CIO Think Tank: dados e análises em escala
O mundo está inundado de dados. Portanto, em quase todas as empresas, surge a pergunta: como podemos dimensionar a análise de dados para fornecer o maior valor possível?
Em julho e agosto de 2021, o CIO realizou três discussões virtuais do CIO Think Tank que reuniram 31 líderes de TI para revelar uma das questões importantes da tecnologia corporativa: maximizar a utilidade dos dados coletados por vários canais.
O objetivo dessas discussões foi identificar os principais desafios enfrentados pelas iniciativas de análise e oferecer um roteiro para que os líderes de TI – bem como o setor de tecnologia – superem esses obstáculos. Todos os participantes basearam-se em sua experiência e conhecimento para descrever abordagens estratégicas e táticas para análise de dados em escala.
Os dados agora fluem por meio de todos os aspectos de uma empresa, bem como por meio de clientes e parceiros. Essa realidade onipresente significa que a análise de dados transcende aplicativos individuais, com ecossistemas entrelaçados de pessoas, processos e tecnologias. Nossos palestrantes CIO Think Tank compartilharam suas opiniões sobre como enfrentar esse amplo escopo de trabalho, incluindo cultura, contratação, treinamento, modelos organizacionais, governança e muito mais.
Colocando a análise de dados para funcionar
Para a maioria dos CIOs, os projetos de análise de dados estão no topo da lista de tarefas pendentes. O resultado ideal é uma série de percepções que resultam em operações mais rápidas e eficientes.
Por exemplo, a Mastercard recebe milhares de solicitações de bancos parceiros que precisam da aprovação do logotipo para emitir novos cartões de crédito. Gurpreet Atwal, vice-presidente sênior da Mastercard, disse que esse processo de aprovação era anteriormente lento e manual. Hoje, um algoritmo analisa os dados do candidato para pontuar a maioria das solicitações, chutando exceções para a revisão manual.
“O que costumava levar semanas, geralmente leva minutos agora”, disse ele.
O CIO da Inpro, Steve Baumgartner, relatou realizações semelhantes ao avaliar de 10.000 a 15.000 lances potenciais a cada mês, enquanto sua empresa busca projetos de construção.
Em outros casos, as empresas buscam resultados estratégicos, potencialmente afetando modelos de negócios inteiros. Muitas organizações também estão atentas à monetização direta dos próprios dados, agora ou no futuro.
“Meu interesse neste momento é criar produtos de software que possam nos fornecer receita imediata e também uma maneira de coletar esses dados estratégicos, que podem ser muito valiosos no futuro”, disse Subbu Ramanathan, CIO da divisão na Brady, uma empresa de manufatura. Como exemplos, ele citou o Google e o Facebook e sua monetização de dados obtidos por meio de produtos que costumam ser doados.
É uma perspectiva atraente, que não parece mais ao alcance apenas dos fornecedores de TI em hiperescala.
“Cada vez mais as pessoas estão pensando que os dados não devem mais ser tratados como custo, mas sim como um investimento em uma nova classe de ativos, eventualmente com valor em nosso balanço patrimonial”, disse o Dr. Eng Lim Goh, vice-presidente sênior e CTO, Computação e IA – Inteligência Artificial – de alto desempenho na HPE.
Os líderes de TI também sabem que chegar lá não é fácil, no entanto. “Análise em escala” é uma grande e complexa bola de cabelo de questões de pessoas, processos e tecnologia.
