A democratização de dados no contexto social tornou-se possível graças ao desenvolvimento diário da tecnologia. Ela reduz as barreiras de entrada, permitindo uma adoção mais ampla de aplicativos que antes estavam fora do alcance de usuários comuns. À medida que mais pessoas tiverem acesso ao potencial da IA, estaremos mais perto de encontrar soluções para alguns dos problemas mais importantes que o planeta enfrenta. Os desenvolvimentos tecnológicos são inerentemente um processo de democratização, pois tornam trabalhos e talentos complexos mais gerenciáveis, mais acessíveis e mais acessíveis para todos.
No mundo de data analytics isso é essencialmente o que deveria estar acontecendo. Afinal, o objetivo do BI (business intelligence) era capacitar todos a fazerem escolhas mais informadas. Essa promessa, no entanto, não foi totalmente cumprida.
Apesar do fato de que a análise de autoatendimento deu aos usuários de negócios acesso a ferramentas de relatórios, as empresas ainda dependem significativamente de especialistas para interpretar e contextualizar gráficos e painéis e, em muitos casos, para criá-los.
Está ao nosso alcance realmente democratizar a análise de dados e colocar os insights dos dados nas mãos de todos. Desenvolvimentos surpreendentes em automação e IA (inteligência artificial) levaram a ilustrações do mundo real do que os indivíduos são capazes de fazer quando têm controle sobre os dados.
Usando dados para melhorar os resultados de saúde
Imagine um sistema de saúde mais inteligente, onde os médicos trabalham como cientistas de dados, os pacientes recebem atendimento individualizado, os cuidadores são sinceros em sua preocupação com os pacientes e os pacientes ficam mais do que satisfeitos com o tratamento. Com a análise, essa nova era da saúde é facilmente alcançável, e alguns líderes empresariais com visão de futuro já estão tomando a iniciativa.
Por exemplo, a startup de tecnologia médica Ava emprega inteligência artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT) para ajudar as mulheres a engravidar sem o uso de procedimentos ou terapias invasivas. A Ava ajudou no nascimento de 30.000 crianças por meio de seu trabalho de personalização de cuidados médicos para mulheres. Como resultado de aplicativos analíticos inovadores, estamos literalmente testemunhando o surgimento de uma nova vida.
A Res Consortium, uma empresa de consultoria de gestão que apoia a eficácia dos prestadores de cuidados de saúde no Reino Unido, é outro negócio que promove a saúde. A empresa incorpora análises (embutidas) em seu software para incentivar mudanças comportamentais e ajudar o sistema de saúde a se tornar mais econômico e econômico para o paciente.
A GeriMedica, fornecedora multidisciplinar de registros médicos eletrônicos (EMR) com sede na Holanda, que atende ao mercado de cuidados a idosos, usou análises não apenas para ajudar as divisões de faturamento e finanças, mas também para apoiar seus profissionais na elevação do padrão de atendimento.
A quantidade surpreendente de dados que o setor de saúde gera oferece à análise um tremendo potencial para descobrir tendências e informações úteis que podem melhorar o atendimento ao paciente. As equipes de assistência médica confiarão mais nas análises integradas aos seus sistemas EMR e outras ferramentas à medida que os conjuntos de dados se expandem e as consultas analíticas ficam mais complicadas.
No entanto, fornecer insights por si só não será suficiente. Os usuários exigirão a capacidade de explorar os dados por conta própria, fazer estudos e criar seus próprios painéis à medida que as análises se tornarem mais comuns. Mesmo os usuários da linha de frente, como médicos e enfermeiros, podem ser capacitados para construir seus próprios painéis para abordar os problemas mais importantes para eles com as ferramentas e o treinamento corretos.
Aprimorando insights para uma tomada de decisão mais rápida e fundamentada
Por que outras empresas e setores não seguem o exemplo se a democratização da análise de dados oferece tantas vantagens quanto o setor de saúde mostrou? Existe uma solução fácil. Para fazer isso, deve haver uma mudança fundamental na forma como a análise é tratada inicialmente.
A maioria das empresas hoje quer que seus trabalhadores do conhecimento aprendam novas ferramentas antes de fazer julgamentos com base em dados. Essas soluções, que substituem a necessidade de TI para processar solicitações de dados na forma de painéis independentes e aplicativos de análise de autoatendimento, exigem treinamento, desenvolvimento de habilidades e, ocasionalmente, inscrição em programas de certificação. Isso não apenas desperdiça tempo que os trabalhadores do conhecimento não precisam para começar, mas também é frequentemente ineficaz.
Os trabalhadores do conhecimento precisam ter a capacidade de tomar decisões baseadas em dados sem ter que adquirir um campo totalmente novo para que a análise de dados seja genuinamente democratizada. A situação ideal seria que os fluxos de trabalho, aplicativos e dispositivos existentes dos trabalhadores fossem integrados com insights acionáveis de dados para fornecer um fluxo natural à tomada de decisões.
Imagine um sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) que analisa dados para sugerir automaticamente quais contas entrar em contato, uma plataforma de atendimento ao cliente que identifica proativamente as contas com probabilidade de desligamento ou um aplicativo de varejo que reconhece mudanças nas tendências de compra e sugere ajustes no estoque.
Todos esses exemplos permitem que os trabalhadores do conhecimento tomem decisões melhores com mais rapidez. Eles não precisam mais pausar o trabalho e pesquisar informações em vários painéis. Em outras palavras, eles são fornecidos com insights de dados e não o contrário.
Promoção de inovação baseada em análise
Faz sentido que muitos indivíduos estejam preocupados se a análise converterá a população em robôs de otimização orientados por dados. Mas o inverso é realmente verdadeiro. Todos ganham quando análises e insights de dados são disponibilizados para todos, assim como a tecnologia anterior. Na realidade, as pessoas já começaram a empregar a análise de maneiras inovadoras e inventivas, como a criação de bens e serviços totalmente originais.
A Deloitte relata que 44% dos executivos do Reino Unido acreditam que a IA está permitindo que eles superem ou superem seus rivais automatizando tarefas e facilitando decisões de negócios mais inteligentes no futuro. Além disso, de acordo com relatórios recentes, até 2030, 90% dos contatos do consumidor envolverão algum tipo de atividade relacionada à IA e 70% das organizações usarão IA.
Tomemos como exemplo o inovador negócio de caixas de receitas Gousto, do Reino Unido. Esse negócio está minimizando o desperdício de alimentos oferecendo oito milhões de refeições por mês para as famílias que são rápidas e simples de preparar.
Os clientes podem comprar tudo o que precisam, desde materiais de cobertura até produtos de drenagem subterrânea da loja de construtores independentes Huws Gray.
Além disso, a Disciple, pioneira de mercado em soluções SaaS para a economia do criador, auxilia seus criadores de conteúdo digital a estabelecer comunidades baseadas em aplicativos focadas em nichos para seu trabalho fora do cenário tradicional de mídia social. Cada um desses negócios oferece um bem ou serviço viabilizado por análises sofisticadas que são ocultadas do público em geral.
Isso é o que é viável com a análise de dados democratizada. Essas conquistas não foram divulgadas devido às ferramentas de BI de autoatendimento fornecidas a usuários de negócios ou equipes de relatórios especializadas em TI. Não, eles se materializaram porque a pessoa comum teve acesso a informações que os ajudam a fazer julgamentos mais sábios.
O futuro do Analytics é agora. As empresas mais criativas devem continuar avançando e dar a todos acesso a insights de uma maneira que faça sentido para eles. Todos ganharão de maneiras inimagináveis fazendo isso.
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