Se uma empresa deseja ter espaço no mercado e atrair mais clientes, deve trocar a intuição e o achismo pela análise de dados. Cada vez mais as organizações estão recorrendo a essa tecnologia para obter melhores resultados e não ficarem em desvantagem perante os concorrentes.
Essa nova forma de ver o negócio deve estar enraizada em todos os colaboradores — do contrário, a tecnologia sozinha não será suficiente para a obtenção do sucesso desejado.
Por isso, preparamos este post. Nele você saberá o que é uma cultura de dados, qual a sua importância e como implementar na sua organização. Quer ver seu negócio cada vez melhor posicionado no mercado? Continue a leitura!
O que é cultura de dados?
Consiste em uma forma de pensar que deve estar inserida na empresa desde os gestores até o setor operacional. É o entendimento aprofundado de como as informações devem ser coletadas e analisadas, para daí surgirem os insights a fim de gerar as melhorias necessárias.
Para ser realmente efetiva, uma cultura de dados precisa vir precedida de uma cultura organizacional. Isso significa que todos devem prezar por uma rotina, um comportamento e uma mentalidade, de forma a maximizar os resultados do negócio por meio das informações disponíveis.
Por que é importante a empresa ter uma cultura de dados?
Com o intuito de evitar perdas de receita e ser mais concorrente no mercado, muitas empresas tenderão a implantar em seus processos uma cultura de dados. Na prática, isso consiste em enxergar oportunidades que antes não eram vistas, gargalos de produção, erros e retrabalhos da equipe.
Baseada nos insights oriundos da análise, a organização saberá quais são as tendências do mercado. Com essas informações, ela poderá fazer um mapeamento mais preciso do padrão de consumo dos clientes. Isso influenciará em futuras campanhas de vendas, estratégias para a obtenção de novos clientes em potencial (prospects) e também em produtos inovadores que venham a se destacar no mercado.
Como implementar uma cultura de dados na empresa?
De uma forma geral, as empresas são organizadas de modo a existir uma menor integração entre as equipes e as informações de cada departamento. A cultura de dados surge para aumentar essa integração — uma vez que há uma cadeia centralizada para o fornecimento dos dados, a colaboração entre os setores passa a ser maior, o que impactará diretamente nos resultados do negócio.
Defina os modelos de dados
É importante definir quais modelos de dados serão geridos. Esses modelos podem ser, por exemplo, leads de prospects, clientes e vendas. Uma visão aprofundada acerca do negócio e do cliente é imprescindível para o êxito na implantação da cultura de dados.
A equipe deve habituar-se em consultar as informações antes de tomar decisões. Isso é fundamental para fazer com que todos os setores trabalhem em prol de um objetivo em comum.
Elabore um plano de ação
Com a análise em mãos, o próximo e decisivo passo será criar um plano de ação. Dessa forma, a organização terá os meios para implementar todas as melhorias internas e externas em função dos dados analisados.
Em resumo, o plano de ação será o norte para a empresa aprimorar tudo aquilo que não está alinhado com os seus propósitos.
Utilize um software de BI
Existem soluções tecnológicas poderosas que realizam coleta e análise de dados. Ferramentas de BI (Business Intelligence) oferecem relatórios detalhados e gráficos extremamente úteis na obtenção de insights para a elaboração de planos de ação. Sua cadeia centralizada provê maior possibilidade de integração entre os departamentos, contribuindo para ações mais coordenadas e eficientes.
A cultura de dados veio para substituir a intuição e o achismo. Se a empresa deseja obter os resultados desejados, ela deve primeiro prezar pela cultura organizacional. Afinal, a tecnologia sozinha não será efetiva se quem estiver manuseando não for devidamente capacitado para saber o que deve ser feito com aquele volume de informações. Isso é válido para todos os colaboradores e gestores da organização.
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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?