Data-driven analytics: a sua nova cultura de valores e resultados
Data driven é um adjetivo que qualifica processos orientados por dados, ou seja, embasados na coleta e análise de informações. No mundo dos negócios, significa colocar os dados no centro da tomada de decisão e do planejamento estratégico, buscando fontes confiáveis ao invés de gerir a empresa por intuição.
Dados sobre o comportamento dos clientes, preferências no e-commerce da empresa, consultas de produtos que eles realizaram, interesses gerais e promoções específicas, curtidas nas redes sociais e demais interações, quando tratados, permitem personalizar abordagens e ações de marketing muito mais eficazes para a atração, conversão e retenção dos clientes e até mesmo analisar as melhores parcerias.
O Data Driven surgiu como extensão da ciência de dados, campo do conhecimento que utiliza métodos científicos e algoritmos para transformar dados – estruturados e não estruturados – em conhecimento.
Atributos e Estruturação
O objetivo não é outro senão aumentar a competitividade da organização e promover melhores resultados.
Decisões Estratégicas
Resultados apurados e tratados, baseados em dados, geram novas perspectivas. Dessa forma o negócio pode ser vislumbrado corretamente no longo prazo.
Como Aplicar Data-driven?
Tecnologias corretas devem ser aplicadas no momento correto sob a produção de dados. E dessa forma transformar isso em análises (como por exemplo os dashboads).
Motivos para investir em soluções Data-driven
Motivos temos aos montes: força competitiva, assertividade, inteligência de decisões, produção de conhecimento e tecnologias, e muito mais.
Os livros que você pode aprender mais sobre Data-driven
Creating a Data Driven Organization, de Carl Anderson; Data Smart: using Data Science to transform information into insight, de John W. Foreman; The Chief Data Officer’s Playbook, de Caroline Carruthers e Peter Jackson
Analytics é a análise computacional sistemática de dados ou estatísticas. É usado para a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos em dados. Também envolve a aplicação de padrões de dados para uma tomada de decisão eficaz. Pode ser valioso em áreas ricas em informações registradas; a analítica depende da aplicação simultânea de estatísticas, programação de computadores e pesquisa operacional para quantificar o desempenho.
As organizações podem aplicar análises aos dados de negócios para descrever, prever e melhorar o desempenho dos negócios. Especificamente, as áreas de análise incluem análise preditiva, análise prescritiva, gerenciamento de decisão empresarial, análise descritiva, análise cognitiva, Big Data Analytics, análise de varejo, análise da cadeia de suprimentos, sortimento de loja e otimização de unidade de manutenção de estoque , otimização de marketing e modelagem de mix de marketing, web análise, análise de chamada, análise de fala, dimensionamento e otimização da força de vendas, modelagem de preço e promoção, ciência preditiva, análise de gráfico, análise de risco de crédito eanálise de fraude. Como a análise pode exigir computação extensiva (consulte big data), os algoritmos e software usados para análise aproveitam os métodos mais atuais em ciência da computação, estatística e matemática.
Impacto
O big data está rapidamente se tornando uma ferramenta vital para negócios e empresas de todos os tamanhos. A disponibilidade e interpretação de big data alterou os modelos de negócios de antigos setores e permitiu a criação de novos. Negócios orientados a dados valem US$1,2 trilhão em conjunto em 2020, um aumento de US$ 333 bilhões no ano de 2015. Cientistas de dados são responsáveis por quebrar big data em informações utilizáveis e criar software e algoritmos que ajudam empresas e organizações determinar as operações ideais. Como o big data continua a ter um grande impacto no mundo, a ciência de dados também tem devido à estreita relação entre os dois.
Tecnologias e Técnicas
Há uma variedade de tecnologias e técnicas diferentes usadas para ciência de dados que dependem da aplicação. Mais recentemente, plataformas completas e completas foram desenvolvidas e amplamente utilizadas para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Impactos Positivos nos Clientes
Clientes com maiores e melhores experiências retornam de forma concistente ao seu negócio. Clientes safisfeitos recomendam para amigos, e outros.
Data-driven no marketing
Ser mais eficiente nas ações de marketing também permite que a empresa equalize seus investimentos em links patrocinados, campanhas de email marketing, criação de promoções e demais ações para a conversão de vendas.
Data-driven conclusivo
Podemos afirmar sem hesitação que data driven é o futuro da gestão das empresas. Com o avanço da tecnologia, coletar, analisar e interpretar dados para transformá-los em conhecimento estratégico significa estar um passo à frente dos concorrentes que ainda resistem a essa transformação.
Inteligência
Informação
Otimização
Construção Data-driven
É preciso democratizar o acesso aos dados, permitindo que todas as áreas usem o capital informacional da empresa para traçar estratégias — e não apenas o CDO (Chief Data Officer), cientistas de dados e analistas especializados.
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É possível tomar decisões mais certeiras, ampliar a vantagem competitiva e promover a colaboração em todos os níveis do negócio, além de elevar o BI a um novo patamar.
A construção Data-driven da sua empresa exige comprometimento, visão estratégica tecnológica e de negócios. Confira nesse material um panorama completo para iniciar essa empreitada.
A cultura data driven visa a melhoria de processos organizacionais e resultados da empresa por meio da interpretação de dados.
É extremamente necessário criar metas centradas nos objetivos de negócio a curto, médio e longo prazo e definir KPIs estratégicos para mensurar o desempenho. Por isso é tão importante certificar-se de que os dados coletados e interpretados estão alinhados com a estratégia do negócio.
Se o objetivo da empresa é aumentar as vendas de um produto específico, é fundamental monitorar tendências de consumo e dados de sell-out, por exemplo.
Exploração das Tecnologias
Elas não são o start do seu processo de mudança, mas, sem dúvidas, irão impulsionar os seus processos pra te ajudar a fazer a Transformação Digital. Temos: Inteligência Artificial e Machine Learning;
Internet das Coisas (IoT); Cloud; Big Data, Business Intelligence (BI) e Data Analytics.
Com o aumento do uso de ferramentas digitais e a implementação da LGPD, é essencial também atentar-se à segurança de dados.
Entender as arquiteturas de Analytics e todo o seu panorama, é essencial para uma estruturação correta. Confira nessa documentação os tipos de tecnologias abordadas, e as tecnologias ideais para cada caso.
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Big Data ou megadados, em português, é uma área do conhecimento que estuda formas de captar, tratar e processar um conjunto muito extenso de dados, mesmo enquanto são criados. Com o aumento na geração nos últimos anos, devido às tecnologias da Indústria 4.0, os sistemas tecnológicos tradicionais se tornaram insuficientes para armazenar tantos dados.
O Big Data é caracterizado pelos “3 Vs”:
- Volume;
- Velocidade;
- Variedade.
Desafio dos Dados pelo Caminho
A primeira barreira para o uso do data-driven nas companhias aparece com o distanciamento entre setores. Por exemplo, quando os setores de Marketing, compras e recursos humanos operam sem considerar departamentos como TI e Analytics.
Os líderes de empresas têm resistência em mudar para o data-driven e alterar sua maneira de tomar decisões.
São muitos os desafios, desde os custos, riscos, pessoas e tecnologias. Tudo isso tem que ser bem calculado e levado em conta.
Isso significa que investir em soluções e serviços digitais é a chave para facilitar a gestão dos dados e transformá-los em acionáveis.
O fato é que a transformação digital não pede licença. Essa tendência já é realidade até mesmo para as empresas que ainda não a incorporam em seu dia a dia. Afinal, nenhuma organização está ilesa de enfrentar mudanças bruscas no mercado ou até mesmo crises.
Entretanto, muitas companhias ainda não enxergam com clareza as possibilidades de potencializar seus negócios por meio de dados, ferramentas e métodos digitais.
Aplicando Dados na Prática
É preciso que surjam iniciativas internas para alinhamentos em que a equipe de gestão de dados consiga explicar como a cultura analítica vai contribuir para melhores resultados da empresa, de ponta a ponta.
Se uma das principais dores de quem trabalha com dados é conseguir convencer outros setores da empresa sobre o papel essencial deles, está na hora de tomar providências.
Conheça os principais players do mercado que utilizam Data-driven. Várias empresas de vários setores. Analise e estude mais sobre os diversos casos e fique por dentro.
Um exemplo de aplicação é o Redshift. Amazon Redshift é um serviço de armazenamento de dados em escala de petabytes totalmente gerenciado na nuvem.
O Redshift permite fazer consultas de alta performance em petabytes de dados estruturados e semiestruturados com facilidade e economia para que você possa criar relatórios e painéis avançados usando o QuickSight e outras ferramentas de inteligência de negócios. Reúna dados estruturados de um data warehouse e dados semiestruturados, como logs de aplicativos de um data lake do S3, para obter insights operacionais em tempo real sobre aplicações e sistemas.
Consolidação e Prosperidade em Data-driven
As instituições governamentais também estão investindo no uso de Big Data. O Ministério da Justiça do Brasil usa um banco de dados imenso, com mais de 1 bilhão de registros.
Para poder analisar todos os dados, o Ministério da Justiça conta com o auxílio da tecnologia Watson da IBM, desenvolvida para coletar e processar dados em milésimos de segundos.
Um sucesso consolidado é fenomenal e todos os empreendedores sonharam com isso um dia. Para chegar lá, vamos agregar a mais nova vertente atual: Dados.
Google é um dos, senão o maior usuário das tecnologias de Big Data.
Como a Google consegue processar grandes volumes de dados baseados em TeraBytes e PetaBytes? A resposta é utilizando os seus engenhos de computação e as tecnologias baseadas em Hadoop e BigQuery (tecnologia de NoSQL da Google). Seguindo a Google, surgiram Twitter, Facebook, LinkedIn, Tesla, Uber e muitas outras empresas orientadas para dados, que hoje repetem o sucesso da Google, na era do Big Data.
Google processa diariamente mais de 4.5 bilhões de pesquisas em um banco dados de mais de 25 bilhões de páginas, e provavelmente realiza trilhões de pesquisas por ano.
