Diferenciação visível

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Sistemas de suporte à decisão. Esse foi o termo que deu início à história mundial da inteligência de negócios. Esses sistemas, desenvolvidos originalmente para o mundo dos mainframes, tiveram sua pesquisa acadêmica iniciada nos anos 50 e 60 e os primeiros produtos comerciais entregues nos anos 70. Naquele tempo, tais sistemas eram descritos como ´baseados em computador para ajudar processos de decisão´ e, essencialmente, compilavam massas de dados brutos e permitiam comparações previamente definidas. Do ponto de vista de princípios básicos, já contavam com os bancos de dados, modelo analítico e interface de usuário.

Nos anos 80, vários desses sistemas especializados surgiram e tornou-se célebre a solução GADS, implantada pela Texas Instruments em 1987, para gerenciar as operações em terra da United Airlines. Falava-se muito em EIS, Executive Information Systems.

Na década de 90 houve a grande explosão de data warehouses e data marts, forte adoção de tecnologias OLAP, os famosos cubos de dados, e o início da popularização das ferramentas analíticas para usuários finais. Assim como é frequente com as novas tecnologias de informação e comunicação, os pioneiros foram os setores de serviços financeiros e telecomunicações.

Finalmente, no início de 2000, um fato marcante foi a consolidação de fornecedores, liderada por grandes empresas de soluções corporativas como IBM, Oracle e SAP. Essa consolidação permitiu que mais empresas adotassem soluções de inteligência de negócios, inclusive como parte de seus ERPs.

Depois da breve revisão histórica vale a pena sobrevoar pelas tendências que devem direcionar as práticas de inteligência de negócios nos próximos anos:

Incorporação de fontes de dados externas, particularmente da web e das redes sociais: foi tema do nosso último artigo. Permitirá uma visão mais ágil e direta das reações de todos os stakeholders, clientes, concorrentes, mídia e interessados, sobre as ações das empresas. De outro lado, exigirá maior capacidade de captura e interpretação automatizada de conteúdo não estruturado.

Uso mais intensivo de práticas preditivas: ainda que dominados tecnicamente há muitos anos, o uso de modelos preditivos ainda está restrito a poucos segmentos de mercado, como bancos e operadoras de telecomunicações. Acredito que essa restrição é causada pela complexidade inerente ao processo de construção desses instrumentos, combinado com a pequena capacidade analítica da maioria das pessoas. A tecnologia está ficando mais simples e embutida em outras soluções, de forma a exigir menos conhecimento e experiência por parte dos usuários finais.

Aumento do grau de especialização das soluções: aqui estamos falando de algo que vai além de ´frameworks´ de indústria. Observamos, nesse momento, um número maior de soluções com alto grau de especialização e direcionamento tanto horizontal quanto vertical, o que ajuda a embarcar com a tecnologia uma enorme quantidade de saber de negócios. Alguns exemplos são soluções de inteligência de negócios para recrutamento e seleção ou precificação para fabricantes de bens de capital. O maior mérito dessas alternativas especialistas é a redução do payback e imenso potencial de retorno de investimento, ROI.

Para terminar, eu não poderia deixar de parabenizar toda a equipe da Cliente SA pelos 10 anos! Tenho muito orgulho de participar dessa história!