Entenda como plataformas de inteligência analítica podem beneficiar os negócios por meio da centralização e padronização de dados, oferecendo informações confiáveis aos negócios.
Um sistema que centraliza os dados confiáveis de análise: esta é a função de uma plataforma de governança de inteligência analítica, que foi desenvolvida justamente para lidar com o crescente volume de dados promovido pela IoT.
Quando falamos governança em TI, estamos falando das práticas que são necessárias para otimizar o desempenho de uma rede. No entanto, para otimizar qualquer coisa, são necessárias regras e, para que elas sejam geradas, faz-se necessária a criação de padrões. É aí que se destaca a maior vantagem das plataformas de inteligência analítica.
Além de garantir que os dados que serão analisados no desenvolvimento de estratégias mais assertivas são confiáveis, também assegura a padronização, uniformidade e precisão dessas informações.
Para uma empresa em que os mesmos dados são acessados de formas distintas, em contextos diferentes e por mais de um usuário, a governança analítica se torna essencial para que boas decisões sejam tomadas.
Por exemplo, um lead gerado a partir de uma campanha de marketing pode ter informações que interessem para o departamento financeiro, para o de vendas e para o de comunicação. Se cada equipe trabalhar os dados desse lead de uma forma diferente, a qualidade da informação pode ser perdida, modificada ou extraviada.
Um dos grandes erros da descentralização das soluções é o fato de desconsiderar os filtros que foram aplicados ao transformar cada dado em uma informação. O dado confiável é a premissa de qualquer empresa que utiliza analytics em suas estratégias.
Como funcionam então as plataformas de inteligência analítica?
Enquanto os cientistas de dados registram modelos de como as informações deverão ser trabalhadas no inventário, os analistas aplicam as regras de negócios descrevendo as condições nas quais um modelo deverá rodar.
Antes da implantação efetiva, muitas combinações de modelos e regras são testados para se encontrar a padronização mais convencional para o negócio. O que também não impede que essa formatação seja alterada no meio do processo para se melhorar a performance de toda a plataforma.
Após identificado o modelo adequado, o sistema de decisão organiza toda essa inteligência analítica, somando-a com as estratégias da empresa. Assim, se torna capaz de oferecer recomendações personalizadas para um lead – um usuário propenso a ser cliente -, de acordo com seu comportamento de consumo, de forma dinâmica, em todas as vezes que ele interagir com a companhia.
Um exemplo é a empresa de telecomunicações Algar Telecom, que criou um centro de inteligência analítica e como resultado foi capaz de diminuir o número mensal de reclamações sobre o uso de internet em dispositivos móveis recebidas. Desta forma, vemos que a organização de dados garantiu maior controle e análises mais precisas de rede, permitindo antecipar e prevenir problemas antes que afetassem a experiência dos usuários, otimizando os processos.
O sistema é conectado com call center da empresa, que já sabe do aumento futuro da demanda de ligações, seu motivo e pode já antecipar soluções personalizadas para oferecer a cada perfil de clientes.
O ganho com o sistema não está apenas na melhoria da interação específica com o público, mas também no fato de poder criar modelos preditivos que tiram vantagem da diversidade de dados e da tecnologia de maneira confiável.
Na América Latina, em geral, não são muitas as empresas que dispõem de uma plataforma de inteligência analítica. Essa solução é mais encontrada em grandes empresas que trabalham com o Big Data na estratégia de seus negócios.
As micro e pequenas empresas são alvos das fornecedoras deste tipo de serviço, uma vez que podem aproveitar o crescente volume de dados gerados através da Internet das Coisas para formular ofertas mais assertivas a determinado grupo de consumidores, especialmente no setor de varejo e do e-commerce. Em outras áreas, o analytics pode ajudar a nortear mudanças em produtos e serviços, baseado na experiência do consumidor com o produto.
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