Diferentemente do que se pensa, Analytics não é somente mais um produto derivado do Google ou apenas uma ferramenta para Marketing Digital. Analytics é um rol de técnicas e ferramentas de análise de dados, capazes de analisarem um alto volume de informações e de diferentes formatos possíveis (ver “Big Data”) com o objetivo de auxiliar na tomada de decisões.
Basicamente, a partir de uma série de dados, oriundos de documentos, banco de dados, planilhas, celulares, sensores, etc., as aplicações de Analytics são capazes de descreverem, diagnosticarem, predizerem e até mesmo prescreverem que ações podem ser tomadas. Veja o esquema abaixo:
Esquema: 4 tipos de Analytics
Na prática, o uso de Analytics pode servir para otimizar recursos, escalonar e planejar a produção e inclusive para a roteirização do transporte. O aplicativo para smartphone Waze é um exemplo deste último: com base nas informações fornecidas pelos usuários ativos, ele sugere quais são as melhores rotas para que os motoristas economizem tempo e combustível.
Ou seja, o Analytics está mudando a forma que realizamos atividades rotineiras. E isso não é à toa: segundo relatório do maior instituto de pesquisa em Tecnologia da Informação do mundo, o Gartner, metade das organizações globais competirão usando técnicas avançadas de Analytics até 2018, o que irá causar rupturas em indústrias inteiras.
Saiba mais: O relatório Predicts 2016: Advanced Analytics Are at the Beating Heart of Algorithmic Business¸ publicado em novembro de 2015, aponta ainda que para sobreviver na nova economia digital, as organizações precisarão acelerar a mudança do foco de seus investimentos para técnicas avançadas de Analytics, ou correrão o risco de ficarem para trás.
2) FINALMENTE O FUTURO CHEGOU: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA!
Por seu turno, Inteligência Artificial (IA) é o que está na “borda” superior do Analytics. A despeito do que vemos nos filmes de ficção científica, a IA é o campo de estudo que busca desenvolver máquinas e softwares que percebam seu ambiente e tomem decisões que maximizem as chances de sucesso.
Então, em vez de dizer a um Gestor de Produção qual a combinação perfeita de recursos otimiza a produção (análise de dados como apoio à decisão), a Inteligência Artifical inicia a produção (análise de dados + decisão automatizada). Ou seja, a IA pode ser entendida como uma aplicação extrema de Analytics:
Esquema: Inteligência Artificial e Analytics
3) QUAL A RELAÇÃO DISSO COM BPM?
Quando falamos de BPM (Business Process Management, ou Gestão de Processos de Negócio), estamos falando do fluxo do trabalho humano, do fluxo de decisões, e, consequentemente, do fluxo de informações. Logo, isso tem tudo a ver com Analytics e Inteligência Artificial, uma vez que um sistema de BPM (um BPMS) permite que se tomem decisões com base nos dados de um processo.
O Orquestra BPMS, software de Gestão por Processos, por exemplo, é capaz de informar ao usuário o modelo prescritivo e o índice de previsão de uma tarefa dentro de um processo, sugerindo uma decisão a ser tomada. O usuário pode, então, autorizar que essa execução seja automática, isto é, ela passará a ser executada sem interação humana.
Em síntese, a partir do fluxo de trabalho das pessoas (banco de dados do BPMS), são extraídos dados cuja interpretação (Analytics) possibilita a automatização de decisões que antes tomavam tempo dos usuários (aplicação de Inteligência Artificial).
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