Com os avanços da tecnologia digital, é possível coletar informação mais confiável e detalhada em grande escala. O resultado disso é o crescimento da cultura orientada a dados, com maior foco em análises quantitativas para guiar decisões estratégicas. Acompanhar essa tendência é essencial para manter um negócio competitivo a longo prazo.
Apesar disso, muitas empresas não seguem esse modelo, seja devido à resistência por parte da gestão ou falta de planejamento. Porém, com o direcionamento certo, você pode promover essa mudança cultural em seu negócio, afetando como sua equipe trabalha e, consequentemente, os resultados que pode alcançar.
Acompanhe e entenda mais sobre a cultura orientada a dados e como você pode promovê-la em sua empresa.
O que é cultura orientada a dados?
Em essência, a cultura orientada a dados é uma forma de pensar a gestão empresarial com foco em estatísticas e indicadores. Através da coleta e processamento de dados, você pode apontar quais decisões têm boas chances de trazer resultados positivos para a empresa a longo prazo, sem se basear apenas em observações.
Quais são seus benefícios para a empresa?
Como você deve imaginar, essa abordagem oferece diversos benefícios. Veja aqui os principais deles.
Otimização de processos
Com mais dados e Business Intelligence à sua disposição, você tem mais oportunidades para promover o crescimento do negócio. Em uma cultura orientada a dados, você conta com mais recursos para melhorar seus processos, extraindo mais rentabilidade de cada um deles no dia a dia.
Facilidade para tomar decisões estratégicas
O acesso a dados é essencial para tomar decisões estratégicas dentro da empresa. Dessa forma, você consegue obter o melhor retorno para seus esforços a longo prazo.
Redução de custos
A redução de custos operacionais é outro ponto favorecido pela cultura orientada a dados. Ao analisar seus indicadores, você encontra desperdícios e pode eliminá-los mais facilmente.
Como adotar uma cultura orientada a dados?
Para alcançar esses resultados, é importante ter o direcionamento certo. Veja aqui alguns passos que vão te ajudar.
Facilite o acesso à informação
Um dos fundamentos para uma cultura orientada a dados é que a equipe possa consultar essas informações facilmente. Para isso, é importante adotar recursos de acessibilidade digital, além de procedimentos que tornem seus dados mais claros e legíveis.
Prepare sua equipe
Para que essa mudança de cultura seja bem-sucedida, é importante promover uma nova mentalidade dentro da sua equipe. Para isso, é essencial investir em treinamentos e políticas internas que incentivem o uso de dados para tomar decisões no dia a dia.
Adote as ferramentas certas
Quanto maior a escala das suas operações, mais importante é utilizar ferramentas de gestão adequadas em seu negócio. Isso é especialmente importante para garantir a distribuição adequada desses dados e facilitar seu uso nos processos do dia a dia.
Desenvolver uma cultura orientada a dados faz uma grande diferença no desenvolvimento do seu negócio. Seja para auxiliar em decisões estratégicas ou otimizar a atuação da equipe no dia a dia.
Quer encontrar a ajuda que precisa para usar dados em suas decisões estratégicas? Então, entre em contato com a Know Solutions e veja mais sobre nossos produtos.
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?