Qual é o futuro do Business Intelligence nas empresas?

Há décadas que vivemos num mundo em que todos os dados são armazenados, documentados e listados em enormes servidores em todo o mundo. Milhões de utilizadores deixam vestígios dos seus gostos, desejos e aspirações através dos seus perfis nas redes sociais, que, por sua vez, estão ligados aos seus dados pessoais e demográficos. Atualmente, todas as empresas têm acesso a esse vasto e indecifrável oceano a que chamamos "big data".... É a fonte da eterna juventude para decisões informadas, ações inteligentes e uma orientação empresarial ótima. É a pedra de toque do marketing estratégico, tanto interno como externo. Acabou-se o “acreditar”: tem dados suficientes para saber o que o seu alvo faz.… onde o faz, quando o faz, com que idade o faz, com quem o faz, com que intenção o faz, o que consome antes e depois de o fazer, quanto tempo demora a fazê-lo, etc. 

O problema é que navegar neste imenso mar de dados não é tarefa fácil: ter tanta informação é sinónimo de não ter nenhuma se não soubermos o que fazer com ela, daí a importância que a figura do “Data Analyst”, ou analista de dados, assumiu.

O mercado de Business Intelligence e de análise de dados deverá atingir 196 mil milhões de euros até 2026, de acordo com a Technavio, e está a registar um forte crescimento nos últimos anos, à medida que as empresas adotam ferramentas para se tornarem mais eficientes no processamento de dados relevantes. 

Existe uma grande quantidade de SaaS para empresas no mercado de Business Intelligence, mas sem dúvida, as soluções da SAP estão entre as mais difundidas. De tal forma que a SAP adquiriu, a 1 de setembro deste ano, uma empresa dedicada à análise de dados através da inteligência artificial: Kausa.ai.

É preciso dizer que o surgimento da inteligência artificial está a transformar rapidamente o sector. A identificação de tendências e oportunidades e até a criação de estratégias ficarão nas mãos da IA, que tem o potencial de analisar milhões de dados e segmentá-los sistematicamente.

A importância da análise de dados na gestão empresarial

Minimizar o risco será sempre um objetivo ambicioso em qualquer organização, daí a importância de eliminar o maior número possível de incógnitas através do conhecimento e dos dados para tomar decisões informadas. Esta filosofia de gestão e de ação, embora não isenta de críticas, tem muitas vantagens: 

1. Conheça fielmente o seu mercado e o seu alvo.

A pegada digital dos utilizadores fornece às empresas informações valiosas sobre o comportamento, hábitos de navegação e de compra do seu público-alvo. Com estes dados em mãos, podem ser tomadas decisões para melhorar os produtos ou serviços, bem como a experiência de navegação em aplicações e sítios Web, a fim de melhorar as taxas de conversão. Neste sentido, os testes A/B, em que o desempenho de duas variáveis é testado para a implementação de uma solução com múltiplas abordagens ou áreas de melhoria, tornaram-se muito importantes.

2. Pode simplificar a tomada de decisões e tornar a empresa mais eficiente.

A análise de dados evita, entre outras coisas, investimentos em soluções ineficientes, o recurso repetido a práticas que se revelam pouco eficazes, a criação de conceitos de produtos que não interessam ao mercado, etc.

3. Identifica novas oportunidades de negócio

A análise contínua dos dados permitirá uma visão clara das oportunidades e da evolução do mercado. Colocar um produto no mercado no momento certo é sinónimo de sucesso e isso só é possível com uma análise e um conhecimento aprofundados do produto.

3. Proporciona uma vantagem competitiva

A business intelligence permite que uma empresa se adapte rapidamente ao seu ambiente, sendo capaz de testar e melhorar os seus processos de forma contínua, otimizando assim os funis de decisão. 

4. Medir constantemente o desempenho das suas ações

Um aspeto muito importante é o teste e a monitorização constantes das campanhas e ações. Quando uma empresa passa para o BI (Business Intelligence) e para a análise de dados, entra num mundo em que a medição e a melhoria são um processo e não um resultado.

Impacto da Inteligência Artificial na análise de dados

 Não parece haver um sector que não venha a ser tocado pela mão longa da IA, e a análise de dados, em particular, é um terreno fértil para uma revolução completa.

Utilizando algoritmos de aprendizagem automática e redes neuronais, a inteligência artificial pode descobrir informações valiosas em dados aparentemente caóticos: da personalização das experiências dos clientes à otimização das cadeias de abastecimento e à deteção de fraudes, a IA aumenta drasticamente as capacidades da business intelligence.

A inteligência artificial é o barco que nos vai permitir navegar nas águas do big data, é a ferramenta que torna útil este mar de dados.

Automatizar as tarefas de rotina e gerar relatórios em tempo real permite às empresas serem mais ágeis, eficientes e precisas, acelerando o processo de análise de dados e a sua aplicação prática. Aplicar a IA à business intelligence é um pouco como colocar um motor numa carruagem puxada por cavalos.

Quanto à figura do "analista de dados", parece cada vez mais evidente que uma das suas principais ferramentas de trabalho será a Inteligência Artificial: através da utilização de assistentes virtuais o analista poderá pedir gráficos, estatísticas, cruzamento de dados, análises, tendências e medições sobre áreas de interesse para uma determinada tarefa no âmbito do desempenho de uma organização, podendo mesmo pedir sugestões para melhorar a eficiência dessas tarefas.

Como consequência dos avanços na IA aplicada à BI, assistiremos a uma democratização das ferramentas de análise de dados. Estas soluções permitem que as pequenas e médias empresas disponham do poder de processamento de equipas humanas inteiras que anteriormente só estavam disponíveis para as grandes empresas.

A integração de SAP, Business Intelligence e IA

A entrada da SAP neste tipo de soluções é a melhor prova desta democratização. Compreendemos que, para a SAP, a área de BI era uma área de crescimento natural: as empresas, em busca de eficiência, estão a adotar todo o tipo de soluções de business intelligence destinadas a melhorar o seu desempenho interno e externo através de processos analíticos avançados. 

A SAP entrou no mercado de BI em 2008 com a aquisição da Business Objects, adicionando todos os seus produtos ao seu portefólio. Em setembro deste ano (2023), a SAP adquire a "Kausa AI": uma empresa de análise avançada que oferece soluções SaaS baseadas em inteligência artificial. O motor de inteligência artificial concebido pela Kausa permite encontrar as causas das alterações nas métricas e estatísticas numa questão de segundos. 

Uma plataforma como a SAP é ideal para integrar ferramentas de análise de dados e de business intelligence porque já armazena dados muito relevantes sobre os processos das empresas que integraram as suas ferramentas. Acrescentando a isto a capacidade da IA, a referência cruzada e a análise destes dados podem conduzir a ganhos de eficiência consideráveis, uma vez que a análise automatizada destes dados não só poupará enormes quantidades de tempo e esforço, como também poderá encontrar tendências que, convencionalmente, passariam despercebidas.

A automatização de processos é outra área em que a Inteligência Artificial e a SAP convergem. Ao implementar sistemas automatizados alimentados por IA, as empresas podem otimizar a eficiência operacional, reduzir os erros e libertar recursos para tarefas mais estratégicas. A combinação de SAP, BI e Inteligência Artificial torna-se assim um catalisador para a transformação digital.

Os riscos de uma estratégia centrada na análise de dados

É evidente que uma estratégia empresarial, seja ela de marketing, de inovação, de logística ou de qualidade, etc., baseada na investigação e na tomada de decisões informadas, é uma necessidade, pois parece lógico pensar que resultará em melhores processos, mas não é, no entanto, uma estratégia isenta de críticas. 

Pode parecer que ter informações sobre tudo o que vamos fazer é uma boa ideia, mas nem sempre é esse o caso. Jacqueline Nolis (Directora de análise de dados da Fanatics com mais de 15 anos de experiência) no seu artigo"You're re relying on data too much" fala sobre a sua experiência em aconselhar empresas sobre como utilizar dados para melhorar os seus processos. Um dos principais problemas que identifica é o facto de a maioria das empresas ter demasiados dados, o que paralisa os seus sistemas de tomada de decisões. "Mas pode ser ainda pior", diz Nolis,"ao eliminarmos o risco, eliminamos também as grandes ideias, as ideias que são fora da caixa».

Lembro-me da clássica conversa sobre as audiências televisivas nos anos 90: todas as estações tinham e continuam a ter os seus programas dedicados ao coração porque, segundo os dados de share, "é o que as pessoas querem ver". Embora isto seja verdade, o fenómeno do streaming e dos conteúdos de nicho criados pela diversificação da televisão digital nunca teria acontecido se não fossem os dados. Por outras palavras, os dados apenas fornecem informações sobre o que existe; os dados são, por natureza, conservadores. Nunca haverá dados sobre uma ideia que seja verdadeiramente inovadora... qualquer invenção terá de enfrentar a novidade e uma lacuna inicial de dados.

Por outro lado, a análise de dados sobre determinados temas pode levar a conclusões a que a nossa própria intuição chegaria em segundos. O caso da Coca-Cola é paradigmático: centenas de milhares de dados de máquinas de venda automática foram analisados para introduzir um novo sabor de refrigerante no mercado. A IA, depois de horas de processamento, recomenda uma bebida com sabor a cereja, porque em centenas de máquinas onde há Sprite de cereja, esta é uma das mais consumidas... um resultado a que os executivos da Coca-Cola já tinham chegado sem necessidade de fazer aquela imensa análise de dados.

Limitar as opções de uma empresa àquelas para as quais se dispõe de dados suficientes é reduzir radicalmente as opções aceitáveis que uma empresa pode ter. 

Outra falha na lógica de centrar todas as decisões na análise de dados é o facto de não se perceber que há sempre pressupostos na análise de dados. Se estas premissas forem falsas, a análise dos dados conduzirá, consequentemente, a maus resultados.

A indústria da música é um dos exemplos em que a análise de dados tem causado mais danos: para reproduzir o sucesso, muitas canções soam repetitivas e muito semelhantes umas às outras, pois considerou-se que isso garantiria determinadas vendas, audiências e notoriedade (o mesmo acontece na indústria cinematográfica). O exemplo dos Queen com Bohemian Rhapsody, popularizado pelo filme com o mesmo nome, é sem dúvida um dos casos que melhor expõe o problema: Como é que uma canção que dura quase 6 minutos, começa de forma majestosa e tem uma letra indecifrável pode ter sucesso? Uma prova disso... 

Em suma, a análise de dados baseada em Inteligência Artificial tornar-se-á uma das ferramentas mais importantes para qualquer empresa, mas deve ser apenas mais uma perna para se apoiar: há alturas em que a agilidade de movimento é mais importante do que a tomada de decisões informadas, há alturas em que a assunção de riscos é precisamente a principal razão do sucesso. 

Continue a navegar no blogue Gigas para se manter atualizado sobre este e outros temas relacionados.

Esperamos vê-lo no próximo artigo!