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Na era do Data Science, por que as empresas vão a falência?

publicado por Jaison Silva Sacramento

Uma empresa normalmente tem como objetivo fazer uso das características inerentes ao seu ramo de negócio para geração de renda e ser sustentável, mas para que essas tarefas possam ser realizadas, há uma necessidade que pessoas nos cargos de gestão tenham capacidade de tomar decisões importantes para o bem-estar do negócio.

Mas antes que qualquer decisão possa ser tomada, é preciso que todas as variáveis (atributos) envolvidos de forma direta ou indireta, sejam analisadas corretamente para evitar que decisões importantes sejam tomadas sem base cientifica ou gerencial para dar subsidio aquela decisão.

Partindo-se da afirmação de Paulo Freire de que “conhecimento não se transfere, se constrói”, as capacidades decisórias da entidade empresarial através das pessoas em cargo de gestão devem obedecer a uma arquitetura orientada para a construção de conhecimento e especificamente, o entendimento sobre todo o processo que envolve o negócio. O qual está condicionado à perspectiva integrada de outros conceitos, noções e ideias, que se não costuradas de forma articulada e progressiva, comprometem a compreensão e o desenvolvimento e crescimento da entidade empresarial.

Independente do modelo de negócio da entidade empresarial, o seu sucesso ou fracasso está estritamente ligado as decisões que são tomadas pelas pessoas na sua administração. É comum depara-se com notícias que grandes empresas faliram, ou foram reduzidas menos da metade do seu tamanho e capacidade; devido a decisões errôneas, são industrias falidas, companhias aéreas, hipermercados, e não para por aí a grande lista de diversos ramos de negócio que vão a falência.

Fico a imaginar qual seria a reação de Frederick W. Taylor hoje, mais de 100 anos após a publicação de sua obra em 1905 “Administração Científica” que tinha como premissa ser o marco zero em administração cientifica e gestão empresarial da história moderna, depara-se em pleno século 21, na era do Big Data, Data Science, Inteligência Artificial, Business Intelligence, conceitos e tecnologia inexistente na sua época, ver diversas empresas falindo por falhas de gestão na tomada de decisões.

As informações disponibilizadas por esses recursos computacionais citados anteriormente, devem ser utilizadas objetivando a máxima acurácia nas decisões. A utilização de dados obtidos por diversas fontes e de várias maneiras, combinados, tem como objetivo dar a melhor previsão para pessoas encarregada das decisões.

Mas há aqueles que vão enumerar diversos argumentos, como crise global, crise financeira, aumento ou diminuição do dólar, guerra comercial entre EUA e CHINA, e tantos outros que possam ser enumerados nesse artigo como objeções para justificar a crise empresarial.

Mas a questão é, qual será o proveito dos conceitos e tecnologia relacionado a gestão de dados e informações se não consigo tomar uma decisão que evite a falência da minha empresa? Perguntas como essa e outras deveriam ser feitas antes de qualquer projeto relacionado a dados, pois não adianta ter seus dados na nuvem ou no chão, big ou small data, se a pessoa atrás do computador que vai tomar a decisão, não possui a capacidade analítica para lidar com essas informações e insights.

É importantíssimo ter soluções, conceitos e tecnologias como as citadas no suporte a gestão empresarial, mas acima de tudo, precisamos ter pessoas capacitadas e com senso analítico para entender, compreender e tomar a decisão correta, com os dados corretos, e na hora certa.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

TELLES, R. Cluster e Redes de Negócios. 1. ed. Curitiba: IESDE Brasil, 2008. 216p.

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Autor

Graduando em Matemática Aplicada e Computacional (UNINTER),Graduado em Ciências Contábeis (UNICID), Graduado em Teologia (FATIN), Pós-Graduado em Engenharia de Sistemas (ESAB), Pós-Graduado em Data Warehouse e Business Intelligence (AVM), Pós-Graduado em Estatística Aplicada (UNIDERP). Contador registrado no CRC-SP, profissional certificado em Microsoft Business Intelligence desde 2010, atuação desde 1997 como profissional de tecnologia da informação com experiência em diversos projetos. Experiência em análise e levantamento de requisitos, modelagem de dados de soluções de Microsoft Business Intelligence, modelagem e desenvolvimento de soluções de Big Data e Data Science utilizando soluções Microsoft Azure Data Lake, Databricks (Apache Spark), Machine Learning, Hadoop, Data Factory. Desenvolvimento de soluções Business Intelligence utilizando Microsoft SQL Server com recursos de Self-Service BI, utilizando SharePoint, SSAS, SSRS, SSIS, Power View, Power MAP, Power BI, Data Mining. Experiência em implementação de soluções de Cloud Computing Microsoft Azure, Office 365.

Jaison Silva Sacramento

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