Num cenário em que o uso da tecnologia avança como diferencial competitivo para as empresas, extrair valor dos dados se torna cada vez mais importante. No entanto, observamos que muitas empresas afirmam ser orientadas por dados, mas na prática, não o são. De acordo com pesquisas, embora haja muita geração de dados, existe uma falta de gestão de dados. Além disso, muitas equipes de dados estão sobrecarregadas, e poucas empresas possuem uma estratégia de dados claramente definida.
Mas o que significa ser orientado por dados? Como extrair, interpretar e gerenciar dados de forma adequada para tomar decisões mais eficazes? Quais são os passos para transformar tudo isso em resultados tangíveis, que se traduzam em receita e lucro para as organizações? Vamos detalhar todos esses pontos a seguir.
O que significa ser orientado por dados?
Antes de qualquer coisa, é preciso primeiro entender o que o data driven realmente significa. Uma definição que eu gosto bastante está no material “Estratégia de Dados Moderna” da AWS e explica o que uma empresa precisa ter para se considerar data driven:
“Um plano ágil de ações alinhadas que englobam mentalidade, pessoas, processos e tecnologia, acelerando a criação de valor ao apoiar diretamente os objetivos estratégicos de negócios.”
A partir dessa definição, podemos notar alguns pontos importantes onde muitas empresas falham na implementação de uma estratégia que as torne, de fato, data driven. Primeiro, o plano de implementação deve ser ágil e alinhado com três pilares fundamentais: pessoas, processos e tecnologia.
Outro ponto importante é a criação direta de valor. Muitas empresas acreditam ser orientadas por dados, mas carecem de maneiras de medir esse impacto e conectá-lo aos objetivos de negócios.
Também notamos que as empresas que já possuem uma cultura orientada por dados compartilham algumas características comuns.
Características de uma empresa data driven
Empresas verdadeiramente orientadas por dados têm algumas semelhanças entre si. Pensando em termos de agilidade, elas não apenas “pensam grande”, mas também entregam de modo iterativo, priorizando as entregas que geram mais valor no menor tempo possível para o negócio. Além disso, essas empresas conseguem alinhar uma visão entre TI e Negócios, cultivando uma cultura de aprendizado focada em experimentação e inovação.
Por fim, mas não menos importante, elas têm estruturas maduras para privacidade, segurança, conformidade e governança que não impedem a inovação.
Essas semelhanças podem ser organizadas em cinco pilares principais:
1. Como o tempo é alocado?
Nas empresas orientadas por dados, em vez de encontrar e acessar dados, o uso do tempo está sempre focado na inovação para atender às prioridades dos clientes. Contudo, o que acontece na maioria das empresas é diferente: de acordo com um estudo da IDC, 26% do tempo de um funcionário médio é gasto procurando e consolidando informações distribuídas em diferentes sistemas. Isso significa que aumentar a facilidade e a rapidez de acesso aos dados pode ter um impacto significativo na receita.
2. Como são tomadas as decisões?
Para uma tomada de decisão verdadeiramente orientada por dados, é necessário testar e medir as ações, avaliando continuamente os feedbacks. Sempre que houver uma sugestão, ela deve ser considerada no contexto de um teste A/B para avaliar corretamente o resultado. Um bom exemplo é a Netflix, que com menos de 20 anos de existência, já realizou mais de 33 milhões de experimentos.
3. Como é feito o trabalho?
Outro ponto que influencia muito a velocidade da inovação é o tempo que se leva para tomar decisões. Em empresas com uma estrutura hierárquica forte, as decisões demoram mais para serem tomadas e, muitas vezes, quem toma a decisão não é quem tem mais informações para fazer isso. Um bom exemplo de trabalho e tomada de decisão eficiente está na Amazon, onde eles utilizam o conceito de “equipes de duas pizzas” e há mais de 3.000 times distintos inovando com dados, sempre com autonomia para tomar decisões dentro de seu escopo de trabalho.
4. Como a tecnologia é construída?
Nas empresas que acreditam ser orientadas por dados, mas na prática não são, há um foco na tecnologia, mas sem acompanhar o impacto real no negócio. Isso significa que quando os departamentos não se comunicam, as inovações estão voltadas para aprimorar ferramentas, em vez de medir o valor gerado para a empresa.
Além disso, hoje já existem tecnologias projetadas para finalidades específicas, o que é essencial para uma estratégia de dados eficiente.
Na Fórmula 1, por exemplo, 1,1 milhão de pontos de dados são coletados por segundo a partir de 120 sensores. Trabalhar com esse volume de dados só é possível utilizando a tecnologia mais apropriada para cada necessidade, jamais tentando adaptar a necessidade à tecnologia.
5. Como os dados são vistos?
Uma das maiores mudanças dos últimos anos está na maneira como as empresas enxergam os dados. Por muito tempo, os dados foram vistos como plataformas, sendo que as soluções eram construídas a partir deles. Atualmente, percebemos que as empresas mais bem-sucedidas enxergam os dados como produtos.
Os dados são um ativo coletivo, compartilhado entre diferentes linhas de negócios. Nesse sentido, temos produtores e consumidores de dados, com responsabilidade pela gestão e geração de valor a partir deles.
Finalmente, como se tornar orientado por dados?
Como podemos entender, uma estratégia de dados envolve vários aspectos e requer uma dedicação significativa para ser construída. No entanto, quando bem implementados, esses esforços podem trazer grandes retornos para a empresa.
Para avançar na construção de uma cultura orientada por dados, o primeiro passo é entender em que ponto da jornada a empresa está para, depois, criar um plano de ação. Isso pode ser feito por meio de uma avaliação de maturidade de dados. Além disso, uma das melhores maneiras de acelerar o processo é utilizando casos reais. Identificar um desafio da empresa e entender como uma estratégia de dados pode ajudar a resolvê-lo aumenta o conhecimento da equipe, gera valor e traz retornos tangíveis com a mentalidade de “Pense Grande. Comece Pequeno. Escale Rápido“.
Para identificar oportunidades para essas iniciativas, é possível utilizar a metodologia D2E (data driven Everything), baseada no Working Backwards. Essa abordagem ajuda a entender os desafios dos clientes, sejam internos ou externos, conhecer melhor as personas e desenhar um roadmap começando com um MVP.
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