O primeiro passo da jornada de 5.000 milhas até a análise de dados acionáveis: desmembrando os silos de informações

Por Garrett Hollander, Content Marketing Manage M-Files

Qual empresa competente não adora a oportunidade oferecida pela análise de dados? Antigamente, teríamos que contratar um sábio como John Nash do filme A Beautiful Mind para encontrar padrões nos dados. Agora, vivemos em um mundo digital onde a tecnologia nos deu a capacidade de descobrir padrões ocultos, correlações e outras percepções significativas mais rapidamente do que John Nash jamais poderia ter imaginado.

Os benefícios são evidentes e óbvios. O diretor de pesquisa do Instituto Internacional de Analítica, Tom Davenport, entrevistou mais de cinquenta empresas para identificar exatamente como elas usavam o big data. As três formas mais valiosas de valorizar seus dados?

1 – Redução de custos

2 – Tomada de decisão mais rápida e melhor

3 – Novos produtos e serviços

A primeira (e indiscutivelmente a mais importante) etapa na jornada de uma empresa para obter valor de suas informações é acessar essas informações. Confundir o problema é que a maioria das empresas tem uma infinidade de silos de dados que precisam unir para obter seus dados e interpretá-los. Em seu artigo Breaking Down Data Silos, Edd Wilder-James da Harvard Business Review diz:

“Há um custo para usar dados. Por trás do glamour de percepções analíticas poderosas está um acúmulo de preparação tediosa de dados. Desde o surgimento popular da ciência de dados como um campo, seus praticantes afirmaram que 80% do trabalho envolvido é adquirir e preparar dados. Apesar dos esforços envidados pelos fornecedores de software para criar ferramentas de autoatendimento para preparação de dados, essa proporção de trabalho provavelmente permanecerá a mesma no futuro previsível, por algumas razões. ”

A questão então é: como as empresas podem tornar as informações em diferentes silos mais acessíveis aos funcionários que precisam delas para executar análises críticas?

Wilder-James prossegue descrevendo cinco razões principais pelas quais ilhas isoladas de dados tornam proibitivo o custo de extrair dados para casos de uso em várias frentes, e eles definitivamente valem a pena serem compartilhados:

Estrutura

Basicamente, aplicativos de software são escritos para um grupo específico com a função final em mente e o compartilhamento de dados torna-se uma reflexão tardia. O exemplo que ele usa é aquele em que os números de vendas atuais são armazenados em um sistema diferente do histórico de vendas, apresentando um obstáculo inerente para melhorar as vendas através da recomendação de produtos pessoais.

Política

Diferentes grupos dentro de uma empresa podem desconfiar de outros grupos que desejam visualizar ou usar seus dados. Esse sentimento de que um determinado grupo é o “proprietário exclusivo” desses dados pode funcionar contra o interesse geral mais amplo da empresa.

Crescimento

Empresas com alguma história para eles passaram por mudanças – liderança, filosofia, aquisições – e inadvertidamente fundiram sua pilha de dados com múltiplos sistemas incompatíveis, tornando-se uma proposta cara para reconciliá-los.

Bloqueio do fornecedor

O mundo do SaaS é aquele em que os vendedores querem mantê-lo em seu redil e Wilder-James postula o seguinte:

“Os fornecedores também trabalharam arduamente para criar funções de trabalho completas e planos de carreira centrados em torno de seu software. Qualquer indício de mudança desse mundo poderia ameaçar o sustento de um profissional de software treinado e certificado. ”

Usando o dinheiro dos custos de dados

Para criar uma infraestrutura que se presta à análise de dados eficiente, uma empresa deve diminuir o impacto dos silos de dados. No entanto, poucas empresas estão equipadas para construir uma infraestrutura abrangente a partir do zero e devem abordá-la de forma incremental.

Esses são pontos tremendamente salientes que Wilder-James descreve como as razões pelas quais as empresas ficam presas no status quo dos dados em silos. É um conceito que chega em casa aqui no M-Files. Embora nossa solução não seja construída especificamente para resolver problemas de análise de dados, a noção de juntar informações de vários silos em uma única interface de usuário é um princípio que consideramos próximo e caro.

Uma pesquisa que realizamos no ano passado com tomadores de decisão de TI no Reino Unido mostrou-se especialmente reveladora:

– 24% dos entrevistados afirmaram que as informações armazenadas e gerenciadas em vários repositórios fragmentados estavam se mostrando problemáticas

– 20% consideram a busca por informações desafiadora e demorada (o que não surpreende, pois é provável que elas estejam pesquisando em vários sistemas e repositórios)

– 16% têm conteúdo duplicado e informações espalhadas por vários repositórios – o que dificulta que eles acessem e trabalhem somente na versão correta e mais recente

Então, lidamos com esse problema de frente, desenvolvendo nossa plataforma para apresentar informações de vários repositórios de negócios – como ERP, CRM, pastas de rede, SharePoint e muito mais – sem a dor de cabeça de um projeto de migração massiva de dados. A ideia é apresentar informações contextualizada com base no que é e não onde vive.

Vou encerrar com a minha passagem favorita do artigo de Wilder-James, embora possa ser:

“Não se deixe deslumbrar pelo sorteio de outra palavra-chave da indústria favorita, o ‘lago de dados’. As coisas não são tão maravilhosamente simples quanto a imagem da água cristalina e das nascentes de montanha podem evocar. Não podemos simplesmente colocar todos os nossos dados em um único sistema, esperando que o resultado seja bom. Sua empresa é única e você não pode comprar uma vantagem exclusiva na prateleira. Cuidado, planejamento e investimento são necessários. Caso contrário, você está certo de acabar com um pântano de dados, fervilhando com a responsabilidade, a confusão e os bits em decomposição. ”

***Fonte: www.m-files.com