Entenda sobre o Data Driven

Data Driven (ou sua tradução em português, “orientado a dados”) se refere à maneira de como os dados são usados ​​para impulsionar a tomada de decisões do negócio e outras atividades relacionadas com eficiência.

As características incluem dados bem integrados de boa qualidade e automação algorítmica, incluindo inteligência artificial (IA).

Ser ou tornar-se data driven é uma resposta a uma grande transformação cultural e econômica em andamento, conhecida como a chamada indústria 4.0. Cada revolução industrial dispara uma série de novas mercadorias, eficiências e possibilidades, além de perturbar a cultura, as economias e o governo existentes.

As empresas reconhecem agora que os dados são combustível e querem aproveitá-los para sobreviver e prosperar na nova era. “Ser” data driven, portanto, pode incluir:

• Impulsionamento da transformação digital;
• Reconhecimento e gerenciamento de dados de forma eficiente;
• Parceria global de líderes digitais;
• Tomadas de decisões baseadas na modelagem e disponibilidade de dados.

Um fornecedor de software pode engajar as partes interessadas dos negócios para ter uma propriedade mais forte dos dados, alinhando iniciativas globais e locais e acelerando a transformação digital, mantendo os dados em boa qualidade.

Os executivos se reúnem com as partes interessadas para garantir a adesão e o suporte contínuo no tratamento dos dados como um ativo e não como um subproduto, a fim de se tornarem orientados por dados.

As empresas se tornam orientadas a dados para superar a dependência da intuição, crescimento da empresa, endereçar os novos investimentos e parcerias, aproveitar a onda da IA, tomar melhores decisões analíticas etc.

Benefícios de uma estratégia data driven

A cultura de dados vai muito além de uma estratégia que simplesmente orienta os dados de uma empresa.

É bastante comum que antes de ver os resultados de uma tomada de decisão eficiente, seja necessário entender profundamente o seu negócio e identificar quais KPIs são, de fato, importantes o suficiente para serem exibidos em dashboards.

Não é por acaso que a visualização de dados ganhou tanta relevância nos últimos anos. Veja abaixo alguns dos inúmeros benefícios de orientar sua tomada de decisão com dados:

• Diminuição do retrabalho;
• Redução de custos;
• Satisfação do cliente;
• Valor de mercado;
• Eficiência e agilidade para sua estratégia de negócios;
• Mentalidade estratégica;
• Vantagem competitiva.

Não pense que a mentalidade de dados é o resultado apenas da infraestrutura. Não existe uma combinação perfeita de ferramentas, painéis e equipes de análise.

O que constrói um negócio orientado por dados é a capacidade de identificar os desafios certos e mapear os dados necessários para criar soluções de acordo com os desejos dos clientes.

A ascensão da cultura orientada a dados

O vocabulário de dados invadiu as salas de reuniões e as estratégias de negócios das empresas de todo o mundo, como big data, business intelligence, data science, dashboards, etc.

É inegável que as empresas de tecnologia têm um crescimento exponencial. As empresas de outros setores buscam cada vez mais implantação de servidores para poder competir no mercado.

Não há dúvida de que, se há algo a ser priorizado, são os dados. Somente os dados lhe darão a velocidade necessária para analisar os fatores antes de tomar qualquer decisão.

Fintechs

Fintechs são um modelo de negócios que reúne finanças e tecnologia. Essas empresas iniciaram um novo modelo de negócios baseado em menos burocracia, mais autonomia, melhores relacionamentos e custos mais acessíveis.

Essa ideia foi criada a partir dos temores da Era Digital, Geração Z em relação aos serviços financeiros. Ao abrir a caixa preta de dados, você pode descobrir o que o usuário valoriza. A partir de então, você simplesmente mergulha na inovação.

Vale lembrar que o mergulho na cultura analítica é apenas um dos fatores que colaboraram para a escalada das fintechs, mas há um pouco mais do que isso.

Seguros

Sem dúvida, a avaliação de riscos é o core business, o centro do negócio do mercado segurador.

A telemetria aparece como uma luz no fim deste túnel. Popular no setor de transportes, promete capturar dados relacionados ao comportamento do usuário de seguros para uma análise aprofundada.

Sensores e dispositivos capturam dados de condutores, por exemplo. Esses valores fornecem informações sobre uma variedade de perfis de motorista.

Isso auxilia na avaliação do risco de seguro e, consequentemente, tem efeito na precificação. Dessa forma, possibilita atribuir preços com base no desempenho dos motoristas, estabelecendo variáveis ​​estratégicas e pontuações.

Varejo personalizado

Não é novidade pensar que o coração de qualquer estratégia de negócios deva ser o usuário. 

O que percebemos é que essa preocupação com o que seus clientes valorizam tem um potencial exponencial inexplorado, capaz de dar origem a novos modelos de negócios, marketing mais analítico com conexões emocionais e alta dose de customização.

A personalização em escala é o próximo nível em termos de customização. Uma de fabrica de embalagens, por exemplo, pode ser impactada nos processos relacionados a produtos, logística, supply chain.

Essa mudança exige que o varejista ative todos os dados de clientes disponíveis para oferecer experiências mais relevantes para clientes existentes e potenciais. Tudo o que eles precisam para usufruir do produto/serviço da melhor forma possível.

Os clientes escolhem, dentro dos padrões estabelecidos, como será sua experiência de compra ou relacionamento com o varejista.

Integração de dados 

Uma compreensão profunda dos desafios de negócios fornece a escolha certa de KPIs para gerar insights valiosos. É hora de um controlador de acesso integrar todos os dados necessários para construir os indicadores e torná-los transparentes. 

Combine dados estruturados e não estruturados de várias fontes diferentes por meio de software de integração. Use uma plataforma de Big Data.

Como as empresas podem ser data driven?

Os dados são necessários para projetar e implementar projetos de desenvolvimento, no entanto, a coleta de dados tradicional é demorada e cara.

Após grandes choques devido a conflitos, desastres naturais ou mesmo pandemias como o COVID-19, esse tipo de coleta de dados pode ser impossível ou muito lento para ser útil.

As entidades públicas ou privadas podem às vezes se encontrar com intervenções bem projetadas, como balão publicitário, sendo mais necessárias nos mesmos lugares onde é impossível coletar dados oportunos.

Ferramentas de monitoramento rápido

Uma das ferramentas mais ágeis utilizadas para coletar dados sobre os impactos de uma crise são os Rapid Response Phone Surveys (RRPS).

Estas são pesquisas rápidas administradas por telefone a residências ou empresas, com cada entrevista geralmente durando menos de 20 minutos. Ela permite a coleta de dados de pesquisa quase em tempo real e possibilita cobrir um país inteiro e até mesmo alcançar entrevistados em áreas remotas.

O RRPS provou ser inestimável no monitoramento dos impactos socioeconômicos durante a pandemia de COVID-19, possibilitando a coleta de dados e minimizando os riscos à saúde das populações beneficiárias e das equipes de pesquisa.

Uma assessoria em segurança do trabalho pode implementar o RRPS em todo o mundo para medir as respostas comportamentais de seus colaboradores, de modo a levantar dados sobre monitoramento do COVID-19 neles.

Outra ferramenta de monitoramento rápido amplamente aplicável é a Pesquisa de Bem-Estar via Rastreamento Instantâneo e Frequente (SWIFT), aplicada pelo Banco Mundial em alguns países, que pode gerar estimativas de pobreza.

Em vez de coletar dados abrangentes, o SWIFT concentra-se em indicadores-chave que estão correlacionados com a pobreza, como tamanho da família, propriedade de bens ou nível de educação.

Esses indicadores são então convertidos em estatísticas significativas da pobreza usando modelos de estimativa.

O método SWIFT aplica técnicas de aprendizado de máquina e imputação de pesquisa a pesquisa com base nos dados mais recentes de pesquisas domiciliares disponíveis para gerar estimativas comparáveis ​​às estatísticas oficiais de pobreza e desigualdade.

Ferramentas de gerenciamento de portfólio e projetos

Essas ferramentas novas e ágeis não se limitam à coleta de dados, mas também incluem mecanismos fortes para gerenciamento de projetos e orçamentos.

O Portfólio Footprint (PF) pode examinar a distribuição dos gastos de emissão de carbono de uma empresa de sistema de automação comercial que está comprometida a se tornar uma “empresa verde” nos próximos 5 anos.

Essa abordagem não somente levanta estimativas de emissão de carbono, como também combina os gastos passados excessivamente que poderiam ser evitados caso a empresa tivesse um compromisso ambiental.

Isso ajuda a identificar possíveis desalinhamentos entre as necessidades e os investimentos do negócio e informa as discussões sobre o direcionamento no futuro.

Essas ferramentas ágeis e responsivas para coleta e análise de dados permitem que as empresas tomem decisões com base em evidências estatísticas, mesmo quando o acesso é difícil e o tempo é curto.

Além de reduzir custos e permitir um monitoramento mais frequente, podemos usar esses métodos em empresas com uma estratégia de investimento mais agressiva.

A expansão da cobertura da rede móvel e o advento de novas tecnologias, incluindo computação baseada em nuvem, continuarão a multiplicar as possibilidades de coleta de dados.

Ao investir nesse tipo de inovação, uma empresa de cracha, por exemplo, poderá aumentar sua capacidade de fornecer apoio efetivo e oportuno aos seus clientes.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.