Levantamento aponta oportunidades e desafios para a implantação de analytics
Quase dois terços das empresas com estratégias bem estabelecidas de modelagem analítica avançada reportaram margens e receitas operacionais de 15% ou mais, segundo um relatório recente da EY com a Forbes Insights. O estudo inédito Data & Advanced Analytics: High Stakes, High Rewards, foi apresentado durante o CIAB 2017 pela EY Ernst & Young.
No Brasil, a pesquisa indica que 78% das empresas líderes possuem um crescimento de receitas de 15% ou mais com o uso de analytics. Em empresas iniciantes, apenas 13% relatam esse desempenho. Comparando o aumento de margem operacional no mesmo percentual, apenas 25% das empresas iniciantes atingem essa marca contra 78% das empresas líderes.
O uso da modelagem analítica também avança em outras áreas dentro das empresas, ultrapassando os departamentos de tecnologia e gestão de riscos. De acordo com o levantamento, em comparação com 2015, o uso de analytics aumentou consideravelmente nas áreas de Recursos Humanos (26%), Vendas (24%) e Marketing (23%).
Segundo Rafael Dan Schur, sócio de serviços financeiros da EY, para a implantação de analytics as empresas precisam mais do que tecnologia. “Para 55% das empresas brasileiras os principais desafios para desenvolver ou aprimorar a estratégia de negócios com o uso de modelagem analítica são as mudanças necessárias na sua organização e cultura que levam os executivos a tomar decisões mais na intuição do que baseada dados”, afirma.
Ao mesmo tempo, de acordo com Schur, é importante observar que esta situação está mudando. “Metade destas empresas brasileiras indicaram que organizações dedicadas a alguma forma de inteligência de nível empresarial começam a ter responsabilidade para estabelecer a estratégia geral de dados e modelagem analítica de toda a empresa”, analisa.
Entre os desafios existentes na adoção de práticas de inteligência analítica avançada no Brasil, estão principalmente os da capacitação das pessoas responsáveis pela tomada de decisão nas empresas para usarem os insights gerados pelos modelos preditivos e na obtenção de dados com alta qualidade para rodar os modelos.
“A criação de valor para as empresas através da inteligência analítica não é obtida apenas com a implementação de novas tecnologias que permite produzir mais e mais informações, mas com a adoção de novos modelos operacionais que possibilitam consumir estas informações e tomar boas decisões com elas”, conclui Schur.
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