A Jornada Data Driven para Maturidade Analítica

Este post vai explicar o que é a jornada data driven e mostrar os passos que a sua empresa precisa seguir para alcançar vantagem analítica.

As empresas têm cada vez mais acesso a informações capazes de gerar ideias revolucionárias, solucionar problemas antigos e alavancar resultados de negócio. Mas em um mercado altamente competitivo, com tecnologias replicáveis, elas precisam se diferenciar.

Como fazer isso?

Uma das alternativas é investir em processos de alto desempenho para entregar bens e serviços com eficiência, reduzir riscos e aumentar a sua vantagem competitiva diante dos concorrentes.

E é isso que as empresas com alta maturidade analítica estão fazendo.

Maturidade analítica como vantagem competitiva

Inúmeros estudos afirmam que empresas podem se beneficiar de um processo decisório mais analítico.

E as empresas que mais se destacam no mercado investem muito nisso.

Mas afinal, o que é maturidade analítica?

Empresas com maturidade analítica são aquelas que incorporam a análise de dados de forma sistêmica, em todos seus departamentos.

Elas extraem o potencial retido em suas informações por meio do gerenciamento de dados, da análise estatística e quantitativa e aplicam essas informações na sua tomada de decisão.

Nestas organizações, os princípios e ferramentas de data science e analytics não são usados de forma pontual. Eles fazem parte da estratégia global e da cultura do negócio, por isso, estão presentes no cotidiano de todos.

Agora você deve estar se perguntando: quem são elas?

As empresas com maturidade analítica estão espalhadas por diversos setores. No entanto, algumas indústrias são mais receptivas à cultura data driven.

O ranking das indústrias que lideram a revolução analítica, elaborado pelo Instituto Internacional de Analytics em 2016, comprova isto:

Amazon, Uber, Google e Netflix são exemplos de empresas “nativamente digitais”.

Pelo gráfico, percebe-se que elas detém uma maturidade analítica muito avançada em relação a outras indústrias.

Sabe por quê?

Apesar de operarem em setores diferentes, as empresas nativamente digitais compartilham alguns atributos em comum:

1. Já nasceram digitais
2. Consideram, desde o princípio, analytics como vantagem competitiva
3. Desenvolvem e implementam a análise de dados em todos seus departamentos
4. Têm apoio e comprometimento da alta gerência
5. Possuem uma cultura data driven bem estabelecida

Mas este não é o caso para a maioria das empresas.

A maioria das organizações não têm capacidade analítica ou um plano analítico bem desenvolvido.

Em uma pesquisa feita pela Gartner, cerca de 91% das 196 organizações entrevistadas à nível global, afirmam que não atingiram um nível transformacional de maturidade em dados e analytics, ainda que esta área seja uma prioridade de investimentos para CIOs.

Isso ocorre por vários motivos, dentre eles:

• Estrutura despreparada para análise de dados
• Falta de recursos
• Pouco investimento em tecnologias adequadas
• Falta de profissionais preparados

De fato, há diversas dificuldades inerentes ao processo de desenvolvimento da maturidade analítica. São muitas peças para encaixar, investimentos em tecnologias, mudanças em processos, quebra de paradigmas na cultura organizacional…

Se você sente urgência para se adaptar a um mercado tão competitivo e reconhece analytics como uma competência crucial para o seu negócio, já está no caminho certo.

Mas lembre-se: resiliência é a chave para o seu sucesso analítico.

Não é possível prometer uma jornada data driven sem desafios. Afinal, trata-se de um processo de iteração contínuo. Inclusive, até as empresas altamente analíticas têm muito a evoluir em termos de competências analíticas. Mesmo assim, todos podemos aprender com elas.

O que é a Jornada Data Driven?

Para se tornar uma empresa analítica, é preciso entender primeiro onde você está para depois definir aonde quer chegar.

Sabemos que este processo pode ser desafiador. Por isso, criamos a jornada data driven, um roadmap completo para ajudar você a identificar qual é a maturidade analítica do seu negócio.

Este caminho é divido em 5 etapas que englobam as competências e desafios de cada estágio da jornada.

São elas:

1. ETAPA 1 - Pré-lançamento
2. ETAPA 2 - Lançamento
3. ETAPA 3 - Gravidade Zero
4. ETAPA 4 - Propulsão
5. ETAPA 5 - Interestelar

E cada uma das etapas apresenta características distintas quanto a estes pilares:

1. Dados
2. Tecnologias
3. Pessoas
4. Processos

Percorrendo a Jornada Data Driven

Agora, vamos resumir todas as etapas, pontuar suas diferenças e características para você entender todo o caminho da jornada data driven!

Etapa 1: Pré-lançamento

Na etapa 1, boas práticas ou estratégicas data-driven não são bem definidas ou ainda nem foram criadas.

Aqui, as empresas até possuem algum tipo de ferramenta ou aplicativo analítico instalado, mas em geral, são recursos usados à nível departamental, que orientam estratégias individuais de setores distintos e não se comunicam com outros departamentos.

Portanto, são pouco relevantes para a estratégia competitiva da empresa.

Principais características de negócios nesta etapa:

• Dados - Inconsistentes, de baixa qualidade e não padronizados; pouco explorados, apenas para para relatórios pontuais dentro de departamentos específicos.
• Tecnologias - Csv, planilhas de controle, Excel, arquivos texto. Ferramentas básicas para análises descritivas. Bancos de dados  descentralizados, incapazes de comportar um volume de dados massivo.
• Pessoas - Poucos profissionais técnicos com orientação de dados. Não há processos de analytics no nível corporativo.
• Processos - Extração manual de informações para análise pontual, por departamento, sem processos definidos pela alta gerência.

Etapa 2: Lançamento

Na etapa 2, há um avanço quanto ao uso de analytics e dados, mas essas tecnologias ainda não são prioridade, tampouco vistas como vantagem competitiva.

Nestas organizações há uma abordagem localizada de Business intelligence, mas não há cooperação entre departamentos quanto ao uso de data analytics e dados ainda são tratados de forma individualizada.

Principais características de negócios nesta etapa:

• Dados - Utilizáveis, mas retidos em repositórios e bancos de dados sob o controle de departamentos específicos. Dados isolados do restante da organização.
• Tecnologias - BI e ferramentas analíticas básicas. Sistemas pouco integrados, usados por departamentos específicos.
• Pessoas - Estratégia de dados ainda não é prioridade para executivos. Não há integração de informações e departamentos lidam com seus dados de forma individual.
• Processos - Extração manual ou automática de informações localizadas por departamento, sem cruzamento entre áreas.

Etapa 3: Gravidade Zero

As empresas que navegam nesta etapa já entendem a importância dos dados nos negócios. Dessa forma, estão focadas em promover esforços para a estruturação e centralização dos seus dados.

Aqui, o foco principal das organizações é entender como podem organizar sua estrutura de dados para melhorar seu desempenho e aumentar valor de mercado.

Por isso, ao contrário das etapas anteriores, há mais comprometimento dos líderes e investimento de recursos para o desenvolvimento da inteligência analítica.

Principais características de negócios nesta etapa:

• Dados - Centralizados e unificados em um data warehouses ou on-premises.
• Tecnologias - Estatística básica, segmentação, query e reporting em bancos de dados, ferramentas analíticas integradas.
• Pessoas - Líderes e alta gerência reconhecem competências analíticas como vantagem competitiva.
• Processos - Criação de departamento ou processo específico com foco em analytics. Infraestrutura de dados organizada com ELT ou ETL .

Etapa 4: Propulsão

Na propulsão, há o desenvolvimento de recursos analíticos em toda a organização.

Estas empresas usam visualizações interativas e painéis de BI para tomar decisões data driven e resolver problemas de negócio, de forma rotineira. Seus processos têm enfoque no presente, com ferramentas de visualização de dados e na preparação para o futuro.

Dessa forma, são organizações altamente orientadas aos dados que detém todo conhecimento e a estrutura necessária para dar o próximo passo. No entanto, ainda não chegaram lá por conta de obstáculos como a falta de introdução da competição analítica como estratégia de negócio, por exemplo.

Principais características de negócios nesta etapa:

• Dados - Integrados, consistentes, centralizados em repositórios integrados. Dados conectados a uma estrutura de BI única com visão integral da empresa.
• Tecnologias - Análise preditiva básica, sistemas completos de BI, automatização de relatórios, geração de relatórios automatizados de inteligência de mercado.
• Pessoas - Líderes e alta gerência reconhecem competências analíticas como vantagem competitiva. Há progresso, porém em um em ritmo lento e por vezes insatisfatório.
• Processos - Boas práticas e processos de analytics bem definidos pela alta gerência e seguidos pelos departamentos da empresa.

Etapa 5: Interestelar

Aqui, as empresas usam analytics de forma plena, como estratégia de negócio para permanecer na vanguarda da competição analítica.

Elas recebem apoio da alta administração, têm uma cultura data driven estruturada e uma abordagem de analytics eficiente, aplicada em todos os departamentos de negócio. Além disso, incorporam o processo de decisão data driven em todos os níveis de sua estrutura.

Estas empresas colhem os frutos de quem está na vanguarda da competição analítica. No entanto, não estão estagnadas e confortáveis. São resilientes e e concentram esforços contínuos para renovar estratégias analíticas quando necessário.

Principais características de negócios nesta etapa:

• Dados - Integrados, de alta qualidade e facilmente acessíveis. Dados vistos e usados como um ativo estratégico.
• Tecnologias - Análise preditiva e prescritiva, BI completo, modelagem preditiva, machine learning, modelos de what-if, automatização de processos com IA.
• Pessoas - Todos os departamentos usam análise de dados de forma avançada e todas as  decisões, das mais simples às mais complexas, são fundamentadas em dados.
• Processos - Abordagem de analytics implementada em toda empresa, com visão integral de informações do passado, presente e futuro.

Como dar o próximo passo?

A adaptação aos processos e comportamentos analíticos é como qualquer mudança organizacional: demanda esforços contínuos e muita paciência, mas é possível e traz resultados incríveis de negócio.

Para começar um projeto, o primeiro passo é identificar onde sua empresa está e assim definir aonde você quer chegar. Além disso, é fundamental avaliar o impacto da solução pretendida, analisar seu valor e complexidade para então calcular o de retorno do investimento pretendido.

Mas não se esqueça: não existe regra ou receita de bolo na jornada data driven.

Cada empresa tem suas particularidades e um caminho mais indicado para seguir. Entretanto, experiência e entendimento na área é fundamental para acelerar a jornada e reduzir o custo de aprendizado de quem deseja ser analítico.

Ainda não sabe como começar? Nós podemos te ajudar com isso! Somos especializados em colocar empresas no topo da revolução analítica.

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