A nova Era do Self-Service Cognitive Analytics -SSCA .

Quando as decisões mais importantes vem daquilo que não vemos!

Todos os dias nos deparamos com situações e tarefas que nos exigem uma ação adequada aos objetivos propostos. Criar uma campanha eficaz, diminuir perdas, elevar vendas, reduzir despesas, aumentar a eficiência operacional, melhorar a imagem da empresa, preservar o meio ambiente, beneficiar pessoas carentes, gerar inovação ou propor mudanças contínuas, são tarefas mínimamente exigidas e só tem um requisito essencial - que a suas decisões e posteriores ações sejam assertivas. Em outras palavras precisamos acertar, de forma que atinjamos ou superemos as metas.

A dificuldade de acertar é cada dia maior, devido a dinamicidade do mercado e a capacidade de adaptação dos ambientes concorrenciais, compostos dos mais variados espectros de participantes, tais como prospects, clientes, parceiros, concorrentes, governo e etc. Tais condições forçam as empresas a se adaptarem a uma nova forma de gestão que descentraliza o poder, empoderando seus componentes com maior responsabilidade e consequente com maiores expectativas (em alguns casos, exigências) de resultados.

Tal mudança de gestão proporcionou grandes melhorias para empresas capazes de implementa-la, mas os fatores externos continuaram sua dinâmica e crescente desestruturação ambiente mercadológico tornando o cada vez mais competitivo. Neste ponto as ferramentas de BI com todos os aparatos de softwares de inteligência de negócio apresentaram-se como uma solução palatável para otimizar as respostas e melhorar os resultados, embora eles em geral só digam via painéis e relatórios o que aconteceu com a empresa.

Isto em sí, foi uma revolução há 15 anos atrás mas hoje o mercado exige mais e surgiram plataformas de DATA DISCOVERY integradas ao conceito do SELF SERVICE BI, onde as áreas de negócios conquistariam uma grande indenpedência e autonomia.

Surgem os conceitos de DATA LAKES (cunhado por James Dixon), como imensos repositórios orientados-objeto de dados nativos, para acesso as fontes dos dados por parte dos usuários, totalmente plausíveis de serem acessados e organizados em ambientes de BIG DATA configurados nativamente para trabalhar com dados estruturados e não estrurados.

Surge uma nova situação, dar poder de acesso aos analistas de negócios diretamente a dados brutos, cria uma enorme possibilidade de geração de números diferentes para um mesmo indicador quando gerados por áreas ou pessoas diferentes. O conceito de trabalhar com a “única versão VERDADE” é comprometido e as políticas e práticas de GOVERNANÇA tornam-se fundamentais.

Ainda sim, as ferramentas de BI tornam-se cada dia, mais fáceis de usar e portanto mais populares, mas ainda refletem para o negócio o que aconteceu ou está acontecendo, no caso de painéis ou DASHBOARDS atualizados em tempo real.

Para gerar tais painéis os analistas de negócios se deparam com algumas dificuldades extrínsecas a sua função, referentes aos processos de extração, transformação e carga ETL. O que abriu a lacuna para o SELF SERVICE DATA BLENDING, na qual os usuários realizam os processos de integração das diferentes bases, limpeza e transformação a apartir de programação visual, ou ambientes de ícones (tecnicamente chamados de nós, dentro de um fluxo). Tais nós tem uma interface mais amigável para usuário e são passíveis de paramentrização sem exigir o conhecimento de linguagens de programação.

Além disto os gestores ainda vão se basear imensamente em sua experiência e capacidade individuais para interpretar os relatórios e entender a situação e seus conceito contexto, deduzir a relação das diversas variáveis, estimar pesos de cada uma delas no resultado atual e projetar qual será o resultado futuro a partir da atuação efetiva que será ordenada/decidida por eles.

Em sua grande maioria as decisões virão de forma intuitiva fortemente correlacionadas com as características e padrões comportamentais e de linha de pensamento do gestor.

Para otimizar esta demanda latente, surgiram ambientes integrados de análise estatística e de inteligência artificial (tais como redes neurais e machine learning), capazes de integração nativa repletos de recursos de data blending.

Desenvolvidos a partir de um ambiente visual de preparação dos dados, geração de modelos e exportação de resultados para os demandamentes de negócios, estas novas plataformas possibilitam a migração para o SELF-SERVICE COGNITIVE ANALYTICS.

O Self-Service Cognitive Analytics (SSCA) disponibiliza o acesso aos data lakes ou a grandes repositórios de dados na nuvem, e trabalha a partir de geração de fluxos visualmente construídos, ou a partir de comandos de voz interpretados com recursos de análise semântica.

Agora, é possível decidir com uma base que considera a cada dia os resultados científicos e dados probabilisticos de falha ou sucesso, minizando muito os riscos e ampliando imensamente as chances de sucesso.

Os novos ambientes de análise cognitiva SSCA abrem uma nova era na tomada de decisão e a cada dia, tornam-se mais robustos e populares. Aquele ambiente que chegar primeiro, com modelagens extremamente assertivas, de forma amplamente acessível, se tornará popular e ganhará o prêmio de ajudar a dirigir nossos destinos, otimizando cada vez mais a decisão com base em algoritmos e processos cognitivos robustos, executados por máquinas que virtualmente modelam nosso ambiente, de forma cada vez mais inteligente.

Os impactos da SELF-SERVICE COGNITIVE ANALYTICS vão além dos negócios e impactaram fortemente em todas as áreas da ciência, desde a medicina, engenharia, psicologia social e etc, até a física. Possibilitando a todos o poder cognitivo programado nas máquinas e acessível em qualquer lugar via nuvem.