O propósito da área de Data & Analytics dentro da camada de New Technology é capacitar a organização a extrair valor significativo de grandes volumes de dados, transformando-os em insights acionáveis que direcionam a estratégia de negócios.

A meta é habilitar uma tomada de decisão fundamentada em evidências, otimizando processos, identificando tendências e prevenindo riscos.

Objetivos de Data & Analytics:

·         Coletar e Processar Dados em Larga Escala: Implementar soluções para capturar dados de diversas fontes, garantindo a qualidade e a integridade dos dados coletados.

·         Desenvolver Capacidades de Descriptive Analytics: Utilizar analytics para oferecer uma visão compreensiva do estado atual dos negócios, identificando tendências e padrões históricos.

·         Aprimorar Diagnostic Analytics: Analisar as causas por trás dos eventos passados e performances, fornecendo insights que explicam 'o porquê' dos fenômenos observados.

·         Avançar em Predictive Analytics: Aplicar modelagem estatística e algoritmos de machine learning para antecipar eventos futuros e comportamentos de mercado.

·         Implementar Prescriptive Analytics: Combinar análise preditiva com regras de negócio e algoritmos para recomendar ações que maximizem os resultados desejados.

·         Integrar AI e ML para Análises Avançadas: Incorporar inteligência artificial e aprendizado de máquina para enriquecer as análises, melhorar a automação e personalizar as experiências dos usuários.

·         Estabelecer um Framework de BI Robusto: Construir uma infraestrutura de business intelligence que forneça painéis de controle intuitivos e relatórios para a gestão.

·         Cultivar uma Cultura Orientada por Dados: Incentivar a organização a adotar uma mentalidade data-driven, onde decisões são tomadas com base em dados concretos.

·         Garantir Conformidade e Segurança de Dados: Assegurar que todas as práticas de coleta, processamento e análise de dados estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade e segurança.

·         Promover a Literacia de Dados: Educar e capacitar os membros da equipe em competências analíticas, garantindo que possam interpretar e utilizar dados efetivamente.

·         Fomentar Inovação Através de Analytics: Explorar novas oportunidades de negócios e modelos de serviço por meio de insights derivados de análises avançadas.

·         Facilitar o Acesso e Compartilhamento de Dados: Desenvolver políticas e sistemas que promovam o acesso transparente e seguro aos dados entre departamentos e stakeholders.

·         Avaliar e Adaptar Tecnologias Emergentes: Permanecer atualizado sobre as últimas tendências em analytics, adotando novas tecnologias que possam oferecer vantagens competitivas.

·         Medir o Impacto de Analytics no Negócio: Estabelecer métricas para avaliar o sucesso das iniciativas de analytics e ajustar estratégias conforme necessário.

Por meio desses objetivos estruturados, a área de Data & Analytics pretende ser um pilar central na transformação digital, impulsionando a inovação e garantindo que a organização permaneça competitiva na era da informação.