Conheça as tendências para 2024

2023 foi um ano repleto de eventos importantes no Brasil na área de analitycs, fortalecendo e colaborando para a transformação de uma cultura data-driven nas empresas brasileiras. Eventos como o CDAO Brazil 2023, por exemplo, promoveram momentos intensos e rodadas de networking, aprendizados, previram tendências e estabeleceram novas conexões. 

Os especialistas da MG Info estiveram nos principais eventos, trocando conhecimentos e experiências com players de todo o país, para propor as soluções mais eficientes em analytics, governança e democratização de dados. 

Para começar bem o ano, trouxemos para você, neste artigo, os melhores highlights sobre as principais tendências para 2024, discutidas e compartilhadas durante os eventos que participamos em 2023. Boa leitura!

8 insights sobre as principais tendências para 2024 

1 – Geração de valor em dados

Você já pensou como adotar e utilizar de maneira mais efetiva os produtos que processam dados? Passa por ter líderes que saibam executar uma estratégia de dados eficiente e colaboradores que tenham o conhecimento necessário para utilizar as ferramentas e metodologias empregadas nessa jornada.

Além disso, para melhorar a tomada de decisões, é preciso adotar processos e práticas de governança e qualidade de informações, além de promover uma comunicação corporativa mais eficaz entre os departamentos.

Portanto, a gestão de mudanças organizacional torna-se uma ótima solução para que as tomadas de decisões sejam baseadas em fatos (não em achismos ou coisas do gênero) e as informações comecem a gerar valor.

2 – Data Literacy 

Assim como acontece na geração de mais valor com dados, para estabelecer uma cultura orientada para eles é importante haver o letramento adequado dessas informações na empresa. 

Por isso, investimentos em processos e ferramentas de modelagem de dados (como o (erwin Data Modeler, DbSchema e ERBuilder) estão apresentando ótimos resultados para esse fim. Por isso, vale a pena investir nelas, pois, assim, a implantação de novos programas e práticas pode ser mais fluida e fácil.

Além disso, é necessário que todos os envolvidos tenham o conhecimento e as competências necessárias para trabalhar e lidar com temas importantes sobre analytics.

3 – AI generativa

2023 foi o ano da  inteligência artificial generativa (IA generativa). A partir dela, muitas empresas e profissionais começaram a gerar textos, imagens e outros tipos de conteúdo em escala de forma automatizada. 

Muitas foram as empresas que embarcaram nesta tecnologia. Podemos citar as plataformas mais genéricas (OpenAI, MetaAI, FalconLLM, entre outras), as especializadas (Bloomberg, GitHub Copilot e ChatLaw) e as mais customizadas. 

Porém, assim como nos dois subtítulos anteriores, é importante treinar ou contar com colaboradores que tenham letramento digital dessas ferramentas, para não cometer equívocos em sua utilização.

Por fim, certo é que a IA generativa é uma das principais tendências para o futuro. Porém é importante lembrar que é preciso ter cautela e cuidado em questões relacionadas à privacidade, qualidade das respostas e segredos comerciais, ao utilizá-las.

4 – Os desafios para adoção da cultura data-driven

Antes de tudo, é necessário verificar se a sua organização não está adotando iniciativas erradas para a adoção de uma cultura data-driven. Mas no que consiste isso? 

Antes de mais nada, implica contar com uma equipe orientada a trabalhar com dados, extraindo o real valor que eles têm, utilizando ferramentas eficazes para isso, como as de modelagem de dados, IA generativa e tantas outras disponíveis.

Portanto, é importante:

• Superar a resistência natural à mudança – sair da zona de conforto.
• Evitar que sejam criados KPIs deficitários, sem estatística aplicada;
• Aprender a pensar de maneira mais simples;
• Acompanhar e definir numericamente os processos considerados relevantes para a empresa.

Portanto, vencer a inércia organizacional é um grande passo para a sua organização começar a lidar com os dados adequadamente. 

Para compreender o real valor das informações que uma organização tem nas mãos, é valido utilizar diferentes estratégias de comunicação, como desafios, palestras, gamificação e workshops.

5 – Analytics como produto

A implantação de uma cultura baseada em dados (analytics) nas organizações, por si só, deve ser encarada como um produto. Porém esse processo deve respeitar etapas distintas de evolução para ser colocada em prática. São elas: 

• Discovery; 
• Seed;
• Grow;
• E Scale. 

Então tudo parte de, em primeiro lugar, gerar valor internamente e replicar esse ganho para, enfim, construir uma cultura robusta e escalável, que seja adotada por toda a empresa e se torne referência para cada colaborador – com um pipeline de produtos já definido.

6 – Monetização e qualidade dos dados

Convenhamos, para monetizar os seus dados é necessário ter uma cultura data-driven bem estabelecida na empresa, pois, assim, pode-se gerar valor e tratar com qualidade esses dados.

Além disso, a monetização de dados necessita da garantia da segurança dessas informações. Riscos como a violação de dados ou desrespeito às políticas de privacidade causam impactos negativos para a reputação e o financeiro. 

Portanto, sua equipe interna deve aperfeiçoar processos para tirar maior proveito dos dados com segurança. Assim, é possível para qualquer organização crescer, gerar novas receita e reduzir custos de maneira sustentável.

7 – Qualidade e governança de dados

Você já pensou na quantidade de sistemas, interfaces, processos e dados (estruturados ou não), aos quais somos bombardeados diariamente? Logo, isso traz um cenário extremamente complexo em termos de governança de dados. 

Pensamos tanto em monetizar e gerar valor com dados que, às vezes, cometemos o pecado de se esquecer do básico, que é definir padrões básicos para como os dados serão:

• Coletados;
• Processados;
• Armazenados;
• Descartados.

Por isso, muita atenção! Parta sempre do princípio de começar pelo básico para manter a qualidade dos seus dados, para que a tomada de decisões seja baseada em soluções corretas – sem, é claro, causar prejuízos à organização.

8 – Escolher as melhores ferramentas faz toda a diferença

Como escolher as melhores ferramentas para o seu negócio? Primeiro, depende de você analisar alguns fatores preliminares:

• O porte da sua empresa;
• Do quanto ela está disposta a investir;
• O volume de dados que precisam ser tratados;
• Facilidade e praticidade de uso;
• Se os seus colaboradores estão suficientemente letrados.

O fiel da balança é padronizar o máximo possível e adotar a opção que apresente o melhor custo-benefício. Dessa forma, Mínimo Produto Viável (MVP) e provas de conceitos são ótimas ferramentas para atingir esses objetivos. 

E, claro, entender que nenhuma ferramenta dará certo – ou fará “milagres” se você não tiver um time que detenha o conhecimento para utilizá-las. Outro ponto importante: elas não poderão fazer nada se você não tiver uma política de governança de dados muito bem definida. Portanto, procure ter uma perspectiva ampla do seu cenário atual.

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