Transformar dados em informação nunca foi tão fácil. Isso porque tanto as empresas como os consumidores deixam certos rastros em suas operações na internet, que podem ser utilizados de forma legal para gerar conhecimento significativo para os gestores.
Pensando nesse objetivo de guiar a sua tomada de decisão, preparamos um artigo para que você saiba como, exatamente, conduzir essa tarefa e quais as tecnologias mais indicadas. Boa leitura!
Quais são os mecanismos de geração de dados?
O conceito principal por trás do trabalho com dados é a geração de insights e produção de conhecimento para embasar a tomada de decisão.
Com as ferramentas tecnológicas da atualidade, capturar os dados em todos os canais de contato com os clientes se tornou bem mais simples. Podemos mencionar os seguintes meios de extração de informações:
- sites;
- redes sociais;
- aplicativos;
- pontos de venda.
Além disso, é possível armazenar elementos relacionados aos processos como o número de vendas, lucros e até mesmo a área de abrangência da empresa, rastreando até mesmo a atuação dos concorrentes por meio das redes sociais.
Como transformar os dados em informação?
Agora, vamos conhecer ações efetivas para transformar dados brutos em informações concretas.
Foque na tomada de decisões
Ao abdicar do processo de transformar dados em informações importantes para o negócio, os gestores deixam de utilizar uma estratégia significativa para melhorar o processo decisório. Além disso, fica difícil mapear as preferências dos clientes e criar um relacionamento mais próximo com essas pessoas.
Todos os procedimentos relacionados à manipulação de dados são indispensáveis para gerar vantagem competitiva em um mercado tão integrado com a tecnologia. É por meio da análise e extração de informações que os gestores conseguem tomar decisões assertivas, eliminando os fatores de incerteza.
Estabeleça KPIs adequadas para a sua empresa
Com a análise e mineração adequada dos dados, torna-se possível estabelecer os KPIs (Key Performance Indicators), indicadores-chave para determinar metas adequadas e mensurar o desempenho geral da companhia.
Em um ambiente competitivo de negócios, é importante comparar, de forma periódica, os resultados obtidos com as metas predeterminadas. Assim, os KPIs são ferramentas poderosas para mensurar se a empresa está rumando na direção certa para cumprir seus objetivos.
Instale uma cultura data driven
Agora que já sabemos que a análise de dados é imprescindível para agregar valor ao negócio, é importante direcionar a cultura organizacional para que essa constatação seja transmitida a todos os setores da empresa.
Dessa forma, uma cultura data driven é o cenário em que uma companhia organiza seus processos e métricas com base em dados e informações reais, fugindo de decisões baseadas em mero instinto, exemplos passados ou achismos.
Um passo importante nessa direção é a utilização de ferramentas e plataformas destinadas a esse trabalho. Conheceremos mais sobre elas a seguir.
Quais são as melhores estratégias para a transformação?
É imprescindível maximizar o uso da tecnologia ao seu favor, investindo em ferramentas de Business Intelligence e Big Data para gerar valor e inteligência de mercado. Essas ferramentas constituem uma revolução em relação aos instrumentos que eram utilizados para gerar informações até então.
Tanto o Big Data como as soluções de BI vão fornecer conhecimento relevante para incrementar todo o processo decisório. Eles vão ajudar no desenvolvimento de metas e estratégias com a produção de insights significativos.
Combinados aos indicadores, como os KPIs, os dados a serem trabalhados são diversos. Somente com as informações colhidas com o mapeamento de interações com consumidores é possível mensurar a frequência de compra, itens mais adquiridos, formas prediletas de pagamento, entre muitos outros.
Assim, será mais fácil desenvolver um relacionamento mais personalizado com os clientes e aproveitar melhor oportunidades sazonais. Um exemplo é a identificação de determinados produtos adquiridos em um certo período do ano: com base nesse conhecimento, a empresa pode trabalhar em ofertas para o ano seguinte.
Como pudemos ver, transformar dados em informação é uma estratégia eficiente e acessível para diferentes modelos de negócio. Com ferramentas de alto nível, é possível modernizar a sua empresa, conquistar e fidelizar clientes aproveitando as demandas de mercado.
Gostou do artigo e quer saber como fugir das armadilhas na gestão de dados? Então, leia agora mesmo o nosso post sobre os principais erros na gestão!
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.