Uma das maiores preocupações das empresas, atualmente, diz respeito à performance de seus funcionários.
Não é segredo para ninguém que, em um mercado dinâmico e globalizado, o quadro de colaboradores de uma empresa certamente é um importante diferencial competitivo, e que resultados extraordinários só são alcançados por equipes comprometidas e bem gerenciadas.
É por isso que, depois de mostrar como melhorar a gestão da sua empresa, reunimos também 5 dicas para montar equipe de sucesso:
1. Acerte na contratação dos membros da equipe
Uma equipe de sucesso começa pela escolha das pessoas certas. Por isso, acertar na contratação é fundamental.
Assegure-se de saber com clareza quais são as características e competências que os seus colaboradores precisam ter e desenvolva um processo seletivo eficaz, que seja capaz de apontar essas pessoas quando elas aparecerem.
2. Forneça treinamento a seus colaboradores
Além de escolher as pessoas adequadas para a sua empresa, é importante garantir que elas estejam prontas para o trabalho. Dessa forma, forneça treinamentos para que os membros de sua equipe aperfeiçoem as competências que já possuem e adquiram novas habilidades relevantes para o seu negócio.
Não se esqueça de treiná-los também para usar de forma adequada as ferramentas de gerenciamento de dados empregadas pela empresa.
3. Invista em uma cultura de feedback para montar equipe de sucesso
Equipes de sucesso são pautadas em uma forte cultura de feedback, na qual todos os indivíduos se sentem confortáveis para conversar sobre os pontos em que precisam melhorar.
Lembre-se de manter uma relação aberta e de confiança com os seus colaboradores, fornecendo e pedindo feedback sempre que possível.
4. Garanta que a equipe tenha informações de qualidade para trabalhar
Um fator crucial para bons resultados é partir de boas informações. Assim, uma equipe de sucesso baseia seu trabalho e análises em indicadores e dados reais do negócio, que ajudam a tomar decisões mais assertivas.
Nesse aspecto, algumas ferramentas como ERP, CRM e softwares de Business Intelligence podem ajudar, à medida que reúnem informações de qualidade sobre clientes, vendas e processos, e facilitam o compartilhamento desses dados entre os membros do time. Invista nisso!
5. Estabeleça metas conjuntas para o sucesso (e comemore quando elas forem atingidas!)
Uma equipe se engaja mais no trabalho quando possui objetivos em comum. Estabelecer metas compartilhadas favorece a colaboração e cria um espírito de time que é essencial para manter os colaboradores motivados e empenhados.
Da mesma forma, comemorar o alcance das metas é indispensável para manter a equipe no rumo do sucesso. Não se esqueça também de fazer com que cada membro do time se sinta importante e crucial para atingir o êxito coletivo.
Montar equipe de sucesso é uma tarefa que exige dedicação e comprometimento por parte do líder e dos próprios membros da equipe. Temos certeza de que, ao colocar essas dicas em prática, a performance da sua equipe vai atingir níveis ainda mais satisfatórios, contribuindo para alcançar objetivos que tragam bons frutos para a empresa no longo prazo.
Conhece mais alguma dica fundamental para montar equipe de sucesso? Compartilhe a sua experiência conosco nos comentários!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.