Tomar uma decisão importante se torna muito mais fácil quando você tem uma visão ampla de todos os cenários e possíveis resultados a partir dela. A cultura data driven, que é pautada na orientação por dados, nasceu justamente com essa proposta, uma vez que fornece informações concretas para o direcionamento das empresas.
A falta de dados precisos sobre operações, desempenho e tendências, por exemplo, pode levar um gestor a fazer escolhas baseadas em achismos, o que é um prato cheio para a aplicação de estratégias ineficazes e desperdícios de recursos. Em mercados altamente competitivos, sai na frente quem consegue atuar de forma estratégica, antecipa movimentos e se ajusta rapidamente às mudanças que surgirem pelo caminho.
Quer saber como a cultura data driven ajuda nesse processo? Entenda, neste post, os benefícios dela e como implementá-la na sua empresa!
O que é cultura data driven?
A cultura data driven começou a conquistar espaço nas empresas em meados dos anos 2000, sendo fortalecida pelo aumento do uso de big data e análise de dados em grandes instituições de tecnologia, como a Amazon e Google, consideradas pioneiras na adoção dessa estratégia.
O conceito se baseia no estudo de dados quantitativos e qualitativos para tomar decisões, tendo como prioridade coletar, analisar e interpretar informações objetivas, em vez de seguir intuições ou suposições relacionadas ao mercado.
Para seguir essa prática, é necessário contar com um conjunto de ferramentas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRMs) e de Planejamento de Recursos Empresariais (ERPs), além de plataformas que possibilitem a análise e integração de dados gerados pelas operações do negócio.
Quais são os seus benefícios?
Em um mundo onde grandes volumes de informação são produzidos por segundo, ter acesso a dados precisos permite que os gestores entendam melhor o comportamento de seus clientes, identifiquem tendências de mercado e avaliem a eficácia de suas estratégias.
Dessa forma, é possível evitar erros que poderiam acarretar gastos dispendiosos, bem como construir uma base sólida para inovar e se adaptar às mudanças rápidas do universo empresarial. Decisões bem informadas são a chave para um crescimento sustentável.
Ademais, a adoção dessa abordagem amplia a transparência e colaboração, pois quando todos os membros da equipe acessam os mesmos dados, é mais fácil alinhar objetivos e trabalhar em conjunto em prol de resultados comuns.
Como implementar uma cultura data driven na empresa?
A transição para esse modelo exige um planejamento cuidadoso, acompanhado da integração de ferramentas que possibilitem desde a coleta até a visualização de dados, assegurando a sua disponibilidade para as partes interessadas. Veja, abaixo, como implementar a cultura data driven na prática.
Invista em ferramentas de análise de dados
Para começar, é crucial investir em soluções avançadas, como softwares de Business Intelligence (BI) e plataformas de análise preditiva, que permitem a transformação de dados brutos em insights valiosos para a gestão do negócio.
A seleção dessas ferramentas deve considerar as suas necessidades específicas, mas é essencial dar prioridade para aquelas que são intuitivas e integráveis com os sistemas já utilizados nas suas atividades. O uso de recursos personalizados para análise de dados, por exemplo, colabora para uma integração mais fluida, que maximiza o potencial informação de suas operações.
Capacite a sua equipe
O sucesso da cultura data driven depende do quão preparada a sua equipe está para atuar dentro dessa nova proposta. Sendo assim, é imprescindível oferecer treinamento para os colaboradores que serão responsáveis por lidar com as ferramentas de dados, além de educá-los sobre a importância de informações precisas nas decisões empresariais.
Promover workshops e sessões de capacitação ajuda a familiarizar os colaboradores com essas plataformas e com a interpretação de dados, ensinando-os não só como operar as tecnologias disponíveis, mas também como aplicar os insights obtidos em suas rotinas de trabalho.
Promova uma mentalidade orientada por dados em todos os níveis da organização
A criação de uma mentalidade orientada por dados deve partir do comprometimento da liderança em valorizá-los e utilizá-los em todas as decisões estratégicas. No dia a dia, é preciso que os gestores demonstrem como as informações influenciam nos seus resultados.
Há que se comunicar claramente os benefícios dessa iniciativa, a fim de engajar os funcionários a incorporá-la em suas atividades. Estimule a curiosidade e autonomia das equipes implementando práticas, como reuniões regulares para discutir ideias alicerçadas em dados, além de criar grupos focados em projetos que os utilizem para solucionar problemas específicos da empresa.
Estabeleça metas clara e acessíveis
Na hora de definir o que o negócio pretende alcançar por meio do uso de dados, é essencial criar métricas claras e acessíveis para a sua realidade. Elas servem como uma bússola, guiando as decisões e monitorando o seu progresso.
Assegure que elas sejam devidamente compreendidas e relevantes para cada área da empresa. Em um e-commerce, por exemplo, uma das métricas que podem ser estabelecidas é a taxa de conversão de vendas, que mede a porcentagem de leads ou visitantes que efetivamente se tornam clientes.
Garanta a qualidade e segurança dos dados
Quando falamos de dados, é imperativo prezar pela qualidade e segurança de todas as informações coletadas e mantidas no banco de dados da organização. Por isso, implemente processos rigorosos de coleta, validação e limpeza de dados, o que evita inconsistências e erros que possam comprometer suas decisões.
Adeque as suas operações à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), protegendo os dados sensíveis e confidenciais de acessos não autorizados e vazamentos que possam comprometer a reputação da empresa. Esse cuidado necessita de sistemas de segurança e práticas de governança de dados robustas.
Com a implementação de uma cultura data driven você pode transformar a eficiência a e competividade do empreendimento no mercado. Isso porque, ao se embasar em dados concretos e mensuráveis, ele pode otimizar seus processos internos, tornando-os mais ágeis e precisos na hora de se adaptar às demandas do seu público-alvo.
Essa forma de atuar proporciona direcionamentos mais assertivos e alinhados com as reais necessidades do consumidor, facilitando a inovação, redução de custos e gerando oportunidades de crescimento.
Quer utilizar dados mais precisos? Veja como garantir a qualidade de dados na sua empresa!
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.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.
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.
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
[…] 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 […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
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?