As empresas estão realmente acompanhando o ritmo da transformação digital? De acordo com uma pesquisa do Boston Consulting Group, encomendada pelo Google Cloud, a resposta está nos dados!
De acordo com o estudo, as companhias que conseguem realmente aproveitar as suas vastas reservas de dados internos e externos e agir com base nessas informações vem se mostrando as mais bem-sucedidas na era digital. A maturidade dos dados está associada a aumentar a receita, abraçar a inteligência artificial e criar uma organização resiliente.
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O que é maturidade analítica?
Somente quando os dados de uma organização estão organizados e estruturados é que a “mágica” acontece, originando um fluxo ininterrupto de insights que ajudam a direcionar a tomada de decisões. Isso acontece quando as empresas alcançaram a maturidade analítica!
Companhias com maturidade analítica são aquelas que conseguem incorporar a análise de dados de forma sistêmica em todos os seus departamentos. Desse modo, elas são capazes de extrair o máximo do potencial que as informações geradas e acessíveis para aquele negócio podem entregar. Nessas organizações, a ciência de dados e analytics fazem parte da estratégia global e da cultura do negócio, estando presente no cotidiano de todos.
Como avaliar a maturidade analítica da sua empresa?
Um modelo de maturidade analítica consiste em uma sequência de estágios de evolução de uma empresa no uso dos dados no ambiente corporativo. Esses modelos ajudam a avaliar onde a empresa está, e quais ações devem ser tomadas para que avance na jornada maturidade.
Assim, a maturidade pode ser identificada através de diferentes etapas que uma empresa deve atravessar até atingir o nível máximo, ou seja, a de uma campeã de dados. Confira abaixo quais são esses níveis para avaliar onde sua empresa se encontra.
Nível 1: dados
Esta é a primeira etapa da jornada de maturidade analítica. Nela, os dados vêm de fontes desintegradas, sendo que muitos estão em planilhas sem padronização. Isso acaba levando tempo para gerar relatórios e visualizações, o que leva a decisões com pouco assertividade e fora do timing esperado.
Para avançar para a próxima etapa: é necessário organizar os dados para que eles se tornem acionáveis. O primeiro passo é implantar um data warehouse, ou seja, um sistema corporativo para análise e extração de relatório de dados estruturados e semi-estruturados provenientes de diversas fontes. Uma vez armazenadas no data warehouse, as informações dos diversos departamentos da sua empresa bem como dados externos estarão disponíveis em um só lugar.
Nível 2: informações
Se sua empresa já conta com um data warehouse, é possível extrair informações desses dados. Ou seja, eles podem ser acionados a partir desse local centralizado, mesmo que as fontes sejam diversas.
Mas ainda há outras etapas seguintes para extrair o máximo de valor dos dados, desenvolver relatórios eficazes e fornecer a autonomia para os times de negócio sempre que precisarem acessar esses dados.
Para avançar para a próxima etapa: é necessária uma solução de Business Intelligence (BI), ou seja, uma solução de coleta, tratamento e análise de dados. Essa ferramenta fornece agilidade para que departamentos como marketing e comercial consiga analisar dados para tomar decisões. Por exemplo, por meio da solução de BI o departamento de marketing pode analisar dados sobre as campanhas de marketing por meio de relatórios e definir orçamentos e prioridades para as próximas campanhas.
Nível 3: implantação de Business Intelligence (BI)
Nesse estágio, as informações já estão automatizadas. Ou seja, os dados podem ser acionados a qualquer momento pelos times de negócios, que podem elaborar relatórios de forma autônoma, sem depender da TI. Podemos dizer que há acesso democrático e fácil aos dados e melhores insights podem ser extraídos.
Para avançar para a próxima etapa: a aplicação de Advanced Analytics. Esta próxima etapa permite extrair o máximo valor das informações por meio de técnicas avançadas de aálises de dados.
Nível 4: Advanced Analytics
Os insights acessados por meio das ferramentas de BI já provocaram um impacto nos negócios. Avançar para o último nível permite realizar análises muito mais sofisticadas, como projeções futuras e recomendação de ações com base em diferentes cenários a fim de antecipar a tomada de decisões.
Estamos falando do uso de ferramentas avançadas de análise de dados, como as de Inteligência Artificial e Machine Learning. Elas permitem compreender os fatos por meio da através da análise de dados e texto, entendimento das interações por voz e imagens com clientes e usuários, previsões de comportamento e de demanda, análise do perfil do cliente para identificação de necessidades, percepção de sentimento e emoção. Ou seja, a etapa mais avançada da jornada de maturidade analítica, que permite conhecer o perfil do cliente, identificar oportunidades de negócio, acompanhar pedidos de informações, planejar ações segmentadas em todas as plataformas e muito mais.
Quais as características das empresas “campeãs de dados”?
Não pense que alcançar esse estágio de maturidade analítica é coisa para startups ou corporações globais. O relatório do BCG sugere que qualquer empresa pode se tornar uma campeã de dados resiliente. Entre as organizações data-driven, esta pesquisa com mais de 700 líderes empresariais de mais de 20 países conclui que as empresas mais maduras usam consistentemente dados significativos para gerar valor comercial, investir de forma consciente e construir uma cultura baseada em dados que permeie toda a organização.
O estudo também revela que as “campeãs de dados” reportam o dobro do crescimento das receitas em relação às empresas consideradas “retardatárias de dados”. Cerca de 30% das campeãs esperam aumentar o desempenho no crescimento da receita em mais de 10% até o final de 2024, em comparação com 13% das retardatárias. As defensoras dos dados também são mais propensas a colocar a IA no centro dos esforços de transformação dos negócios.
O levantamento aponta cinco características que diferenciam as campeãs de dados das retardatárias. Esses atributos podem ser um roteiro para o sucesso para as empresas que buscam evoluir na maturidade analítica.
- Cultura baseada em dados com liderança intencional
O pré-requisito mais importante para o sucesso é a liderança intencional, alinhada do C-suite, de acordo com o BCG, com ênfase na colaboração entre a liderança executiva e em conjunto com o conselho para construir uma cultura baseada em dados. Os CEOs das campeãs de dados assumem a responsabilidade pelos resultados de suas metas baseadas em dados, definindo metas e métricas de desempenho importantes para suas equipes e ajudando os membros do time a permanecerem focados nos objetivos finais.
Os CEOs das campeãs de dados mostram-se mais otimistas em relação ao sucesso futuro de suas organizações. A expectativa de aumentar o desempenho baseado em dados até o final de 2024 é duas vezes maior do que as retardatárias de dados.
Conclusão: busque a adesão e o patrocínio dos executivos nos níveis mais altos — e não avance sem isso! - Investimento com base em dados
Embora os campeões dos dados invistam o dobro na transformação das TI em comparação com os retardatários dos dados, os gastos em grande escala na coleta de dados não são suficientes. O sucesso vai além dos gastos e exige estratégia! O mapeamento afirma que 76% dos campeões de dados têm uma estratégia para criar valor a partir dos dados que coletam, em comparação com apenas 46% dos retardatários.
Para criar resultados de negócios positivos, os defensores de dados usam consistentemente suas análises para determinar estrategicamente quando e onde investir. É por isso que os campeões têm 15% mais probabilidade do que os retardatários de dizer que planejam reduzir os custos de TI e tecnologia aproveitando os dados para fazer investimentos inteligentes.
Conclusão: concentre-se na qualidade dos gastos com dados e não na quantidade de gastos com dados! - Use dados de alta qualidade
Uma das considerações mais negligenciadas para a criação de uma cultura orientada a dados é a qualidade dos dados. Embora a maioria das empresas que estão construindo uma forte cultura de dados tenha objetivos ambiciosos e um foco no futuro, muitas não conseguem garantir que as informações que coletam são confiáveis, relevantes, úteis e utilizáveis.
Embora não estejam imunes aos desafios de qualidade dos dados, as campeãs possuem arquitetura e políticas de TI que ajudam a mitigar os riscos. O estudo indica que as melhores práticas dos campeões incluem: reduzir silos de dados e consolidar o armazenamento de dados; nomear executivos seniores para aplicar políticas de precisão, consistência e oportunidade dos dados; e criar uma equipe dedicada de gerenciamento e governança de dados para garantir a conformidade com os padrões de qualidade de dados tanto por funcionários internos quanto por fornecedores externos.
Conclusão: lembre-se do antigo princípio de TI: “Entra lixo, sai lixo”. - Capacite os funcionários
Empresas de todos os tamanhos e em todos os estágios de maturidade de dados estão lutando para contratar e reter especialistas em dados. Mas os campeões de dados estão vencendo a guerra por talentos, de acordo com a pesquisa, que descobriu que cerca de 2,2% dos funcionários em tempo integral nas campeãs de dados estão trabalhando em funções relacionadas a dados e IA. Em comparação, este número é de 0,8% dos funcionários em tempo integral nas retardatárias.
A vantagem do talento que os campeões veem também é evidente nas prioridades dos executivos: quando solicitados a classificar os 10 desafios mais importantes para a liderança, os retardatários elegeram a “proposta de valor para talentos e funcionários” como o terceiro desafio a superar. Para as campeãs, atrair talentos era um problema menor, aparecendo em 9º lugar entre os desafios.
A lacuna de talentos entre campeãs e retardatárias sugere não apenas que os as primeiras valorizam mais os especialistas em dados do que os retardatários, mas também que os especialistas em dados são mais atraídos por elas. Os especialistas do BCG acreditam que isso ocorre porque as campeãs incentivam suas equipes a experimentar tecnologias modernas. A prova disso é que o estudo indica que as campeãs têm três vezes mais probabilidades do que as retardatárias de ter líderes que apoiam a inovação e a disrupção.
Conclusão: dê aos funcionários a liberdade de serem criativos e a licença para “quebrar coisas”. - Crie um ecossistema de parceiros robusto
O sucesso da transformação digital requer uma grande rede de fornecedores terceirizados que sejam capazes de apoiar e complementar os esforços internos de dados.
Além de trabalharem com um número maior de fornecedores, os defensores dos dados esperam que os seus fornecedores sejam parceiros plenos no processo de transformação digital. Isso significa oferecer ideias, assumir o controle do sucesso e focar em parcerias baseadas na nuvem que permitam uma maior coleta de dados.
O valor comercial associado aos parceiros de transformação digital é o motivo pelo qual as campeãs de dados têm duas vezes mais probabilidade de alinhar planos de compras e incentivos entre terceiros.
Conclusão: não trate os fornecedores como fornecedores mas, sim, como membros da equipe.
Como a Geoambiente pode ajudar na sua jornada data-driven?
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Ajudamos sua empresa a mapear as diversas fontes de dados disponíveis, sejam fontes internas, como bancos de dados de aplicações internas, e fontes externas, como dados de ferramentas de marketing, sistemas de terceiros etc. Com base nessas fontes, realizamos um um mapeamento que visa descobrir o uso que é feito dos dados nas diferentes áreas, de modo a oferecer soluções baseadas na nuvem do Google para desenvolver a maturidade analítica do cliente.
As soluções envolvem definições de métricas quantitativas e qualitativas, criação de pipelines para juntar e organizar dados provenientes de diferentes fontes, implementação de governança de acesso aos dados e definição de ferramentas apropriadas para acesso em diferentes contextos, uma vez que há áreas mais técnicas que podem fazer consultas mais complexas e áreas que necessitam de ferramentas de visualização mais amigáveis com dashboards prontos.
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Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.
