{"id":80,"date":"2014-05-25T10:26:22","date_gmt":"2014-05-25T13:26:22","guid":{"rendered":"http:\/\/s3.atratis.com.br\/clientes\/base\/?p=80"},"modified":"2020-11-06T11:16:35","modified_gmt":"2020-11-06T14:16:35","slug":"loja-virtual-integrada-com-erp-facilidade-na-hora-de-controlar-recursos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/conjecto.com.br\/en\/blog\/loja-virtual-integrada-com-erp-facilidade-na-hora-de-controlar-recursos\/","title":{"rendered":"Quando as perguntas valem mais que as respostas"},"content":{"rendered":"\n

A implementa\u00e7\u00e3o e uso de tecnologias inovadoras e disruptivas de grande impacto para a sociedade usualmente s\u00e3o acompanhadas de dois fen\u00f4menos importantes: <\/p>\n\n\n\n

1. Retorno significativo para os primeiros empreendedores que apostam em novos produtos e\/ou m\u00e9todos trazidos por essa tecnologia, antes mesmo de serem utilizados em larga escala. <\/p>\n\n\n\n

2. Grandes desafios para explorar o potencial das novas solu\u00e7\u00f5es em fun\u00e7\u00e3o das amea\u00e7as e riscos trazidos pela mudan\u00e7a e tamb\u00e9m pela falta de conhecimento, recursos, e vis\u00e3o de futuro para entender e levar adiante novas ideias. O cen\u00e1rio n\u00e3o \u00e9 diferente quando se trata de big data e esse assunto foi abordado um artigo anterior<\/a> publicado neste espa\u00e7o. <\/p>\n\n\n\n

Um dos principais obst\u00e1culos para se tirar proveito de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas e big data pelas organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o est\u00e1 relacionado ao conhecimento t\u00e9cnico das ferramentas e dos m\u00e9todos vinculados \u00e0 sua implementa\u00e7\u00e3o, mas sim \u00e0 capacidade dos analistas e executivos em formular perguntas relevantes para o desempenho do seu trabalho que possam ser respondidas a partir de processos sofisticados de an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n

De acordo com o estudo intitulado Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity<\/a>, publicado em 2011 pelo McKinsey Global Institute (MGI), o mercado dos EUA ter\u00e1 s\u00e9rios problemas para suprir a demanda crescente por gestores com habilidades anal\u00edticas. Segundo esse estudo, caso n\u00e3o sejam tomadas medidas radicais para a forma\u00e7\u00e3o de uma nova gera\u00e7\u00e3o de analistas e executivos, at\u00e9 2018 haver\u00e1 um d\u00e9ficit de 1,5 milh\u00e3o de profissionais para atuar em diversas \u00e1reas de neg\u00f3cio cuja fun\u00e7\u00e3o essencial ser\u00e1 formular perguntas que explorem o potencial de recursos de big data cada vez mais poderosos e importantes para empresas e institui\u00e7\u00f5es de todos os tamanhos e segmentos.<\/p>\n\n\n\n

O cen\u00e1rio antecipado pelo MGI tende a ser ainda mais catastr\u00f3fico para as organiza\u00e7\u00f5es que atuam em pa\u00edses ou regi\u00f5es onde existe baixo n\u00edvel de competitividade e\/ou reconhecidas dificuldades para contrata\u00e7\u00e3o de recursos humanos com perfil anal\u00edtico e conhecimento dos benef\u00edcios e aplica\u00e7\u00f5es de big data em seu neg\u00f3cio. Em um cen\u00e1rio de baixa competitividade, as empresas possuem pouco est\u00edmulo para implementa\u00e7\u00e3o de novos modelos de gest\u00e3o e tecnologia inovadora para apoio \u00e0 tomada de decis\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Mesmo onde existe um ambiente prop\u00edcio \u00e0 inova\u00e7\u00e3o e ao empreendedorismo, a aus\u00eancia ou a dificuldade em contratar profissionais qualificados por resultar em frustra\u00e7\u00f5es na implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas. Independente do tipo de obst\u00e1culo encontrado pelas organiza\u00e7\u00f5es para realizarem seus projetos e atividades de an\u00e1lise de dados, aquelas que n\u00e3o superarem com efic\u00e1cia esses desafios correm s\u00e9rios riscos de perda acelerada de competitividade que pode comprometer at\u00e9 mesmo sua viabilidade econ\u00f4mica em novas condi\u00e7\u00f5es de mercado. <\/p>\n\n\n\n

Sobreviver e se destacar em um mercado cada vez mais integrado e competitivo est\u00e1 diretamente ligado \u00e0 qualidade e \u00e0 disponibilidade de dados consistentes que possam ajudar a responder com clareza todas as quest\u00f5es relevantes para melhorar o desempenho das empresas e institui\u00e7\u00f5es p\u00fablicas. Fazer as perguntas certas e obter suas respostas em forma, conte\u00fado, e prazo requeridos pelos processos de neg\u00f3cio de uma institui\u00e7\u00e3o \u00e9 o ponto de partida para melhor a qualidade e asservitividade das decis\u00f5es corporativas. <\/p>\n\n\n\n

Big data \u00e9 um enorme passo para prover essas respostas, mas a responsabilidade pela relev\u00e2ncia e qualidade das perguntas ainda \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o essencialmente dos profissionais envolvidos no uso e aplica\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas nessas organiza\u00e7\u00f5es. Neste sentido, o professor Andreas Weigend, da Universidade de Stanford, afirma com muita propriedade que big data \u00e9 in\u00fatil sem boas perguntas<\/a> o que nos leva a refletir sobre as quest\u00f5es mais relevantes e \u00fateis que podem ser respondidas com o apoio dessa tecnologia e o n\u00edvel de maturidade das organiza\u00e7\u00f5es para elaborar e buscar respostas para essas perguntas.<\/p>\n\n\n\n

O Gartner Group<\/a>, l\u00edder mundial em pesquisa e consultoria em tecnologia da informa\u00e7\u00e3o, define quatro est\u00e1gios ou n\u00edveis de maturidade em rela\u00e7\u00e3o ao  uso de solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas em geral dentro de uma organiza\u00e7\u00e3o. No n\u00edvel mais elementar, conhecido como an\u00e1lise descritiva, as empresas buscam responder perguntas relacionadas ao passado (pergunta: o que aconteceu?). Mesmo nesse est\u00e1gio, \u00e9 surpreendente a dificuldade que muitas empresas ainda possuem para responder de forma r\u00e1pida, consistente, e eficaz a esse tipo de quest\u00e3o que faz parte das demandas di\u00e1rias de executivos e gestores em todos os n\u00edveis da estrutura administrativa. <\/p>\n\n\n\n

Certamente, para se serem competitivas e crescerem de forma sustent\u00e1vel, as empresas precisam de respostas para perguntas que v\u00e3o muito al\u00e9m da an\u00e1lise descritiva. Em um segundo n\u00edvel de maturidade, as empresas devem ser capazes de realizar o diagn\u00f3stico de qualquer aspecto relacionado aos resultados de suas opera\u00e7\u00f5es (pergunta: por que aconteceu?). Esse tipo de an\u00e1lise \u00e9 essencial para se melhorar o desempenho dos processos de uma organiza\u00e7\u00e3o e existem diversas ferramentas dispon\u00edveis no mercado que possibilitam obter respostas para essas quest\u00f5es com alta produtividade e baixo custo.<\/p>\n\n\n\n

Nos n\u00edveis mais altos e mais complexos de an\u00e1lise, de acordo com a classifica\u00e7\u00e3o do Gartner Group, est\u00e3o os processos de an\u00e1lise preditiva (pergunta: o que vai acontecer?) e prescritiva (pergunta: o que devo fazer?). De fato, boa parte da aten\u00e7\u00e3o e do interesse da sociedade pelo tema big data est\u00e1 relacionado a experi\u00eancias extremamente exitosas de aplica\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise preditiva em institui\u00e7\u00f5es privadas e governamentais que atuam em \u00e1reas t\u00e3o variadas como sa\u00fade p\u00fablica, varejo, institui\u00e7\u00f5es financeiras, marketing eleitoral<\/a> etc. <\/p>\n\n\n\n

Se ter uma vis\u00e3o clara do passado e realizar diagn\u00f3sticos de forma precisa para evitar erros e replicar experi\u00eancias positivas \u00e9 fundamental para uma gest\u00e3o eficiente de qualquer neg\u00f3cio, antecipar o futuro representa um extraordin\u00e1rio ganho de competitividade para a grande maioria das organiza\u00e7\u00f5es, considerando o atual momento de evolu\u00e7\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas e da disponibilidade de dados das mais variadas fontes. <\/p>\n\n\n\n

No est\u00e1gio mais avan\u00e7ado, a an\u00e1lise prescritiva busca automatizar os processos de tomada de decis\u00e3o e torn\u00e1-los mais eficazes e imunes a influ\u00eancias externas negativas que eventualmente possam negar a raz\u00e3o e a l\u00f3gica estabelecida pela an\u00e1lise dos dados em todos os est\u00e1gios anteriores. Ainda s\u00e3o poucas as empresas que atingiram n\u00edveis de excel\u00eancia em todos esses est\u00e1gios, em especial os mais complexos e de maior retorno sobre o investimento. No entanto, a demanda cresce de forma acelerada e as oportunidades s\u00e3o enormes para empresas e profissionais.<\/p>\n\n\n\n

Para se beneficiar dessas oportunidades e garantir um maior retorno para o investimento em big data \u00e9 necess\u00e1rio que as perguntas essenciais para cada tipo de an\u00e1lise estejam vinculadas a um contexto espec\u00edfico de neg\u00f3cio e a objetivos bem definidos. \u00c9 muito prov\u00e1vel que as respostas para algumas perguntas tragam insights ou informa\u00e7\u00f5es relevantes para os processos de tomada de decis\u00e3o que motivem a formula\u00e7\u00e3o de novas quest\u00f5es levando a um c\u00edrculo virtuoso de constru\u00e7\u00e3o de conhecimento conhecido como data discovery.<\/a> Dessa forma, ter boas perguntas para iniciar esse ciclo \u00e9 fundamental. <\/p>\n\n\n\n

E boas perguntas n\u00e3o surgem por acaso. Elas s\u00e3o elaboradas na raz\u00e3o direta do conhecimento do neg\u00f3cio e do potencial das solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas e big data para melhorar os resultados das organiza\u00e7\u00f5es, do n\u00edvel de forma\u00e7\u00e3o dos executivos, al\u00e9m de serem influenciadas por um ambiente interno e externo que valorize a competitividade e a meritocracia. Na medida em que as respostas est\u00e3o cada vez mais acess\u00edveis, o grande desafio para os profissionais ser\u00e1 formular as perguntas certas para resolver os problemas que levem \u00e0 excel\u00eancia na gest\u00e3o e execu\u00e7\u00e3o de processos corporativos. A supera\u00e7\u00e3o desse desafio possui um valor inestim\u00e1vel para todas as empresas.<\/p>\n\n\n\n

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