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Dados não estruturados são chave para aumentar eficiência operacional

Por: Helena Canhoni

Jornalista

Bacharel em Comunicação Social pela ESPM. Experiência em tráfego pago, cobertura de eventos, planejamento de marketing e mídias sociais.

A Qlik® divulgou uma nova pesquisa e revela que muitas empresas enfrentam dificuldades em utilizar dados não estruturados, mesmo frente a melhora na eficiência operacional e na geração de insights valiosos. O estudo aponta que a falta de conhecimento e a carência de ferramentas adequadas são os principais obstáculos, com apenas uma pequena parcela das empresas destinando mais de 1/4 de seu orçamento de IA para iniciativas relacionadas a dados não estruturados.

Brendan Grady, gerente geral de Analytics da Qlik, explica: “com muitas fontes citando que os dados não estruturados representam 80% dos dados do mundo, não é surpresa que os líderes empresariais queiram mais valor real desse recurso inexplorado. No entanto, nossa pesquisa destaca que quase 70% concordam que sua organização não está bem equipada para entender como a IA Generativa pode ser aproveitada em seus dados não estruturados”. 

Mulheres analisando gráficos e papéis de dados em escritório
Imagem: reprodução

“As empresas estão procurando soluções que permitam a adoção da IA Generativa sem exigir a reformulação de seus conjuntos de habilidades e stacks de tecnologia existentes. A oportunidade está em encontrar maneiras de integrar a IA perfeitamente aos ambientes de analytics atuais”, declara o executivo.

Além disso, a pesquisa revela que as preocupações com a privacidade e a conformidade regulatória dos dados são predominantes entre os entrevistados. Cerca de 59% estão altamente preocupados com a privacidade dos dados, enquanto 47% destacam a conformidade regulatória como uma questão crítica. 

Essas preocupações superam significativamente as relacionadas ao retorno sobre investimento (ROI), que são apontadas por apenas 19% dos participantes.

Quanto à avaliação de fornecedores, integração e custo são as principais prioridades com as companhias avaliando: integração dos sistemas (55%), custo (50%) e recursos de governança (49%). A reputação do fornecedor, por outro lado, é considerada uma prioridade menor, com apenas 16% dos entrevistados a mencionando. 

Apesar das expectativas de melhora, 45% dos participantes preveem um impacto modesto no faturamento ou lucro, estimando um crescimento entre 10% e 20% com o uso de dados não estruturados.

Investimento em novas ferramentas

Embora o interesse em IA Generativa seja expressivo, com 2/3 dos entrevistados demonstrando planos de investir em ferramentas voltadas para dados não estruturados, o nível de investimento ainda é limitado. Apenas 22% dos entrevistados afirmam estar realizando investimentos significativos em tecnologias de IA.

Os dados não estruturados são vistos como um elemento-chave para aumentar a eficiência operacional, segundo 62% dos entrevistados. No entanto, apenas 31% dos participantes os associam diretamente à inovação. Um exemplo comum de uso, destacado por 45% dos entrevistados, envolve o aprimoramento das ferramentas de pesquisa para acessar e consultar documentos internos.

Há um consenso de que as ferramentas tradicionais de pesquisa corporativa são inadequadas para explorar o valor dos dados não estruturados. Somente 16% dos entrevistados já implementaram ferramentas especificamente desenvolvidas para gerar insights a partir desses dados e a maioria das iniciativas ainda se encontra em estágios iniciais ou de piloto.

“Os resultados da pesquisa destacam um desafio crítico que as empresas enfrentam atualmente: a lacuna de conhecimento necessário para aproveitar todo o potencial da IA Generativa para dados não estruturados”, diz Erik Bradley, estrategista-chefe e diretor de Pesquisa da Enterprise Technology Research.