O data driven business é fundamental para as empresas captarem e fidelizarem clientes. Isso porque é uma solução ligada à transformação digital, que está se tornando cada vez mais comum no meio corporativo.
Por meio dessa abordagem, é possível obter inúmeras informações que antes eram de difícil acesso, o que auxilia o negócio a se tornar mais competitivo no mercado.
Nesse cenário, os dados se tornaram um ativo precioso para as empresas, por isso, cabe a elas lançar mão de meios capazes de processá-los. O objetivo é obter informação útil e que auxilie os gestores nas tomadas de decisão. Assim, é possível fazer o ajuste rápido e preciso dos procedimentos que estão dando um resultado aquém do esperado.
Quer saber como adotar o data driven business no seu negócio e obter vários benefícios? Continue a leitura do nosso artigo e aumente os seus conhecimentos sobre o tema!
O que é data driven business?
O termo data driven business significa que uma empresa passou a tomar decisões e fazer planejamentos estratégicos com base em dados — que podem vir de diversas fontes, tanto internas como externas, servindo de base para os gestores acompanharem mais de perto a performance do negócio como um todo.
Quais as vantagens do data driven business?
Em vez de achismo, a empresa passa a se basear em dados. Dessa forma, as decisões serão tomadas com uma maior margem de acerto, o que pode trazer futuramente não só mais receita, mas também clientes fiéis e satisfeitos com a marca. Entre as principais vantagens do data driven business, podemos citar:
- melhoria na gestão, visto que os dados dão uma visão integral do negócio, facilitando a identificação de gargalos e pontos de ineficiência;
- redução da infraestrutura de servidores, pois a empresa pode contratar uma consultoria e migrar os seus dados para a nuvem;
- maior adaptação à mudanças, uma vez que os hábitos dos clientes são propensos a mudar rapidamente, principalmente em virtude da transformação digital.
Como adotar o data driven business?
A implementação do data driven business vai além de ter um software capaz de coletar e processar um grande volume de dados. Veja como acontece a sua adoção na empresa.
Coletar dados
Como foi falado, os dados a serem analisados podem vir de fontes internas e externas ao negócio. Além disso, é preciso estabelecer os chamados KPIs (ou indicadores chave de desempenho), pois eles são importantes na hora de determinar quais informações serão, de fato, relevantes na tomada de decisão e no planejamento estratégico.
Vale destacar que o processamento de todos esses dados deve ser feito de forma automatizada, com auxílio de softwares dotados de Inteligência Artificial e Machine Learning.
Mostrar a importância dos dados
A escolha dos indicadores de desempenho é fundamental para que os colaboradores sejam autônomos na hora de lidar com os dados. Os gestores devem mostrar a importância do data driven business, no intuito de quebrar possíveis resistências por parte dos profissionais em trabalhar com base nessa nova abordagem.
Preparar ferramentas e equipes
Os colaboradores devem não só manusear as ferramentas de software como também aprender a lidar com os dados. Em outras palavras, é preciso ter expertise na hora de estabelecer correlações e inferências entre as informações apresentadas nos relatórios e dashboards. Isso requer que os colaboradores sejam treinados, de modo a desenvolver uma boa capacidade analítica.
O data driven business auxilia as empresas a captarem e fidelizarem clientes. A coleta e processamento de dados, como foi visto, requer não só um software, mas também profissionais dotados de capacidade analítica.
Nesse sentido, a Know Solutions conta com o Pentaho, uma solução que pode se integrar, por exemplo, ao ERP e CRM da empresa, trazendo uma maior inteligência corporativa, além das vantagens que foram apresentadas.
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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.