Você sabe o que é cultura data driven? Sabia que ela é uma das grandes responsáveis pelo enorme sucesso de empresas como a Netflix? Independentemente de suas respostas, este artigo foi elaborado para apresentar os principais pontos relacionados ao assunto.
Para começar, vamos diretamente para o seu conceito. Resumidamente, a cultura data driven pode ser descrita como a prática de tomar decisões baseadas em dados, com evidência empírica e não em intuição, especulação ou hipóteses.
Em outras palavras, estamos nos referindo a um modelo de decisão cuja estratégia é guiada por informações reais. Dito isso, mostraremos a seguir de que formas ela pode ajudar o seu negócio. Continue a leitura e confira!
Como a cultura Data Driven impacta os negócios?
A adoção de uma abordagem orientada por dados permite que as empresas tomem decisões mais informadas, baseadas em evidências concretas e não em suposições ou intuições.
Empresas que adotam uma cultura data driven baseiam suas decisões em dados concretos e análises aprofundadas, impulsionando o crescimento, a inovação e a competitividade.
Compreensão das tendências do mercado
Ao adotar a cultura data driven, a organização acaba assumindo uma direção 100% voltada para estudo e análise das informações relativas ao seu negócio. Uma consequência positiva disso é a compreensão das tendências do mercado.
O modo pelo qual essas tendências são percebidas consiste na aplicação prática das ferramentas de Big Data e Business Intelligence. É dessa maneira que a Netflix lança séries e filmes que batem recordes de sucesso, um atrás do outro.
Esclarecendo de forma simples, ela consegue esse efeito porque sabe (por meio da análise de dados) quais são os tipos de conteúdo que cada perfil de usuário deseja assistir. Assim, toma decisões acertadas no que se refere não apenas ao que produzir, mas também a quem incluir como integrantes de suas produções.
Entendimento sobre as vontades e necessidades do cliente
Semelhante à compreensão das tendências do mercado está o entendimento sobre as vontades e necessidades do cliente. Por ser orientada por dados reais, a cultura data driven é excelente para identificação dos hábitos e comportamentos do consumidor.
Ganho de competitividade no seu setor
A cultura data driven também ajuda a sua empresa a se tornar mais competitiva no seu setor. É fácil de entender o porquê, já que ao conhecer as tendências, as demandas e as particularidades do cliente, o ganho de competitividade é resultado natural.
É claro que para isso será necessário criar boas estratégias e ações. Porém, não se discute o fato de que uma orientação baseada em dados reais (e não em “achismos”) abre as portas para uma posição de maior destaque.
Melhora nas tomadas de decisão
O objetivo principal da cultura data driven é proporcionar aos gestores melhores tomadas de decisão. Apesar de ter como base a análise de informações, a empresa dificilmente conseguirá aproveitar todas as suas vantagens se não colocar os dados no centro do seu planejamento de negócio.
Do mesmo jeito que os clientes fazem pesquisas em diversos canais antes de efetuar uma compra, as companhias devem unificar suas expertises com os dados disponíveis para tomar decisões eficazes.
Como ser uma empresa data driven?
Adotar uma cultura data driven envolve mais do que simplesmente implementar novas tecnologias ou contratar especialistas em dados. Trata-se de uma transformação abrangente que requer planejamento estratégico, mudança de mindset, adaptação cultural e utilização de ferramentas adequadas.
Planeje a estratégia
O primeiro passo é desenvolver uma estratégia clara e bem definida para a adoção de uma cultura data driven. Isso inclui:
- definição de objetivos: estabeleça objetivos claros que a empresa deseja alcançar com a análise de dados, como melhorar a satisfação do cliente, otimizar operações ou direcionar a inovação;
- mapeamento de recursos: identifique os recursos necessários, incluindo tecnologia, infraestrutura de dados e pessoal qualificado;
- alinhamento organizacional: garanta que todos os níveis da organização, especialmente a liderança, estejam alinhados com a estratégia e comprometidos com a sua implementação.
Aposte em uma mudança de mindset
Para que a cultura data driven se enraíze na empresa, é fundamental promover uma mudança de mindset entre os funcionários. Ofereça programas de capacitação para que os funcionários compreendam a importância dos dados e saibam como utilizá-los em suas atividades diárias.
Os líderes também devem demonstrar o valor dos dados em suas decisões, incentivando uma mentalidade baseada em evidências em toda a organização.
Além disso, utilize canais de comunicação internos para compartilhar sucessos alcançados por meio da análise de dados, reforçando a importância dessa abordagem.
Adapte a cultura organizacional
A adaptação da cultura organizacional é crucial para sustentar uma mentalidade data driven. Para isso, promova a colaboração entre diferentes departamentos, facilitando o compartilhamento de dados e insights.
Defina métricas claras e mensuráveis para avaliar o impacto das iniciativas baseadas em dados. Por fim, crie sistemas de reconhecimento para recompensar equipes e indivíduos que utilizam dados de forma eficaz para alcançar resultados.
Implemente ferramentas estratégicas
A implementação de ferramentas tecnológicas é essencial para coletar, analisar e utilizar dados de maneira eficaz. Considere opções como:
- big data e business intelligence: invista em tecnologias de big data e BI para processar grandes volumes de dados e gerar insights acionáveis;
- plataformas de análise de dados: utilize plataformas de análise que ofereçam funcionalidades robustas, como visualização de dados, análise preditiva e modelagem estatística;
- automação de processos: automatize processos rotineiros para liberar tempo e recursos, permitindo que a equipe se concentre em análises mais complexas e estratégicas.
Como avaliar os resultados da sua estratégia data driven?
A adoção da cultura data-driven é um processo contínuo que exige monitoramento e avaliação constantes para garantir que os objetivos sejam atingidos e que os resultados sejam otimizados.
Este processo envolve medir mudanças comportamentais, desempenho analítico e empresarial, além de propor melhorias contínuas.
Medindo mudanças comportamentais
Para medir mudanças comportamentais, é fundamental quantificar o número de ações tomadas com base nas análises e acompanhar o uso de relatórios e dashboards analíticos.
Além disso, registrar tanto as solicitações repetidas quanto as novas para projetos analíticos e contar as solicitações e resultados de treinamentos em análise de dados são passos essenciais. Essas medições ajudam a monitorar a taxa de adoção de novas normas e práticas analíticas na organização.
Avaliando o desempenho analítico
Ao avaliar o desempenho analítico, compare a precisão das previsões com os resultados reais e realize experimentos comparando métodos novos e antigos, conhecidos como testes A/B.
Também é importante realizar uma análise de custo/benefício, medindo as receitas ou economias geradas em comparação com os investimentos em análise. Obtenha feedback qualitativo sobre a utilidade das análises por meio da satisfação das partes interessadas, identificando áreas de melhoria ou pontos fortes nos quais se concentrar.
Medindo o desempenho empresarial
Medir o desempenho empresarial envolve avaliar indicadores chave de desempenho (KPIs), como receitas, custos, retenção de clientes e outros KPIs relevantes. Relacione as melhorias de desempenho com projetos analíticos específicos e acumule dados para demonstrar o ganho geral.
Por exemplo, a Lenovo usou insights de remuneração de vendas do RH para estabelecer correlações entre determinadas métricas de desempenho empresarial, como receitas, e ajudou a mudar a função de vendas para a adoção da tomada de decisões baseada em dados.
Implementando melhorias
Com base nos resultados das medições, identifique áreas em que as análises não estão sendo usadas efetivamente e refine os modelos analíticos e processos com base nos feedbacks e dados coletados.
Promova capacitação contínua em habilidades analíticas para aumentar a adoção e ajuste as iniciativas analíticas para alinhá-las com os objetivos de negócio e prioridades dos tomadores de decisão.
Por fim, é importante deixar claro que a implementação da cultura data driven no negócio não costuma trazer resultados de curto prazo, mas de médio e longo. Portanto, é preciso ter uma boa dose de paciência, pois o imediatismo é inimigo desse modelo.
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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.
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?