Donald Feinberg

Distinguished VP, Analyst 

do Gartner

Peter Krensky

Principal, Analyst do Gartner e Chairman da Conferência.

Entrevista com os analistas Peter Krensky e Donald Feinberg.

 

Participe  da maior conferência na história dos eventos do Gartner no Brasil e explore esses e outros temas em profundidade.

 

Assista ao vídeo ou leia a entrevista na íntegra. 

 

PERGUNTA 1

Como as organizações podem se antecipar às tecnologias e tendências digitais? 

A transformação digital não é novidade, mas isso não significa que seja fácil, mesmo nos dias de hoje. O Gartner pode ajudá-lo com nossa pesquisa e consultoria para criar estratégias em um contexto geral que lhe permitirá lidar com as tendências e transformações digitais que estão ocorrendo na sua organização e também orientações práticas para tratar das tarefas diárias que você, como líder, precisa para conduzir uma transformação digital tranquila em sua organização.

 

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PERGUNTA 2

Como não ficar para trás na corrida do ouro da inteligência artificial? 

Os negócios digitais e a Internet das Coisas impulsionaram o crescimento exponencial dos dados e a necessidade de analisá-los de uma forma instantânea. Atualmente, a IA ostenta a promessa de ser a tecnologia que transformará os negócios, todos os aspectos da nossa vida pessoal e da sociedade em geral de uma maneira ainda mais importante do que a Internet fez décadas atrás. 

 

A Inteligência Artificial utilizada de forma específica para uma série de aplicações já saiu do laboratório e atingiu um estado em que você consegue obter um valor comercial real a partir dela. Ela atingiu um nível de maturidade que não é mais teórico, não é mais algo apenas para a academia, para os cientistas ou mesmo para os especialistas em dados. Face a esses avanços, a maioria dos CEOs está desesperada para não ficar para trás.

 

É importante entender que a IA está sendo promovida de forma excessiva a curto prazo, mas se mostra altamente transformadora a longo prazo. Se você ainda não tem um projeto de IA implantado, não se preocupe, ainda há tempo.

 

É hora de aprender e pensar estrategicamente sobre a IA. Você pode estar pensando em projetos piloto rápidos que pode executar com um orçamento razoável, com os talentos que você tem atualmente, um provedor de serviços ou algumas contratações que você pode fazer nos próximos meses. Assim que implementados esses projetos piloto de curto prazo, você pode começar os projetos verdadeiramente ambiciosos que poderão transformar o seu negócio.

 

Os algoritmos estão se tornando cada vez mais comoditizados, portanto, são os dados e as pessoas que você têm que irão importar. Coloque em prática iniciativas para garantir a saúde da qualidade dos seus dados em longo prazo e uma formação e aperfeiçoamento dos seus talentos de analytics de forma permanente. Só então execute vários projetos piloto iniciais e casos práticos de IA que você sabe que serão valiosos para a sua organização.

 

O acréscimo de tecnologias de processamento de linguagem natural como uma interface para a interação com todos os dados e processos corporativos continuará a expandir o alcance e o impacto da IA. 

 

Estabelecer um foco em IA com liderança e habilidades específicas, e investir para operacionalizar e escalar implantações de IA será a chave para um impacto comercial muito mais amplo, assim como um foco ainda maior nos dados que alimentam e treinam algoritmos. Os líderes de Data & Analytics desempenharão um papel central no sucesso da IA.

 

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PERGUNTA 3

Como desenvolver uma estratégia de inteligência artificial que tenha impacto nos negócios? 

Para ter sucesso com a IA, você precisa estar voltado para os casos práticos. Você não se tornará uma empresa de inteligência artificial da noite para o dia. Avance de projeto em projeto, de sucesso em sucesso e crie um “momentum”  em sua iniciativa de IA. Depois incorpore a IA em um centro de excelência existente na sua organização ou construa um novo e crie uma estratégia corporativa.

 

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PERGUNTA 4

Como impulsionar o analytics em toda a organização? 

Como todos sabem, dados e analytics são o core dos negócios digitais. Sendo assim, como você pode garantir que está usando o analytics não apenas em toda a organização, mas também fora dela, porque o que você quer é disponibilizar métricas, analytics, relatórios, informações aos seus clientes, parceiros, distribuidores, e até mesmo se você pertencer a uma organização pública voltada aos cidadãos nas esferas estadual, municipal ou federal.

 

Essa é, provavelmente, a primeira pergunta que respondemos na conferência, mas não engloba apenas uma apresentação, é uma combinação de todas elas. Trata-se de como você cria o seu programa de dados, sua estratégia de dados dentro da organização e como isso é governado considerando todos os dados disponíveis para o analytics.

 

Em seguida, a forma como você distribui ou disponibiliza esses dados por meio de metadados para todos que desejam usá-los, quais aplicações são criadas, se são aplicações móveis ou internas usadas pelos funcionários da organização. Essa é a próxima etapa: disponibilizar tudo por meio de treinamento, de citizen analyst e citizen developers fora das linhas de negócios.

 

O objetivo é ter o analytics e os dados disponíveis para todos na organização e para todos que precisam deles fora da organização.

 

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PERGUNTA  5

O que está acontecendo no mercado brasileiro e o que mudou desde 2017? 

O cenário econômico do Brasil em 2019, embora o crescimento não retorne ao patamar de 7 ou 8% como se verificou antes de 2014, esperamos um crescimento de 4% em 2019. A TI no Brasil deve ter um crescimento, pelo menos, da mesma ordem de magnitude, não tanto no que diz respeito à venda de hardware e infraestrutura, que deve diminuir anualmente nos próximos cinco anos, mas sim em softwares que, literalmente, deve dobrar no mesmo período, começando por 2018 em relação a 2017, e especificamente no que se refere à cloud que triplicará seus números até 2022.

 

Como você usa essas informações e como percebemos esse crescimento e quais setores de softwares são afetados por esse crescimento é o que torna os dados e o analytics importantes. O crescimento dos softwares de dados e analytics no Brasil nos próximos cinco anos será mais do que o dobro, enquanto que softwares em geral crescerão apenas o dobro. E você verá grande parte disso migrando para a cloud.

 

A cloud vai literalmente explodir no Brasil nos próximos 5 anos, à medida que temos mais fornecedores com mais infraestrutura, e como há mais concorrência, os preços de serviços na cloud começam a se tornar mais competitivos e diminuem. E o resultado disso é que você usará a cloud para garantir os dados e o analytics associado a eles, os aplicativos para business intelligence e analytics, tudo ficará disponível para todos, mais uma vez, não apenas dentro da sua empresa, mas também fora dela, e a cloud certamente ajudará neste aspecto.

 

Portanto, no Brasil, estamos vendo a cloud como uma infraestrutura que acelera os negócios e o analytics em todas as organizações.

 

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PERGUNTA 6

Como construir uma base de confiança e respeitar a privacidade, tornando o uso de dados cada vez mais central para o sucesso do negócio?

Todos sabem que o GDPR foi aprovado em maio na Europa e tem implicações em todo o mundo. Em agosto de 2018, o Brasil aprovou o projeto de lei LGPD, que é quase o mesmo que o GDPR e ajudará a proteger a privacidade dos cidadãos brasileiros, e isso afetará você. Ele só entra em vigor em 2020, mas há implicações para os líderes de Data & Analytics.

 

A questão da privacidade é metade do problema, e a confiança nos seus dados é a outra metade. Você deve confiar nos seus dados. Se os seus dados não forem precisos, se não estiverem corretos, se a qualidade estiver ruim, você terá um problema, porque tomar decisões com base em dados incorretos leva a péssimas decisões. Isso começa com o programa de qualidade de dados, mas o mais importante é que precisamos de novas formas de garantir a confiança dos dados.

 

Além disso, sugerimos soluções como crowdsourcing, onde você permite que vários participantes na organização analisem os dados e decidam se os dados são válidos, inválidos e confiáveis. A triangulação envolvendo a organização de TI, os responsáveis pelos dados nas linhas de negócios, até mesmo os seus clientes, distribuidores ou parceiros, permite assegurar o nível de confiança dos dados que, é claro, gera uma melhor qualidade e melhores decisões de qualidade.

 

Portanto, há uma combinação quando se fala de dados, confiança e privacidade. A parte da privacidade está sendo legislada e, sim, você terá que lidar com isso dentro da sua organização. O lado da confiança é imperativo para as boas decisões, e discutiremos isso em diversas apresentações, incluindo o keynote de abertura, que neste ano, mais uma vez, tratará sobre dados e confiança.

 

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PERGUNTA  7

Então, você quer ser um CDO? Como você pode ter sucesso na criação de uma cultura baseada em dados?

Juntamente com o aumento dos negócios digitais, a mais recente pesquisa do CDO mostra que continuamos a ver o crescimento e a expansão da função de CDO à medida que um número cada vez maior de organizações considera suas iniciativas de Data & Analytics como estratégicas. 

 

A função de CDO não tem como foco apenas os dados e a governança; trata-se também de ter, no âmbito de suas atribuições, o analytics e orientar como Data & Analytics podem ser fundamentais para alcançar a visão, as metas e as aspirações das organizações. O CDO deve ser responsável pela estratégia de Data & Analytics, pela governança de Data e Analytics, pela alfabetização em dados entre os colaboradores e pelo estabelecimento de uma cultura baseada em dados. Uma das descobertas da pesquisa com CDOs do Gartner revela que dois terços dos CDOs já são responsáveis por Data & Analytics.

 

O chief data officer (CDO) é a melhor função para maximizar o valor do Data & Analytics na organização. Nem toda empresa precisa adotar o cargo de CDO, mas toda empresa precisa de alguém para adotar as tarefas de priorizar ou liderar suas estratégias de Data & Analytics.

 

Os CDOs com mais chances de sucesso se veem como promotores da mudança. Eles orientam o desenvolvimento dos recursos de Data & Analytics de suas empresas de modo a inovar e criar novas oportunidades de comercialização e monetização de dados. Aqueles que se encontram focados apenas nos benefícios internos e operacionais do Data & Analytics tendem a ter menos êxito do que aqueles que diversificam sua estratégia e também geram benefícios superiores e transformadores.

 

Os CDOs que obtêm êxito nessa jornada tendem a ser aqueles que têm total suporte, adesão e apoio de suas equipes de liderança, até mesmo no que se refere a reportar ao CEO. Eles contam com todo o apoio do orçamento, das pessoas e dos recursos necessários para ter sucesso. Isso os coloca em uma posição muito mais sólida, não apenas para escalar Data & Analytics em toda a empresa, mas também para ter o espaço e os recursos necessários para inovar e identificar novas oportunidades de comercialização e monetização de seus ativos de dados.

 

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PERGUNTA  8

Quais são as tendências mais recentes e algumas das inovações em arquiteturas e tecnologias de Data & Analytics?

O imperativo de desenvolver uma arquitetura agile data-centric que aumente cada aspecto do negócio e responda a constantes mudanças nunca foi tão crítico para a sobrevivência do negócio. 

 

O tamanho, a complexidade, a natureza distribuída dos dados, a velocidade de ação e a inteligência contínua exigida pelos negócios digitais implicam na extinção das arquiteturas e ferramentas rígidas e centralizadas. O que se tem agora é uma enorme quantidade de dados, que já estão muito distribuídos, muito diversificados e muitos complexos.

 

O caminho para o sucesso requer que se façam as escolhas certas diante das demandas inéditas do negócio e das opções tecnológicas complexas e em rápida transformação. Sabemos que muitas organizações que trabalham com Data & Analytics lutam para equilibrar os investimentos que promovem a inovação e a renovação da sua base tecnológica. 

 

Os próprios desafios criados pela disrupção digital - excesso de dados - também criaram uma oportunidade inédita. Aproveitar essas novas e vastas quantidades de dados associadas a recursos de processamento cada vez mais poderosos viabilizados pela cloud (para a gestão e ciência de dados) torna possível treinar e executar os algoritmos em grande escala de uma forma que é necessária para finalmente perceber todo o potencial da IA.

 

Esperamos ver um crescimento no uso e aplicação da ciência de dados, do machine learning e da IA em todos os setores, particularmente à medida que a inteligência artificial amadurece e a sua democratização  acelera. A IA deixará de ser para uns poucos privilegiados. As ferramentas de gestão de Data & Analytics viabilizadas pela inteligência artificial capacitarão a maioria das empresas a processar enormes quantidades de dados necessários para obter o analytics avançado em escala. Isso permitirá ampliar o leque de habilidades, como dos citizen data scientist e developer data scientists, para criar insights baseados na IA e incorporá-los a aplicações usadas por todos na organização.  A IA como a nova interface do usuário terá destaque nessa transformação, pois a linguagem natural e as interfaces interativas também revelarão insights para um número muito maior de pessoas dentro da organização. Augmented e mixed reality, ainda pouco desenvolvida na empresa, também começará a desempenhar seu papel na empresa, não apenas na área de jogos e entretenimento, mas sim em Data & Analytics. Com tantos dados e insights de diversas fontes, data storytelling -  parte arte, parte viabilizada pela tecnologia - será uma competência pessoal e organizacional crítica necessária para conduzir ações otimizadas em toda a empresa.

 

Além disso, a ampla distribuição de recursos de analytics para todos na empresa está conferindo aos profissionais com menos habilidades técnicas a capacidade de gerar valor a partir de ativos e analytics de dados. Para que esse crescimento ocorra, é preciso uma considerável adoção de recursos, como agile data preparation, data cataloging e tecnologias de gestão de metadata, além de novos processos adaptativos relativos à governança de dados que permitem aos autores de conteúdo usar qualquer ferramenta em qualquer lugar da empresa para criar e usar dados confiáveis e de alto valor.  Tenha a capacidade de capturar todo o conhecimento sobre quais dados você tem, onde residem, como eles se relacionam com tudo, quem os usa, por que, quando e como - e, em seguida, use esses insights para fornecer soluções mais personalizadas, automatizadas e adequadamente geridas para o negócio. Novas funções, como o engenheiro de dados e os processos que suportam DataOps e comunidades de usuários, são os principais facilitadores dessa abordagem mais distribuída, mas governada.

 

Recursos como Digital Twins são necessários para criar insights acionáveis a partir de grandes quantidades de dados da IoT, enquanto o blockchain está amadurecendo para que possa lidar com as demandas de confiança em um ambiente distribuído em face do aumento exponencial do volume de dados, da complexidade e do ritmo e, é claro, também daqueles que não tem boas intenções.

 

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