Uma coisa é afirmar que sua empresa é data-driven (orientada por dados) — como quase um quarto das organizações dizem ser hoje. Outra bem diferente é desenvolver os recursos técnicos e culturais que realmente permitem a tomada de decisões baseada em dados.
Na prática, apenas coletar ou analisar dados não significa necessariamente que sua empresa seja data-driven. É preciso ir além para integrar decisões baseadas em dados em todos os aspectos do negócio.
Para esclarecer esse ponto, vale detalhar o que realmente significa ser uma organização data-driven e quais práticas as empresas precisam adotar para merecer esse título.
Defina o que significa ser data-driven
Muitas pessoas definem organizações data-driven como qualquer empresa que toma decisões a partir da análise de dados. Eu prefiro uma definição diferente. Para mim, uma organização data-driven é aquela que não toma decisões com base em palpites, suposições, impressões ou intuição. Em vez disso, ela se apoia em dados coletados de diversas fontes e os analisa para tomar decisões bem fundamentadas.
Essa definição reflete melhor o que realmente significa ser data-driven porque destaca a importância de incorporar dados e analytics em todos os processos centrais de decisão, em todas as áreas da empresa. Coletar alguns dados e utilizá-los ocasionalmente para tomar decisões não é suficiente para se considerar uma organização data-driven. A tomada de decisão baseada em dados precisa ser uma prática sistemática que se estenda por toda a organização.
Desenvolva estas 5 capacidades para se tornar data-driven
Mas como, na prática, expandir a tomada de decisões baseada em dados para toda a empresa? A resposta passa pela implementação das cinco capacidades a seguir.
1. Coletar todos os dados relevantes
Em primeiro lugar, ser orientado por dados exige a capacidade de coletar todos os dados relevantes, provenientes de todas as fontes. Isso é importante porque tomar as melhores decisões muitas vezes depende de identificar padrões entre diferentes conjuntos de dados.
Por exemplo, para entender como aumentar a receita, você pode precisar analisar simultaneamente dados de vendas, dados de clientes e dados financeiros. Se esses conjuntos de dados forem analisados separadamente, corre-se o risco de perder correlações importantes e limitar a capacidade de tomar decisões mais assertivas.
2. Integrar dados de forma fluida
Coletar dados de diferentes fontes é apenas o primeiro passo para se tornar uma organização data-driven. As empresas também precisam ser capazes de integrar todos os seus dados. Integração significa reunir dados de diferentes origens em um único ambiente.
Essa integração é importante porque permite uma análise mais abrangente. Quando os dados estão integrados, fica mais fácil identificar tendências que atravessam diferentes fontes de informação. Isso se torna muito mais difícil quando cada conjunto de dados precisa ser analisado separadamente por falta de integração.
3. Transformar dados para torná-los utilizáveis
Em alguns casos, parte ou até mesmo todos os dados que você deseja analisar estão em formatos difíceis de trabalhar. Eles podem estar armazenados em um banco de dados que suas ferramentas de análise não suportam, por exemplo. Ou você pode ter diferentes conjuntos de dados estruturados de formas distintas, o que dificulta comparações eficazes.
A transformação de dados — o processo de converter dados de um formato para outro — resolve esse problema. Quando você consegue transformar dados com facilidade conforme necessário, torna-se muito mais simples analisá-los e utilizá-los para embasar decisões.
4. Analisar dados em tempo real
Analisar dados periodicamente é melhor do que não analisá-los. Mas isso ainda não é suficiente para viabilizar uma organização verdadeiramente data-driven.
Para chegar a esse nível, é necessário transmitir dados continuamente e analisá-los em tempo real. Isso permite identificar e reagir rapidamente aos insights mais recentes gerados pelos dados. Quando decisões são tomadas com base em relatórios produzidos há uma semana, um mês ou até um ano, existe o risco de deixar passar informações críticas.
5. Garantir governança e segurança de dados
Quando você coleta, integra, transforma e analisa grandes volumes de dados em tempo real, garantir a segurança dessas informações se torna fundamental. É preciso assegurar que as pessoas certas tenham acesso aos dados corretos — e que quem não deve acessá-los não consiga visualizá-los.
É aqui que entram a governança e a segurança de dados. Esses processos permitem que as empresas estabeleçam controles sobre como os dados são gerenciados e disponibilizados para diferentes usuários e grupos.
Embora seja tecnicamente possível tomar decisões orientadas por dados sem controles adequados de governança e segurança, isso transforma os dados em um risco tanto quanto em um ativo. Por outro lado, quando a governança e a segurança são bem implementadas, os dados podem ser usados para tomar excelentes decisões sem introduzir riscos desnecessários no processo.
Use o Modern Data Stack para escalar essas capacidades
Se implementar processos como os descritos acima parece complexo, a boa notícia é que hoje isso é muito mais fácil do que já foi no passado. Graças ao modern data stack — o conjunto de ferramentas que as organizações utilizam para coletar, integrar, transformar, analisar e governar dados — estabelecer práticas que viabilizam decisões orientadas por dados em toda a empresa não precisa ser uma tarefa extremamente difícil. Hoje já não é necessário ser uma empresa como a Amazon, capaz de construir soluções de dados totalmente personalizadas do zero, para colocar essa visão em prática.
Isso não significa que se tornar uma organização data-driven seja tão simples quanto ativar algumas ferramentas. Ainda é necessário implementar um data stack adaptado à realidade da empresa e garantir que ele consiga escalar para suportar o volume crescente de dados que circula nas organizações modernas. Mas essas iniciativas já estão ao alcance da maioria das empresas atualmente.
E isso é uma ótima notícia, porque significa que, com o apoio do modern data stack, qualquer organização pode se tornar verdadeiramente data-driven — e merecer esse título. Em vez de apenas falar sobre dados e analytics ou utilizá-los de forma pontual, as empresas podem transformar processos orientados por dados na base de todas as suas operações.
