Assim como a adoção do Hadoop para permitir armazenamento e análise de dados mais flexíveis, a descoberta deve ocorrer no contexto de um entendimento claro de como a análise pode atuar em relação aos objetivos mais amplos da organização..

Em outras palavras, a descoberta de pepitas de informação só terá valor real se for incorporada como parte de novas iniciativas de negócios. A granularidade dos dados disponíveis permite que isso funcione tanto em nível estratégico (a longo prazo) quanto, cada vez mais, em um nível tático de cliente ou transacional..

Então, como a empresa pode levar esse processo de descoberta e transformá-lo em ação - na sala de reuniões e no chão de fábrica - como a base de um negócio mais competitivo??

Primeiro, o roadmap de big data precisa de suporte no nível de diretoria desde o início, de executivos que entendem o valor dos dados como a força motriz por trás da melhoria dos negócios. Isso não apenas exige que eles tenham uma familiaridade básica com o conceito de análise, mas também precisam reconhecer o valor da experimentação. Muitas das pepitas encontradas na fase de descoberta precisam ser testadas em um ambiente real para avaliar seu valor potencial.

As empresas com presença na Web tendem a estar melhor posicionadas aqui, pois a experimentação na esfera da web é muito mais fácil. Como um exemplo simples: se um varejista on-line quiser testar um site alternativo em uma nova cor, isso pode ser disponibilizado para um subconjunto controlado de clientes e o resultado no comportamento de compra e lucratividade avaliado, sem impacto na base de clientes principal do varejista . Embora isso seja mais difícil de ser alcançado em um ambiente físico, em muitos casos, a melhoria do desempenho valerá o tempo eo esforço investido.

Mais uma vez, a capacidade de experimentar é fundamental. Os varejistas são especialmente bons aqui, por meio de sua disposição de permitir que gerentes individuais de lojas ou áreas experimentem diferentes iniciativas. No entanto, ao contrário de grande parte do poder distribuído de décadas passadas, a sede geralmente tem visibilidade total de todas as atividades. Igualmente importante é que o impacto também pode ser rastreado e monitorado no cliente individual, bem como no nível da loja.

No entanto, há uma série de outros obstáculos a serem superados: Primeiro, é importante que a alta administração compreenda e seja sensível aos aspectos práticos na implementação da descoberta no nível do solo..

Por exemplo, pode ser que todos os testes tenham mostrado que a adoção de frases-chave como parte de um processo de call center fornecerá resultados mais efetivos. No entanto, se os operários se sentirem desconfortáveis ​​com a mudança proposta e não forem persuadidos pela escala do benefício, os resultados esperados não serão realizados..

Em segundo lugar, os resultados e o impacto resultantes devem ser mensuráveis ​​para determinar a eficácia de qualquer iniciativa, que pode ser usada para criar confiança e adesão segura para uma implantação mais ampla em toda a empresa..

Finalmente, no espírito do fracasso rápido, o negócio deve ser corajoso o suficiente para admitir quando as coisas não estão funcionando - tanto nas partes existentes da operação como em novas iniciativas - e tomar ações corretivas imediatas. Em um ambiente iterativo com medição rápida de resultados, essas decisões podem ser tomadas rápida e repetidamente para otimizar os resultados.

Melhor prática visível

Uma empresa que tenha escalado com sucesso as alturas de uma estratégia perfeita - do experimento inicial até a execução final do negócio - pode ser distinguida de um negócio ainda no sopé da implementação do Hadoop, por exemplo, de várias maneiras..

Embora grande parte do esforço para fornecer essa abordagem integrada ocorra nos bastidores, é mais provável que uma organização orientada por dados mude de maneira visível ao longo do tempo, pois ela responde de forma rápida e eficaz ao que concorrentes e clientes estão fazendo. A organização também tende a estar mais disposta a adotar conceitos disruptivos e introduzir mudanças radicais dentro dos negócios, a fim de se diferenciar e ganhar vantagem competitiva..

Um bom exemplo de uma abordagem de descoberta iterativa é a Amazon - para clientes freqüentes, o site da Amazon não mudou com o tempo, mas se compararmos os instantâneos do site de cinco anos atrás até hoje, haveria uma diferença notável.

Essa percepção se dá porque a Amazon aproveitou as descobertas incrementais e aprimorou de maneira sutil seu website - oferecendo inovação e aprimoramento de serviços sem prejudicar drasticamente a experiência ou a rotina do cliente..

O site evoluiu com um impulso contínuo para tornar a experiência de compra do cliente o mais intuitiva e fácil possível. As alterações serão sutis para que os clientes que retornam saibam o que fazer e o que visitar no site, mas se beneficiem de aprimoramentos constantes.

Então, por que uma abordagem baseada em dados é um componente chave do sucesso do negócio? Ele permite melhores decisões baseadas em valor, oferecendo fatos nos quais basear comparações de opções relativas e medir com precisão sua eficácia. Maior granularidade permite maior vantagem competitiva, através da capacidade de medir o valor de novas ofertas.

Uma Arquitetura de Dados Unificada garante o uso mais eficiente de pessoas, processos e tecnologias. Ele também cria uma infraestrutura ágil e preparada para o futuro, que pode adaptar e incorporar novas soluções, permitindo que o negócio evolua no tempo com as demandas do mercado..

Muitas das empresas de hoje reconheceram que uma boa estratégia de dados não se trata mais de medir o passado, mas, ao contrário, permite que o gerenciamento preveja e influencie os resultados futuros. Em suma, essa transparência e controle leva o negócio decisivamente de estar na vítima da circunstância para dominar seu próprio destino..

  • Duncan Ross é o diretor de ciência de dados da Teradata UK.