A empresa guiada a dados de 2025

Os avanços tecnológicos acelerados rapidamente, o valor reconhecido dos dados e a crescente alfabetização de dados estão mudando o que significa ser “orientado por dados”.

Até 2025, fluxos de trabalho inteligentes e interações perfeitas entre humanos e máquinas provavelmente serão tão padrão quanto o balanço corporativo, e a maioria dos funcionários usará dados para otimizar quase todos os aspectos de seu trabalho.

Sabemos que 2025 não está muito longe, mas esse é o ponto.

Sete características definirão essa nova empresa orientada por dados , e já vimos muitas empresas exibirem pelo menos algumas delas, com muitas outras começando a jornada para fazê-lo.

Aqueles capazes de progredir mais rapidamente conseguem capturar o maior valor dos recursos suportados por dados. As empresas que já obtêm 20% de seus lucros antes de juros e impostos (EBIT) contribuídos por inteligência artificial (IA), por exemplo, são muito mais propensas a se envolver em práticas de dados que sustentam essas características.

Este guia destina-se a ajudar os executivos a entender as características da nova empresa orientada por dados e os recursos que ela possibilita. Ele também fornece recursos para se aprofundar em como incorporá-los em sua organização.

1. Dados incorporados em cada decisão, interação e processo

  • Hoje

As organizações geralmente aplicam abordagens orientadas por dados - de sistemas preditivos a automação orientada por IA - esporadicamente em toda a organização, deixando valor na mesa e criando ineficiências. Muitos problemas de negócios ainda são resolvidos por meio de abordagens tradicionais e levam meses ou anos para serem resolvidos.

  • Até 2025

Quase todos os funcionários aproveitam os dados de forma natural e regular para apoiar seu trabalho. Em vez de optar por resolver problemas desenvolvendo longos — às vezes plurianuais — roteiros, eles têm o poder de perguntar como técnicas de dados inovadoras podem resolver desafios em horas, dias ou semanas.

As organizações são capazes de tomar melhores decisões, bem como automatizar as atividades básicas do dia-a-dia e as decisões que ocorrem regularmente. Os funcionários são livres para se concentrar em domínios mais “humanos”, como inovação, colaboração e comunicação. A cultura orientada a dados promove a melhoria contínua do desempenho para criar experiências verdadeiramente diferenciadas para clientes e funcionários e permitir o crescimento de novos aplicativos sofisticados que não estão amplamente disponíveis hoje.

2. Os dados são processados e entregues em tempo real

  • Hoje

Apenas uma fração dos dados dos dispositivos conectados é ingerida, processada, consultada e analisada em tempo real devido aos limites das estruturas de tecnologia legadas, aos desafios de adotar elementos arquitetônicos mais modernos e às altas demandas computacionais de processamento intensivo em tempo real empregos. As empresas muitas vezes precisam escolher entre velocidade e intensidade computacional, o que pode atrasar análises mais sofisticadas e inibir a implementação de casos de uso em tempo real.

  • Até 2025

Vastas redes de dispositivos conectados coletam e transmitem dados e insights, geralmente em tempo real. A forma como os dados são gerados, processados, analisados ​​e visualizados para os usuários finais é drasticamente transformado por tecnologias novas e mais onipresentes, como arquiteturas kappa ou lambda para análise em tempo real, levando a insights mais rápidos e poderosos. Mesmo as análises avançadas mais sofisticadas estão razoavelmente disponíveis para todas as organizações, pois o custo da computação em nuvem continua a diminuir e ferramentas de dados “na memória” mais poderosas ficam online (por exemplo, Redis, Memcached). Ao todo, isso permite muitos casos de uso mais avançados para fornecer insights a clientes, funcionários e parceiros.

3. Armazenamentos de dados flexíveis permitem dados integrados e prontos para uso

  • Hoje

Embora a proliferação de dados seja impulsionada por dados não estruturados ou semiestruturados, a maioria dos dados utilizáveis ​​ainda é organizada de forma estruturada usando ferramentas de banco de dados relacional. Os engenheiros de dados geralmente gastam um tempo significativo explorando manualmente os conjuntos de dados, estabelecendo relacionamentos entre eles e unindo-os. Eles também frequentemente devem refinar os dados de seu estado natural e não estruturado em um formato estruturado usando processos manuais e personalizados que consomem tempo, não são escaláveis ​​e propensos a erros.

  • Até 2025

Os profissionais de dados aproveitam cada vez mais uma variedade de tipos de banco de dados, incluindo bancos de dados de séries temporais, bancos de dados de gráficos e bancos de dados NoSQL, permitindo formas mais flexíveis de organizar dados. Isso permite que as equipes consultem e entendam as relações entre dados não estruturados e semiestruturados com mais facilidade e rapidez, o que acelera o desenvolvimento de novos recursos orientados por IA e a descoberta de novos relacionamentos nos dados para impulsionar a inovação. A combinação desses armazenamentos de dados flexíveis com avanços em tecnologia e arquitetura em tempo real também permite que as organizações desenvolvam produtos de dados, como plataformas de dados "customer 360" e gêmeos digitais - modelos de dados de entidades físicas habilitados em tempo real (como uma fábrica , abastecimento, ou mesmo o corpo humano).

Leia o artigo original (em inglês) em McKinsey & Company

April 14, 2022
Hiperautomação vs. IPA

As empresas trabalham para melhorar e simplificar continuamente suas operações. Juntamente com essa melhoria contínua, a tendência de hiperautomação, também conhecida como automação de processos digitais e automação de processos inteligentes, está ganhando força nos negócios. Nos últimos anos, houve muitas discussões sobre hiperautomação e como ela ajuda a automatizar os processos de negócios. Para usar corretamente […]

Read More
April 13, 2022
Process Mining e a Maturidade Tecnológica das Organizações

Semana passada, em uma conversa sobre Process Mining, ouvi a seguinte pergunta:  Qual é o nível de maturidade que uma organização precisa ter para que ela adote Process Mining? Essa é uma pergunta muito interessante. E a resposta requer um pouco de reflexão. Todas as empresas, à medida que crescem, estruturam processos de negócios, ou […]

Read More
April 13, 2022
Process Mining e o Projeto ICU4Covid

Process Mining e o Projeto ICU4Covid - Uma Conversa com Madhavi Shankar e Marco Pegoraro “O potencial de Process Mining é enorme” - Marco Pegoraro, Pesquisador do Laboratório de Ciência de Dados e Processos, Departamento de Ciência da Computação, Universidade RWTH Aachen Vivemos há mais de dois anos um período de grande incerteza associada à […]

Read More

COMECE HOJE

Você apenas consegue transformar digitalmente seu negócio quando você domina como seu processo realmente executa. Ganhe visibilidade hoje para reduzir custos, melhorar seus serviços e fidelizar seus clientes.

EMAIL

info@everflow.ai

BRAZIL

Maria Monteiro 786,
Campinas, SP

EverFlow combina avançadas técnicas de Process Mining e Aprendizado de Máquina em Big Data com uma eficiente interface de usuário, para prover uma plataforma inovadora e intuitiva para que todos possam analisar e melhorar seus processos e seus negócios.
© Copyright 2021 - Everflow 
linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram