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análise de dados
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KPMG

Executivos brasileiros confiam mais em análises de dados que os de EUA e Reino Unido, diz KPMG

Variação é gerada pelos diferentes estágios de transformação digital nos países

Publicado:
27/04/2018 às 20:02
Leitura
2 minutos

O relatório “Guardiões da confiança” (Guardians of Trust, em inglês) da KPMG apontou que são poucos os executivos brasileiros (15%) não confiam nos recursos de análises de dados utilizados. Os dados são mais relevantes se comparados com Estados Unidos (42$) e Reino Unido (43%), que apresentam baixa probabilidade de confiar nos recursos de D&A.

“Essa variação é ocasionada pelos diferentes estágios de transformação digital de cada país. Empresas nos EUA e Reino Unido estão mais orientadas a utilizar dados em decisões estratégicas com algoritmos avançados de redes neurais [sendo mais críticos]. Considerando a baixa maturidade digital da maioria das empresas brasileiras, a confiança é maior nos dados”, afirma o analista da KPMG no Brasil, Ricardo Santana.

Para 62% dos entrevistados, as áreas de tecnologia, e não executivos da diretoria ou setores funcionais, são responsáveis quando há falhas em máquinas ou algoritmos. Santana aponta que existe uma tendência de isentar o negócio principal de decisões relacionadas a máquinas devido ao legado da tecnologia ser considerado da área de TI e suporte.

Essa incerteza gera questionamentos sobre o tipo de governança necessária para garantir que o uso da análise de dados seja correto.

As recomendações para um bom uso da Análise de Dados

  • desenvolver normas visando políticas e procedimentos eficazes;
  • aprimorar e adaptar regulamentações para desenvolver a confiança em análise de dados; aumentar a transparência de algoritmos e metodologias;
  • criar códigos profissionais para cientistas de dados; reforçar mecanismos de asseguração que identifiquem áreas deficientes.

“Quando análise de dados e inteligência artificial forem onipresentes será extremamente necessário e difícil gerenciar níveis de confiança. Com a retomada da análise preditiva, devemos estabelecer a governança apropriada nesse ambiente sem regras dos algoritmos. A governança de máquinas deve ser o elemento central das organizações para casar poder e risco de D&A para usá-los da forma certa”, conclui.

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