O futuro é analítico

Já que os sistemas estão fazendo o trabalho mais pesado e entediante, para os humanos sobrou a tarefa mais importante e mais difícil: analisar.

“Vivemos em um mundo inundado de dados”! Não há nada de novo nesta sentença e talvez você já esteja até entediado com esta afirmação. Grandes revistas já discutiram este assunto em matérias de capa. Não há como esquecer a capa de 2010 da revista The Economist com a chamada “The data deluge” (O dilúvio de dados, em tradução livre) ou a Harvard Business Review, que em 2012 apresentou a matéria “Getting control of Big Data” (Obtendo o controle do Big Data, em tradução livre).

A verdade é que os dados sempre fizeram parte de nós como sociedade e as empresas tomaram e continuam tomando suas decisões baseadas neles. Mesmo que por muitas vezes estes dados tenham sido imprecisos, estado desatualizados ou retratado apenas uma amostra da população, organizações de todo o canto do mundo usavam eles para criar algum raciocínio lógico que suportasse a decisão dos executivos. A espécie humana evoluiu através de cálculos, medições e contagens.

Mas o que mudou de lá para cá? Três coisas impactam esta mudança:

- A capacidade de processamento de nossos computadores. Em 1994, o computador mais rápido não chegava a 1 giga flops/s e atualmente ele passa dos 100 peta flops/s. Não há mais a necessidade de os departamentos disponibilizarem um computador dedicado 24 horas por dia na exclusiva tarefa de processar a base.
Flops = Operação ponto flutuante por segundo.
Fonte: IME-USP

- A Inteligência Artificial se torna uma realidade para as empresas. Já em 1956, John McCarthy se dedicava a produzir máquinas inteligentes. A dedicação dele e de outros cientistas ao longo dos anos fez com que especialistas afirmassem que até 2050 a inteligência das máquinas se igualará a dos humanos.

- Segundo o Statista, mais de 3,6 bilhões de pessoas tem acesso à internet atualmente. Esse número representa um crescimento de 249% em relação ao ano de 2015. Diariamente este número da população compartilha suas informações, compra produtos, envia mensagens, compartilha opiniões, entre outras inúmeras tarefas no mundo virtual. É muito dado disponível on time.

Estas evoluções nos permitiram processar grandes volumes de dados em tempo real e até predizer as próximas ações dos clientes. Conseguimos unir todos os estudos da estatística e levar todos os cálculos para outro patamar. Agora temos o poder de processar e analisar dados em tempo real, no mundo on-line ou off-line. É como Jim Sterne afirma no livro Artificial Intelligence for Marketing: “Artificial intelligence is a machine pretending to be a human. Machine learning is a machine pretending to be a statistical programmer.” (A Inteligência Artificial é uma máquina que finge ser humana. O Machine Learning é uma máquina que finge ser um programador estatístico – Em tradução livre).

Já que os sistemas estão fazendo o trabalho mais pesado e entediante, para os humanos sobrou a tarefa mais importante e mais difícil: analisar. Com todo este volume de dados circulando nas empresas e sistemas poderosos para interpretá-los, as empresas continuam com o grande desafio de analisar e tomar decisões baseada em dados, como os grandes executivos de anos atrás. Quantidade de dados em nada impacta na nossa capacidade de analisar. As empresas não se tornam mais analíticas porque agora estão com mais dados a sua disposição. Na verdade o contrário está acontecendo, pessoas não estão conseguindo contar histórias através dos dados ou tomar uma decisão justamente pelo motivo de agora este volume de bases ser muito maior.

Grandes estudiosos sobre o tema vem alertando as empresas sobre a importância de serem analíticas. Como exemplo, temos o Peter Sondergaard que nos alerta que “a informação é o petróleo do século 21 e a análise é o motor de combustão”. Dados sem análise é só um emaranhado de números e de textos desconexos que não dizem nada sobre nada. Para reforçar a importância das análises nas organizações, nos primeiros dias de 2019, o LinkedIn compartilhou uma pesquisa com o resultado das hard e soft skills que serão mais demandas pelas empresas. Analisando as hard skills, na terceira posição aparece a habilidade de Raciocínio Analítico e a Análise de Negócio aparece em décimo sexto lugar.

A dificuldade de trabalhar com análise tem relação com o método de ensino na vida escolar. Longos anos são dedicados decorando fórmulas durante as aulas de Matemática e escrevendo longas redações sobre como foram as férias durante as aulas de Literatura e Português. Mas o método de ensino não permite que seus alunos trabalhem as duas disciplinas juntas. Desta forma, não habilita as pessoas em contar histórias através dos números.

E assim, o mercado de trabalho possui excelentes programadores que não entendem como os dados impactam os negócios e excelentes profissionais de negócios que não entendem qual dado é correlacionável a outro. Se faz necessário desenvolver o perfil analítico da equipe para que a empresa consiga transformar dados em tomada de decisão.

Se as empresas querem se manter vivas em um mundo inundado de dados, ter um excelente computador com alta capacidade de processamento e o sistema de BI mais moderno do mercado não é garantia de sobrevivência. Se faz mandatório ter um time com capacidade analítica para compreender os dados e tomar decisões assertivas para a empresa. O lado positivo deste cenário para as empresas com baixo poder analítico é que hard skills – como o Raciocínio Analítico – são mais fáceis de definir e mensurar que as soft skills.

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    Ligia Galvão

    Ligia Galvão

    Consultora de Inteligência de Mercado apaixonada por dados.

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