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Modelos empresariais de BI passam por uma transformação radical
O chamado "new analytics" é capaz de detectar oportunidades e ameaças que não haviam sido previstas.
Cerca de dois anos atrás, a CareFirst BlueCross BlueShield,
implementou uma plataforma self-service de Business Intelligence para
agregar e analisar grandes quantidades de dados a partir de vários
repositórios espalhados por toda a empresa.
A tecnologia escolhida foi a QlikTech, de Palo Alto, na Califórnia,
contratada como um complemento a um produto de gerenciamento de projeto
da CA Technologies. Até agora, a CareFirst já recuperou US$ 10 milhões
dos custos do projeto e reduziu o número de fornecedores externos que
utilizava em 25%. Atividades que antes levavam até 18 meses são
realizadas agora em menos de dois dias. Além disso, não depende mais de
sua equipe de análise, centralizada, para gerar relatórios de BI.
Organizações como a CareFirst estão na vanguarda do que os analistas
dizem ser uma transformação dramática em inteligência de negócios e
práticas de análise de dados em muitas empresas. É o que a consultoria
PricewaterhouseCoopers (PwC) chama de "new analytics".
Ao contrário de modelos anteriores de BI e de análise de dados,
centralizados, a nova onda dá acesso direto às ferramentas para os
usuários das áreas de negócios, que são normalmente os que mais se
beneficiam com os relatórios de BI e análise de dados, disse a PwC em
relatório divulgado na última terça-feira.
"O novo analytics supre a falta de capacidade de resposta das
unidades centrais de análise", observa a PwC em seu relatório. "O
desafio para as análises centralizadas era responder às necessidades do
negócio quando as unidades de negócio em si não tinham certeza do que
queriam ou que pistas buscavam. A onda da nova análise" faz isso, dando
acesso e ferramentas para aqueles que agem sobre os resultados."
O que está por trás das novas análises
Duas tendências estão impulsionando a transformação. Uma delas é a
explosão de dados causada por cloud computing, computação móvel e redes
sociais. Tecnologias de hardware de baixo custo, memória e armazenamento
tornaram mais fácil para as empresas recolherem conjuntos de dados
grandes, variados e de rápido crescimento.
Outra tendência é a crescente disponibilidade de ferramentas que
permitem às empresas agregar e analisar mais facilmente esses grandes
conjuntos de dados. Muitas dessas ferramentas são projetadas para a
manipulação de Big Data e incorporam recursos como NoSQL, visualização
de dados, pesquisas associativas e processamento de linguagem natural,
que permitem às empresas analisar os dados mais rápido e fácil.
Com tecnologias self-service de Business Intelligence como a
QlikView, a CareFirst pode visualizar em tempo real o que levaria
semanas em uma abordagem tradicional de BI, afirma Carol Igreja,
diretora de projetos da empresa.
A tecnologia permite à CareFirst puxar os dados de múltiplos
repositórios de dados, combiná-los na memória do banco de dados, e
executar todos os tipos de análises muito mais rápido do que antes.
Com as ferramentas tradicionais de processamento analítico, os
analistas têm primeiro que desenvolver um conjunto de perguntas e depois
agregar os dados relevantes, purificá-los, e construir caminhos entre
os diferentes elementos desses dados permitirão a análise, explica
Church, responsável pela gestão de 120 a 140 projetos por ano. Com o
QlikView, por outro lado, é possível analisar e comparar livremente os
elementos de dados e buscar associações entre eles numa base ad hoc, diz
ela.
Outra organização que está tirando partido de capacidades semelhantes
é a CementBloc, uma empresa baseada em Nova York que ajuda grandes
empresas farmacêuticas a ajustarem e otimizarem suas estratégias de
comunicação e marketing. A empresa utiliza a plataforma Sportfire, da
Tibco, para integrar e analisar dados provenientes de múltiplas fontes
de informação.
QlikView e Tibco não são as únicas a oferecerem BI, visualização de
dados e ferramentas de análise de dados no modelo elf-service. Ao longo
dos últimos anos, muitos vendedores, incluindo Birst, Tableau, Datameer e
Splunk, juntaram-se ja empresas tradicionais como IBM , Teradata, e SAS
no fornecimento de capacidades que impulsionam novas aplicações de BI.
As ferramentas oferecem às empresas "mais e mais maneiras de captar,
movimentar e analisar dados", disse Bill Abbott, diretor de análise
aplicadas na PwC. Algumas empresas estão aplicando essas ferramentas
para integrar, extrair e analisar conjuntos de dados existentes. Muitas
outros estão usando-as em cima de novas infraestruturas de dados
baseadas em tecnologias de Big Data como o Hadoop.
"Vinte anos atrás, havia uma forte ênfase sobre os requisitos de
coleta porque você devia pré-calcular todas as respostas", disse Anthony
Deighton, CTO da QlikTech. "Você precisava trabalhar antecipadamente
com usuários para ter uma idéia de todas as perguntas que eles
provavelmente fariam. Isso levou a um modelo de de implementação de
projetos de BI pesado", disse ele.
A "new analytics" é capaz de detectar oportunidades e ameaças que não
haviam sido previstas, ou encontrar pessoas que você nem sabia que
existiam, que poderiam ser seus clientes", observou a PwC em seu
relatório. "Trata-se de aprender o que é realmente importante, e não o
que você pensou que era importante."
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