Qualquer erro e decisão equivocada pode comprometer a saúde financeira do negócio, principalmente em períodos de recessão econômica. Tomar decisões estratégicas, que afetarão diretamente o desempenhoda empresa, se tornou diferencial em um mercado competitivo e, cada vez mais incerto.
Executivos não fazem escolhas ruins de propósito, mesmo com todas as ferramentas tecnológicas e avanço nas técnicas de gestão, muitos ainda se baseiam no próprio “feeling” ou não analisam as informações da empresa adequadamente.
E o resultado? Escolhas ruins. Para qualquer gestor uma das perguntas mais difíceis de responder é:
“Como tomar decisões estratégicas?”
Entender o processo de tomada de decisões é o primeiro passo para tornar a sua gestão mais estratégica, mas é preciso que esse entendimento venha acompanhado de melhorias na prática. Confira as nossas 4 dicas para otimizar a sua atuação!
Entenda cada tipo de decisão
O termo “decisão” costuma ser aplicado em qualquer tipo de situação. E muitas delas não possuem o mesmo peso. Se uma máquina de café quebra, trocá-la ou mandá-la para o conserto se configura como uma decisão. Se uma empresa se vê diante de uma oportunidade de negócio, o que é preciso fazer? Tomar uma decisão.
Para obter os melhores resultados, o líder precisa entender como cada atividade da empresa difere entre si.
Assim será mais fácil identificar quais tarefas e setores necessitam do seu controle direto, delegar ações rotineiras e destinar a sua energia para decisões estratégicas e táticas, realmente relevantes para o negócio a longo prazo.
Tenha cuidado com decisões intuitivas
Todo líder precisa contar com o pensamento intuitivo em algum momento da sua atuação. Mas quando se trata de tomar decisões estratégicas é preciso ter cuidado ou a intuição pode se tornar uma inimiga Antes de tomar uma decisão, pergunte a si mesmo:
- Qual a missão e os valores da empresa?
- Quais são as minhas obrigações como líder?
- Quais desafios estamos enfrentando?
- Quais oportunidades seriam interessantes para nós?
- Minhas decisões são utópicas? Devo inseri-las em um contexto mais próximo da realidade da empresa?
- Quais serão as consequências dessas decisões?
Colete o máximo de informações
Para evitar erros é essencial analisar sistematicamente a realidade da sua empresa. Esse processo envolve a coleta do máximo de informações, definição de desafios competitivos e percepção sobre as melhores práticas.
Dados sobre público-alvo, concorrência, capital disponível e lucro são apenas alguns dos aspectos a serem considerados. Mesmo que levem tempo para serem reunidos, eles serão capazes de estruturar, e assegurar, uma decisão mais ágil e estratégica.
Influencie as pessoas ao seu redor
Não adianta definir decisões, sem contar com o apoio da equipe para fazê-las darem certo. A essência do pensamento estratégico é fazer com que toda a empresa tenha um objetivo comum. Organizações que tratam bem e motivam os seus colaboradores possuem um desempenho melhor.
Para fazer isso, o líder não pode se isolar do resto da equipe ou acreditar apenas no seu “feeling”. Seu exemplo e maneira de se comunicar serão essenciais para inspirar e encorajar pessoas em prol dessas metas.
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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.