Com a generalização do BI, a Inteligência Analítica começa a ganhar espaço no dicionário de muitos decisores estratégicos. Mas, o que a análise aplicada é, e o que não é afinal?
Depois da generalização do termo Business Inteligence, Inteligência Analítica começa a ganhar espaço no dicionário de muitos executivos de TI e decisores estratégicos de organizações mais competitivas.
Apesar desta expressão estar sempre associada à vantagem competitiva, ela sempre vem acompanhada de exemplos lúdicos de como ajudar as organizações a serem mais eficiente ou virarem o jogo em períodos de “vacas magras” – é o modelo de como demonstrar as vantagens de forma mais tangível por meio de um software como um serviço.
O conceito de benefícios e vantagens frente à concorrência pode parecer subjetivo, mas ele existe de alguma forma. Mas e a definição do conceito do que é análise aplicada e o que não é considerando a habilidade de prever o futuro de um negócio?
Sejamos honestos para concordar que a expressão Inteligência Analítica está sendo usada sem cautela, em excesso e de uma forma generalizada, indo para a mesma direção de “Business Intelligence”, quando várias empresas prometiam oferecer isso anos atrás e o tema, de tão popularizado, passa a perder seu conceito original.
Não discordemos que a competição seja saudável, mas Inteligência Analítica, enquanto uma ciência, deve considerar os níveis de análise empregadas – afinal, cada organização está em um diferente estágio de evolução, de acordo com a sua necessidade.
As escalas de inteligência analítica variam de nível, das básicas às avançadas. Com a complexidade dos negócios, condição que se agrava em tempos de crise, somente as soluções adequadas dão conta das demandas necessárias à tomada de decisão.
Se classificarmos em oito os níveis de inteligência analítica (relatórios padronizados, relatórios personalizados ou ad hoc, pesquisa comportamental ou processamento analítico online, alertas, análise estatística, previsão, modelagem preditiva e otimização), quatro dos primeiros níveis, se legitimados e “comoditizado”, não demonstrarão efetivamente o que acontecerá no futuro. Eles apenas suportam decisões de negócios reativas e são excelentes para benchmarking, mas e os outros níveis de inteligência analítica?
Se o cenário que enfrentamos é de instabilidade e cada vez mais complexo, os decisores valorizam a proatividade na tomada de decisões. Como prever o futuro em relação a clientes, fornecedores e vendas? Como ter a modelagem preditiva de um negócio para decisões mais assertiva? Como é possível otimizar departamentos, procedimentos e ter mais lucros? Quantos gestores que você conhece estão fazendo a combinação ideal destas ferramentas proativamente para otimizar, modelar e prever áreas de negócios?
No mercado brasileiro, o uso de soluções analíticas já atinge os níveis mais altos, mas a sua disseminação ainda é pequena e restrita diante do potencial de aplicações. As empresas dos setores financeiros e de telecomunicações estão um pouco mais avançadas neste quesito e um forte indício para justificar isso pode ser a porque a manipulação de grande volume de dados é essencial pra o seu negócio. Independente do mercado que se atua, cabe a todos os gestores uma análise do uso do conceito inteligência analítica e também uma auto-reflexão sobre a previsão do futuro de inteligência analítica para ajudar na tomada de decisão das organizações.
*Marcelo Mendes é Diretor Comercial do SAS
