O sucesso dos negócios depende de se ter as informações certas no momento certo. A questão fica ainda maior com a inteligência artificial estimulando uma necessidade sem precedentes de as empresas terem acesso a informações confiáveis e de qualidade. Na verdade, 92% dos tomadores de decisão de análise e de TI afirmam que dados confiáveis são mais necessários do que nunca. Para atender a essa demanda, os líderes precisam capacitar todos a lidar com dados com maturidade e construir uma base de dados confiável em todas as suas organizações.
Para descobrir como os líderes estão fortalecendo essa base e abrindo novos caminhos para um futuro impulsionado pela IA, a Salesforce contatou mais de 10.000 líderes globais de análise, TI e negócios e resumiu as descobertas em um novo relatório sobre State of Data and Analytics Report.
Relatório State of Data Analytics
Entrevistamos mais de 10 mil líderes, analistas e executivos de TI sobre o gerenciamento de dados e a tomada de decisões na era da IA. Conheça todos os insights!
Vamos nos aprofundar em algumas conclusões importantes e descobrir como você pode aplicar esses insights para aproveitar ao máximo seus dados e abraçar a oportunidade da IA.
Conclusão nº 1: sem dados confiáveis, você não pode construir uma IA confiável
Todos os casos de uso de IA — desde análises preditivas até gerenciamento de TI — são alimentados por dados. Mas suas soluções de IA não produzirão os resultados que você procura se você não trabalhar com dados confiáveis e de qualidade. É um cálculo simples: entradas defeituosas são iguais a saídas defeituosas.
Então, o que, especificamente, torna os dados confiáveis? Com volumes de dados cada vez maiores, quais práticas recomendadas devem ser seguidas para garantir que todos os dados atendam a esse padrão? Aqui estão apenas algumas das coisas que você deve perguntar para determinar se seus dados são confiáveis.
- Você tem um processo claro e consistente de coleta e entrada de dados?
- Seus dados foram limpos e normalizados?
- Seus dados estão protegidos e seguros?
- Você tem uma estrutura de governança que aborda todos os aspectos do ciclo de vida dos dados, incluindo acesso e controle, gerenciamento, privacidade, segurança, conformidade e requisitos regulatórios?
- Os dados são adequados para a finalidade? Segue as expectativas de ética e integridade?
Conclusão nº 2: obter mais valor é mais fácil quando seus dados e estratégias de negócios estão alinhados
A quantidade de dados gerados em todo o mundo só cresce e espera-se que aumente 22% em média nos próximos 12 meses.
Obter valor desta avalanche de dados é a prioridade dos líderes empresariais – 94% concordam que deveriam tirar ainda mais valor dos seus dados. Mas, de acordo com a nossa pesquisa, dois obstáculos significativos bloqueiam o caminho: considerações de segurança e gestão do grande volume de dados.
Essas duas questões andam de mãos dadas. À medida em que os volumes de dados aumentam, as políticas de segurança precisam acompanhar o ritmo. Mas seis em cada dez líderes de análise e TI dizem que não sabem como as equipes de linha de negócios estão usando os dados. Esta falta de visibilidade entre partes do negócio deixa a organização não só mais vulnerável a ameaças de segurança, mas também torna difícil para o negócio como um todo obter valor de todos os seus ativos de dados.
Para obter mais valor dos dados, os líderes empresariais e de dados e análises precisam resolver a desconexão. A solução começa com uma compreensão profunda dos objetivos de negócios e dos dados necessários para apoiá-los. Depois que os líderes estiverem alinhados com a estratégia de negócios, eles poderão construir uma estratégia de dados e uma infraestrutura tecnológica que apoie as prioridades. Essa abordagem unificada ajuda a gerar insights tão necessários em toda a organização e a reduzir os silos de dados que impedem a colaboração e a tomada de decisões.
O resultado é melhor desempenho financeiro, aumento de produtividade e vantagem competitiva de longo prazo. De acordo com o McKinsey Global Institute , as organizações orientadas por dados têm 23 vezes mais probabilidade de adquirir clientes, seis vezes mais de reter sua base e 19 vezes mais probabilidade de serem lucrativas.
Conclusão nº 3: maior maturidade de dados ajuda a colher mais recompensas de IA
“Dados maduros” é outra forma de dizer que uma organização está bem adiantada na sua transformação de dados, utilizando dados para tomar decisões importantes do dia a dia, impulsionar a inovação e planear o futuro. E a maturidade dos dados tem as suas recompensas: a pesquisa da McKinsey mostra que as empresas orientadas por dados atingem os objetivos mais rapidamente e que as suas iniciativas contribuem com pelo menos 20% para os lucros antes do imposto sobre o rendimento.
Uma organização madura em termos de dados também tem uma cultura de dados bem definida, que fornece a todos os insights necessários para serem orientados por dados. Em uma cultura de dados, estes estão integrados em todos os aspectos de suas operações. Organizações com cultura de dados:
- Alinham dados e análises aos resultados do negócio: focam em como usar dados para alcançar os objetivos de negócio.
- Priorizam dados na tomada de decisão e processos de negócios: não tomam decisões baseadas em “achismo”, mas sim em dados concretos.
- Se unem em torno de uma missão compartilhada para liderar com dados: todos, de cima para baixo, estão comprometidos em usar dados para orientar a empresa.
A cultura de dados é uma característica definidora de uma empresa madura em termos de dados, e não é surpresa que a maturidade dos dados também seja um indicador-chave do sucesso da IA. Na verdade, os entrevistados em organizações de elevada maturidade têm duas vezes mais probabilidades de ter os dados de alta qualidade necessários para utilizar a IA de forma eficaz.
Conclusão
As empresas de sucesso dominaram a arte e a ciência da adaptação — e a revolução da IA provou que a transformação de dados é uma das adaptações mais críticas de todas. Tem sido dito que a IA será tão difundida quanto a Internet e, com base no atual ciclo de hype, isso não parece tão rebuscado.
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