Por Eduardo Pugliesi*
A quantidade de dados em circulação aumenta diariamente e, junto a isso, a necessidade de extrair seu real valor para apoiar nas estratégias de negócios das organizações. De que vale coletar grandes volumes de dados se não é possível transformá-los em insights com resultados tangíveis?
Essa questão levanta outras perguntas quando o assunto é tomar decisões baseadas em dados. Como garantir que sua empresa está amadurecendo seu modelo de gestão de forma corporativa? Como ter uma gestão consistente que garanta que as estratégias sejam seguidas nos níveis táticos e operacionais? Como assegurar que suas filiais, Centro de Distribuição ou, até mesmo, as franquias padronizem seus modelos de gestão?
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A resposta é que existe a possibilidade de atender a todas essas perguntas pagando apenas sobre a geração e utilização da informação conforme a demanda das áreas de negócios. Trata-se de um modelo diferente do que é proposto hoje e que inclui a criação, a manutenção e a atualização de todo um ambiente com profissionais capacitados.
A dor das empresas na gestão e nas análises de dados provém de vários fatores, tais como as infraestruturas que não foram projetadas para atuar de forma holística e o ambiente que foi construído de forma desconectada entre os departamentos. Criar e manter um time coeso e atualizado dentre as diversas plataformas existentes exige um alto custo. E isso significa que poucas empresas têm esses pilares alinhados, o que inviabiliza o aproveitamento do poder dos dados que coletam.
É neste cenário que o Analytics-as-a-Service (AaaS) chega como uma proposta para agregar vantagem competitiva ao negócio. Em outras palavras, o AaaS, que nada mais é do que a terceirização de todo ambiente, pessoas e ferramentas, resulta na entrega do resultado e de insights e, se necessário, atua diretamente junto a área de negócio para a execução de determinadas ações sobre a informação.
A interface elimina a necessidade de suporte interno de TI e investimento em infraestrutura, uma vez que é disponibilizada em nuvem por meio da modalidade SaaS (Software as a Service). As empresas, então, acessam as análises de que precisam e quando precisam, permitindo uma maior agilidade à resposta de cenários. Mais do que um serviço em nuvem, o modelo ajuda as empresas na concepção de uma estratégia para que os dados estejam em alinhados aos objetivos de negócios.
A proposta deve atender, essencialmente, os pontos de dores dos clientes, ajudando-os a enxergar questões emergentes e a compreender as necessidades não satisfeitas, como por exemplo, a gestão da carteira de crédito para prever retornos e perdas, ajustando o risco à identificação de ações corretivas e preventivas de perdas; a análise da marca e reputação para medir sentimentos, permitindo a segmentação comportamental; a análise para descobrir relacionamentos e padrões ocultos de comportamento do consumidor e do fraudador, fornecendo a detecção da fraude mais rapidamente com a integração em tempo real, assim como a melhora da capacidade individual de monitoramento de comportamento, entre outros.
O Analytics-as-a-Service fornece o poder de decisão com base em dados quantitativos. Basicamente, sai da mera acumulação de dados e de suas interpretações para a geração de um entendimento profundo, que oriente a tomada de decisão, ou seja, permite criar planos de ação concretos. O motor deste crescimento é a necessidade de melhorar a satisfação do cliente e o desempenho operacional. E, como consequência, fomentará o desenvolvimento de novos mercados, segmentos, clientes e oportunidades.
