Fonte: ITWeb
Gestão das informações permite às companhias agir preventivamente e criar ações para antecipar o futuro
Trabalhar com informações apuradas e tratadas de tal maneira que realmente permitam às empresas corrigirem estratégias ou, até mesmo, criar unidades de negócios está diferenciando as companhias em um cenário no qual ter um sistema de gestão integrada (ERP) não passa commodity - obrigatório para todas as organizações de um porte considerável. "Atualmente, a quantidade de dados dobra a cada 11 meses; em 2010, será a cada 11 horas. A pergunta que fica é como trabalhar estes dados de maneira que eles façam sentido", assinala Jim Davis, vice-presidente-executivo de diretor de marketing do SAS.
Durante esta quinta-feira (7/6), o SAS reuniu em Cary, na Carolina do Norte (EUA), cem pessoas entre parceiros e clientes para discutir como a análise dos dados aumenta a competitividade das corporações. Thomas H. Davenport, professor de TI e administração da Babson College e que acabou de lançar o livro Competing on Analytics, abriu o evento destacando como a análise qualificada dos dados permite às companhias agir preventivamente, criando ações para antecipar o futuro e tomando decisões proativamente.
A chave de tudo isto é como usar as ferramentas de TI para fornecer tais informações às áreas de negócios. Davenport afirma que estabelecer uma capacidade de análise vai além de implementar softwares de performance management ou business intelligence. "Quanto mais anlítica, melhor o desempenho da empresa."
Já Davis adverte que data warehouse não é mais suficiente e está na hora de redefinir o conceito de business intelligence (BI). "BI é um facilitador, mas é a plataforma de inteligência que fará a diferença", diz. O executivo defende a criação de uma cadeia de valor para a informação, na qual há uma intersecção entre as plataformas operacional, de produção e de inteligência. Esta última responsável pela integração dos dados, armazenamento da inteligência, análise e BI.
Desta maneira, sustenta Davis, as empresas conseguem evoluir seus modelos de lidar com dados, saindo de um nível operacional, passando por consolidação, integrção, otimização até chegar em um patamar que permite a inovação.
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