Assim como seus pares em empresas maiores, os gerentes de pequenas e médias empresas (PMEs) estão despertando para o fato de que a tomada de decisões baseada em dados é crucial para o crescimento e o sucesso.
No entanto, muitas PMEs carecem de meios para empregar profissionais de análise de dados altamente qualificados para coletar, investigar e analisar a quantidade estonteante de dados disponível para as empresas nos dias de hoje. A solução principal foi terceirizar essa função vital da ciência de dados para empresas de análise de dados de terceiros e freelancers.
$config[code] not foundDe acordo com um relatório da Gartner, cerca de 70% dos profissionais de marketing esperam que a maioria de suas decisões de marketing sejam alimentadas por dados no próximo ano.
“Uma parcela notável do orçamento de análise - mais do que tecnologia e quase tanto quanto o talento interno - vai para especialistas externos”, observa o relatório. “A maioria dos marketeiros maduros orientados por dados esperam que o sourcing externo cresça nos próximos dois anos, e 30% deles esperam diminuir o tamanho de sua equipe interna, tirando mais proveito da eficiência, escala e expertise dos provedores de serviços.”
Dada a importância da análise de dados para o sucesso das empresas, é uma preocupação que uma função tão vital seja quase que rotineiramente terceirizada. No entanto, quando você considera os custos envolvidos e a escassez de habilidades especializadas necessárias, tem sido uma solução lógica. Pelo menos até recentemente.
O equívoco que molda o mercado de análise de dados de hoje é que o big data é o domínio de empresas e as PMEs simplesmente não têm meios para manipular e analisar dados complexos com competência.Esses equívocos estão sendo agora desafiados pelas soluções de análise de autoatendimento emergentes, e a questão agora é se as pequenas e médias empresas podem pagar não para aproveitar essas novas soluções e mover a análise de dados internamente.
Os dados são tão importantes para as pequenas e médias empresas
Os dados se tornaram a força vital de qualquer empresa eficaz, independentemente de seu tamanho. A Deloitte publicou recentemente um relatório intitulado “The Analytics Advantage”, que foi o resultado de uma extensa pesquisa realizada pela empresa de consultoria.
Um dos muitos insights do relatório da Deloitte é que os altos executivos das empresas pesquisadas perceberam que “bons dados podem gerar boas decisões, se capturados, analisados, comunicados e atuados de maneira oportuna e eficiente”. relevantes para as pequenas e médias empresas, assim como para as grandes empresas.
De acordo com um executivo anônimo citado no relatório, “Basicamente, analytics é sobre tomar boas decisões de negócios. Apenas fornecer relatórios com números não ajuda. Precisamos fornecer informações de uma maneira que melhor se adapte aos nossos tomadores de decisão. ”
As empresas menores, no entanto, geralmente não são tão focadas em métricas de desempenho e rastreamento metódico quanto os grandes. Eles geralmente têm menos funcionários, menos fluxo de caixa, estoques menores e linhas de produtos menos diversificadas, o que significa que os gerentes geralmente se orgulham de conhecer tudo sozinhos. O desafio para as pequenas e médias empresas no que se refere à análise de dados, portanto, é tanto sobre a mudança de mentalidade e cultura quanto sobre a aquisição das habilidades e tecnologias necessárias.
Em sua introdução ao relatório da Deloitte, Thomas H. Davenport, principal líder em análise e análise acadêmica, observa que “Das observações ao longo de muitos anos, o progresso analítico é inegável: a demanda por análises é muito maior, os recursos estão mais disponíveis e a compreensão dos executivos aumentou..
Certamente, parece que as pequenas e médias empresas estão cada vez mais conscientes da necessidade de aproveitar ativamente a análise de dados para competir de forma eficaz. Mas como eles podem fazer isso de uma maneira comercialmente viável? E o que impede as PMEs de cultivar a capacidade de conduzir análises de dados internamente?
A ascensão das ferramentas de análise de dados acessíveis
Uma combinação de PCs desktop mais poderosos e ferramentas de ciência de dados de autoatendimento representam uma mudança direcional para as SMBs. Graças a soluções como Alteryx, Databox e IBM Watson Analytics, é cada vez mais possível para praticamente qualquer funcionário ser um cientista de dados, puxando conjuntos de dados relevantes, analisando-os com ferramentas avançadas de visualização e tomando decisões informadas em tempo real.
Como observa Amir Orad, CEO da plataforma de inteligência de negócios Sisense, “Tradicionalmente, o principal obstáculo para a análise de autoatendimento era a preparação de dados. A moderna tecnologia de análise pode simplificar esse processo na medida em que os usuários de negócios de hoje podem abranger todo o escopo da análise de dados - preparação, geração de relatórios e visualização - de forma independente, sem recursos dedicados de TI ou DBA ”.
As SMBs não precisam terceirizar a análise de dados
A necessidade de equilibrar os custos de contratação de um especialista em dados e os benefícios da análise representa um verdadeiro desafio, e é por isso que muitas SMBs acreditam que a terceirização é a resposta.
“Esta rota geralmente será preferível, porque ninguém entende o negócio, assim como seus atuais executivos e funcionários”, diz Orad, da Sisense. "Eles sabem quais KPIs são importantes e como traduzir dados em resultados significativos de uma perspectiva comercial."
As soluções de dados SaaS baseadas na nuvem preenchem a necessidade de uma infraestrutura poderosa necessária para alguns processos de análise de dados, juntamente com a necessidade de manter essa infraestrutura. As soluções modernas de análise de dados de autoatendimento oferecem às equipes de SMB a capacidade de agrupar grandes quantidades de dados de várias fontes e analisá-las usando interfaces fáceis de arrastar e soltar.
Repensando o Outsourcing de Análise de Dados
Essas soluções democratizam a análise complexa de dados e removem essa função crítica do domínio exclusivo de grandes empresas. Um benefício imediato para trazer a análise de dados internamente é reduzir drasticamente a latência tradicionalmente associada a atividades complexas de business intelligence.
Reduzir essa latência significa que as empresas podem agir com base em insights derivados de dados, geralmente em minutos após a coleta de informações. A administração pode aproveitar as tendências positivas antes de qualquer outra pessoa e contornar as tendências negativas antes que causem qualquer dano. Reduzir os tempos de espera de maneira eficiente resulta em uma tomada de decisão mais rápida, usando business intelligence acionável, conforme informado por instantâneos do ecossistema de negócios em qualquer ponto no tempo.
À medida que as barreiras de custo e de infraestrutura para acesso a soluções de análise de dados de alto impacto para pequenas e médias empresas desmoronam, essas empresas estão começando a perceber que suas suposições sobre o acesso a essas importantes funções de negócios não são mais válidas. A necessidade de terceirizar a análise de dados está rapidamente se tornando uma coisa do passado para os líderes de pequenas e médias empresas que estão interessados em lidar com seus próprios dados.
O que isso significa é que as pequenas e médias empresas podem tomar melhores decisões de negócios que são informadas por conjuntos de dados grandes e complexos e respondem de forma mais eficaz e rápida às dinâmicas dinâmicas do mercado em tempo real. Isso soa como uma poderosa vantagem competitiva.
Fotografia analítica via Shutterstock
4 Comentários ▼
