As organizações estão cada vez mais recorrendo aos provedores de serviços para coletar insights de seus dados. Aqui estão os benefícios e riscos da terceirização das análises

Por: Bob Violino

As empresas terceirizam todos os tipos de funções de TI e de negócios para provedores de serviços, incluindo alguns que são bastante estratégicos. Cada vez mais, a terceirização inclui análise de dados, uma das áreas mais competitivas do espectro tecnológico.

Pesquisas da indústria mostram que a demanda pelo serviço está aumentando. Por exemplo, um relatório de 2017 da Hexa Research, empresa de consultoria e pesquisa de mercado, afirma que o mercado global de análise de dados deve crescer mais de 30% entre 2016 e 2024, alcançando uma receita anual de mais de US$ 6 bilhões até o final do período de previsão.

A crescente conscientização sobre as vantagens da análise de dados é um fator determinante no mercado, de acordo com o relatório Hexa. As empresas estão gradualmente percebendo a importância da análise para maximizar as receitas e identificar as escolhas dos consumidores, disse, e nem toda organização é equipada com o conhecimento e os recursos necessários para uma análise de dados eficaz. Além disso, a escassez de profissionais para análise de dados está dificultando o desenvolvimento de uma análise de dados competitiva. Isso aumentou ainda mais a demanda por serviços analíticos.

O relatório da Hexa divide a análise em três tipos principais – preditiva , prescritiva e descritiva – e diz que a análise descritiva detém uma participação importante no mercado geral. A empresa prevê um crescimento significativo para a análise prescritiva, devido à sua adoção generalizada entre as organizações.

E dentro da categoria de terceirização em geral , os serviços ainda podem ser diferenciados por offshoring e onshoring.

“A entrega em nuvem permite acesso mais fácil aos dados de regiões do mundo onde a mão de obra é menos dispendiosa e isso pode reduzir os custos do gerenciamento contínuo de algoritmos”, afirma Katy Ring, diretora de pesquisa de serviços de nuvem e TI da empresa de pesquisa 451 Research. “Mas, na verdade, a tecnologia de Machine Learning tem maior probabilidade de reduzir significativamente os custos nessa área. A engenharia dos próprios sistemas de gerenciamento de dados, provavelmente, faz mais sentido para fornecer recursos offshore, em vez de analíticos. ”

Com as máquinas assumindo a liderança no processamento de dados, “o conceito de offshore será progressivamente diluído ao longo do tempo”, afirma Beatriz Sanz Saiz, líder de consultoria na EY. “É menos sobre offshoring ou [onshoring] e mais sobre como humanos e máquinas trabalham juntos para obter o melhor resultado.”

Mas a terceirização da análise de dados pode não fazer sentido para todos os tipos de organizações ou para todos os tipos de análise. Claramente, existem benefícios potenciais, mas também há riscos. Aqui estão alguns dos prós e contras da terceirização da análise de dados, com base em insights de especialistas do setor.

Pró: acesso a habilidades em falta
É bem conhecido que as pessoas com certas habilidades de TI são escassas, e isso inclui profissionais especializados em áreas como computação em nuvem, análise avançada, Big Data e Ciência de Dados. Empresas de terceirização podem ajudar a fechar a lacuna, fornecendo esse tipo de experiência.

“Como os volumes de dados estão se expandindo, tentar manter o ritmo dentro do data center tradicional está se mostrando impossível”, diz Ring. “Isso está impulsionando o requisito para gerenciar a propriedade de dados na nuvem, fornecendo acesso a grandes volumes de dados no Amazon Web Services, no Microsoft Azure e no Google Cloud Platform.”

Para tanto, as organizações precisam de plataformas de gerenciamento de nuvem para que possam provisionar grandes data lakes e gerenciar cargas de dados e transferências de consoles individuais, diz Ring. “No entanto, é um desafio operacionalizar esse tipo de abordagem com uma equipe de TI que não possui as habilidades [apropriadas] internamente. A terceirização pode fornecer às organizações acesso a essas habilidades ”.

Contra: O risco de escolher o provedor errado
Decidir com qual provedor de serviços fazer parceria é um desafio.

“A seleção de fornecedores pode ser assustadora, diz Close. “Embora o custo seja obviamente um fator importante no processo de seleção de fornecedores, o ajuste cultural e o alinhamento das equipes desempenham um papel igualmente importante.”

As empresas esperam hoje muito mais parcerias estratégicas e de alto nível, onde os recursos estão arraigados nas operações cotidianas, os canais de comunicação são eficazes e a entrega de resultados de negócios é vital, diz Close. “Estes são resultados que vão além de apenas reduções de custos”, diz ela.

Pró: Experiência no setor
Embora algumas funções de análise de dados sejam universais, outras podem ser específicas de determinados setores, como serviços de saúde e serviços financeiros. Encontrar um parceiro de terceirização que tenha profundo conhecimento do setor pode ser uma grande vantagem competitiva.

“Os provedores que podem aperfeiçoar o conhecimento de domínio no varejo, por exemplo, terão ofertas de serviços analíticos específicos, como análise de valor da vida útil do cliente, análise de vendas da loja, análise de rentabilidade ou análise da cesta de mercado – todas técnicas muito específicas para essa indústria”, diz Alison Close, analista da International Data Corp.

“Eles também podem fornecer dados/métricas de benchmarking para mostrar um ponto de comparação com os padrões do setor ou com outros players do setor”, diz Close. “Isso poderia ser usado como vantagem competitiva”.

Contra: Compensações de custo versus valor
Uma vez que um modelo preditivo é criado e convertido em um produto por um provedor de serviços externo, ele precisa ser operacionalizado pelo tempo que for necessário, diz Ring. Isso significa ajustar e reimplementar regras no algoritmo para que as informações fornecidas continuem sendo significativas.

“Os dados mudam constantemente, portanto, o modelo não pode degradar”, diz Ring. “Essas atualizações constantes têm um preço, no entanto, e esse preço será maior do que o pessoal das áreas de negócio estão acostumados a pagar  por serviços de TI internos e por relatórios de BI [ Business Intelligence ].”

Na verdade, toda a questão do custo dos serviços de terceirização pode ser um desafio, especialmente para organizações maiores, com modelos operacionais mais complexos.

Obter o buy-in executivo em toda a empresa e algum financiamento “pode ser um desafio, especialmente se você estiver tentando centralizar as fontes de dados existentes em silos e diferentes linhas de negócios estiverem envolvidas nesse processo de tomada de decisão ou financiamento”, diz Close.

Pró: Escalabilidade fácil e um caminho rápido para a maturidade da análise
Além da capacidade de adquirir habilidades de análise de dados, os serviços de terceirização podem ajudar as organizações a construir rapidamente uma infraestrutura analítica que pode não ser fácil ou até mesmo possível fazer internamente.

A análise de dados “tornou-se uma parte natural do negócio, e hoje em dia é mais do que ‘apenas’ armazenamento de dados e Business Intelligence”, afirma Jorgen Heizenberg, diretor de pesquisa de dados e análises do Gartner. “Isso requer um nível de escalabilidade e complexidade que nem sempre é encontrado internamente. Uma das razões mais comuns pelas quais as organizações buscam suporte externo [de análise] é porque elas não possuem os recurso para atender a essa demanda crescente ”.

Outra consideração é o potencial de manter os custos baixos enquanto adquirir essas capacidades analíticas, diz Heizenberg, porque esses provedores frequentemente utilizam ativos analíticos como frameworks e aceleradores.

Aproveitar a expertise em tecnologia do provedor, seja na implementação de um data warehouse ou na automação de processos robóticos ou em ferramentas baseadas na nuvem, para melhorar as eficiências operacionais, pode ser uma grande vantagem, diz Close. “A terceirização da análise de dados para um provedor terceirizado também poderia ajudar a introduzir soluções mais inovadoras que uma empresa pode não estar considerando atualmente”, diz ela.

Contra: Perder o controle de armazenamento de dados e de modelos analíticos
Qualquer acordo de terceirização geralmente significa desistir de algo, como controle e, em alguns casos, até mesmo funcionários. Com a terceirização de análises, um dos maiores recursos a serem sacrificados são os modelos de análise.

“Para obter insight como um serviço, o cliente normalmente fornece os dados ao provedor de serviços para que o provedor de serviços forneça respostas”, diz Ring. “Nesse modelo, o cliente nunca possui a lógica ou o algoritmo. Consequentemente, quando o cliente sai, tudo o que pertence ele são os dados e as recomendações, não os modelos, abordagens, estrutura ou configuração. ”

As empresas que estão terceirizando a análise de dados também podem se preocupar sobre onde seus dados estão realmente sendo armazenados e se o local de armazenamento é a melhor opção para eles, diz Close.

Pró: Garantia de conformidade contínua da proteção de dados
À medida que os volumes de dados aumentam, o processo de gerenciar e analisar os dados pode colocar as organizações em um risco maior de não conformidade com uma série de regulamentações.

As diferenças entre as políticas de governança e segurança nos sistemas de fonte de dados criam desafios para as empresas quando se trata de auditar dados em data lakes, diz Ring.

“Especialmente com os requisitos sobre informações pessoalmente identificáveis ​​e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) em vigor, a necessidade de dados mais facilmente auditados pode ser um catalisador para buscar um parceiro externo de terceirização”, diz Ring.

Contra: A necessidade de possuir a estratégia de gerenciamento de dados
Para apoiar a democratização dos dados dentro das organizações, é necessário um diretor de dados (CDO) para defender uma estratégia em toda a empresa para a captura, gerenciamento e compartilhamento de dados, diz Ring.

As camadas de análise e governança de autoatendimento precisam ser arquitetadas da maneira certa para permitir uma gama de casos de uso ao longo do tempo, diz Ring, e é por isso que uma função de CDO é tão importante.

“O CDO é, em última análise, responsável pelo alinhamento de negócios e TI em torno do gerenciamento de dados”, diz Ring. “Se a [organização que está terceirizando] não tiver esse papel interno, haverá um sucesso limitado para uma abordagem terceirizada”.

Pró: Maior potencial para alavancar o valor dos dados
Tem sido dito que os dados são a nova moeda para as empresas, e certamente há muito potencial para alavancar análises para ganhos de negócios.

“Com as máquinas assumindo a liderança no processamento de dados, a cadeia de valor de dados e análise mudará fundamentalmente”, diz Saiz. “Como em todos os negócios digitais, a desintermediação ocorrerá, de modo que o valor permanecerá nos dois extremos do negócio, seja no final dos dados ou no final do suporte a decisões/insights de negócios.”

Nesse contexto, um possível benefício da terceirização é a oportunidade de alavancar um mercado de dados e construir modelos de negócios alternativos, “com um terceiro independente executando a custódia de dados de várias organizações e promovendo o conceito de uma troca de dados segura e não realimentada”, diz Saiz.

Contra: potencial para conflitos
Todos entram em acordos de terceirização esperando que o relacionamento ocorra sem problemas para todas as partes. Mas podem surgir problemas que comprometem a harmonia do arranjo. Isso é especialmente verdadeiro se as empresas não tiverem sido minuciosas na elaboração de contratos .

Ao terceirizar a análise de dados, “as organizações muitas vezes esquecem de incluir termos-chave de contratação, como rescisão, controle de dados, propriedade intelectual, responsabilidade, métricas e SLAs, modelo de preços e capacidade adicional e custos de renovação”, diz Heizenberg. Isso pode levar a possíveis conflitos durante ou no final do compromisso.

Fonte: CIO

Texto original:
http://cio.com.br/tecnologia/2018/06/13/pros-e-contras-da-terceirizacao-da-analise-de-dados/