Esta postagem faz parte da série de tendências digitais de 2021 da G2. Leia mais sobre a perspectiva da G2 sobre tendências de transformação digital em uma introdução de Michael Fauscette, diretor de pesquisa da G2, e Tom Pringle, VP de pesquisa de mercado, e cobertura adicional sobre tendências identificadas pelos analistas da G2.

Entrando em uma nova era de dados

Como eu mencionei no passado, os dados são como música, compostos por diferentes componentes, com os espaços, lacunas e ritmo críticos para entender e apreciar o todo. É um componente importante dos negócios modernos, então os vendedores estão explorando novas maneiras de permitir que as empresas armazenem, interajam e analisem seus dados. 

Nos anos passados, as empresas precisavam investir em uma robusta infraestrutura de TI para garantir que seus dados fossem geridos e preparados adequadamente para serem analisados corretamente. Mesmo a análise desses dados era frequentemente domínio de pessoal especializado em dados, com os usuários de negócios médios e não técnicos sendo incapazes de realizar as tarefas complexas necessárias para a análise.

De análises de autoatendimento para serviço completo

Embora plataformas de análise (também conhecidas como software de inteligência de negócios) tenham dado às empresas a capacidade de mergulhar profundamente em seus dados, as chaves eram guardadas de perto por executivos de alto nível. Sobre este assunto, o VP de pesquisa de mercado da G2, Tom Pringle observa:

Todo tomador de decisão em todos os níveis pode se beneficiar de insights baseados em dados, no entanto, o software de BI estava apenas nas mãos de gerentes e executivos de alto nível. Como resultado, um grande número de potenciais beneficiários, incluindo analistas de negócios e profissionais de operações de vendas, aumentou a demanda por software de análise de dados; isso levou ao surgimento do BI de autoatendimento no final dos anos 90 e início dos anos 2000.

A importância e o potencial do autoatendimento não podem ser subestimados. Com uma implementação de autoatendimento bem-sucedida, um gerente de vendas com pouca ou nenhuma experiência técnica, por exemplo, pode obter uma visão panorâmica do desempenho de sua equipe. Os dados lhes dão a capacidade de premiar adequadamente os melhores desempenhos e abordar quaisquer problemas de desempenho.

Na G2, passamos por várias iterações sobre como as análises de autoatendimento foram representadas:

• Até 2020, a Inteligência de Negócios de Autoatendimento era listada na G2 como uma categoria separada das Plataformas de Inteligência de Negócios (agora referidas como Plataformas de Análise).
• Em 2020, a equipe de pesquisa de mercado avaliou a taxonomia e determinou que o autoatendimento não é fundamentalmente uma categoria distinta, mas sim um subconjunto da categoria mais ampla de Plataformas de Análise. Como tal, o autoatendimento é atualmente listado como um atributo das plataformas de análise, como pode ser visto abaixo. 

O que vem a seguir?

Mesmo na era do autoatendimento, as análises podem facilmente se isolar e se tornar a ferramenta de poucos. Entusiastas de dados e usuários dentro da empresa têm acesso a painéis fáceis de usar e são capazes de digerir uma ampla gama de insights de dados úteis. No entanto, muitas vezes esses dados não são compartilhados e permanecem nas mãos e sob a supervisão de apenas um punhado de indivíduos. Essa triste realidade se baseia no fato de que os indivíduos estão focando em suas próprias necessidades e desejos e a caixa de ferramentas de análise atual não é muito propícia ao compartilhamento e colaboração de dados. De fato, há uma razão pela qual é chamado de autoatendimento. 

A próxima fronteira é o que estamos chamando de ‘serviço completo’, que tem sido variavelmente chamado de ‘inteligência ativa’, ‘nuvem de negócios’ e mais. Mais do que um novo conjunto de tecnologias, esta é uma nova forma de pensar, na qual a análise de dados é facilmente realizada, compartilhada e reproduzida. Esta forma de análise é fundamentalmente um subconjunto do autoatendimento, na medida em que pode ser realizada sem profissionais de dados.

Recursos emergentes que estão facilitando essa revolução incluem:

• Alertas ativos e inteligentes, alimentados por aprendizado de máquina (acionados por anomalias nos dados)
• Cadernos e espaços de trabalho que facilitam a colaboração em tempo real
• Análises aumentadas que sugerem inteligentemente visualizações e conjuntos de dados relevantes

Com essas inovações em prática, as empresas poderão entender mais facilmente seus dados e trabalhar juntas para tomar decisões baseadas em dados. Elas poderão se comunicar em torno, com e para seus dados. Ao abraçar a era do serviço completo, as empresas ganharão uma vantagem competitiva e alcançarão o sucesso.

Editado por Sinchana Mistry