Como começar a usar dados para o sucesso da sua empresa agora mesmo

Larissa Gil Lacerda
Just a Little Data
Published in
8 min readAug 5, 2019
Crédito: Chris Liverani / Unsplash)

Você já se cansou de ouvir falar da importância dos dados para o desenvolvimento da sua empresa mas ainda não sabe por onde começar? Dá pra entender. Afinal, não passa um dia sem que apareça um novo artigo, reportagem ou evento falando sobre esse tema, mas tem muito menos gente por aí disposta a mostrar o caminho das pedras. A minha proposta aqui não é esgotar o assunto, claro, mas pensei em reunir um pouco do conhecimento acumulado trabalhando com isso, além de algumas referências interessantes pra quem quer deixar de só escutar e finalmente botar a mão na massa. Importante lembrar que cada caso é um caso — as particularidades do seu negócio ou da sua empresa são muito importantes para como você vai montar sua estratégia e a execução — e que para evoluir nessa seara você vai acabar precisando mais e mais da ajuda de profissionais da área e/ou parceiros qualificados. Mas espero que eu consiga ajudar você e a sua empresa a dar os primeiros passos. Você chegar até aqui já é um bom começo. E se for até o fim, já estará em plena jornada por esse apaixonante universo!

Preparando o terreno

Antes de mais nada, vale reforçar que o que a gente costuma chamar de “cultura data driven” (quando uma empresa incorporou os dados no seu dia a dia para ajudar a tomada de decisões) é um mindset, uma forma de trabalhar. Parte da cultura organizacional mesmo. Não é só uma área da empresa, uma ferramenta ou um software. E é por isso que muitas empresas têm dificuldade justamente em dar esse primeiro passo de que eu estou falando. Um dos maiores desafios, se não o maior, para as organizações é justamente fazer mudanças na cultura. Mas é muito importante que o data driven não seja visto só como uma oportunidade eventual e passe a fazer parte do dia a dia da empresa, um processo contínuo, de longo prazo. Sem mudar essa mentalidade, são grandes as chances de você criar “silos” para os dados, novos feudos (mais modernos, nesse caso), e pouca coisa mudar em termos de gestão. O gráfico abaixo propõe uma visão gradativa da abertura das empresas para a cultura data driven. Em que patamar a sua está?

Crédito: Smartsheet

As pessoas são outra parte importantíssima desse esforço. Trabalhar com dados exige perfis e capacitações bastante específicas e são esses profissionais que vão ajudar toda essa transformação a ocorrer. Como o CDO (Chief Data Officer), por exemplo, que é um dos líderes mais importantes para as empresas que querem essa mudança de direcionamento. Alguns anos atrás uma pesquisa da Gartner estimava que até 2019, 90% das grandes empresas teriam contratado um CDO e que até 2020 cerca de 50% das empresas líderes teriam um CDO com um nível de autoridade e influência estratégica similar ao do CIO (Chief Information Officer). Mas é preciso mais do que líderes para fazer a mágica acontecer. Um dos perfis mais procurados para integrar os esforços relacionados é o do data scientist, ou cientista de dados, que trabalha na intersecção entre matemática, negócios e sistemas de informação. No Brasil ainda é difícil encontrar profissionais capacitados para atuar tanto como CDO quanto como cientista de dados, mas aos poucos vão aparecendo cursos de especialização, MBAs e mestrados para aqueles interessados em se aprofundar. Com a demanda crescente, a oferta tende a aumentar também rapidamente nos próximos anos.

Em seguida, temos os processos. Aqui a coisa fica muito diferente das empresas tradicionais. Nas organizações orientadas por dados as informações não ficam isoladas em “silos”, não são armazenadas em computadores individuais dos funcionários, mas sim na nuvem, disponíveis para todos. Uma equipe pode acessar os relatórios da outra para se munir dessas informações e trabalhar de forma integrada, apostando na inteligência coletiva e não na produtividade individual. A cultura data driven e seus processos mais abertos tornam realidade o discurso de colaboração que sempre foi repetido mas nem sempre aplicado nas empresas. Além de tudo, os processos ficam mais ágeis, automáticos e em tempo real.

Legenda: Processos em uma empresa tradicional x Processos em uma empresa data driven. (Crédito: Think With Google)

Nesse ponto da arrumação da casa, como estamos falando de algo que impacta toda a cultura da empresa — lembre da questão dos processos mais abertos e colaborativos — é importante estabelecer uma governança de dados, que se refere ao gerenciamento dos dados de uma empresa — disponibilidade, uso, acesso e segurança. Assim você vai assegurar que existe um controle sobre os dados que estão sendo coletados, processados e analisados, sua integridade, conformidade com os padrões adequados e com as metas de negócios.

Outro ponto fundamental é a coleta de dados. Pode parecer óbvio, já que estamos falando de usar informações para alavancar os negócios da sua empresa ou resolver algum problema da sua organização, mas estruturar corretamente sua coleta de dados é imprescindível para o sucesso dessa transformação. Isso tanto do ponto de vista ético — com políticas transparentes, responsáveis e seguras e que ofereçam controle aos usuários sobre suas próprias informações, além de observar as leis sobre o assunto, como LGPD ou GDPR — quanto do ponto de vista técnico. Pra começar, reúna os dados que você já possui sobre os seus clientes para entender qual a dimensão dessas informações e que caminhos você pode seguir com as informações que você já tem acumuladas no momento — é preciso começar de algum lugar e pode ser que você se surpreenda, positiva ou negativamente, com o quanto de conhecimento pode ser gerado a partir do que já está ali. Depois, faça um mapeamento das suas propriedades (digitais ou não) e pontos de contato (e coleta de dados) com o seu ambiente de negócio — de clientes a fornecedores. Liste os canais onde ocorre a coleta de dados e quais dados são coletados. Veja se isso faz sentido e o que pode ser mudado ou melhorado. Será que você não está deixando passar oportunidades de coletar dados que serão importantes depois ou mesmo incomodando seus clientes pedindo dados que vai acabar não usando? Essa é a hora de passar a limpo todos esses processos. Pense também em coletar outros dados, públicos ou abertos (como indicadores da economia ou dados meteorológicos, por exemplo) que podem afetar seus negócios, a jornada dos seus clientes ou mesmo fornecedores importantes. Pra arrematar, olhe para a questão do armazenamento desses dados. Busque uma solução que faça sentido para a sua realidade (preferencialmente digital e na nuvem, seguindo o que já falamos antes) e que facilite a análise, os cruzamentos e o enriquecimento que podem vir depois.

Com tudo mais organizado, é hora de pensar na análise dos dados e nas respostas que essas informações podem trazer. Aqui existem, essencialmente, dois caminhos. O primeiro, já mais conhecido das empresas é o BI (Business Intelligence), que trata de analisar o passado e o presente, geralmente usado para gerar relatórios e mostrar os resultados alcançados até aquele momento ou observar tendências que foram se formando. O segundo é composto por modelos matemáticos (e até soluções de inteligência artificial) que têm um caráter preditivo, efetivamente procurando prever o que acontecerá no futuro buscando insights, encontrando padrões e mostrando o que pode acontecer de acordo com os dados analisados. Para entender um pouco melhor a diferença entre essas duas abordagens, recomendo a leitura deste outro post. E se você está genuinamente interessado em usar dados na sua empresa, considere com carinho uma combinação dos dois — chegar no BI pode ser um avanço para a sua empresa, dependendo da situação, mas parar aí é, literalmente, parar no tempo.

Crédito: Helloquence / Unsplash

Mãos à obra!

Ok, agora que você escutou mais um sermão (necessário) sobre dados, é hora de arregaçar as mangas. Os passos que vou listar a seguir podem servir como um framework para a sua atuação no geral ou como um piloto, um primeiro sprint para você validar se uma atuação data­-driven funciona antes de implementar o todo. Pegue um problema específico da sua empresa e atue nele dessa forma por dois a três meses e veja a diferença! Tenho certeza de que vai perceber que as possibilidades são muitas e os resultados vão chegar.

1. Estratégia — Tomar decisões com base em dados começa por definir uma estratégia. Isso vai ajudar você a focar nos dados que fazem a diferença, deixando de lado aquilo que não é importante para o seu negócio. Primeiro, identifique os seus objetivos para saber o que os dados podem fazer por você. Pode ser que você queira aumentar as vendas de determinado produto ou entender por que certos processos não estão funcionando como deveriam, por exemplo.

2. Identifique fontes importantes — A sua empresa recebe dados de inúmeras fontes, das interações com seus clientes e fornecedores até as máquinas usadas pelos seus colaboradores. É essencial identificar quais dessas fontes vão beneficiar diretamente a sua estratégia ou ajudar a resolver o problema que você escolheu atacar por meio dos dados que ela gera ou coleta.

3. Selecione os dados — Depois de escolher as fontes, é preciso selecionar quais conjuntos específicos de dados vão ajudar a cumprir os seus objetivos. Para isso, é preciso olhar para os dados que você já tem e descobrir quais são as informações mais valiosas nesse sentido. Isso vai ajudar a reduzir os custos de armazenamento e ajudar você a chegar aos insights mais relevantes. O que ajuda muito nesse passo como um todo é usar um sistema que consiga cruzar informações de diferentes fontes, uma vez que se cada departamento usar um sistema diferente, isso pode dificultar a análise e dos dados.

4. Analise os dados — Determine quem irá gerenciar os dados, geralmente os líderes dos departamentos. Porém, esses dados serão coletados em todos os níveis e de fontes internas e externas para que você tenha uma visão ampla e adequada do que está acontecendo. Para analisar efetivamente os dados talvez você precise de um sistema que integre todas as fontes de dados. E a complexidade da análise e das buscas e cruzamentos que se quer fazer é diretamente proporcional à capacitação dos profissionais que vão fazer esse trabalho. Porém, algumas plataformas de análise oferecem acessibilidade para que todos possam acessar os dados, o que pode ajudar a conectar todo o time de forma mais fácil. Lembre: quanto mais acessíveis estiverem os dados, maior é o potencial para que as pessoas cheguem aos insights.

5. Transforme os insights em ação — Usando ferramentas de análise de dados da sua preferência, é a hora de levar os insights que você conseguiu através dos dados a respeito do seu problema ou objetivo para os tomadores de decisão. Quanto mais palatável e fácil de entender for essa apresentação (com gráficos, dashboards ou quaisquer outros recursos que ajudem a digerir essas informações), mais eficiente será o seu argumento na hora de apontar as atitudes que precisam ser tomadas e de defender a importância dessas informações para a sua empresa.

Bom, espero que todo esse conteúdo seja de alguma ajuda para iniciar a transformação que você quer promover na sua empresa ou organização! O tema é complexo, exige bastante dedicação, pesquisa, trabalho e, em última instância, ajuda das pessoas certas. Então, caso precise de uma força, conte com a Just a Little Data, temos profissionais especializados para lhe ajudar!

Abaixo, algumas das fontes de referência na construção deste artigo que você pode explorar para ampliar ainda mais o seu conhecimento sobre o assunto:

- Think With Google

- Smartsheet

- Sisense

- Venki

- BI-Survey

Para saber mais sobre a Just, acesse nosso site :)

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