Para que uma empresa consiga se adaptar à transformação digital, é imprescindível que ela adote uma cultura orientada adados. Dessa forma, ela terá os meios de obter melhores resultados em todas as áreas do negócio, desde o marketing e vendas, até a parte financeira e contábil, por exemplo.
É nesse contexto que surge o conceito do data driven business. Com ele, as empresas conseguirão se manter não só operacionais, como eficiente, produtivas e competitivas no mercado. Continue a leitura do nosso post e entenda melhor como o data driven business pode ser útil para o seu negócio!
O que é data driven business?
A ideia por trás do data driven business é fornecer aos gestores e colaboradores uma cultura que seja orientada a dados. Uma característica relevante dessa abordagem está no uso da Inteligência Artificial, que fornece meios de fazer análises preditivas do negócio e do mercado. Com isso, é possível prever com boa precisão os padrões e preferências futuras dos consumidores, bem como o comportamento do mercado e dos concorrentes.
Quais as principais aplicações do data driven business?
O data driven business é responsável por identificar as forças e as fraquezas de uma empresa, com base na coleta, análise e tratamento de dados. Dentre as suas principais aplicações, podemos citar:
- marketing digital;
- personalização da experiência do cliente;
- análise de crédito;
- logística;
- análise da concorrência, dentre outros.
Quais os benefícios do data driven business?
Com o data driven business, uma empresa pode se beneficiar de diversas formas. Algumas dessas vantagens você pode conferir nas subseções a seguir.
Marketing e experiência personalizada
Nos dias de hoje, aprimorar o atendimento e o relacionamento com um cliente é uma grande necessidade das empresas. Nesse sentido, o data driven business, por meio da coleta e análise de dados, pode fornecer correlações e inferências valiosas aos gestores, de modo que eles identifiquem os aspectos que estão deixando os clientes mais ou menos satisfeitos em relação ao negócio.
Redução de custos
O ROI, ou retorno sobre o valor investido, é uma das principais métricas que indicam se o negócio investiu bem ou não os seus recursos. Usando o data driven business, é possível não só elevá-lo, como também identificar rapidamente quais fatores fizeram com que ele não tivesse o resultado esperado. Com isso, o negócio reduzcustos, uma vez que eles serão melhor alocados, de acordo com as necessidades que os dados apontaram.
Aprimoramento de produtos e serviços
O driven data business também é responsável por indicar os pontos de melhoria dos produtos e dos serviços prestados. A consequência disso é o aprimoramento constante, que pode se refletir, por exemplo, em umFAQ que seja mais efetivo na hora de responder às dúvidas dos consumidores, ou em um atendimento de pós-venda, de modo a dar suporte ao cliente mesmo após a compra de um produto ou a contratação de um serviço.
O que os gerentes precisam saber sobre data driven business?
É de grande importância que nos gerentes tenham em mente o grande potencial de uma estratégia baseada em data driven business. Nesse sentido, deve-se compreender a capacidade analítica da empresa, que pode ser refletida, por exemplo, na visão estratégica e expertise dos colaboradores.
Além disso, é preciso identificar em quais situações é desejável automatizar os processos, no intuito de evitar retrabalhos e atividades manuais que tomam tempo dos profissionais. Vale salientar que o data driven business sozinho não pode fazer muita coisa pelo negócio. Além de um software, é preciso que os colaboradores sejam treinados, de modo que consigam identificar correlações relevantes entre os dados que foram coletados.
O data driven business ajuda as empresas a adotarem uma cultura orientada a dados. Dessa forma, elas se tornam verdadeiramente adaptadas à transformação digital, de modo que os seus processos internos podem ser aprimorados, bem como o atendimento e o relaciona,mento com o cliente.
O que achou do conteúdo deste post? Para aumentar os seus conhecimentos sobre o assunto, aproveite e confiraas vantagens que a análise de dados pode trazer para a sua empresa!
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.