Planejamento estratégico de IA e Analytics: conceito e impactos

Os benefícios e os impactos positivos do uso de dados e sobretudo da inteligência artificial já são uma realidade no mercado brasileiro em áreas que vão desde precificação dinâmica na educação, a previsão de faltas em agendamentos médicos,  a previsão de quebra de equipamentos e até o monitoramento do mercado de reposição de autopeças. No entanto, para se colher esses benefícios, as organizações necessitam alcançar um nível de maturidade analítica adequada para cada desafio. 

Neste artigo, vamos falar sobre o que é o Planejamento Estratégico de IA e Analytics, quais as características dos cenários que demandam este tipo de projeto dentro da jornada de Transformação Digital das empresas em direção à Indústria 4.0.

O que é o planejamento estratégico de IA e Analytics? 

O planejamento estratégico de IA e Data Analytics é um projeto de caráter estruturante que combina um conjunto de atividades consultivas elaboradas (preferencialmente por equipes com uma visão externa da organização) para o levantamento de cenários, mapeamento de processos analíticos, elaboração de ativos digitais (sistemas e bancos de dados e outros) a fim de auferir os diferentes níveis de maturidade analítica dos times, dos departamentos e da organização como um todo. 

Como resultado, chega-se às definições compartilhadas da visão, missão, valores, políticas, estratégias, planos de ações e boas práticas de governança de dados para alavancar o nível de maturidade analítica da organização no menor tempo e custo possível.  (Quais são os 5 níveis de maturidade analítica?) 

Sintomas de cenários de baixa maturidade analítica

Embora existam muitos tipos de negócios, produtos e serviços no mercado, apresentamos, aqui, padrões emergentes que ajudam a caracterizar o problema da maturidade analítica das empresas e que podem gerar reflexões interessantes:

1. Atualmente, é possível saber quais iniciativas de analytics (análises de dados) já aconteceram e quais ainda estão acontecendo? Além disso, quem são os responsáveis? E quais foram os resultados? 
2. Nas iniciativas analíticas, é possível saber quais dados foram utilizados e até reproduzir a mesma análise? 
3. As análises de dados acontecem de forma aleatória, espontânea e isoladas nos departamentos? 
4. É possível visualizar todos os ativos de dados ou datasets disponíveis para gerar análises?
5. Existem situações em que um mesmo indicador aparece com valores diferentes dependendo do departamento em que é feita a análise? 
6. Existem dicionários de dados analíticos definidos? 
7. Qual é o stack tecnológico analítico? 
8. Projetos estruturantes de data analytics estão sendo contemplados no planejamento estratégico?

Outros problemas comuns

Identidade organizacional

Cenários com baixa maturidade analítica não apresentam problemas na qualidade de dados de forma isolada. Normalmente, existem problemas sistêmicos que envolvem a complexidade de processos de negócio, o nível de capacitação dos times, processos de gestão do conhecimento e, por fim, as escolhas das tecnologias da operação do ERP, CRM, SCM e como esses sistemas transacionais se relacionam. 

Questões de segurança

As empresas são organismos vivos que evoluem constantemente com pessoas atuando em diferentes áreas. Assim, com o passar do tempo, perde-se o controle dos níveis de acesso de cada colaborador fazendo com que pessoas não autorizadas tenham acesso a informações sensíveis e também o inverso, quando pessoas não conseguem acesso aos dados que precisam para seu trabalho. 

Excesso de planilhas e duplicidades

As planilhas são uma das ferramentas mais úteis e importantes da gestão e por isso estão sempre auxiliando em diversos processos. O grande efeito colateral do uso excessivo de planilhas é a manutenção do conhecimento de cada processo. Quando existem duas ou mais pessoas e o volume de informações e atualizações começam a crescer se torna difícil gerenciar o conhecimento que trafega em blocos com as planilhas. Além disso, muitas duplicidades acontecem e tornam praticamente impossível consolidar dados com segurança e em grande volume.

Mais sobre as limitações das planilhas neste outro artigo . 

Quais os benefícios do planejamento estratégico de IA e Analytics?

Espera-se de uma gestão data-driven que os dados forneçam não apenas desenhos e rascunhos das condições da operação ou do mercado, mas uma fotografia em alta resolução da realidade presente e futura. Assim, fornece subsídios para o planejamento estratégico corporativo de curto, médio e longo prazo com os seguintes ganhos: 

• Prontidão processual e tecnológica para projetos de data lakes e laboratórios de Advanced Analytics e IA. 
• Aumento da intensidade de aplicação de técnicas científicas aos negócios, por exemplo: análises comparativas, simulações de cenários, identificação de padrões de comportamento, previsão de demanda e outros.
• Aumento da veracidade das informações.
• Segurança de acesso a informações em diferentes níveis.
• Aceleração dos processos de onboarding (entrada de novos membros dos times), que por sua vez aprenderam mais rapidamente sobre o cenário de trabalho, como também começam a se comunicar de forma mais eficiente.  
• Maior enriquecimento de dados a partir do aumento da interação de equipes de diferentes setores para desafios analíticos. 
• Maior visibilidade das operações de analytics, organização para localizabilidade, acessibilidade, interoperabilidade e reutilização de ativos digitais. 
• Plano de mudança otimizado para Governança Corporativa orientada a dados.
• Incorporação da mentalidade Analítica e de IA em diferentes setores. 
• Homogeneização das políticas e controles de dados.

Planejamento estratégico de IA e Analytics – Conclusões e recomendações 

A elaboração de um planejamento estratégico de IA e Analytics é um passo importante para se atingir o nível de governança de dados que permita o uso intensivo de analytics e inteligência artificial nas operações, uma vez que a alta taxa de insucesso de projetos analíticos estão ligadas à baixa qualidade de dados, de processos e até do correto uso das tecnologias (capacitação).   

Projetos estruturantes, como o planejamento estratégico de IA e Analytics são, ou pelo menos deveriam ser, o primeiro passo na jornada de transformação digital das empresas tradicionais. Por isso, temos a convicção de que no futuro toda empresa de sucesso terá uma ideia clara e compartilhada (visão, missão e valores) do que os dados significam para ela e para o seu modelo de negócio, em contraste aos investimentos em tecnologia de dados pura e simplesmente por conta da concorrência.  

Acreditamos que o foco em dados orquestrados (arrumados e sincronizados) se refletirá em quase todas as áreas, por exemplo: na gama de serviços, nos modelos de receitas, nos principais recursos, processos, estruturas de custos, em sua cultura corporativa, seu foco em clientes e redes, e em sua estratégia corporativa. 

Por último, mas não menos importante, vale apontar que, para que uma estruturação de sucesso aconteça, deve-se ter uma abordagem holística de longo prazo. Isso significa investimentos em tecnologia, pessoas e processos otimizados a fim de permitir o crescimento contínuo dos negócios. 

Como a Aquarela vem atuando

A Aquarela Analytics vem desenvolvendo novas tecnologias e modelos de negócios baseados em dados em uma visão de que a quantidade e disponibilidade desses dados continuará crescente. Assim, levará os negócios a outros patamares de otimização.

O que fazemos especificamente para empresas:

• Analisamos ecossistemas corporativos geradores de dados;
• Determinamos a maturidade analítica. Além disso, derivamos campos de ação para organizações e serviços baseados em dados;
• Desenvolvemos e avaliamos serviços baseados em dados;
• Identificamos e estimamos o potencial dos dados para modelos de negócios futuros;
• Desenhamos processos de transformação digital com base científica e orientamos sua integração organizacional.

Mais informações em: www.aquare.la/projetos-estruturantes/

Gostou do artigo? Então, deixe o seu comentário.

Autores