Desafios comuns em data driven e como superá-los

Na prática, ser data driven significa tomar decisões com base em dados e evidências, em vez de depender apenas de intuição ou experiência pessoal. Isso envolve uma série de etapas, começando pela coleta adequada de dados em diferentes áreas da organização, depois a análise, momento no qual se extrai insights significativos para os negócios, até a distribuição das informações coletadas.

O aspecto crucial é utilizar esses insights para orientar as decisões da organização em todas as áreas, desde estratégias de negócios até operações diárias. Isso implica em uma mudança de cultura, na qual as decisões são baseadas em dados e não apenas em intuição ou opiniões pessoais.

Por onde começar a ser data driven 

Começar a ser data driven envolve uma abordagem sistemática e gradual. 

Primeiramente, é importante definir objetivos e metas claras para a organização. Isso fornecerá a direção necessária para orientar a coleta e análise de dados. 

Em seguida, é fundamental identificar os tipos de dados relevantes para alcançar esses objetivos. Isso pode incluir dados de vendas, marketing, operações, entre outros.

Por isso, estabelecer uma infraestrutura de dados é crucial para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e gerenciados de forma eficiente e segura. Isso pode envolver a implementação de sistemas de armazenamento de dados, como bancos de dados ou data lakes. 

Além disso, investir em ferramentas de análise de dados e desenvolver habilidades em análise de dados na equipe são passos essenciais.

Promover uma cultura data driven também é fundamental para o sucesso dessa iniciativa. Isso requer educação e engajamento de toda a equipe na análise e interpretação dos dados. 

Basicamente, ser uma empresa data driven é um processo contínuo que requer comprometimento e investimento ao longo do tempo. Por isso, não espere resultados imediatos, mas esteja pronto para desfrutar dos benefícios a longo prazo ao tomar decisões mais informadas e eficazes, embasadas em dados.

Desafios comuns em data driven e como superá-los

Embora ser data driven ofereça muitos benefícios, também apresenta desafios significativos. A seguir destacamos alguns deles e soluções de como superá-los. Confira: 

Qualidade dos dados 

A qualidade dos dados pode variar e, às vezes, os dados podem estar incompletos, imprecisos ou desatualizados. Para superar esse desafio, é essencial investir em processos de coleta e mensuração eficazes com ferramentas. Além disso, educar o time para saber identificar quais informações são relevantes e quais podem ser descartadas é essencial.

Cultura organizacional

Promover uma cultura data driven pode ser um desafio em algumas organizações, especialmente se houver resistência à mudança ou falta de compreensão sobre o valor dos dados. Aqui também é importante envolver e educar toda a equipe sobre a importância dos dados na tomada de decisões e fornecer treinamento para desenvolver habilidades em análise de dados.

Privacidade e segurança dos dados

Com a crescente preocupação com a privacidade dos dados, é fundamental garantir que os dados sejam coletados, armazenados e utilizados de maneira ética e em conformidade com regulamentos de privacidade, como o GDPR. Desta maneira, isso pode envolver a implementação de políticas e procedimentos de segurança de dados, bem como a realização de auditorias regulares de segurança.

Análise e interpretação de dados complexos

Lidar com grandes volumes de dados e realizar análises avançadas pode ser desafiador, especialmente para organizações sem experiência nesse tema. Para superar esse desafio, é importante investir em ferramentas de análise de dados e desenvolver habilidades em análise na equipe. Além disso, trabalhar com especialistas externos ou consultores pode ajudar a preencher lacunas de conhecimento.

Custo e recursos

Implementar uma abordagem data driven pode exigir investimentos significativos em tecnologia, treinamento e recursos humanos. Para superar esse desafio, é importante priorizar os investimentos com base nas necessidades e objetivos da organização e procurar soluções que ofereçam um bom retorno sobre o investimento a longo prazo.

Comunicação e colaboração

Garantir uma comunicação eficaz e uma colaboração adequada entre as equipes pode ser um desafio, especialmente em organizações grandes ou complexas. Para superar esse desafio, é importante estabelecer processos claros de comunicação e colaboração, bem como promover uma cultura de compartilhamento de dados e insights entre as equipes.

Desta forma, ao enfrentar esses desafios de frente e adotar uma abordagem proativa para resolvê-los, as organizações podem aproveitar ao máximo o potencial dos dados e se tornar verdadeiramente data driven.

+ bônus: ferramentas data driven para ficar de olho

Existem diversas ferramentas disponíveis no mercado que podem ajudar as organizações a se tornarem data driven. A seguir, destacamos categorias de plataformas e exemplos de cada uma, confira:

Plataformas de business intelligence (BI):

• Tableau: uma plataforma líder em visualização de dados que permite criar dashboards interativos e análises avançadas.
• Power BI: uma ferramenta da Microsoft que oferece recursos poderosos de visualização de dados, análise preditiva e integração com outras ferramentas da Microsoft.

Ferramentas de análise de dados:

• R: uma linguagem de programação e ambiente de desenvolvimento estatístico usado para análise de dados, modelagem preditiva e visualização de dados.
• Python: uma linguagem de programação popular para análise de dados, com bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib que facilitam a manipulação e visualização de dados.

Plataformas de data warehousing:

• Amazon Redshift: um serviço de data warehousing na nuvem que oferece escalabilidade, desempenho e segurança para análise de dados em grande escala.
• Google BigQuery: uma solução de data warehousing totalmente gerenciada que permite consultar grandes conjuntos de dados com facilidade e rapidez.

Ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load):

• Talend: uma plataforma de integração de dados que facilita o processo de extrair dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em um destino.
• Apache NiFi: um projeto de código aberto que permite automatizar o fluxo de dados entre sistemas diferentes, facilitando a ingestão e a transformação de dados em tempo real.

Ferramentas de machine learning:

• Scikit-learn: uma biblioteca em Python para aprendizado de máquina que oferece uma ampla variedade de algoritmos de classificação, regressão, clustering, entre outros.
• TensorFlow / PyTorch: frameworks populares para desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo, usados em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, entre outros.

Essas são apenas algumas das muitas ferramentas disponíveis para ajudar as organizações a se tornarem data driven. Vale salientar que a escolha das ferramentas certas dependerá das necessidades específicas da organização, dos tipos de dados envolvidos e dos objetivos de análise.

Para seguir no tema de dados, clique no banner abaixo e confira o conteúdo “Data-centric: o que é e quais são os seus benefícios?”