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No ambiente corporativo actual, as empresas estão submersas num mar de dados caóticos de todos os tipos, muitos dos quais são desperdiçados e em terra de ninguém. São poucas as empresas que sabem como tirar o máximo partido de todos os seus dados. No mundo ideal haveria uma convergência entre diferentes fontes de dados. E se as empresas se esforçassem por fazer essas ligações entre diferentes fontes de informação internas e externas? O conceito que dá o seu nome a esta nova cultura empresarial é a cultura orientada pelos dados. Uma cultura empresarial orientada pelos dados leva a uma melhor compreensão do seu negócio, a uma melhor tomada de decisões e a maiores benefícios económicos. Esta é a definição comum de Data Driven.
Um estudo da Google em parceria com a BCG consulting descobriu que as empresas que adoptam este modelo estão a aumentar a sua base de clientes, o ROI e a vantagem competitiva. A poupança de custos pode atingir os 30% e o crescimento das receitas será de cerca de 20%.
Um negócio baseado neste conceito pode ligar dados previamente armazenados em silo. Ao cruzar informação de múltiplos canais, pode conhecer melhor os seus clientes, compreender as suas interacções e necessidades específicas, acrescentar outras fontes de informação, gerando assim maior valor para os consumidores, e também gerar previsões de resultados futuros, antecipando tendências ou reagindo melhor às acções dos concorrentes. Apesar de ser uma enorme oportunidade, a investigação da BCG e do Google mostra que apenas 2% das empresas se encontram numa fase avançada na utilização de dados. Por outras palavras, existe um enorme potencial a ser conquistado. Para o fazer, é necessário compreender, analisar e interpretar os dados, informações e conhecimentos que gera.
O primeiro passo para implementar uma cultura Data Driven é saber como os dados são organizados e qual é o negócio da empresa. Para além de ser um passo básico na estruturação de qualquer projecto, esta abordagem irá lançar as bases para a escolha do software que tenha o melhor desempenho e a melhor relação custo-benefício. Os dados devem ser consolidados num local que seja acessível a todos. Por outras palavras, um CFO ou gestor de vendas não pode ter uma folha de cálculo de resultados ou vendas armazenadas apenas no seu computador. Uma cultura orientada pelos dados requer colaboração e integração em todos os departamentos. É também essencial ter uma política de segurança e integridade. Quando o website é redesenhado ou quando é criado um projecto, os sistemas de recolha de dados devem ser actualizados para reflectir a nova direcção.
Se o primeiro passo é ter os dados agregados, o segundo passo é ter especialistas a analisar as várias áreas de uma empresa e a consolidar a informação. É preciso explorar os dados, transformá-los, encontrar correlações e interpretá-los. Mas isso não é tudo...
O pessoal interno deve estar consciente e empenhado na importância estratégica da Data Driven (Aptidão de Dados). Para isso, é necessário ter uma língua consistente, ou seja, pessoas que falem a mesma língua. É também importante esclarecer que o BI não se trata apenas de números e estatísticas, mas de ter um foco na compreensão do contexto do negócio. Tudo isto para reduzir a fricção natural de uma implementação de BI, uma vez que as pessoas tendem a ser resistentes à mudança.
A formação e educação são a chave para os empregados utilizarem e tomarem decisões baseadas principalmente nestas práticas. Todas as pessoas relevantes devem saber como utilizar o software de BI para serem autónomas e não criar estrangulamentos no departamento de TI. Será mesmo necessário contratar ou identificar empregados talentosos capazes de interpretar dados e transformá-los em informação valiosa.
O uso intensivo da tecnologia é essencial para a implementação de uma cultura orientada para os dados. Não é possível para um ser humano recolher, processar e correlacionar milhares de bytes de informação. De acordo com um estudo da IDC e Seagate, quase 55% dos dados do mundo foram criados nos últimos três anos. Os dados globais totalizavam 15 zettabytes em 2015, atingindo 33 ZB em 2018 e provavelmente, 175 ZB em 2025.
Mas o BI não é apenas um programa de criação de painéis de bordo, com gráficos e dashboards interactivos, é uma ferramenta fundamental para a tomada de decisões estratégicas. É importante que os empregados conheçam todos os pormenores deste software. Como se compara aos seus concorrentes, qual é a sua posição no mercado, qual o fornecedor mais apropriado para a realidade da empresa. Idealmente, deverá ter um parceiro que o ajude na integração com os seus sistemas de gestão. Planearão um projecto com prazos e marcos e avaliarão os riscos, fornecendo a experiência para apontar soluções que possam não lhe ter ocorrido.
O objectivo central de toda a cultura Data Driven é a optimização dos processos. O investimento numa filosofia orientada pelos dados irá mudar as rotinas e práticas, bem como detectar falhas e ineficiências. Ao utilizar técnicas analíticas preditivas, a empresa passará da luta com a concorrência actual para a antecipação dos movimentos de mercado (ou pelo menos estar preparada quando surgirem novas tendências).
Encoraje os seus empregados a fazer perguntas sobre os dados que a empresa já possui. Ser curioso é um dos grandes pilares da cultura Data Driven. E quando a informação não for positiva, reconhecer os esforços daqueles que detectaram o problema. Esta é a única forma de investigar quais poderão ser as soluções possíveis. É importante que os empregados saibam que podem dar notícias a um gestor mesmo quando estas não são boas.
A transformação digital está a tornar o mundo empresarial mais rápido e mais eficiente. Não estamos a falar do lançamento de um novo telemóvel de última geração, mas das metodologias utilizadas para o gerir. A parte do negócio que os consumidores não vêem, mas que apoia uma melhor tomada de decisões e, no final, gera valor para os clientes e parceiros.
Na Keyrus, ajudamos os nossos clientes a realizar análises aprofundadas dos seus dados. Tentamos tornar o complexo simples, em cada parte da viagem. Desde a recolha de dados em grande escala até à escolha da melhor ferramenta para visualizar a informação, mostrando os KPIs mais relevantes para o negócio.
Referências:
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Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
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Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
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Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
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Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
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Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
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Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
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Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
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Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
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A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
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Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.