O ‘self-service’ BI e as suas aplicações práticas

O funcionário médio não tem tempo para formação e está muito mais disposto a descarregar uma app que transfira as análises que necessita para o seu dispositivo móvel, considera John Manning, director técnico da Information Builders Ibérica e Latinoamérica

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John Manning, director técnico na Information Builders

Duas das principais tendências que se estão a fixar com mais força no universo dos dados são, sem qualquer dúvida, o ‘data discovery’ e a analítica. Tradicionalmente, têm sido duas das áreas preferidas dos analistas, mas, atualmente, toda a indústria, no seu conjunto, se encontra voltada para o conceito que as une, o ‘self-service business intelligence’ (BI), com a pretensão de poder transferir informação crítica e analítica dos dados para uma audiência muito mais ampla. Isto só pode ser realizado industrializando essas análises da informação entre colaboradores, fornecedores, parceiros e clientes.

As empresas precisam de encontrar vias mais simples para desenvolver tarefas de analítica e inteligência de negócio do que através das complexas ferramentas tradicionais de dashboards. As soluções de visualização e ‘data discovery’ que atualmente existem no mercado continuam a ser do gosto dos analistas, mas representam um autêntico quebra-cabeças para o funcionário médio.

As empresas devem atrair os seus colaboradores para que utilizem o BI e a analítica oferecendo-lhes soluções fáceis de usar e altamente funcionais. A chave reside em lhes proporcionar uma experiência de “app-store” que, de forma rápida, lhes permita visualizar os dados corporativos correspondentes, como um primeiro passo para transferir o big data para as massas. O funcionário médio não tem o tempo nem a predisposição para se envolver em processos de formação formais e está muito mais disposto a descarregar uma aplicação que transfira as análises que necessita para o seu aparelho móvel. As ferramentas de analítica avançada contêm mecanismos para estabelecer sofisticados modelos preditivos e estatísticos. No entanto, o desafio atual consiste em integrar estes modelos e os seus resultados em aplicações concebidas para a tomada de decisões.

O exemplo das forças da ordem
As forças de segurança representam um grande exemplo do impacto que as aplicações de ‘self-service’ podem ter, no caso as analíticas, para se trabalhar de forma mais eficiente a partir de aparelhos móveis. A quantidade de dados relacionados com o mundo do crime cresce de dia para dia, e poder daí extrair valiosas conclusões estabelece-se como um objetivo prioritário. O valor autêntico pode derivar de dados históricos relacionados com atos criminosos, que podem ajudar a prever e prevenir crimes futuros após analisar diversas variáveis. Não se trata tanto de indivíduos, mas de populações ou de fatores relacionados com o meio como o clima, o tráfego, determinados eventos, estações do ano, etc. Talvez pareça ficção, mas a realidade está muito presente. Pensemos num exemplo: Quantos atos criminosos poderiam ocorrer num dia de dérbi futebolístico ao mais alto nível em Lisboa, que acontece duas vezes por ano? Ou numa zona complicada da cidade no dia de pagamento? Ou durante um festival de música de verão que acontece num dia especialmente chuvoso? Ao contar com dados sobre a probabilidade de que ocorra algum crime, as forças de segurança poderão planear onde situar melhor os seus recursos e amenizar, dentro do possível, as consequências indesejáveis.

As aplicações em modo ‘self-service’ permitem que o próprio agente utilize este modelo preditivo no seu dia-a-dia. Um polícia, no seu primeiro dia de serviço, poderia aceder através do seu aparelho móvel ao mesmo tipo de informação que um oficial veterano, com o objetivo de tomar decisões mais inteligentes em tempo real. Por exemplo, uma aplicação criada para identificar rapidamente matrículas de veículos é apenas mais uma via para acelerar os procedimentos policiais, poupar tempo e recursos aos agentes e, em última análise, torná-los mais eficientes.

Aplicações para atender o cliente
Porém, este não é o único espaço onde uma aplicação de analítica pode proporcionar valor. A análise de dados através de um formato simples de utilizar terá impacto massivo em qualquer profissão de atendimento ao cliente. Ao proporcionar aos funcionários que trabalham diretamente com o cliente o acesso a dados-chave sobre os seus clientes, aqueles poderão prestar um serviço mais personalizado. Por exemplo, qualquer assistente de atendimento ao cliente deveria compreender melhor as possíveis queixas deste caso se pudesse inteirar-se rapidamente das suas experiências anteriores e do seu histórico de compras, e oferecer-lhe uma resposta mais em conformidade.

O benefício acrescentado de utilizar uma abordagem a esta realidade baseada em aplicações, passa por poder extrair dados de fontes muito variadas e combiná-los posteriormente. Por exemplo, é possível combinar diversos tipos de dados empresariais com outros dados disponíveis em nuvens públicas e privadas, como serviços meteorológicos, e integrar todas as variáveis. Esta combinação completa oferece uma fotografia global e fiável de toda a informação, válida para a tomada de decisões em tempo real. Esta perspetiva é o futuro da tecnologia em modo de ‘self-service’ para as massas.




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