O Trabalho de Data Analytics pode ser automatizado?

A automação do Data Analytics é a combinação de estratégias e tecnologias de automação para entregar, reconfigurar ou redesenhar processos que envolvem dados e consequentemente maximizar os resultados de negócios. 

Tudo parte do planejamento para a automação e, sempre considerando desafiar o modelo que estamos utilizando, não existe melhor definição para a desconstrução de processos e práticas que seguramente ficarão obsoletos frente a velocidade que as coisas acontecem ao redor do mundo. 

O ponto crucial para o planejamento da automação é estarmos diretamente alinhados e engajados com o propósito do business.

Por exemplo, se o meu negócio é B2C e tenho como propósito melhorar a jornada de compras do shopper dentro de uma loja  de varejo (física ou virtual), nós precisamos iniciar olhando para todos os dados disponíveis – estruturados como uma base de CRM, semi- estruturados como uma conversa via whatsapp ou não estruturados como as reações e sentimentos com o atendimento. 

Surgindo as fontes e “bases” mapeadas e em mãos, ficará mais fácil identificar as melhorias no que fazemos bem, desconstruir o que não fazemos de bom  e, principalmente, implementar aquilo que nos falta para a excelência no atendimento.   

E quais recursos tecnológicos podem ser utilizados na automação do Data Analytics?

• Cloud Computer
• Infraestrutura de máquina – hardware robusto
• Clusters para tratamentos, transformações e carga dos dados
• DW, Data Lake, SQL, Banco de Dados para organização e estruturação
• Recursos para integrações e fluxo dos dados
• Machine Learning – AI
• Soluções de Self Service Analytics para front end
• Reconhecimento de fala;
• Aplicativos inteligentes de gerenciamento de processos de negócios. 

Com todas essas peças em movimento e novas tecnologias tornando-se disponíveis em um ritmo constante, é razoável se preocupar com os riscos da automação inteligente para o Data Analytics. 

O importante é entender o momento e cenário que estamos inseridos, com a certeza do processo de atualização periódica das tecnologias no mundo moderno. É aí que o mindset voltado à inovação deve ser trabalhado sempre. 

Talvez, o problema com a automação de inteligência de negócios é que não temos o luxo de tempo ou histórico suficiente para fornecer experiências de aprendizado profundo.