Dados e Análises nos Negócios: 3 Lições da Indústria
Visão Geral
Os dados e análises chegaram.
O número de dispositivos conectados à internet – já na casa dos bilhões – crescerá em uma velocidade alucinante nos próximos anos. Calcula-se que a quantidade de dados acessíveis gerados por telefones, sensores, sistemas de pagamento e câmeras duplique a cada três anos.
O aprendizado em máquina, também conhecido como “machine learning” está se tornando onipresente. Grandes conjuntos de dados agora podem ser analisados de forma mais eficaz através do uso da inteligência artificial e da modelagem preditiva, transformando os dados em insights que permitem uma melhor tomada de decisão. Cada vez mais, a capacidade de filtrar grandes quantidades de dados, reconhecer padrões e orientar a percepção das necessidades não satisfeitas dos clientes será um diferencial importante entre as principais empresas e o restante do mercado.
John Bruno, CEO da Data & Analytics da Aon, ressalta a oportunidade: “empresas que são capazes de extrair percepções de dados e agir sobre elas para gerenciar a volatilidade e melhorar o desempenho operacional construirão um valor empresarial significativo”.
As apostas são altas. Empresas de todos os setores – como saúde, seguros e logística – estão sendo redefinidas pela revolução da Internet das Coisas e da análise de dados. Executivos C-Level que podem capitalizar o potencial dos dados e análises se diferenciarão no mercado; aqueles que ficam para trás correm o risco de se tornarem irrelevantes.
Análise
“Quais dados são mais valiosos e como estamos analisando eles para criar valor? Como posso reorientar meu modelo de negócios para aproveitar o potencial de aprendizado em máquina? Quais são as implicações para a cultura de nossa empresa, mix de portfólio e proposta de valor? ” Líderes ao redor do mundo estão fazendo essas perguntas – e por boas razões. Dados e análises têm o potencial de superar os modelos de negócios existentes em todos as indústrias, e muitos executivos estão lutando para entender como. A necessidade é urgente.
MELHORANDO A EXPERIÊNCIA DO PACIENTE E REDUZINDO CUSTOS: OS CUIDADOS COM A SAÚDE
O corpo humano contém aproximadamente 150 bilhões de zettabytes de dados genéticos. Os avanços na tecnologia wearable, como os smartwatches e a análise preditiva encontrada em aplicativos de saúde móvel (mHealth), estão permitindo coletar, estruturar e processar esse grande volume de dados para melhorar os resultados de saúde.
Para os provedores, como médicos e sistemas de saúde, o foco está no uso de dados e análises para melhorar a qualidade do atendimento aos pacientes e, ao mesmo tempo, gerenciar os custos crescentes de assistência médica. Novas tecnologias e análises preditivas podem ajudar a prevenir e gerenciar doenças crônicas, e fornecer identificação precoce de condições potencialmente fatais, como infecções pós-cirúrgicas.
Para os pagadores, como as empresas e seguradoras, a oportunidade é de cortar custos e incentivar o valor sobre volume. “Os planos de saúde e as seguradoras estão usando as análises das reclamações e da prestação de serviços para melhor detectar fraudes e eliminar o abuso de sinistros”, afirma Geoffrey Kuhn, Vice-Presidente Sênior e Atuário de Health and Benefits da Aon. “A análise avançada pode ajudar a incentivar a entrega de serviços baseados no cuidado”.
Kuhn enfatiza a necessidade de se projetar sistemas de tecnologia eficazes para apoiar as atividades analíticas em escala. “A tecnologia da informação e a arquitetura de dados costumam ser a diferença entre as empresas que usam os dados com eficiência e as que não usam”, afirma Kuhn. “As empresas que conseguem atingir seus objetivos analíticos são capazes de integrar o armazenamento de dados tradicional com novas tecnologias, oferecendo suporte à coleta de dados em tempo real e insights perspicazes. ”
GERENCIANDO OS RISCOS E MELHORANDO A ENTREGA DO SERVIÇO: SEGUROS
Historicamente, o setor de seguros tem coletado grandes quantidades de dados, e as empresas começaram a implantar novas soluções de análise para entender melhor os riscos e melhorar os resultados dos sinistros.
Como, por exemplo, as InsurTechs – termo usado para descrever o uso de inovação tecnológica no setor de seguros. “Estamos vendo grandes investimentos em InsurTech, com o objetivo de melhorar a experiência do cliente e melhorar o gerenciamento geral de riscos”, afirma Jobay Cooney, Diretor Administrativo Sênior da Aon. “Esse tipo de disrupção do setor pode ser uma oportunidade para todos os envolvidos, pois as operadoras podem forjar novas parcerias com startups para alavancar as tecnologias emergentes. ”
Por exemplo, as seguradoras que lutam contra “vazamento de sinistros” – a diferença entre o custo real de uma reclamação e o que a reclamação deveria realmente ter custado – estão descobrindo que a digitalização do processo de sinistros pode ajudar as operadoras a adjudicar as reclamações, reduzindo os custos e projetando um engajamento mais amigável com os consumidores.
A indústria também está começando a usar imagens aéreas através de satélites, drones e aeronaves para entender e subscrever os riscos, agilizando o pagamento de sinistros após eventos catastróficos.
Para qualquer indústria aproveitar todo o potencial dos dados e análises, priorizar a qualidade dos dados e a governança é primordial. “Os dados existem em todos os lugares, mas nem todos são acionáveis ou organizados de maneira útil”, explica Cooney. “Ao explorar novas fontes de dados, é importante definir o objetivo do uso, a procedência e o proprietário dos dados. Você precisa exigir a higiene dos dados para garantir insights acionáveis, que possam gerar melhores resultados. ”
MELHORANDO A EFICIÊNCIA E A TRANSPARÊNCIA DA CADEIA DE SUPRIMENTOS: LOGÍSTICA
Graças à multiplicidade de variáveis em uma cadeia de suprimentos – do material circulante às próprias mercadorias – os dados e a análise se tornaram uma ferramenta essencial para garantir a entrega eficiente de produtos em todo o mundo. À medida que um produto avança ao longo da cadeia de suprimentos, as etiquetas RFID, GPS e scanners geram dados que podem fornecer às empresas uma visibilidade sem precedentes sobre a movimentação das mercadorias e oportunidades para redesenhar as cadeias de suprimentos.
Uma vez que os dados foram coletados, análises preditivas e prescritivas podem ser usadas para identificar possíveis problemas na cadeia de suprimentos. Tecnologias disruptivas, como a blockchain, também podem ser usadas para ajudar a aumentar a compreensão do fluxo comercial geral, rastrear itens específicos e fornecer às empresas insights para melhor gerenciar e mitigar os riscos.
“As empresas visionárias já estão percebendo os enormes volumes de dados e encontrando maneiras de gerenciar e mitigar melhor os riscos da cadeia de suprimentos”, afirma Lee Meyrick, CEO de Especialidades Globais de Marine da Aon. Entender todas as oportunidades associadas aos dados é essencial, observa Meyrick. “Você precisa começar com o problema de negócios que está tentando resolver”, afirma Meyrick. “Sua estratégia de dados e análise deve atender à sua estratégia de negócios principal. Processos empresariais inteiros podem ser reescritos e otimizados se a tecnologia certa e as informações corretas estiverem em vigor. ”
CONCLUSÃO
Quando aplicados aos desafios certos do negócio, os insights de dados e análises podem ajudar as organizações a criar um valor corporativo significativo. Observe os principais índices de ações de hoje: as empresas de tecnologia orientadas por dados dominam o top 10, já que os ativos intangíveis, como a propriedade intelectual, substituíram os tangíveis como a principal fonte de valor corporativo.
E não são apenas as empresas de tecnologia que têm a oportunidade: “muitas empresas estão adotando modelos de negócios baseados em tecnologia, mas não estão sendo devidamente valorizadas por esse esforço”, afirma Bruno. “Dados e análises podem ajudar as organizações a anteciparem oportunidades para criar valor e gerenciar a volatilidade, de forma que os clientes, investidores e agências de rating acabarão recompensando ao longo do tempo.” Com mais de 84% – US$ 19 trilhões – do valor de mercado do S&P 500 definido por ativos intangíveis, há claramente valor financeiro nos dados.
*Este artigo foi adaptado do inglês