Compreender o papel transformador da Inteligência Artificial para atualização das empresas e na busca por melhores resultados, é um passo gigantesco para alguns negócios. Se você já tem consciência disso, tem 50% do problema resolvido. Os outros 50% incluem alguns passos como: adaptação de processos e as fases de implantação da estratégia de dados.
Segundo pesquisa (2017) da Gartner, “85% dos projetos de dados falham” e outro dado ainda mais alarmante é que “87% dos projetos de ciência de dados nunca chegam à produção” (VentureBeat, 2019). Independente se alguns projetos falharam e outros não chegaram nem a testar, o importante de se tirar destes dados é o por que que isso ocorre? E principalmente, como fugir dessa estatística.
O mundo moderno é inundado por dados. De transações comerciais, comportamento dos consumidores em locais físicos a interações nas redes sociais, cada clique, compra e compartilhamento gera uma quantidade significativa de informações. Com essa abundância de dados, surge a necessidade de iniciar um projeto para extrair e gerenciar insights valiosos. É aí que entra o conceito de Big Data e análise de dados.
Ao analisar grandes volumes de dados, marcas podem impulsionar a inovação, dentre outros benefícios como:
Porém, por que tantos projetos de Big Data falham? Vamos explorar algumas das principais razões por trás desses fracassos e discutir a importância de investir de maneira correta em Big Data e análise de dados.
Falta de definição do que se espera dos dados. Um dos principais motivos para o fracasso dos projetos de Big Data é a falta de uma estratégia clara. Muitas organizações mergulham de cabeça no universo da Big Data sem entender completamente seus objetivos comerciais ou como os dados podem ajudar a alcançá-los. Sem uma estratégia bem definida, os projetos de Big Data podem se tornar desorganizados e incapazes de fornecer valor real.
Qual tecnologia ou parceiro de Inteligência de Dados escolher? Outro desafio comum enfrentado pelas organizações é a escolha da ferramenta ou parceiros de dados inadequados. A ciência de dados e a análise de dados exigem habilidades técnicas especializadas, que muitas empresas simplesmente não possuem internamente. Sem a ferramenta e parceiro certo, os projetos de Big Data podem enfrentar obstáculos significativos ao longo do caminho e por isso muitas vezes falham.
Falha na coleta e fonte de dados ou dados de baixa qualidade. O enriquecimento da base de dados inclui processos de análises e qualificações que transformam dados capturados em informação. Como por exemplo, enriquecer base de dados de anos passados e começar a higienizá-los entendendo o comportamento dos clientes, como eles se parecem, a recorrência deles, evolução dos dados coletados destas pessoas ao longo dos anos. A partir disso, começa-se a responder quem é o seu tipo de público e quais relações extremamente hiper personalizadas você pode criar para atendê-los.
Esta base de informações super qualificadas pode ser usada para ação em outros momentos, como em campanhas de marketing, para redução de CAC, expansão de lojas, análise de riscos, etc.
A cultura ainda come a estratégia no café da manhã. Para implementar mudanças, tecnologias, novos processos e o mindset de dados, a liderança e diretores precisam estar envolvidos no dia a dia dessas mudanças. Além disso, envolver os profissionais de negócios no processo de mudança é fundamental. É preciso que a área de negócios, além da equipe de dados, estejam envolvidos no processo de implantação. Isto de fato muda a qualidade das entregas.
O sucesso de qualquer projeto de Big Data requer um comprometimento claro e contínuo por parte da liderança executiva. Sem o apoio adequado dos principais tomadores de decisão, as estratégias de Big Data podem ficar estagnadas e enfrentar dificuldades para obter os recursos necessários para ter sucesso.
São desafios e desafios, é esperado falhar, permita-se…. Tenha em mente que errar é um passo no processo de evolução da vida. Ao investir de maneira correta nesta área, teste processos e se permita falhar, aprender com as falhas, corrigir o percurso e evoluir no caminho. A cultura de testes ajuda no processo de inovação.
Boa sorte!