Uma abordagem prática ao impacto nos negócios por meio de Data AI Dez táticas comprovadas na prática.

No cenário empresarial atual, em rápida evolução, data tornou-se uma ferramenta essencial para as empresas que buscam manter-se competitivas. As organizações que não adotam modelos data correm o risco de ficar para trás em relação aos seus concorrentes, perdendo insights valiosos e oportunidades de expansão, otimização e inovação. Em suma, aproveitar data para os negócios não é mais um luxo, mas uma necessidade para a sustentabilidade e a evolução, e os líderes empresariais devem ser os responsáveis por liderar a identificação, priorização e desenvolvimento de AI data AI . Ao contrário da crença comum de que as partes interessadas nos negócios são apenas “consumidores” de data , acreditamos que elas devem liderar todo o processo, com o apoio de especialistas data tecnologia.

Uma análise minuciosa da cadeia de valor e dos principais processos de negócios é melhor realizada pelas próprias partes interessadas da empresa. Essa análise identifica áreas nas quais data podem gerar um impacto significativo nos negócios, seja por meio do crescimento da receita, da otimização de custos, da melhoria da experiência do cliente ou da excelência operacional. Durante esse processo, é essencial identificar oportunidades de negócios que estejam alinhadas com a estratégia geral da empresa. Por exemplo, a análise da cadeia de suprimentos e de seus principais indicadores pode ajudar a identificar possíveis lacunas e ineficiências que podem se beneficiar da data e da inteligência data .

O objetivo não deve ser impressionar com uma longa lista de data , mas sim identificar as áreas de negócio mais críticas que podem se beneficiar de insights data. Ao evitar a tentação de buscar um número excessivo data , as organizações podem manter o foco e aumentar suas chances de desenvolver data bem-sucedidas. Também é importante identificar os recursos de valor agregado data que vão além da simples geração de relatórios. Embora a geração de relatórios seja valiosa para fornecer um resumo do desempenho dos negócios, ela oferece apenas uma visão retrospectiva dos data, deixando pouco espaço para análise e tomada de decisões. Para aproveitar plenamente o poder dos data, as organizações devem identificar data que ofereçam análises diagnósticas capazes de identificar automaticamente as causas fundamentais do desempenho e análises preditivas que antecipem tendências futuras.

Antes de iniciar o desenvolvimento de uma data , é fundamental realizar um estudo de viabilidade detalhado que analise a disponibilidade e a qualidade das data necessárias, bem como o custo das tecnologias e dos conhecimentos especializados exigidos para coletar e processar essas data . Isso inclui a análise dos requisitos de hardware e software, bem como das competências humanas necessárias para implementar e manter a tecnologia. Isso também ajuda a definir expectativas realistas para data que sejam consistentes com o nível de maturidade das data , tecnologias e recursos necessários.

A criação e a escalabilidade data para empresas exigem um novo modelo operacional — uma AI — composto por equipes multifuncionais lideradas por especialistas de negócios e apoiadas por data , engenheiros, analistas e desenvolvedores de software. Essa estrutura de equipe garante que data sejam sempre criadas tendo em mente um objetivo de negócios. A adoção de um processo ágil de teste e aprendizagem, que visa desenvolver uma prova de conceito (POC) bem-sucedida em um curto espaço de tempo, também é essencial para reduzir o tempo de desenvolvimento.

Nem todas data terão sucesso; algumas fracassarão, devido a data técnicas ou data , mesmo com um planejamento e uma execução cuidadosos. É fundamental que as organizações reconheçam que o fracasso é uma parte natural do processo de desenvolvimento: isso não deve desencorajá-las de buscar projetos futuros. Em vez disso, as empresas devem se concentrar em industrializar casos data bem-sucedidos, ampliando-os para data completos e otimizando seus algoritmos e data . Isso também inclui o monitoramento e a melhoria contínuos do caso de uso para garantir que ele continue atendendo às necessidades dos usuários de negócios.

Oferecer treinamento data e documentação de fácil uso para usuários de negócios é necessário, mas geralmente não é suficiente para a adoção generalizada de casos data . A adoção generalizada de data pelos usuários corporativos é melhor alcançada quando os próprios usuários lideram o processo de desenvolvimento, integrando essas soluções ao currículo de aprendizagem da organização e incluindo KPIs de adoção e impacto nos scorecards dos usuários corporativos. Ao alinhar os scorecards dos usuários corporativos com a data da organização, as empresas podem criar uma cultura de tomada de decisão data e garantir que a adoção de data leve a um impacto comercial tangível.

Para alcançar o aprimoramento contínuo das data , é fundamental coletar regularmente feedback dos usuários de negócios, avaliar suas necessidades e requisitos e realizar os ajustes necessários para otimizá-las. A metodologia Scrum oferece uma abordagem eficaz para reunir e implementar melhorias de forma iterativa e incremental. Os usuários das data data devem registrar feedback contínuo sobre a precisão e a usabilidade data , bem como sobre as melhorias necessárias nos processos de negócios. É importante (1) implementar melhorias que aumentem a precisão dos resultados da solução, (2) expandir seus recursos e funcionalidades e (3) melhorar sua usabilidade e a experiência do usuário.

Manter data de alta qualidade para data é fundamental para obter resultados automatizados e precisos com o mínimo de supervisão. Para isso, as organizações devem implementar uma estrutura robusta data que imponha diretrizes e padrões claros para data e transformação data . Além disso, as organizações devem adotar políticas rigorosas data e privacidade data para garantir data seguro e em conformidade. Essa abordagem garante que data de entrada data precisos, atualizados e consistentes, o que reduz o risco de erros e melhora a eficiência geral do fluxo data .

Identificar os KPIs comerciais ou operacionais que são diretamente melhorados por uma data é essencial para medir seu impacto nos negócios. Uma vez identificados esses KPIs, o próximo passo é desenvolver uma fórmula para medir o impacto incremental da data em cada um desses KPIs. Essa fórmula deve levar em conta a linha de base desses KPIs antes (ou sem) a implementação da data e compará-la com o desempenho desses KPIs após (ou com) a implementação dessa solução, levando em conta outros fatores que possam ter levado a esse aumento. Uma vez calculado o impacto incremental em cada KPI, ele deve ser traduzido em termos financeiros, como redução de custos ou aumento de receitas. Por fim, é sempre recomendável utilizar a medição automatizada do impacto comercial data para garantir uma medição imparcial e oportuna desse impacto.

“À medida que as organizações buscam obter resultados comerciais tangíveis a partir de seus investimentos em data e artificial intelligence, é fundamental adotar uma abordagem focada que desenvolva as soluções certas e defina as expectativas adequadas. Por meio dessa abordagem, os líderes empresariais lideram o desenvolvimento de AI data AI ‘para o negócio, pelo negócio’ – priorizando as soluções de maior impacto, criando provas de conceito (POCs) rápidas com data , ampliando data que funcionam e aceitando o ‘fracasso’ daquelas que não funcionam. Ter equipes de negócios liderando todo o processo garante o comprometimento e a adoção por parte da empresa desde o início.”

Oussama Ahmad, Sócio Data

Nos últimos anos, os projetos Data têm crescido rapidamente na região do Oriente Médio e Norte da África (MENA), à medida que as organizações aproveitam o poder dos data impulsionar o crescimento dos negócios. Embora persistam certos desafios, como a manutenção data — especialmente em sistemas legados —, as organizações estão buscando ativamente soluções para superar esses obstáculos. Desenvolver as data adequadas nas equipes de negócios e o modelo operacional correto é a forma mais importante de garantir a implementação e adoção bem-sucedidas de data , bem como a obtenção de um impacto comercial tangível.

Karim Hayek, Gerente Sênior Data