O futuro da analítica

Recolher dados, analisar os dados e daí extrair insights é uma necessidade para qualquer organização que queira avançar no seu negócio. Já há vários anos que a analítica é vista como um must-have para as organizações e é já uma realidade na maioria das grandes organizações.

Com o avançar dos anos e das tecnologias, o mercado de Business Intelligence (BI) e analítica tem vindo a evoluir. Tecnologias como a IA generativa tem o potencial de causar um grande impacto na área, até porque pode permitir a qualquer pessoa ler e facilmente perceber o que é que determinados dados significam e oferecer um ‘guia’ para o futuro da organização e dos seus colaboradores.

BI e analítica em Portugal

José Oliveira, Chairman da BI4All, refere que é indiscutível “a importância dos dados para as empresas e os gestores saberem que com os insights corretos conseguem transformar os negócios”. Assim, diz, “os atuais esforços das organizações portuguesas nas áreas de business intelligence e analítica refletem uma tendência natural em direção à utilização de dados para melhorar a tomada de decisões e impulsionar o desempenho empresarial, indo ao encontro do que é a tendência global sobre estes temas”.

“Cada vez mais as organizações portuguesas, de qualquer que seja o seu setor de atividade, reconhecem a importância dos dados, mas mais do que isso, do conhecimento extraído, já incorporam estas áreas na sua estratégia empresarial. Os gestores estão cada vez mais conscientes de que a capacidade de transformar dados em insights acionáveis é fundamental para que as suas empresas se mantenham competitivas e relevantes no mundo”, explica José Oliveira.

Luís Gonçalves, Data Analytics & AI Director da Noesis, defende que BI e analítica é um “must-have dentro das organizações, independentemente da nacionalidade”, até porque as empresas, principalmente as de grandes dimensões, “lidam diariamente com milhares de dados, cuja análise sofisticada e eficiente resultará na resolução de uma grande parte dos problemas que enfrentam”.

Em Portugal, refere Luís Gonçalves, começa-se a ver uma “mudança de mentalidade” em que o BI “representa cada vez mais um investimento” em vez “de um custo”. “Existe um esforço para organizar os dados de uma forma estruturada, que depois é distribuída transversalmente dentro de uma organização. O objetivo é disponibilizar rapidamente informação organizada a todos os departamentos, de modo a acrescentar valor a qualquer nível da empresa”, assevera o Data Analytics & AI Director da Noesis.

Tendências

Todos os mercados vão evoluindo e, como tal, o que era uma regra escrita em pedra há uns anos não é sinónimo de ser a melhor prática atual. Olhar para as tendências numa determinada área leva a organização a evoluir e a estar preparada para o futuro.

Tanto José Oliveira como Luís Gonçalves defendem que, na altura de apostar em BI e analítica, o foco é o mesmo: o cliente. Para o Chairman da BI4All, “estamos a viver a era do cliente e, como tal, é necessário investir na compreensão dos clientes, cultivar relações duradouras e oferecer experiências personalizadas ao longo do percurso do cliente para promover experiências positivas e impactantes”.

Luís Gonçalves refere que a primeira tendência é na “aposta na antecipação de necessidades em tempo real, de modo a reagir com a agilidade que o cliente procura”. Esta tendência só é possível com a “implementação de ferramentas baseadas em tecnologia de ponta”, como IA, machine learning e linguagem natural, “para reduzir ao máximo o tempo necessário para analisar a informação disponível”.

Depois, diz o executivo da Noesis, é necessário desenvolver soluções integradas onde a analítica esteja sempre associada a qualquer processo de tomada de decisão, seguindo uma tendência da democratização da informação para que esta “esteja acessível a um maior número de pessoas dentro da empresa”.

	“Cada vez mais as organizações portuguesas, de qualquer que seja o seu setor de atividade, reconhecem a importância dos dados, mas mais do que isso, do conhecimento extraído, já incorporam estas áreas na sua estratégia empresarial”                                                     José Oliveira, Chairman da BI4All

José Oliveira refere, ainda, o total experience que, sublinha, “tem sido uma das tendências que está a transformar os modelos de negócios das empresas, que passa por proporcionar a melhor experiência ao cliente”. Neste sentido, as organizações estão “a apostar cada vez mais em ferramentas de análise avançada, como é o caso da análise preditiva, que lhes permita obterem o máximo de conhecimento dos clientes e, assim, poderem antecipar cenários”.

“Uma experiência ao cliente excecional significa ter consistência em todos os canais onde possam interagir com a empresa, uma oferta de um serviço diferenciador e conteúdos personalizados que permitam criar engagement e ao mesmo tempo facilitam a decisão de compra”, defende o Chairman da BI4All.

O impacto da IA generativa

É inegável que 2023 tem sido o ano em que a IA generativa ficou popular entre a maioria da população, fruto de ferramentas como o ChatGPT, mas a tecnologia poderá ter um impacto importante também na analítica e em business intelligence.

José Oliveira, da BI4All, refere que a IA generativa “tem vindo a desempenhar um papel cada vez mais importante no campo do business intelligence e da análise de dados”. Um dos aspetos mais notáveis, sublinha, é a “habilidade de comunicar insights de forma acessível” onde “os relatórios aborrecidos deram lugar a narrativas envolventes, criadas pela IA, que apresentam dados de uma forma compreensível para todos. A IA generativa está, assim, a redefinir o BI e a análise de dados, elevando-os para um patamar onde a previsão, a criatividade e a compreensão humana se unem harmoniosamente”.

Luís Gonçalves relembra que ainda “estamos numa fase inicial onde a IA generativa está a ser aplicada em projetos piloto”, mas que já revela “o que será o futuro da área”. Um dos exemplos são “assistentes virtuais altamente sofisticados que conseguem responder a questões em microssegundos, consoante a sua própria análise de dados. Ademais, estes assistentes podem gerar a melhor forma de apresentar os dados consoante o objetivo do utilizador, o que vai facilitar, por exemplo, a criação de relatórios”.

“A aplicação de IA generativa em BI e analítica vai reduzir o nível de exigência de determinadas funções de análise de informação, para que estas sejam quase ferramentas low-code ou mesmo no-code”, indica o Data Analytics & AI Director da Noesis.

Literacia dos dados

Perceber os insights fornecidos pelos dados é imperativo para todas as organizações. Assim, é preciso formar os colaboradores – que vão tirar partido desses dados no seu dia-a-dia – para que possam entender o que é que os dados significam. No caso da literacia dos dados, é mais sobre ter as competências para utilizar os dados e não tanto o conhecimento técnico específico.

“Os dados são uma forma de precaver o gasto de recursos desnecessariamente. É um grande investimento que progressivamente terá um retorno cada vez maior”                                                     Luís Gonçalves, Data Analytics & Ai Director da Noesis

Luís Gonçalves afirma que as “formações de data literacy são uma tendência em grandes empresas e estão a ganhar uma relevância enorme, nomeadamente devido ao aumento no investimento em BI”. Assim, “tendo em conta o papel da BI e analítica nas organizações, é fundamental fornecer a formação necessária para que os colaboradores possam aproveitar ao máximo os benefícios da tecnologia, tais como aumentar a produtividade e otimizar o fluxo de trabalho”.

José Oliveira defende que “face à escassez de profissionais já conhecida nas áreas de IT, adotar uma cultura de data literacy nas organizações é fundamental numa altura em que a requalificação de profissionais é cada vez mais uma aposta nas organizações”.

Ao mesmo tempo, “capacitar os colaboradores a compreenderem e trabalharem com dados, não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também promove uma cultura de aprendizagem contínua e tomada de decisões informadas. Do que vale uma empresa ter uma estratégia de dados excelente se depois não tem colaboradores com literacia de dados? Os colaboradores têm de ter conhecimento para tirar partido dos dados disponíveis, estarem mais envolvidos no negócio e conseguirem contribuir para uma organização verdadeiramente data-driven”, explica o executivo da BI4All.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural é um aspeto importante para o futuro da analítica e do business intelligence uma vez que se concentra, como explica José Oliveira, “na interação entre computadores e a linguagem humana” sem, assevera Luís Gonçalves, “depender de um prompt técnico, caso os dados estejam estruturados corretamente no backoffice”.

José Oliveira indica que o processamento de linguagem natural “tem o potencial de tornar a análise de dados mais acessível e compreensível para uma variedade de colaboradores, independentemente do seu nível de conhecimento em análise de dados” e que “pode ajudar a apresentar, por exemplo, informações relevantes e recomendações de forma contextualizada permitindo que os colaboradores tomem decisões mais informadas, mesmo que não sejam especialistas em análise de dados”.

Luís Gonçalves sublinha, também, que a tecnologia se torna mais alcançável, “uma vez que esta não requer um conhecimento avançado de linguagem de programação”. Assim, “ferramentas que utilizem linguagem natural são acessíveis ao serem low-code ou no-code e permitem melhorar e otimizar o trabalho realizado diariamente, com um esforço reduzido”.

Analítica aumentada

A analítica aumentada – ou augmented analytics – é apontada como o futuro da análise de dados onde uma das principais vantagens diz respeito à redução da dependência de cientistas de dados altamente qualificados.

Luís Gonçalves acredita que “o investimento nesta área vai aumentar cada vez mais devido aos benefícios”, até porque “a tecnologia permite reduzir erros, aumentar a rapidez e acrescentar valor ao resultado”. “São ferramentas essenciais que hoje fazem parte da génese de vários produtos, como por exemplo, assistentes virtuais que sugerem a melhor forma de analisar os dados, ou o gráfico adequado ao objetivo do utilizador”, diz.

José Oliveira explica que, tradicionalmente, “a análise de dados era uma tarefa complexa, que exigia habilidades técnicas altamente especializadas para lidar com a manipulação de dados e a aplicação de algoritmos avançados. O augmented analytics pode vir a diminuir gradualmente esta barreira na medida em que profissionais de diferentes áreas podem explorar dados e obter informações valiosas sem a necessidade de conhecimentos técnicos profundos. No entanto, a interpretação dos resultados ainda requer compreensão humana, contexto e conhecimento do domínio”.

Ao mesmo tempo, “a precisão dos insights gerados depende da qualidade dos dados alimentados ao sistema. Dados imprecisos ou enviesados podem levar a conclusões distorcidas, ressaltando a importância contínua da qualidade dos dados”.

Os próximos passos das organizações

Definir a melhor estratégia é uma necessidade para qualquer organização, seja qual for a sua área de atuação. Quando se fala de dados, retirar o maior valor possível dos mesmos é imperativo para fazer avançar o seu negócio.

José Oliveira relembra que as empresas “não podem excluir o investimento tecnológico” para se “manterem competitivas num mundo em constante mudança”. Assim, “os gestores devem olhar para as soluções de Análise de dados como um investimento que lhes permite ter um conhecimento preciso, fiável e em tempo real que vai ter um impacto real nos processos, nas estratégias e na tomada de decisão. Além disso, ter uma estratégia bem definida e promover uma cultura data-driven poderá fazer toda a diferença na organização”.

Por seu lado, Luís Gonçalves aconselha a que as organizações acompanhem diariamente a evolução da tecnologia que poderá vir a representar uma grande vantagem competitiva no mercado onde se inserem. Sabendo que é difícil ter os recursos necessários para tomar as decisões mais adequadas, “os dados são uma forma de precaver o gasto de recursos desnecessariamente. É um grande investimento que progressivamente terá um retorno cada vez maior, exemplo disto é a IA e machine learning, algoritmos que rapidamente fazem o que nós demoraríamos semanas a executar e que estão incorporados em quase todas as ferramentas de BI e analítica”.