A implementação de uma cultura data-driven é fundamental para empresas dos mais diversos nichos e segmentos mercadológicos. Isso porque, implementar uma cultura de dados ajuda as organizações a tomarem decisões mais precisas e a serem eficientes em diferentes atividades relacionadas ao cotidiano do negócio.
Pensando na importância desse tema, neste post explicaremos o que é a cultura data-driven, destacaremos quais são as ferramentas que estão relacionadas e quais são os passos para sua aplicação. Boa leitura!
O que é a cultura data-driven?
Uma empresa com uma cultura data-driven implantada utiliza os dados em todo processo decisório. A empresa trata os dados como um ativo estratégico (ou seja, vê o dado como uma fonte de receita) e busca disseminar o acesso aos dados de forma ampla para todos os colaboradores. Este processo foca em capturar, limpar e armazenar dados relevantes. A empresa promove a experimentação e aprendizado constantes através dos dados.
O data-driven se relaciona com quais técnicas e ferramentas?
Para implementar a cultura data-driven é preciso ter as ferramentas e técnicas adequadas. Por esse motivo, na sequência do conteúdo destacamos quais são essas funcionalidades e de que forma se relacionam com a cultura orientada a dados.
Big Data
Esse conceito refere-se ao conjunto de dados (estruturados ou não) que são gerados de forma constante pelas empresas. A coleta e a análise desses dados são fundamentais para as organizações tomarem decisões precisas e, assim, decidirem qual o melhor caminho a ser seguido.
Business Intelligence e Data Visualization
Com o Big Data coletado é preciso aplicar as técnicas fundamentais da estatística para a devida interpretação dos dados. Tabelas de Frequência, medidas resumo como as médias, medianas, quartis e desvios-padrão além de gráficos importantes como o histograma e box-plot são grandes aliados nesta etapa.
Para disponibilizar essas análises, boa parte das empresas usam ferramentas mais robustas de visualização de dados como o Microsoft Power BI e o Tableau.
Machine Learning
Após a análise descritiva dos dados, podemos avançar com o uso de Machine Learning, termo oriundo do inglês que, traduzindo para o português, significa aprendizado de máquina. Esse conjunto de técnicas faz referência à prática das máquinas serem capazes de aprenderem por meio da análise de um grande volume de dados.
Ao contar com tal volume, que são obtidos através do Big Data, as máquinas são capazes de identificar padrões e desenvolver conexões entre os dados, de forma a classificar eventos de interesse, como por exemplo: Inadimplência de Clientes em uma fintech, Churn de clientes, TurnOver de colaboradores, entre outros.
Quais são os benefícios da cultura data-driven para as empresas?
A cultura data-driven proporciona diversos benefícios. Primeiramente, com essa prática torna-se possível tomar decisões estratégicas baseadas em dados, o que reduz a chance de erros nas atividades cotidianas do seu empreendimento. Além disso, há a diminuição de prejuízos logísticos e financeiros.
Ao ter acesso a um grande volume de dados e saber filtrá-los, também é possível ter uma visão abrangente de diferentes segmentos e, assim, entender as necessidades da sua empresa.
Os principais passos para a transformação data-driven
1. Mudança da mentalidade
Migração de sistemas e processos “legados”. Desapegue! É muito comum termos sistemas não-modulares (os famosos "monolitos") tocando nossos negócios. É preciso ter no RoadMap da empresa a devida atualização da infra-estrutura.
A alta administração deve colocar os dados no centro do processo decisório. Uma cultura data-driven não dá espaço para decisões puramente baseadas no feeling dos executivos. Dados são tempestivos e antecipam tendências. A melhor decisão é a que combina experiência e dados bem analisados!
Dados devem passar a serem vistos como um ativo da empresa e não como um sub-produto. Antes da Revolução Industrial 4.0 e a Nova Economia, os dados eram apenas necessários para os sistemas da empresa funcionarem. Ou seja, o banco de dados SQL servia apenas para deixar o ERP da empresa de pé.
Em um cultura data-driven, esses mesmos dados podem gerar muita receita quando profissionais qualificados descobrem tendências e insights acionáveis para novos produtos, melhoria da experiência do cliente, entre outros.
2. Fornecimento de Dados para todos
Todos os colaboradores devem utilizar um único repositório de dados na empresa. O risco de interpretação de dados aumenta muito quando os dados não estão padronizados e unificados.
Esse repositório (Data Lake) deve passar por um processo de Governança de Dados que assegure sua documentação e qualidade. É muito importante ter um devido catálogo dos dados disponíveis para que os usuários sintam-se seguros em sua utilização. Aqui, a famosa frase "lixo que entra é lixo que sai" nunca foi tão verdadeira.
3. Profissionais Qualificados e "Alfabetizados em Dados"
Nem todos precisam ser Cientistas de Dados, mas todos precisam ser alfabetizados. Os colaboradores precisam ser capazes de explorar os dados da empresa para resolver problemas de negócio. Isso envolve muito treinamento.
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