Data driven: A transformação digital do mercado, consequência da rápida evolução tecnológica que presenciamos, exige que as empresas se adaptem e comecem imediatamente a utilizar melhor seus dados. Como toda novidade, algumas organizações já se adiantam e estão buscando as melhores ações de acordo com seus dados, enquanto outras ainda patinam para entender o que precisa ser feito para se transformar em uma data driven – termo utilizado para denominar organizações orientadas a dados.
É um processo, de fato, conseguir construir a big data da organização, que consiste na concentração de um volume substancial de informações valiosas armazenadas na empresa. Hoje pode-se dizer que toda organização possui um problema de big data, muitas vezes apenas mascarado de diversas formas. É preciso identificar a dificuldade e, a partir do diagnóstico, criar um processo para aplicar à empresa o modelo de data driven.
Mas, afinal, o que é ser uma organização Data driven?
As organizações data driven, orientadas a dados, são aquelas que já aprenderam como utilizar, manipular e aproveitar suas próprias informações. Diretamente ligado a tomada de decisões, o modelo de negócios utiliza dados da empresa para garantir ações mais efetivas e assertivas, adaptando-se conforme modelos anteriores já testados e com resultados registrados.
O modelo de negócio agrega valor aos dados, utilizando-os de maneira estratégica. Mas, para além de uma implementação de tecnologias e formação de times qualificados, o modelo faz necessária uma mudança de cultura dentro da empresa, garantindo que todos os funcionários envolvidos também enxerguem valor no novo formato.
Para aplicação do conceito, deve ser utilizado o modelo mental do sistema nervoso do corpo humano. As extremidades dos nervos se estendem pelo nosso corpo, enviando sinais sensoriais para a medula espinhal, para serem processados e executados por nosso cérebro. Assim funciona uma organização orientada a dados.
Problemas com big data nas organizações vão além de volume
O armazenamento de dados pode ser um problema para as organizações que estão começando a se tornar orientadas por dados. Ter controle de um grande volume de informações pode tornar-se complicado e gerar outros problemas, que vamos conhecer agora.
- Dados isolados ou descartados
Os dados são enviados em silos, por meio de muitos aplicativos e data warehouses. Sozinho, pode ser que nenhum aplicativo seja “grande”, mas quando unimos vários, ganham um tamanho considerável. Dessa maneira, o acesso aos dados se torna um desafio, por ter que lidar com locais distintos com suas próprias funções, regras e protocolos.
Além disso, algumas empresas não percebem a relevância de determinados dados e acabam descartando-os, como atividade do usuário no aplicativo, telemetria da infraestrutura que hospeda o aplicativo ou versões mais antigas de dados.
- Baixa precisão nos dados
Em sistemas empresariais legados, os dados são processados em lotes ao invés de em tempo real. Eles podem mudar muito entre janelas de lotes, mas sistemas antigos são projetados para descartar alterações interinas.
- Dados redondos, tabelas quadradas
Alguns acervos de dados não se adequam facilmente a tecnologias de armazenamento de dados tradicionais, além de existir também muita variedade na maneira de analisar e consumir os insights. Talvez, ao lançar uma iniciativa de análise, você perceba que os resultados obtidos com as soluções de relatório não conseguem atender às necessidades do usuário.
Para boa utilização dos dados, são necessárias ferramentas adequadas para analisá-los.
- Dados desorganizados
Não é nada fácil trabalhar com dados bagunçados. Existem formulários, regras e outras validações que garantem que os dados estejam em seu estado mais limpo antes de serem armazenados. Porém, ainda assim, alguns dados podem ser armazenados não tão limpos, ocasionando ruídos no momento do manuseio, além de custos extras.
O custo do envio de dados para ferramentas de agregação de registros exclusivos, segurança ou monitoramento tem sido crescente. Na maioria destes casos, existe uma oportunidade de reduzir custos filtrando uma vasta porção dos dados de registro que não é útil.
Resultados assertivos e rapidez na resposta às crises: algumas vantagens de organizações Data driven
Uma organização que tem problemas com seus dados e com a forma de organizá-los perde a grande oportunidade de trabalhar com mais segurança de bons resultados. Mas o avanço dos recursos de machine learning e inteligência artificial representam uma boa expectativa em relação ao manuseio de dados, capaz de superar os obstáculos enfrentados até o momento.
Alcançar o modelo de data driven proporciona inúmeros benefícios às organizações, principalmente em assertividade de ações e respostas a crises.
Por meio do modelo de negócio, é possível tomar decisões com mais confiança em bons resultados, podendo utilizar os dados como base para justificativas plausíveis.
Ter bom manuseio dos dados empresariais também possibilita respostas mais rápidas às crises, sendo mais fácil se reinventar com segurança, além de entregar uma melhor experiência aos seus consumidores com a leitura de insights gerados por eles mesmos.
Ferramentas modernas possibilitam amplo acesso a dados, responsividade a mudanças e inteligência no negócio
Para bom resultado da aplicação de um modelo orientado a dados, é importante contar com ferramentas que garantam a atualização, organização e segurança destes dados. E se utilizando uma plataforma de análise moderna, é possível contar com insights empresariais cruciais durante o processo.
- Acesso a qualquer dado com plataformas especializadas
Em uma organização orientada a dados, ter acesso a estes com facilidade é muito importante para sucesso das tomadas de decisão. Mas os dados são muitos, e muitas vezes bem distintos uns dos outros.
Por isso, algumas empresas já percebem a dificuldade de trabalhar sem contar com um data lake – que armazena dados do mesmo tipo em lugares específicos. São inúmeros tipos de dados de diferentes fontes. O Amazon S3 é uma plataforma interessante para empresas que buscam criar data lakes, devido à sua capacidade de armazenar muitos tipos diferentes de dados e seu baixo custo de armazenamento.
- Responsividade a mudanças
A velocidade de disponibilidade dos dados determina a velocidade em que decisões podem ser tomadas. Por isso, contar com sistemas que façam a atualização devida dos dados em tempo real afeta diretamente no resultado. Dados empresariais mudam o tempo todo e, sem uma ferramenta moderna, é comum que os sistemas que reportam ou compartilham as informações sejam os últimos a serem mudados.
- Insights interativos
Os dados precisam chegar no formato certo, com as ferramentas certas e no momento certo. Utilizando ferramentas modernas para a análise, você reduz o trabalho que geralmente precisa ter para manipular os dados que recebe, que podem vir em formatos inadequados ou desorganizados.
- Inteligência incorporada ao negócio
O uso de machine learning e inteligência artificial tem impulsionado resultados em organizações, prevendo e planejando os melhores resultados de acordo com os dados manuseados.
Aplicação de modelo Data driven exige treinamento, mudança de cultura e integração entre equipes
Bom, mas como aplicar tudo isso em uma organização?
Implementar um novo modelo de negócio não é uma tarefa fácil. Mas algumas dicas podem ser usadas para dar o pontapé inicial. Em artigo para a Harvard Business Review, David Waller, professor e pesquisador americano, listou dez passos para a criação de uma empresa orientada a dados:
- A cultura orientada a dados deve começar na cultura – e no topo!
A implementação de uma empresa data driven exige a mudança de cultura da empresa. É preciso fazer com que todos os funcionários envolvidos abracem a ideia de utilização e análise de dados. Mas, para isso, é preciso que a mudança parta de cima para baixo: os líderes devem encabeçar a ativação do novo modo de ser da empresa.
- Cuidado e inteligência na seleção de métricas
Analisar os dados é importante, mas saber o que pretende fazer com eles é ainda mais. Além de definir muito bem de quais dados você vai precisar.
- Traga para perto seus cientistas de dados
Deixe seu profissional de dados bem perto da linha de produção. É essencial que o analista ou engenheiro de dados esteja por dentro de tudo que está acontecendo na organização, pronto para dar o suporte que for necessário.
- Problemas de acesso a dados devem ser resolvidos rapidamente
Em uma organização orientada a dados é imprescindível que estes estejam sempre disponíveis para acesso. A transparência e democratização dos dados deve ser regra, evitando ao máximo a burocracia neste processo.
- Preveja a incerteza
Dados trazem segurança e assertividade para as tomadas de decisão. Mas, como qualquer atividade, esteja sempre ciente de que podem ocorrer erros, por mais raros que sejam.
- Provas de conceito devem ser, preferencialmente, simples e robustas
Guarde as ideias mais complexas sobre o que fazer com os dados para um futuro mais organizado e estruturado. Para o começo da implementação, prefira ideias mais simplificadas e assertivas, com menor chance de erro.
- Treinamento é importante, mas na hora certa
É sempre essencial treinar seu time para lidar com novas tarefas. Porém, assegure-se de que o treinamento especializado será aplicado no momento correto, a fim de evitar um excesso de informação em um primeiro momento, fazendo com que muito conhecimento se perca.
- Empodere os funcionários com inteligência analítica
Como ganhar a confiança do time nesse processo de mudança? Simples: com transparência e inserção da realidade deles nos benefícios. O manuseio correto de dados traz vantagens não só para a operação do produto final, mas também para o dia a dia e rotina de trabalho interno.
- Prepare-se para trocar flexibilidade por consistência
Algumas inconsistências podem aparecer no início do processo, por isso é importante garantir a rigidez e padronização dos processos por um período.
- Explique suas escolhas
Deixe tudo claro aos seus funcionários. Muitas possibilidades se abrem quando falamos de manipulação de dados, portanto explique os motivos das tomadas de decisão.
Gostou do Conteúdo?
Você pode falar com um de nossos especialistas do setor