Nos últimos anos o volume de dados no mercado tem sido uma tendência cada vez maior e continuará a ser uma área relevante para os negócios, independente de ser uma empresa tech. Trabalhar com dados atualmente se tornou uma necessidade para as empresas. A tomada de decisão deixou de ser apenas baseada em achismos e experiências individuais e passou a ser baseada em fatos. O entendimento do próprio negócio tem contribuído com a expansão das empresas, o crescimento em relação às concorrentes e melhorias internas.
Segundo a Statista, em 2022 o volume de dados totalizados em todo mundo será maior que 97 zettabytes. Sendo que a projeção para 2025 é que esse número chegue a 181 zettabytes.
Trabalhar com dados atualmente é essencial para empresas e organizações que desejam se manter mais competitivas, ser inovadoras e com foco no cliente em um mercado cada vez mais orientado por dados. Os dados são um recurso valioso que pode impulsionar o crescimento, a eficiência e a inovação em todas as áreas de uma organização.
1- Cultura de Dados
A cultura de dados é quando os colaboradores, de forma coletiva, valorizam e incentivam o uso dos dados na tomada de decisão dentro da organização. É não depender de intuição, suposições ou experiência pessoal. É uma abordagem que reforça a coleta, análise e uso de dados para informar decisões de negócios e melhorar o desempenho da empresa.
A ideia é mostrar para cada setor as melhores práticas e a importância dos dados dentro de uma empresa. É imprescindível em cada colaborador a ciência da importância da coleta correta de dados, como também, qual a importância desses dados dentro do escopo de tomada de decisão de cada Stakeholder dentro da empresa.
Para trabalhar se baseando em dados, é preciso definir suas métricas, indicadores de desempenho e metas, além da aplicação da democratização de dados.
2- Aplicando Dados na Prática
Para a aplicação da Cultura de Data-Driven precisamos mensurar o desempenho da empresa. Isso é essencial para entender se o negócio está sendo eficaz, alcançando seus objetivos estratégicos e garantindo a tomada de decisão mais assertiva. Depois de ter tudo bem definido e documentado, vem o momento do trabalho técnico com os dados. Trabalhar com dados da forma correta garante a eficiência e confiabilidade das informações.
2.1 Definindo Métricas e Objetivos
Primeiramente, para que os colaboradores entendam sobre suas métricas e metas, é necessário definir e documentar as regras de negócio. Uma métrica pode ter várias interpretações, sem esses conceitos bem definidos a empresa não conseguirá “falar a mesma língua”.
Como exemplo temos o Volume Total de Vendas. Essa métrica pode ter 3 interpretações, são elas: total de vendas emitidas, total de vendas pagas e total de vendas pagas que não foram estornadas posteriormente. Isso mostra a necessidade de definir bem e documentar nossas métricas e KPI’s.
As métricas são medidas quantitativas que ajudam a entender o cenário e o desempenho de uma empresa. Como:
– Número de Clientes;
– Número de Leads;
– Número de Vendas.
Os KPI’s (Key Performance Indicator ou Indicadores Chave de Desempenho) também são medidas de desempenho, mas estão relacionados aos objetivos. Eles dizem o quão próximo você está da sua meta. Exemplos:
– Taxa de Conversão;
– Custo por Aquisição de Cliente (CAC);
– Tempo Médio de Resposta ao Cliente.
Os OKR’s (Objectives and Key Results ou Objetivos e Resultados-Chave) são as metas, o resultado que você espera da empresa. Como:
– Aumentar a receita de vendas online em 30% no próximo semestre;
– Lançar um novo produto no mercado até o próximo semestre;
– Alcançar o número de 5 mil clientes até final do ano.
Existem as metas da empresa e existem as metas dentro de cada setor. Depois de definir o objetivo da empresa, vem a elaboração dos OKR’s de cada setor que também precisam ser definidos com base no objetivo principal.
Lembrando que os OKR’s e KPI’s reforçam a cultura data-drive, pois, tendo um objetivo, você passa a trabalhar mais com seus números, aprende a monitorá-los. Assim, saberemos onde estamos e o quanto falta para chegar no objetivo final.
2.2 Processo de Gerenciamento de Dados
Para aplicar a cultura de dados dentro de uma organização é preciso entender seus dados e suas métricas. Para isso, os dados precisam ser trabalhados da forma correta para trazer a confiabilidade das informações. O processo de gerenciamento de dados são as etapas necessárias para garantir que os dados sejam coletados, armazenados, preparados e analisados de forma eficaz para fornecer insights valiosos para a organização.
Coleta de Dados: É a ação de reunir todas as informações de varias fontes de dados que possam contribuir com o entendimento do negócio. Como por exemplo: sistemas internos, redes sociais, pesquisas, fontes externas, etc.
Armazenamento de Dados: os dados coletados na etapa anterior precisam ser armazenados de alguma forma, vai depender do volume desses dados. Eles podem ser armazenados em um banco de dados em nuvem ou na máquina local. Para maior segurança e escalabilidade, o armazenamento em nuvem é o ideal.
Tratamento de Dados: Esses dados coletados e armazenados podem apresentar vários formatos, valores duplicados ou inconsistentes, por isso é preciso trabalhar com a limpeza e transformação desses dados para as análises serem mais confiáveis.
Análise de Dados e Tomada de Decisão: Com os dados armazenados e tratados, é o momento de realizar os cálculos das métricas e KPI’s e realizar análises. A análise de dados envolve a aplicação de técnicas estatísticas para extração de insights e contribuindo para uma tomada de decisão correta.
2.3- Dados na Prática
Para facilitar o entendimento da aplicação desse processo, trago alguns exemplos do uso de dados para tomada de decisão e criação de novos produtos:
– Os dados podem ser usados para realizar uma análise de segmentação de clientes. Entender a região em que mais vendem, comportamento dos clientes, qual a persona (qual o perfil ideal de cliente). Assim, direcionando as campanhas de marketing da melhor forma, aumentando a taxa de conversão e o Retorno sobre o Investimento (ROI).
– A análise de dados pode ser utilizada para melhorar a gestão de operações. Realizar uma previsão de demanda para otimizar o estoque, evitando escassez e excesso de mercadoria.
– Podem ser feitas análise de otimização de preços com modelos de precificação dinâmica baseados em dados de demanda, concorrência e custos que maximizam o lucro e aumentam a participação de mercado.
– A análise de Feedback de Clientes ou NPS (Net Promoter Score) é um recurso muito importante para melhorar o relacionamento com o cliente e a qualidade dos seus produtos ou serviços. Podendo, também, identificar tendências, necessidades e possíveis inovações.
Inovações também podem surgir com o uso do Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, tendo como exemplo: sistema que identifica fraudes em tempo real, chatbots e assistente virtuais humanizado, sistema de recomendação, classificação de produtos ou clientes, etc.
3- Democratização de Dados
Depois de todas as métricas e metas definidas e calculadas, será necessário aplicar a democratização de dados dentro dos setores estratégicos da empresa. A democratização de dados é quando todos os setores dentro de uma empresa possuem acesso, ferramentas e entendimento dos dados necessários para a realização dos seu trabalho de forma efetiva.
Esse processo está se tornando cada vez mais importante à medida que as empresas reconhecem o valor dos dados. A implementação da democratização efetiva pode levar a transformações significativas para as decisões dentro de uma organização. Essa ação é baseada em três atividades: Data Education, Data Acess e Data Tools.
O Data Education, ou a educação em dados, é onde visamos transmitir a todos os colaboradores a importância dos dados e como trabalhar com eles. Essa atividade pode ser feita através de conversas, materiais educativos e monitoramento dos colaboradores.
O Data Access é a etapa em que os dados necessários serão compartilhados para que o colaborador possa tomar decisões corretas.
O Data Tools é a etapa em que as ferramentas serão selecionadas. São as ferramentas que farão com que a democratização dos dados se torne realidade, como o Metabase, Tableau, PowerBI, Ferramentas Internas, etc.
4- Time de Dados
Para que todo esse processo aconteça é necessário estruturar um time de dados eficiente. Muitas empresas não têm maturidade em relação à dados o suficiente ou estão começando a montar seus indicadores. Então, nessa fase, o time de dados precisará contribuir bastante com a sua capacidade técnica e analítica para proporcionar aos outros setores o entendimento, o acesso e as ferramentas ideais para o trabalho de cada um.
Segundo o State of Data, de 2021 para 2022 o número de profissionais de dados abertos a novas oportunidades aumentou de 40,2% para 64,9%. Mostrando que o mercado profissional de dados está crescendo, assim como o volume de informações vem aumentando.
Um time de dados pode desempenhar um papel fundamental no sucesso de uma empresa, ajudando-a a tomar decisões mais assertivas, identificando oportunidades de crescimento e inovação, melhorando a eficiência operacional e mantendo competitiva em um mercado cada vez mais orientado por dados.
