Analytics: A Base Sólida para a Tomada de Decisão em Tempos de Inteligência Artificial

Mais do que dashboards e relatórios, o Analytics moderno é o alicerce para decisões inteligentes, uso efetivo da IA e vantagem competitiva sustentável.

Por: Fernando Mimura

Vivemos na era da informação, em que os dados se tornaram um dos principais ativos estratégicos das organizações. As empresas que prosperam hoje são aquelas que conseguem transformar grandes volumes de dados em decisões assertivas e ações eficazes.

Nesse cenário, o Analytics deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio para se consolidar como um pilar essencial na geração de valor, na eficiência operacional e na promoção da inovação. Sem uma base sólida de dados e análises estruturadas, nenhuma inteligência artificial é capaz de gerar valor real e sustentável para o negócio.

O Verdadeiro Valor do Analytics

Engana-se quem pensa que Analytics se resume à visualização de gráficos sofisticados ou dashboards interativos. Seu verdadeiro valor está em permitir que as organizações compreendam, de forma clara e fundamentada, o que aconteceu em determinado contexto (análise descritiva), porque aquilo aconteceu (análise diagnóstica), o que pode vir a acontecer (análise preditiva) e quais ações devem ser tomadas a partir dessas projeções (análise prescritiva).

Quando bem estruturado e implementado, o Analytics proporciona ganhos expressivos em diversas frentes do negócio. Ele contribui para a redução de custos operacionais ao revelar gargalos e ineficiências, potencializa o desempenho comercial por meio da identificação de comportamentos e oportunidades em tempo real, amplia a previsibilidade financeira por meio de simulações e cenários robustos, e ainda fortalece a tomada de decisões estratégicas, ao substituir a intuição por dados concretos e confiáveis.

Principais Cuidados em Projetos de Analytics

Apesar do seu potencial transformador, projetos de Analytics precisam ser conduzidos com atenção a alguns aspectos fundamentais. O primeiro deles é a governança de dados. Sem dados confiáveis, atualizados e bem organizados, nenhuma análise se sustenta. Isso exige definição clara de papéis, responsabilidades e políticas de acesso, segurança e qualidade.

Outro ponto crucial é o alinhamento com os objetivos do negócio. A tecnologia deve estar a serviço da estratégia, e não o contrário. Projetos que não dialogam com as metas corporativas tendem a se transformar em entregas isoladas, como dashboards bonitos, mas sem impacto prático na operação.

Além disso, é essencial que a organização desenvolva uma cultura orientada a dados. Ferramentas, por si só, não geram valor. É necessário capacitar as pessoas e estimular o uso consciente e estratégico dos dados no cotidiano das decisões. A velocidade na execução também é um fator relevante, mas ela precisa vir acompanhada de controle. Modelos ágeis de projeto, como o SAP Activate, combinados a arquiteturas robustas, representam um caminho eficiente para equilibrar agilidade e confiabilidade.

Por fim, pensar em escalabilidade e integração desde o início do projeto é vital. O que começa em uma área da empresa deve ser concebido para, futuramente, atender toda a organização. Plataformas integradas e modulares facilitam essa expansão e aumentam o retorno sobre o investimento.

E a Inteligência Artificial Vai Substituir o Analytics?

Definitivamente, não. Pelo contrário: a inteligência artificial potencializa o Analytics. Recursos como modelos preditivos, análises prescritivas e geração automatizada de insights dependem da existência de dados bem estruturados e de pipelines analíticos consistentes.

A IA precisa de dados limpos, organizados, modelados e devidamente contextualizados. É nesse ponto que entra o Analytics moderno — não como uma etapa anterior à IA, mas como o alicerce que permite à inteligência artificial funcionar de forma precisa e eficaz. Mais do que substituir, a IA transforma o Analytics tradicional, tornando-o mais poderoso, contínuo e autônomo. Ainda assim, a base permanece a mesma: dados confiáveis, bem tratados e interpretados com conhecimento de negócio.

Conclusão: Analytics é Estratégia, Não Tática

Em um ambiente cada vez mais dinâmico e complexo, a capacidade de reagir com rapidez e embasamento é o que diferencia as empresas resilientes das reativas. Investir em Analytics é investir na inteligência da organização. E mais do que isso: é preparar o terreno para o uso eficiente e estratégico de tecnologias emergentes como a Inteligência Artificial.

O Analytics não é o fim em si, mas o meio que viabiliza decisões mais inteligentes, sustentáveis e competitivas. Se sua empresa ainda enxerga essa prática como uma iniciativa isolada de TI ou como mera ferramenta de reporting, talvez seja hora de repensar essa visão. Em um mercado guiado por dados, Analytics representa um diferencial competitivo real — com impacto direto nos resultados, na agilidade e na capacidade de inovação do seu negócio.

*Fernando Mimura é Consultor de Business Intelligence na Actionsys