adaptar com mais agilidade.

BH 21 02 2016

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Pesquisa,Traducao & Divulgação: Miguel Moyses Neto  Se gostou desta matéria , divulgue para seus amigos  ou também pode visitar nosso linkedin http://br.linkedin.com/pub/miguel-moyses-neto/28/971/9aa---Twitter: @mikenetIT onde VC poderá ver as principais agencias de noticias e os links das empresas & nomes mais famosos do mundo! ou simplesmente visite nosso blog :

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