Já faz alguns anos onde falamos que o recurso mais valioso do mundo não é mais o petróleo, mas sim os dados, e isso vem suscitando uma discussão crucial sobre a tomada de decisões.
Nesse contexto, a transição de uma empresa para uma abordagem orientada por dados não é mais uma escolha, mas uma necessidade para se manter relevante perante a competitividade do mercado.
Empresas orientadas por dados são aquelas que empregam de maneira eficaz as informações para orientar suas estratégias e operações, transformando dados em insights acionáveis (features, melhorias, correções de fluxos…).
Concorrentes estão analisando teras e mais teras de dados todos os dias, times de produto criam novas funcionalidades baseadas em números e a engenharia se torna mais eficiente através dos dados. Como competir com isso?
Este artigo explora como conduzir a transformação de empresas em organizações orientadas por dados.
Mas por que fazer com que as empresas sejam orientadas a dados?
O cenário empresarial global passa por uma transformação com a ascensão do paradigma data-driven (tomar decisões baseadas em análise e interpretação de dados). Nessa era, os dados não são apenas um recurso, mas um meio essencial para o sucesso das estratégias do dia a dia.
Para empresas de todos os setores, adotar uma abordagem data-driven implica uma transição para um modelo em que as decisões são fundamentadas em análises profundas de dados e insights, crucial para a sobrevivência e sucesso em um mercado competitivo. Deixamos de olhar apenas para o que acreditamos ser o caminho certo e passamos a ser guiados por informações analíticas..
Um benefício ao tornar-se data-driven está na capacidade de tomar decisões embasadas em evidências, minimizando riscos e aprimorando a precisão, permitindo respostas ágeis às mudanças do mercado.
Além disso, a análise de dados viabiliza a personalização de produtos e serviços, atendendo de maneira direta e eficiente às necessidades dos clientes.
No entanto, a jornada para se chegar ao data-driven enfrenta desafios, como integrar dados de diversas fontes e garantir segurança e privacidade, exigindo práticas rigorosas. O processo traz seus benefícios, mas gera um certo trabalho até o alcançá-lo.
A resistência à mudança nas organizações é um obstáculo, especialmente em empresas com culturas tradicionais. Essas muitas vezes já possuem métodos e fluxos bem delineados e inserir um step de avaliação de dados pode ser algo que não estão muito abertos a fazer.
Aqui, citarei algumas vantagens mas também desvantagens (nem tudo são flores) de uma empresa que possa querer adotar uma abordagem data-driven.
Vantagens:
- Embasamento em Dados para Decisões: Ao adotar uma abordagem impulsionada por dados, as decisões são respaldadas por análises sólidas, reduzindo incertezas e aprimorando a precisão. Deixamos de usar apenas o feeling e utilizamos de estatística.
- Customização de Produtos e Serviços: A análise de dados permite uma compreensão mais profunda dos clientes, adaptando ofertas para atender às suas necessidades específicas. Aqui podemos pensar na construção de novas funcionalidades e correção de problemas que afetam nossos usuários.
- Aprimoramento de Processos: A análise de dados identifica pontos de estrangulamento operacional, melhorando a eficiência e reduzindo despesas.
- Previsão de Tendências de Mercado: A análise de dados permite identificar padrões e tendências emergentes no mercado, possibilitando que as empresas antecipem demandas futuras e ajustem suas estratégias de acordo.
Desafios:
- Integração de Dados: Agrupar informações de diversas fontes em um formato coeso e funcional representa um desafio técnico significativo. Construir uma infraestrutura de dados além de ter um custo gera um trabalho com a integração de diferentes fontes dos dados.
- Proteção e Confidencialidade de Dados: Assegurar a segurança e respeitar a privacidade dos dados coletados é fundamental, mas apresenta desafios.
- Resistência à Mudança: A mudança cultural em direção a uma abordagem baseada em dados pode enfrentar oposição interna, especialmente em organizações tradicionais.
- Custo Inicial e Investimento em Tecnologia: A transição para uma abordagem orientada a dados muitas vezes requer investimentos substanciais em tecnologia, treinamento de pessoal e infraestrutura, o que pode representar uma barreira financeira inicial para algumas empresas, especialmente aquelas com recursos limitados.
Vantagem competitiva
A vantagem competitiva é notável para organizações orientadas por dados. Estas têm a habilidade de prever tendências, adaptar-se rapidamente a mudanças no mercado e inovar com base em percepções extraídas de dados, muitos dos pontos que mencionamos acima.
A agilidade e inovação tornam-se cruciais para manter a competitividade em um ambiente de negócios instável. Principalmente no mercado de tecnologia, onde temos mudanças ocorrendo diariamente, os dados trazem uma segurança adicional para estar um passo à frente de tendências e necessidades dos clientes.
Nesse contexto, a vantagem competitiva proveniente da abordagem data-driven é incontestável. Empresas que adotam essa estratégia conseguem antecipar tendências, inovar com embasamento em dados tangíveis e responder de forma ágil às transformações no mercado.
Essa flexibilidade e a capacidade de inovação constante são essenciais para sustentar uma posição de liderança em um ambiente de negócios em constante evolução.
A importância dos profissionais em dados
Para efetivar essa transformação, é vital investir em profissionais qualificados na área de Dados. Indivíduos especializados são cruciais para extrair valor dos dados, aplicando técnicas analíticas, modelagem e interpretação.
As empresas devem concentrar-se na contratação e formação desses profissionais, fomentando uma cultura que valorize a análise de dados e a tomada de decisões fundamentadas.
Adicionalmente, é fundamental promover a alfabetização em dados em todos os níveis da organização, assegurando que todos os colaboradores compreendam a importância dos dados e como podem contribuir para uma abordagem mais orientada a dados em suas funções diárias.
- Cientista de Dados: Responsável por desenvolver algoritmos e modelos preditivos para extrair insights valiosos dos dados. Sua importância reside em capacitar a empresa a tomar decisões estratégicas com base em análises avançadas, identificando padrões e tendências.
- Analista de Dados: Encarregado de examinar conjuntos de dados, gerar relatórios e visualizações para oferecer insights acionáveis. Sua importância reside em fornecer informações tangíveis para apoiar decisões diárias, contribuindo para a eficácia operacional e estratégica da organização.
- Engenheiro de Dados: Encarregado de gerenciar a infraestrutura de dados, garantindo a coleta e armazenamento eficientes das informações. Sua importância está em construir a base sólida necessária para análises, assegurando que os dados estejam acessíveis e prontos para serem processados.
