Competição analítica: como se tornar uma empresa verdadeiramente data driven

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min
Criado em:
30/9/2020
Atualizado em:
11/10/2024

Estamos na era dos dados, das máquinas inteligentes e da inteligência artificial. Essas tecnologias desafiam organizações a desenvolver novas competências, comportamentos, modelos de negócio e estratégias.

No entanto, isso não é mais uma tendência ignorável. Pelo contrário, as empresas que não se adaptarem a essas novidades não sobreviverão às próximas décadas.

Mas como começar e em quem se inspirar?

Espelhe-se em quem já está fazendo certo.

Este conteúdo tem enfoque nas empresas data driven que navegam pela etapa interestelar, a última fase da jornada data driven.

Você vai aprender tudo sobre:

  • Empresas data driven
  • Competição analítica
  • Interestelar, a quinta etapa da jornada data driven
  • Dados, tecnologias, pessoas e processos das empresas orientadas por dados

O que são empresas verdadeiramente data driven?

Muitas empresas acreditam ser data driven, pois coletam e analisam dados. Mas isso não é verdade.

Em empresas data driven, tudo começa a partir dos dados, ou seja, eles orientam todas as ações e orientam estratégias de negócio. Por isso, elas são verdadeiras competidoras analíticas.

Segundo Davenport e Harris (2018, p. 32), um competidor analítico é “uma organização que utiliza a análise sistematicamente e amplamente para ultrapassar e superar a concorrência.

O que isso quer dizer?

As empresas verdadeiramente data driven exploram o poder dos seus dados para seguirem competitivas e destacarem-se perante outros players do mercado. São organizações que estabelecem tendências para o futuro, não têm medo de inovar e concentram seus esforços para estarem à frente da competição analítica.

A Netflix é um exemplo disso. A empresa criadora e distribuidora de conteúdo online, que revolucionou o setor das videolocadoras, é uma competidora analítica nata que utiliza os milhões de dados gerados pela plataforma para melhorar seus serviços e entregar conteúdos de excelência para seus usuários.

Netflix é competidora analítica
Netxflix.

Como?

Aplicando matemática, estatística, inteligência de dados e técnicas de modelagem avançada, como modelos de recomendação, para melhorar seus serviços e entregar conteúdos de excelência para seus usuários.

Conclusão: a Netflix não é líder no mercado por acaso, ela compete analiticamente para manter seu protagonismo e posicionamento de destaque. Por isso, ela está posicionada no mais alto patamar da jornada data driven, a fase interestelar.

Interestelar, a quinta etapa da jornada data driven

Empresas interestelares usam data science e analytics de forma plena como estratégia de negócio para permanecer na vanguarda da competição analítica.

Elas estão espalhadas em diferentes setores e indústrias, no entanto, compartilham pilares em comum como:

  1. apoio da alta administração
  2. cultura data driven estruturada
  3. abordagem de analytics eficiente e aplicada em todos os departamentos de negócio
  4. processo de decisão orientado por dados

É importante lembrar que conforto e estagnação não estão no dicionário dessas organizações.

Elas não menosprezam a competição analítica, pelo contrário, compreendem sua volatilidade. Por isso, são resilientes, inovadoras e estão sempre atentas para se adaptarem e renovarem estratégias analíticas, quando necessário.

Além disso, é somente na fase interestelar que todos elementos da competição analítica passam a trabalhar em conjunto.  

Explicamos.

Nessas empresas, dados, tecnologias, pessoas e processos são ativos complementares que operam em conjunto para posicioná-las como líderes do mercado. E é justamente essa abordagem que as diferencia, pois, sem isso, não seria possível chegar na etapa interestelar da jornada data driven.

Continue a leitura e entenda o que essas organizações fazem de diferente.

Dados

Na etapa interestelar, dados são administrados com inteligência e usados como um ativo estratégico.

As empresas têm uma  infraestrutura de dados totalmente desenvolvida, sofisticada e competitiva, que incorpora uma visão completa dos departamentos e aspectos dos negócios.

E isso diz muitas coisas sobre a natureza dos dados dessas organizações.

Em termos técnicos, eles são:

Mas lembre-se: quantidade nem sempre é qualidade.

Volume de dados
Legos.

Grandes volumes de dados sozinhos são insuficientes para análises precisas. Por isso, as empresas interestelares esforçam-se para melhorar a qualidade dos seus dados e, como consequência, reduzir a quantidade de informações repetidas, redundantes e desatualizadas, melhorando a precisão das suas decisões.

Tecnologias

Aqui, as organizações possuem as tecnologias necessárias para a competição analítica.

Elas têm seus dados organizados e armazenados em infraestruturas modernas e tecnológicas, como data lakes, data warehouses, data marts, e usam ferramentas analíticas, terceirizadas ou customizadas para incorporar seus dados nos processos decisórios.

Na fase interestelar, utilizam-se várias ferramentas avançadas de analytics, entre elas:

  • Ferramentas de visualização de dados e BI conectadas aos repositórios de dados que permitem a visualização e manipulação de dados em tempo real, como tableau, qlink e looker.
  • Softwares analíticos e data apps customizados, criados com técnicas de modelagem para simulação de eventos, regras de negócio etc.
  • Inteligência artificial, machine learning e outras tecnologias cognitivas, como redes neurais e deep learning.

Além disso, há o desenvolvimento de técnicas avançadas como:

Portanto, uma empresa interestelar investe e aplica tudo o que há de mais moderno para permanecer competitiva na corrida analítica.

Pessoas

Nesta etapa, a cultura analítica finalmente passa a fazer parte do DNA das empresas. Isso significa que:

  • há comprometimento executivo e paixão analítica
  • todas as pessoas têm consciência sobre a importância dos dados no negócio
  • as  decisões, das mais simples às mais complexas, são fundamentadas em dados
  • todos os departamentos usam análise de dados de forma avançada

Pode-se dizer que tudo o que foi plantado em todas as etapas da jornada finalmente é colhido aqui.  

Executivos consomem dados todos os dias, são inovadores, não têm medo do erro e estão abertos a testes e experimentos orientados por dados. Gerentes lidam com dados como recursos estratégicos, utilizam-nos rotineiramente e supervisionam atividades com um olhar analítico.

man looking at marketing analytics
Visualização de dashboard.

No âmbito técnico, há departamentos especializados em analytics com profissionais analíticos altamente capacitados, como cientistas  e engenheiros de dados, analytics engineers etc.

Além disso, analistas são altamente capacitados, dispõem de competências analíticas avançadas, sabem lidar com ferramentas avançadas, como Python, SQL, DBT e R studio, e são qualificados para criar regras de negócio e fazer modelagens.

No entanto, o diferencial da fase interestelar vai além dos profissionais técnicos.

Sabe por quê?

Todos os colaboradores dessas empresas compreendem a importância de indicadores e métricas em cada decisão do seu dia a dia, mesmo aqueles sem perfil analítico.

Processos

Nesta etapa, a ciência e a análise de dados fazem parte da estratégia e dos processos de negócio, que são bem definidos em todos os departamentos da organização.

Aqui, o foco é monitorar e otimizar processos de alto desempenho para reduzir riscos, aumentar eficiência e melhorar resultados. Por isso, todos os processos são estruturados, automatizados, integrados e comprometidos com o mindset analítico.

Processos seletivos, por exemplo, incluem etapas que avaliam a capacidade dos candidatos de pensar analiticamente, independentemente do cargo em questão. Além disso, o desenvolvimento de produtos e serviços também é 100% orientado por dados.

Por fim,  abordagens de data science e analytics são incorporadas em toda a empresa, trazendo uma visão integral do negócio com informações do passado, presente e futuro. Como resultado, todos os núcleos de negócio têm acesso e usam dados para alavancar a sua vantagem competitiva.

Seja uma empresa interestelar

Empresas interestelares não só entendem a importância dos dados nos negócios, mas também os usam como fonte de vantagem competitiva para destacarem-se em um mercado cada vez mais competitivo.

E todos esses esforços são recompensados com inúmeros impactos positivos nos negócios, incluindo:

Esses são alguns dos benefícios que as empresas data driven dispõem para manterem-se líderes no mercado, mas lembre-se: elas não eliminam a intuição completamente, apenas a utilizam de forma reduzida, quando não é possível validar hipóteses ou estratégias com dados.

Agora que você sabe tudo sobre as empresas interestelares, deve estar se perguntando: como chegar até aqui.

Siga estas dicas:

  1. Desenvolva sua cultura data driven: não menospreze o poder das pessoas e da cultura organizacional. Busque desenvolver o pensamento analítico em todos os departamentos de negócio para que o uso de dados seja uma consequência espontânea desses esforços, inaugurando uma etapa mais moderna e analítica para o seu negócio.
  2. Invista na integração de dados: a implementação de sistemas integrados e a centralização de dados é fundamental e altamente recomendada para quem deseja avançar na jornada.
  3. Seja resiliente e persistente: a jornada data driven é um percurso repleto de desafios e trechos sinuosos. Por isso, a persistência é um dos principais atributos que uma empresa precisa desenvolver para evoluir nesse caminho.

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Isabela Blasi

CBDO and co-founder at Indicium

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