Reportagem

Lisbon BI Forum 2018: o desafio de extrair valor dos dados

A Noesis organizou, pelo segundo ano consecutivo, o Lisbon BI Forum em que demonstrou como os dados, o analytics e o business intelligence (BI) podem transformar e acrescentar valor aos negócios, bem como ajudar na transformação digital das empresas.

A inteligência artificial (IA) e a robótica são assuntos que estão na ordem do dia e cada vez mais integrados com o BI. Foi isso que indicou Nuno Pacheco, director de business intelligence da Noesis, na conferência que aconteceu no Myriad Crystal Center, em Lisboa. No futuro, vai «existir uma convergência de funções e conceitos» e a tecnológica portuguesa já está a trabalhar nisso para oferecer «uma data journey aos seus clientes».

O responsável acredita que é necessário saber «qual é o real impacto [dos dados] nos sistemas operacionais» das empresas e «explorar os dados para conseguir ter resultados e conseguir retirar informação». O executivo referiu ainda que «os dados são fundamentais para a transformação digital» das organizações e que o objectivo da Noesis é «criar soluções que tenham real influência no negócio».

Terceira geração de BI

Ricardo Ramos, principal competitive analyst da Qlik, falou de nova geração de business intelligence que «aborda os três pilares da transformação digital». Estes são a «democratização do acesso aos dados, augmented intelligence e a capacidade de embeber analytics em todos os processos de negócio». A ideia de usar os dados para tomar decisões não é nova, mas o «desafio sempre foi e continua a ser como se extrai valor» numa «nova economia digital», acrescentou.

O responsável indicou que há uma distância «entre os dados e a sua transformação em valor» e que esta «é cada vez maior». Segundo Ricardo Ramos, só se pode fechar este fosso «com uma estratégia holística», ou seja, «global e transversal a toda a organização».

Na verdade, o foco deve ser em que os «insights possam gerar transformação» já que as empresas podem ter muito dados e processos para gerar conhecimento mas o mesmo não ser correctamente usado e ser «tudo em vão», disse o analista.

Em relação às diversas gerações de BI, a primeira etapa consiste num «conjunto complexo de tecnologias», «gerida por especialistas de IT» em que apenas 25% dos utilizadores de uma empresa conseguem extrair valor dos dados. Na segunda geração, também apelidada de ‘data discovery’, já há mais utilizadores a aproveitar o BI, cerca de 50%, visto que é mais simples de utilizar e permite a exploração dos dados. A terceira geração, aquela em que as soluções da Qlik actuam, é a da «democratização da informação», esclareceu Ricardo Ramos.

O executivo referiu que é necessário ter uma «estratégia de dados» mas que há alguns pontos de falha nas empresas e que é isso que a Qlik está a tentar colmatar. Entre eles, a «inabilidade de encontrar os dados certos», a «pouca literacia a nível dos dados existente nas empresas» e «a limitada adopção de analytics nos processos das organizações».

Em jeito de conclusão, Ricardo Ramos esclareceu que a Qlik tem uma estratégia «muito clara» e «uma abordagem end-to-end», com «uma plataforma robusta e escalável» com API para integração em «qualquer processo de negócio e ponto de decisão», para dar resposta «aos desafios das empresas» e fazer com que estas «extraiam valor dos dados».

Um mundo baseado nos dados

Gabriel Coimbra, group vice president e country manager da IDC apresentou um estudo sobre as principais tendências na área de analytics, big data e inteligência artificial (IA) até 2025.

«O grande desafio das empresas é conseguir organizar a informação estruturada que têm dentro das suas organizações e depois organizar a informação não estruturada» que tem tido um «crescimento exponencial», destacou.

Esta quantidade de dados traz «novas oportunidades em que as empresas podem encontrar novos modelos de negócio e criar valor», mas também acarreta desafios «como a segurança da informação», esclareceu o executivo. A «forma como as organizações conseguem extrair a informação dos dados» é a grande mudança que tem acontecido aos longo dos anos, explicou Gabriel Coimbra. Com base neste contexto, a IDC faz as suas previsões em que o «driver que tem estado sempre presente nos últimos anos é o facto das empresas conseguirem extrair, processar e criar valor a partir dos dados».

Entre as dez previsões do IDC FutureScape inumeradas por Gabriel Coimbra (ver caixa), destaque para «os insights-as-a-service», que vai levar a que as empresas «comecem a comprar conhecimento em vez de apenas tecnologia»; a questão da confiança e governança, em que «é preciso saber como é que as decisões são tomadas e ter equipas que expliquem como é que os algoritmos de machine learning e deep learning usam os dados e se estão de facto a responder aos objectivos»; e a automação das operações de IT. O responsável concluiu que este é um dos temas «mais importantes», já que «vai aumentar a eficiência» e «ter um impacto brutal nos custos das organizações».

Conheça as dez principais tendências do IDC FutureScape:

1 – Insights-as-a-Service: em 2023, 15% dos custos com analytics e IA vão passar para esta realidade;

2 – Redesenho de processos: até 2024, implementações automatizadas baseadas em IA vão crescer a um ritmo anual de 7% conduzindo à remodelação dos processos de negócio;

3 – Confiança e governança: em 2021, os gastos com governança, equipas de compliance e explicação de como as decisões são tomadas pelos algoritmos vai duplicar;

4 – Processamento de dados local: em 2022, 25% do processamento da informação vai ser feito no endpoint;

5 – Redefinição do user interface: até 2024, um terço das aplicações B2B e B2C baseadas em ecrã vão ser substituídas por processos automáticos e interfaces de interação humano-computador baseadas em IA;

6 – Arquitectura event-driven: em 2021, 65% dos novos investimentos em analytics vão ser destinados a arquitecturas baseadas em eventos e em fluxos de streaming para analisar os dados.

7 – Bases de dados multiformatos: em 2023, as bases de dados vão ser capazes de analisar vários formatos e devem corresponder a 25% do investimento em BD NoSQL;

8 – Treino de modelos de IA: em 2021, a própria IA vai criar cenários virtuais para treinar os modelos de dados e, desta forma, precisar de menos dados reais. Isto irá duplicar a velocidade de desenvolvimento dos modelos;

9 – IA afectiva: em 2022, a computação emotiva vai incluir tecnologias de visão/voz e a sua utilização vai aumentar 25% nas aplicações usadas no mundo real;

10 – Automação das operações de IT: em 2022, 75% das operações do IT vão ser automatizadas e permitir uma redução de 25% no Opex (custos operacionais) das empresas.

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