Ciência de Dados, Análise Preditiva, Big Data e Integração entre sistemas e fontes de dados

Os negócios geram grandes volumes de dados todos os dias a partir de várias fontes: sistemas de gestão administrativa e da produção, tributária e contábil, compras e vendas, relacionamento com clientes, campanhas de marketing. Os negócios se expandem rapidamente e muitas empresas estão coletando os dados a partir do uso de sensores, big data e inteligência artificial (IA). Temos que considerar também as informações coletadas das redes sociais envolvendo engajamento e comportamento de consumo, análise de competidores entre outras.

A competitividade e inovação hoje são baseadas em dados e seu estudo tem se tornado uma prioridade nas organizações para que os gestores possam tomar melhores decisões com foco em seus negócios. A relevância motivou muitas instituições de ensino a oferecerem cursos de formação em Ciência de Dados (Data Science), cujo profissional é capacitado para trabalhar com grandes volumes de informações em massa e analisar os algoritmos a partir do uso de bases de conhecimento oriundas de sistemas diversos, tais como ERP, CRM e legados.
Como os dados têm origem em diversas fontes e sistemas de software – em geral desconectados entre si – e que necessitam realizar a troca de dados, a integração entre eles é o ponto chave para se obter um ambiente tecnológico harmonizado, com todas as aplicações empresariais se comunicando em tempo real. Os negócios se expandem rapidamente e muitas empresas estão coletando os dados a partir do uso de sensores, big data e inteligência artificial (IA).

A Análise Preditiva, que usa dados históricos, originados de inteligência artificial e aprendizado de máquina e outras fontes para estimar resultados futuros de negócios, pode ser potencializada quando se possui uma base qualificada de informações. Ela possibilita o estudo da real situação de cada atividade da empresa, seu mercado e clientes, por isso, é vital garantir um ambiente documental estruturado e atualizado, com acesso imediato em tempo real, independente do ambiente tecnológico, seja em nuvem ou localmente.

O Big Data, que permite tratar, analisar e obter informações de grandes volumes de dados, somente pode ser eficiente se envolver a aplicação de ferramentas modernas, especialmente desenhadas para esta finalidade. A consultoria Gartner, estima que 2,2 milhões de terabytes de novos dados são criados todos os dias e a previsão é que ao final de este ano de 2020 o total de 40 trilhões de gigabytes de dados no mundo. Como ter acesso a estes dados de maneira organizada? O desafio é, realmente, enorme.

A Ciência de Dados impõe um novo desafio, que é utilizar tecnologias – legadas ou não – e acompanhar a agilidade necessária aos negócios, fazendo uso de recursos combinados entre as aplicações empresariais, principalmente quando se trata da automação de processos e gestão de informações. Infelizmente, muitas empresas estão sobrecarregadas por infraestruturas legadas pesadas e não conseguem dar a respostas necessária às demandas e impulsionar as mudanças. Mesmo que a empresa possua um sistema moderno, e nuvem ou não, ela pode obter resultados satisfatórios sem a comunicação de dados. Um exemplo disso é o CRM, um dos sistemas mais usados para a coleta de dados de clientes, em boa parte em nuvem e sem integração nativa com sistemas de gestão ERP.

Soluções de Big Data e Análise Preditiva ajudam os gestores nos negócios, mas, necessitam receber os dados qualificados. Criar uma interface de comunicação entre os sistemas possibilita a coleta de dados reais, atualizados e sem erros. O desafio é acompanhado pela necessidade de se resolver problemas complexos envolvendo grandes volumes resultantes da acelerada informatização dos processos de negócios. Quando mais negócios são realizados, mais dados são gerados. O uso de ferramentas especialmente desenhadas para o Big Data e Análise Preditiva deve ser acompanhado de outras ferramentas que possibilitem a integração entre todas as fontes de dados.

 

Rodney Repullo – CEO da Magic Software Brasil

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