Adriano Chemin, vice-presidente da Tableau para América Latina, aponta o que vem pela frente nesse mercado
É hora de avaliar tendências e tecnologias emergentes que moldarão os próximos anos da indústria de business intelligence (BI) à medida que as organizações buscarem alternativas inovadoras. 2018 foi um ano de inovações, além de aprimoramentos de produtos e serviços, levando as organizações a uma análise sobre como priorizar uma abordagem moderna de BI que conduza a empresa a obter o máximo valor dos seus dados.
Pensando no quem vem pela frente, Adriano Chemin, vice-presidente da Tableau para América Latina, empresa de software para análise visual de dados, reuniu as principais tendências de Business Intelligence para 2019 e além.
Que a inteligência artificial (AI) veio para ficar é fato, graças ao aprendizado de máquina empresas conseguem criar clusters de comportamento, identificar tendências de mercado, avaliar riscos, tomar decisões rápidas e automatizar milhões de atividades que antes consumiam tempo e recursos. Não dá pra negar que o AI abriu um mundo de possibilidades para o universo de BI, e que muitas das evoluções que estamos vendo (e que veremos nos próximos anos) foram conquistadas graças às possibilidades oferecidas pela tecnologia de AI.
Por outro lado, quanto mais dependemos da AI, maior é nossa desconfiança quanto à credibilidade das recomendações baseadas em modelos, já que grande parte das ferramentas que utilizam aprendizado de máquina não fornecem uma forma transparente de ver os algoritmos ou a lógica por trás das decisões e das recomendações. É aí que vem o AI Explicável, a prática de compreender e apresentar exibições transparentes dos modelos de aprendizado de máquina. Se é possível questionar seres humanos, por que não ter a mesma opção com o aprendizado de máquina na tomada de decisões?
A AI Explicável permite que o corpo executivo, cientistas e analistas de dados entendam e questionem a forma como o aprendizado de máquina é aplicado no dia a dia de uma empresa, gerando mais transparência e confiabilidade nos resultados.
O processamento de linguagem natural (NLP) está quebrando paradigmas em todos os campos da tecnologia e mudando a forma como as pessoas trabalham, ouvem música, solicitam informações sobre o tempo e, cada vez mais, obtém respostas sobre um painel de dados.
A habilidade de obter respostas por meio de um comando de voz permite que pessoas com todos os níveis de conhecimento possam questionar seus dados, e ao perguntar, obter uma resposta concreta e veloz. Paralelamente, a linguagem natural está evoluindo para dar suporte à conversação analítica, ou seja, a conversa entre o ser humano e o sistema sobre seus dados. O sistema aproveita o contexto da conversa para entender a intenção por trás da consulta do usuário e promover o diálogo, criando uma experiência de conversação cada vez mais natural.
À medida que a linguagem natural evolui com o setor de BI, ela abrirá portas para a adoção de análise e ajudará a transformar ambientes de trabalho em operações autônomas e impulsionadas por dados. O NPL eleva o patamar analítico das organizações como um todo, permitindo que um CEO atarefado, ou um analista de marketing sem tanta destreza com análises numéricas obtenham as respostas que necessitam para executar seu trabalho de forma precisa.
Velocidade é palavra-chave na vida de quem trabalha com análise de dados na atualidade, seja no acesso às informações ou no tempo de resposta para executar a ação necessária, tudo precisa estar alinhado em um único fluxo de trabalho e disponível no lugar e no dispositivo que o cientista/analista de dados desejar para que ele possa agir rápido.
Pensando nisso, fornecedores de plataformas de BI oferecem análise em dispositivos móveis, análise incorporada, extensões de painel e APIs que incorporam a análise ao local onde as pessoas executam seu trabalho evitando a troca de aplicativos (ou servidores) desnecessária e melhorando o fluxo de trabalho.
A mobilidade permite, por exemplo, que o CEO de uma empresa acompanhe a evolução de seus negócios de qualquer lugar do mundo, e acione sua equipe em tempo real. A incorporação da análise em fluxos de trabalho diversos, leva ao que chamamos de análise acionável, um avanço poderoso que promete atender as necessidades analíticas dos mais diversos departamentos, e empoderar funcionários de diferentes setores por meio de dados contextualizados e sob demanda.
Dados são a forma mais poderosa de comunicar uma descoberta, apresentar um insight ou expor seus resultados, e nada como o Storytelling para gerar aquele impacto positivo. Storytelling analítico, ou contar uma história por meio de dados, é uma das tendências mais marcantes do mundo do BI, e uma forma muito mais atraente de expor todas as etapas das suas análises de forma acionável e fácil de entender.
À medida que as empresas criam uma cultura de análise, contar histórias com dados tem ganhado novos significados. Ao invés de apresentar uma conclusão única, o storytelling promove a criação de um diálogo e contribui para uma abordagem coletiva da análise. Com o storytelling, tanto o criador do painel como o público se tornam responsáveis por chegar a uma conclusão sobre o que os dados estão dizendo – estimulando a diversidade de ideias e promovendo o trabalho coletivo ou co-criação de painéis.
Ter uma plataforma de BI funcionando não significa extrair o máximo potencial dessa ferramenta. E por mais duro que pareça, o fato de alguém, ou um determinado departamento abrir relatórios uma vez ou outra, não significa fazer bom proveito dos dados, e muito menos que essa consulta trará ações concretas ou terá efeitos práticos. De nada adianta ter o BI dos sonhos se não houver adoção massiva da ferramenta.
Em muitas empresas a adoção de uma plataforma de BI de sucesso começa com o alto escalão da empresa e com a percepção de que é preciso integrar as diferentes fontes de dados e extrair valor. E para gerar valor, nada como uma comunidade interna de usuários engajados, e métricas concretas para determinar como as pessoas estão usando a plataforma de BI para causar um impacto nos negócios.
Falando em comunidade, empresas do mundo todo já perceberam o poder da co-criação analítica, e como pessoas com um background diferente conseguem trabalhar juntas para estabelecer métricas e descobrir insights por meio dos dados. O BI de autoatendimento democratizou o acesso a informação nas empresas. Agora o desafio é fomentar comunidades engajadas, transformar informação em ação e claro, medir os resultados. E viva o trabalho em equipe.
