Data Analytics: construindo uma cultura Data-Driven na sua organização

Dados. O novo petróleo. O seu uso estratégico nas empresas é crucial para acelerar resultados e apoiar na tomada de decisões estratégicas.

Atualmente, essa eficácia das ações baseadas em dados pode ser comprovada em números. Uma pesquisa realizada pela Mincksey, por exemplo, revelou que a probabilidade de uma empresa atingir lucratividade acima da média é quase 19 vezes maior para quem utiliza análise de dados.

Para colher os benefícios dessa estratégia orientada a dados, é preciso construir uma cultura Data Driven, em que dados internos e de mercado são coletados e organizados de forma a possibilitar que os processos sejam guiados por uma análise multidisciplinar das informações da empresa.

Para começar a construir essa cultura é preciso, antes de tudo, de uma transformação organizacional e comportamental. O primeiro passo para isso é, como quase sempre, conhecimento.

Neste artigo, falaremos sobre os conceitos do data analytics, os benefícios de uma cultura data driven para uma organização, as ferramentas, processos e desafios para a implementação.

O que é Data Analytics?

Conceitualmente, Data Analytics é um processo que envolve a coleta, processamento, análise e interpretação de dados para extrair informações úteis e apoiar a tomada de decisões.

Vamos entender melhor esse processo:

A coleta de dados pode ocorrer de várias fontes, incluindo sistemas internos, redes sociais e dispositivos IoT;
Após a coleta, os dados são processados e limpos para garantir sua qualidade.;
A análise desses dados pode ser feita por meio de diversas técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões, tendências e correlações;
A interpretação dos resultados permite que as organizações compreendam melhor seu desempenho e desenvolvam estratégias baseadas em insights fundamentados.

Para explorar melhor esse conceito, vale também falar que, apesar de ser comumente confundido com Business Intelligence (BI) e Big Data, o conceito de Data Analytics se difere desses outros pela própria razão de ser.

Enquanto BI se refere ao uso de ferramentas e sistemas para analisar dados históricos e apresentar informações acionáveis e o Big Data lida com grandes volumes de dados que podem ser estruturados ou não estruturados, o Data Analytics abrange um espectro mais amplo de atividades analíticas, que objetiva o fornecimento de insights para a tomada de decisões.

Para ficar mais claro, vamos exemplificar:

Uma empresa de comércio eletrônico deseja melhorar suas campanhas de marketing e utiliza Data Analytics, Business Intelligence (BI) e Big Data de maneiras distintas. Usando Data Analytics, a empresa coleta dados de campanhas passadas, analisa taxas de cliques, conversões e ROI, e realiza análises descritivas, preditivas e prescritivas para identificar as campanhas mais eficazes e sugerir ações futuras. Isso permite que a empresa otimize suas estratégias de marketing com base em insights detalhados e previsões precisas.

No âmbito de Business Intelligence (BI), a empresa extrai dados de várias fontes, cria relatórios e dashboards que monitoram indicadores chave de desempenho (KPIs), como vendas mensais e taxa de conversão, ajudando os gerentes a visualizarem dados históricos e tomarem decisões informadas. Com Big Data, a empresa gerencia e processa grandes volumes de dados variados usando tecnologias, permitindo analisar rapidamente padrões e tendências em tempo real e melhorar a personalização das ofertas e a experiência do usuário no site.

Tipos de análises de dados

Existem quatro principais tipos de análises de dados. Cada tipo de análise desempenha um papel crucial no apoio à tomada de decisões e é utilizado para responder a diferentes perguntas de negócios, permitindo que as empresas não apenas entendam seu desempenho passado e presente, mas também se preparem de forma proativa para o futuro e tomem medidas eficazes para alcançar seus objetivos estratégicos.

Vamos conhecer melhor cada um deles:

Análise descritiva: concentra-se em descrever o que aconteceu no passado. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar a análise descritiva para avaliar as vendas mensais, identificar quais produtos foram mais vendidos e entender padrões sazonais de compra. Essa análise ajuda as empresas a obterem uma visão clara e detalhada de suas operações anteriores;
Análise diagnóstica: investiga por que algo aconteceu. Usando o mesmo exemplo da empresa de varejo, a análise diagnóstica pode ser aplicada para entender por que houve um pico ou uma queda nas vendas de um determinado produto. Isso pode envolver a análise de fatores como campanhas de marketing, mudanças no comportamento do consumidor ou até mesmo problemas na cadeia de suprimentos;
Análise preditiva: prevê o que provavelmente acontecerá no futuro. A empresa de varejo pode utilizar a análise preditiva para antecipar a demanda por produtos específicos durante as próximas temporadas de compras, baseando-se em dados históricos e tendências atuais. Ferramentas de aprendizado de máquina e modelos estatísticos são frequentemente utilizados para fazer essas previsões, ajudando a empresa a se preparar melhor para futuras demandas;
Análise prescritiva: sugere ações específicas com base nas previsões. Ainda com a nossa empresa de varejo, a análise prescritiva pode recomendar estratégias de precificação, promoções ou ajustes no inventário para maximizar as vendas e os lucros. Por exemplo, se a análise preditiva indicar um aumento na demanda por um produto específico, a análise prescritiva pode sugerir aumentar o estoque desse item e lançar uma campanha promocional para capitalizar a tendência.

A importância de uma cultura data-driven

Em uma organização data-driven, as decisões são fundamentadas em dados concretos e análises precisas, em vez de intuições ou suposições. Isso permite que as empresas identifiquem oportunidades de crescimento, detectem problemas antecipadamente e respondam rapidamente às mudanças no mercado.

Adotar uma cultura data-driven é essencial para que as empresas tomem decisões mais inteligentes, alcancem maior eficiência operacional e obtenham uma vantagem competitiva no mercado.

Por exemplo, uma empresa de varejo que utiliza dados de vendas e comportamento do consumidor pode ajustar suas estratégias de marketing e estoque com precisão, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo, o que melhora a experiência do cliente e aumenta as vendas.

A realizar a transição para uma cultura data-driven as empresas podem cultivar uma cultura que não apenas aproveita os dados para resolver problemas imediatos, mas também para inovar e antecipar tendências futuras, assegurando sua posição de liderança no mercado.

Os benefícios da análise de dados para as organizações

A análise de dados oferece uma gama de benefícios para as organizações modernas, permitindo que elas aproveitem ao máximo os recursos disponíveis e obtenham uma vantagem competitiva.

Esses benefícios não só aprimoram a eficiência operacional e a rentabilidade, mas também capacitam as organizações a se adaptarem rapidamente às mudanças do mercado e a se posicionarem de maneira estratégica para o futuro. Entenda melhor alguns deles:

Melhora na tomada de decisões: reduz a incerteza e aumenta a precisão nas estratégias empresariais, permitindo decisões mais informadas e eficazes;
Otimização de processos: aumenta a eficiência operacional, reduz o tempo de ciclo dos processos e melhora a utilização dos recursos, resultando em operações mais ágeis e eficazes;
Identificação de novas oportunidades: ajuda a identificar novos mercados, desenvolver novos produtos ou serviços e criar estratégias inovadoras para crescimento;
Melhora na experiência do cliente: aumenta a satisfação e fidelidade do cliente, proporcionando uma experiência mais personalizada e relevante. Ainda nesse campo, a pesquisa da Mincksey revelou que empresas que a probabilidade de migrar uma parcela acima da média de clientes para segmentos lucrativos é 21 vezes maior em empresas que realizam análise de dados dos clientes;
Redução de custos: identifica áreas onde os custos podem ser cortados sem comprometer a qualidade, reduzindo despesas operacionais e aumentando a margem de lucro, permitindo uma gestão financeira mais eficiente;
Mitigação de riscos: permite que as organizações tomem medidas preventivas, reduzindo a probabilidade de problemas e minimizando o impacto de riscos inevitáveis.

Como construir uma cultura data-driven na sua organização

Construir uma cultura data-driven em uma organização envolve criar um ambiente onde a tomada de decisões é guiada por dados e análises em vez de intuições ou suposições. Essa construção é um processo que envolve a evolução do nível de maturidade das empresas e do desenvolvimento da cultura do uso de dados, como demostrado no gráfico abaixo, criado e divulgado pelo Cappra Institute:

Para te ajudar a trilhar esse caminho, aqui estão alguns pontos importantes que podem ajudar a criar uma cultura onde os dados se tornam uma parte fundamental da tomada de decisões e da estratégia organizacional:

Definição de objetivos claros: comece definindo objetivos claros e específicos para o uso de dados. Isso ajuda a orientar quais dados são relevantes e como eles devem ser coletados e analisados;
Fontes de coleta e organização dos dados: identifique as fontes de dados mais importantes para sua organização e estabeleça processos para coletá-los de maneira consistente e organizada. Isso pode incluir dados internos, como vendas e operações, e dados externos, como tendências de mercado e comportamento do cliente;
Ferramentas para análise dos dados: escolha as ferramentas adequadas para análise de dados, como softwares de BI (Business Intelligence) e plataformas de análise. As ferramentas devem ser compatíveis com suas necessidades e capazes de processar e interpretar os dados de forma eficaz;
Comunicação dos resultados: desenvolva métodos eficazes para comunicar os resultados das análises para todas as partes interessadas. Certifique-se de que os resultados sejam apresentados de forma clara e compreensível, utilizando visualizações e relatórios que ajudem a destacar insights importantes;
Tomada de decisões baseada em dados: incentive a tomada de decisões informadas por dados em todos os níveis da organização. Isso pode envolver a criação de uma mentalidade que valorize a análise de dados e a integração desses insights nas estratégias e decisões diárias;
Monitoramento e avaliação contínua: estabeleça um sistema de monitoramento contínuo para avaliar a eficácia das decisões baseadas em dados e ajuste suas estratégias, conforme necessário. A avaliação contínua ajuda a identificar áreas de melhoria e a garantir que os dados estejam sempre atualizados e relevantes.

Os fundamentos da análise de dados

A análise de dados é construída sobre pilares conceituais cruciais que passam pela descoberta dos dados, sua classificação, preparação e tratamento para que a análise possa ser realizadas de forma eficiente.

Na análise dos dados, as variáveis, são os elementos de interesse em um estudo, elas podem ser quantitativas (numéricas) ou qualitativas (categóricas). Os tipos de dados, podem ser classificados como nominal, ordinal, discreto e contínuo. Eles definem a natureza das variáveis e as operações aplicáveis.

A estatística descritiva resume e organiza os dados, revelando padrões e tendências por meio de medidas como média, mediana, moda e desvio padrão. Já a estatística inferencial utiliza amostras para fazer inferências sobre populações, estimando parâmetros e testando hipóteses.

Ferramentas e técnicas de análise de dados

O universo da análise de dados é enriquecido por um vasto arsenal de ferramentas e técnicas. Plataformas como Power BI, Tableau e Qlik Sense capacitam usuários a criar visualizações interativas e dashboards informativos, democratizando o acesso a insights valiosos. Linguagens de programação como Python e R, com suas bibliotecas especializadas (pandas, NumPy, ggplot2, dplyr), oferecem flexibilidade e poder para manipulação, análise e modelagem de dados.

O aprendizado de máquina, um ramo da inteligência artificial, desponta como um aliado poderoso na análise de dados. Algoritmos como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e clustering podem identificar padrões complexos, prever tendências futuras e descobrir relações ocultas nos dados. A aplicação do aprendizado de máquina abrange áreas como detecção de fraudes, segmentação de clientes, análise de sentimentos e recomendação de produtos.

A escolha das ferramentas e técnicas adequadas depende dos objetivos da análise, do tipo e volume de dados, e do nível de conhecimento técnico do analista. A combinação de plataformas interativas, linguagens de programação flexíveis e algoritmos de aprendizado de máquina permite extrair o máximo valor dos dados, transformando-os em informações estratégicas para tomada de decisões.

Os desafios da implementação de uma cultura data-driven

Dados de alta qualidade, uma abordagem proativa para gerenciar a resistência cultural, investimento em desenvolvimento de habilidades e uma estratégia de implementação eficiente: misture tudo e você tem uma “receita” para as organizações que desejam transformar dados em um ativo que impulsiona decisões estratégicas e vantagem competitiva.

Apesar de parecer fácil, o conjunto desses desafios forma uma barreira que precisa ser superada para o sucesso na criação de uma cultura data-driven. Listamos, abaixo, esses desafios e sugestões de como lidar com cada um deles.

O passo 0 para isso, no entanto, é garantir que os gestores e a alta direção estejam engajados e comprometidos com o processo.

Qualidade dos dados

A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de uma cultura data-driven. Dados incompletos, inconsistentes ou imprecisos podem levar a análises errôneas e decisões equivocadas. Para lidar com esses desafios, é crucial estabelecer processos robustos de coleta, limpeza e verificação de dados. Implementar ferramentas de qualidade de dados e promover uma governança de dados eficaz são passos essenciais para garantir que as informações sejam confiáveis e úteis para análises futuras.

Resistência cultural à mudança

A implementação de uma cultura data-driven muitas vezes enfrenta resistência cultural dentro da organização. Funcionários e gestores podem estar acostumados a tomar decisões com base na intuição ou na experiência anterior e podem desconfiar das novas abordagens baseadas em dados. Superar essa resistência exige uma mudança de mentalidade em toda a organização. É importante comunicar claramente os benefícios de uma abordagem data-driven, promover o envolvimento e o compromisso da liderança e criar um ambiente que valorize e recompense o uso de dados na tomada de decisões.

Treinamento e desenvolvimento de habilidades

A transição para uma cultura data-driven requer um investimento significativo em treinamento e desenvolvimento de habilidades. Os funcionários precisam ser capacitados para interpretar e utilizar os dados de maneira eficaz. Isso pode incluir treinamento em ferramentas de análise de dados, alfabetização em dados e desenvolvimento de competências em estatística e ciência de dados. Criar programas contínuos de desenvolvimento profissional e incentivar a aprendizagem contínua são estratégias essenciais para garantir que todos os membros da organização possam contribuir para a cultura data-driven.

Custos de implementação

Os custos associados à implementação de uma cultura data-driven podem ser elevados, incluindo investimentos em tecnologias de coleta e análise de dados, treinamento de funcionários e implementação de novos processos e sistemas. Para otimizar esses custos, as organizações devem realizar uma análise custo-benefício detalhada e buscar soluções escaláveis que possam ser ampliadas conforme necessário. Além disso, a adoção de abordagens baseadas em nuvem e a parceria com uma empresa ou profissional experiente podem ajudar a reduzir os custos iniciais e garantir uma implementação mais econômica.

Empresas bem-sucedidas com cultura data-driven

Empresas que obtiveram sucesso com uma boa estratégia data-driven demonstram a importância de integrar dados em todos os aspectos do negócio. Desde o planejamento estratégico até as operações diárias, os dados devem informar todas as decisões.

Destacamos abaixo como Amazon, Netflix e Google adotaram uma cultura data-driven para transformar seus negócios, melhorar a eficiência operacional, personalizar a experiência do cliente e fornecer uma vantagem competitiva significativa. Confira:

Amazon: uma referência no Data-Driven

A Amazon é um dos maiores exemplos de empresa bem-sucedida com uma cultura data-driven, em que todas as reuniões de planejamento ou estratégia na empresa são baseadas em dados históricos, dados ativos e previsões de dados futuros. Cada equipe possui analistas de dados dedicados que criam relatórios semanais, conectam sistemas de relatórios entre diferentes unidades de negócios e automatizam a coleta de dados. Essa abordagem abrangente garante que todos na empresa tenham uma visão clara e detalhada do estado de suas unidades de negócios.

Na prática, a cultura data-driven da Amazon trouxe inúmeros resultados positivos. Um exemplo é o sistema de recomendação personalizado, que analisa os hábitos de compras dos clientes, itens no carrinho e produtos visualizados para oferecer uma experiência de compra única e sugestões de produtos altamente relevantes.

Netflix: personalização e retenção de clientes

A Netflix utiliza a análise de dados para oferecer uma experiência altamente personalizada aos seus usuários. O algoritmo de recomendação da Netflix analisa o histórico de visualização, as avaliações e as preferências dos usuários para sugerir filmes e séries que eles provavelmente irão gostar. Esse nível de personalização tem sido crucial para a retenção de clientes e a redução do churn.

Google: inovação e eficiência operacional

O Google é outro exemplo de uma empresa que integra a análise de dados em todas as suas operações. Desde a personalização de resultados de pesquisa até a otimização de campanhas de publicidade com o Google Ads, a empresa utiliza dados para melhorar continuamente seus serviços. O Google também emprega análise de dados para gerir seus vastos centros de dados, utilizando algoritmos para otimizar o uso de energia e melhorar a eficiência operacional.

Conclusão

A adoção de uma cultura data-driven é fundamental para empresas que desejam tomar decisões mais inteligentes, melhorar a eficiência operacional e obter uma vantagem competitiva no mercado. No entanto, implementar essa cultura apresenta desafios significativos, como a necessidade de garantir a qualidade dos dados, superar a resistência cultural à mudança, investir em treinamento e desenvolvimento de habilidades e lidar com os custos de implementação.

Contar com uma empresa especializada em BI e Data Analytics pode ajudar a acelerar o processo de adoção de uma cultura data-driven, fornecendo a expertise e os recursos necessários para transformar dados em insights valiosos.

A HSBS atua desde a criação do ambiente para projetos de dados até a entrega de treinamento para os colaboradores, garantindo que todos estejam capacitados para utilizar as ferramentas de análise de dados de forma eficiente. Além disso, a HSBS oferece governança de dados, assegurando que os dados sejam geridos de maneira adequada e segura.

Convidamos você a conhecer o portfólio da HSBS e descobrir como nossas soluções podem transformar a sua empresa, tornando-a mais competitiva e orientada por dados.