{"id":1285,"date":"2021-04-27T20:00:26","date_gmt":"2021-04-27T20:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/aiconsult.business\/?p=1285"},"modified":"2021-04-27T20:21:05","modified_gmt":"2021-04-27T20:21:05","slug":"pesquisa-revela-dificuldades-para-se-tornar-uma-empresa-orientada-por-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aiconsult.business\/en\/2021\/04\/27\/pesquisa-revela-dificuldades-para-se-tornar-uma-empresa-orientada-por-dados\/","title":{"rendered":"Pesquisa revela dificuldades para se tornar uma empresa orientada por dados"},"content":{"rendered":"

Tornar-se uma empresa orientada por dados (data-driven) \u00e9 hoje uma das chaves para garantir competitividade de mercado. Por\u00e9m, essa n\u00e3o \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil. A consultoria NewVantage Partners<\/a> divulgou o relat\u00f3rio anual \u201cBig Data and AI Executive Survey 2021<\/a>\u201c, feito com grandes empresas da Fortune 1000<\/a>, para avaliar esse cen\u00e1rio, identificando tend\u00eancias de mercado e as principais dificuldades rumo a essa transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n

Para mais de 90% das participantes, as barreiras culturais s\u00e3o o maior desafio para investir em dados. Vamos acompanhar os principais insights<\/em> da pesquisa a seguir!<\/p>\n

Investimento em dados \u00e9 prioridade no mercado<\/h2>\n

Ap\u00f3s verem gigantes pioneiras prosperarem, tais como Amazon<\/a>, Google<\/a> e Facebook<\/a>, muitas das companhias da Fortune 1000 resolveram contra-atacar, investindo de forma pesada em Business Intelligence (BI)<\/em>. Para vencer as barreiras da transforma\u00e7\u00e3o digital, h\u00e1 tr\u00eas pontos de aten\u00e7\u00e3o que elas precisaram considerar:<\/p>\n

    \n
  1. Concentrar as iniciativas de dados em aplica\u00e7\u00f5es de alto impacto;<\/li>\n
  2. Reavaliar como a organiza\u00e7\u00e3o lida com os dados;<\/li>\n
  3. Ter em mente que a transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 um processo de longo prazo e ser\u00e1 necess\u00e1rio ter paci\u00eancia, firmeza e foco.<\/li>\n<\/ol>\n

    99% das empresas analisadas afirmam investir em intelig\u00eancia artificial<\/a> e an\u00e1lise de dados. Nesse cen\u00e1rio, duas tend\u00eancias s\u00e3o identificadas. Primeiramente, nota-se que o foco \u00e9 se tornar uma empresa orientada por dados. Em 91,9% das companhias, o ritmo de investimento nos projetos vem acelerando. Al\u00e9m disso, 62% afirmam aplicar acima de US$ 50 milh\u00f5es em dados e intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

    Em segundo lugar, percebe-se que, mesmo com dificuldades, essas empresas continuam a se empenhar para obter valores nos projetos e evolu\u00edrem como empresa orientada por dados. Por serem organiza\u00e7\u00f5es tradicionais, com cultura e ambientes de dados legados, \u00e9 comum enfrentarem uma relut\u00e2ncia nas mudan\u00e7as para alcan\u00e7ar a maturidade exigida.<\/p>\n

    Cultura interna dificulta transforma\u00e7\u00f5es<\/h2>\n

    Em rela\u00e7\u00e3o ao sucesso das estrat\u00e9gias, as empresas relatam um grande esfor\u00e7o para transformar bases de dados em ativos de neg\u00f3cio, usando-as para mover a inova\u00e7\u00e3o e for\u00e7ando uma cultura de dados. Apenas 29,2% conseguem resultados de neg\u00f3cios transformacionais e apenas 30% afirmam ter desenvolvido uma estrat\u00e9gia de dados bem articulada.<\/p>\n

    Em 2020, apenas 24% das participantes da pesquisa se enxergaram como empresa orientada por dados. Esse n\u00famero representa uma queda de 37,8% em rela\u00e7\u00e3o ao ano anterior, apontando que as estrat\u00e9gias utilizadas n\u00e3o foram bem-sucedidas. Mas onde est\u00e1 o problema?<\/p>\n

    O maior obst\u00e1culo encontrado foram os desafios culturais. Apesar do investimento em tecnologia, 92,2% das empresas tradicionais enfrentam barreiras para preparar as equipes<\/a> e moldar uma nova cultura em torno de aspectos organizacionais, processos de neg\u00f3cios, gerenciamento de mudan\u00e7as, comunica\u00e7\u00e3o, habilidades pessoais e combate \u00e0 resist\u00eancia por mudan\u00e7a.<\/p>\n

    Ap\u00f3s quase uma d\u00e9cada de esfor\u00e7os na iniciativa de dados, essa dificuldade \u00e9 compreens\u00edvel. A transforma\u00e7\u00e3o digital demanda tempo, foco, comprometimento e muita persist\u00eancia. Cada organiza\u00e7\u00e3o tem a sua caminhada e \u00e9 comum realizar estimativas incorretas para alcan\u00e7ar resultados.<\/p>\n

    Recomenda\u00e7\u00f5es para alcan\u00e7ar o sucesso nas estrat\u00e9gias de dados<\/h2>\n

    A partir das descobertas levantadas pelo estudo, a NewVantage Partners levantou algumas recomenda\u00e7\u00f5es que podem ajudar diretores e l\u00edderes de dados corporativos a alcan\u00e7arem o sucesso nas estrat\u00e9gias de dados e intelig\u00eancia artificial<\/a>:<\/p>\n

      \n
    1. As organiza\u00e7\u00f5es podem se beneficiar concentrando suas iniciativas de dados em problemas de neg\u00f3cios ou casos de aplica\u00e7\u00e3o que sejam claramente identificados.\u00a0Ao come\u00e7ar onde h\u00e1 uma necessidade cr\u00edtica de neg\u00f3cios, os executivos podem demonstrar valor rapidamente por meio de \u201cganhos r\u00e1pidos\u201d que ajudam uma empresa a obter valor, construir credibilidade para seus investimentos em dados e usar essa credibilidade para identificar aplica\u00e7\u00f5es adicionais que impulsionem os neg\u00f3cios.\u00a0Empresas que investem em recursos e tecnologia de dados sem uma demanda de neg\u00f3cios claramente definida tendem a falhar repetidamente.<\/li>\n
    2. As empresas devem reexaminar a forma de pensar os dados como ativo comercial. Eles t\u00eam fluxo natural em qualquer organiza\u00e7\u00e3o. Deve-se gerenciar desde a captura, produ\u00e7\u00e3o e enriquecimento de dados<\/a> at\u00e9 o consumo e utiliza\u00e7\u00e3o ao longo do caminho.<\/li>\n
    3. A transforma\u00e7\u00e3o data-driven de neg\u00f3cios \u00e9 um processo de longo prazo que requer paci\u00eancia e firmeza.\u00a0Investimentos em alfabetiza\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a de dados, bem como programas de conscientiza\u00e7\u00e3o de valor e impacto, com certeza ajudam, mas as empresas precisam manter o foco e a paci\u00eancia por um bom tempo, pois os resultados raramente ser\u00e3o imediatos.<\/li>\n<\/ol>\n

      Ao longo da \u00faltima d\u00e9cada, tivemos muitas mudan\u00e7as no \u00e2mbito tecnol\u00f3gico e, com certeza, houve um grande progresso. Se antes o Big Data apenas come\u00e7ava a ser utilizado pelas empresas tradicionais e os recursos de intelig\u00eancia artificial eram insipientes, hoje h\u00e1 uma maior compreens\u00e3o sobre os marcos da transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n

      A maior percep\u00e7\u00e3o, no entanto, \u00e9 que h\u00e1 uma crescente exig\u00eancia no n\u00edvel de matura\u00e7\u00e3o, sendo necess\u00e1rio elevar os investimentos nas estrat\u00e9gias de dados de forma cont\u00ednua. Ainda \u00e9 preciso superar muitos desafios, como a presen\u00e7a ainda expressiva de sistemas, culturas e habilidades legados, heran\u00e7as de um passado hist\u00f3rico. Tornar-se uma empresa orientada por dados \u00e9 um processo e precisa ser visto como tal. Ent\u00e3o siga investindo em dados e intelig\u00eancia artificial, pois esse ainda \u00e9 o caminho para ganhar competitividade de mercado!<\/p>\n

      Nota: este texto foi criado com base no artigo \u201cWhy Is It So Hard to Become a Data-Driven Company?<\/a>\u201d, escrito por Randy Bean, (CEO da NewVantage Partners) e publicado pela Harvard Business Review.<\/p>\n<\/body>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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