As pessoas dentro das empresas tomam milhares de decisões todos os dias. Desde escolhas estratégicas grandes e pontuais, como onde fazer o próximo investimento fabril, até decisões do dia a dia, que resultam em grande valor ao longo do tempo, como a melhor oferta para determinado cliente em determinado momento de sua jornada de compra. Entre estes dois extremos, estão todas as decisões dos demais profissionais responsáveis por fazer a engrenagem corporativa girar, semana após semana.
Em outras palavras: qualquer operação corporativa é fruto de uma série decisões. Dito isso, as empresas que souberem fazer melhores escolhas, de forma mais rápida e eficaz, tendem a apresentar resultados superiores, gerar mais valor e obter vantagem competitiva. A forma certeira de se fazer isso é utilizar modelos analíticos preditivos ou prescritivos que suportam a tomada de decisões. O chamado Advanced Analytics.
A sofisticação dos modelos analíticos vem aumentando drasticamente, com mais decisões sendo tomadas em tempo real, em diferentes lugares e situações. Ao mesmo tempo, uma situação que está se tornando bastante comum nos ambientes corporativos é a dedicação excessiva de tempo, esforço e energia por parte das pessoas, para extrair e trabalhar com dados, sem antes entender o propósito de tudo aquilo. A priori, é fundamental estruturar e modelar a tecnologia para que ela traga mais clareza aos negócios e, para isso, é preciso fazer as perguntas certas, viabilizando que a tecnologia trabalhe em prol da empresa – e não o contrário.
Na prática
Diante desta era em que praticamente todas as nossas ações são rastreadas, capturadas e gravadas em algum lugar, a quantidade de dados armazenada só cresce. Captura-se muito, acumula-se mais ainda, e quanto é devidamente transformado em insight acionável?
De acordo com os pesquisadores Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, do MIT, no artigo Big Data: The Management Revolution, empresas que injetam dados e análises em suas operações mostram taxas de produtividade e lucratividade de 5% a 6% maiores do que as de seus pares.
Por um lado, as empresas e seus executivos têm demonstrado interesse crescente no uso de big data, estabelecendo o tema como prioridade em suas agendas e buscando adotar cada vez mais projetos orientados a dados. Por outro, ainda é grande o desconhecimento e incerteza sobre como proceder diante deste crescente mar de informações e como explorá-los para gerar novos resultados.
Passos essenciais para o Advanced Analytics trabalhar a favor do seu negócio
A exploração de dados depende de algumas etapas que se suportam mutuamente:
- As empresas precisam ser capazes de coletar, identificar, combinar, analisar e gerenciar múltiplas fontes e conjuntos de dados. Ao mesclar diferentes fontes de dados, é possível identificar oportunidades que, isoladamente, seriam difíceis de detectar. Geralmente, as empresas já possuem os dados que precisam para resolver problemas de negócios, mas os líderes desconhecem a melhor forma de utilizar essas informações para decisões importantes.
- É preciso escolher os dados a serem trabalhados e o propósito que eles têm: diante do imenso volume disponível, é fundamental adotar um olhar criterioso, para identificar as informações relevantes ao seu ambiente de negócios. Afinal, dados permitem enxergar coisas que antes eram invisíveis, melhorando a estratégia, as operações e as experiências dos clientes.
- A construção de modelos analíticos avançados para prever e otimizar os resultados, permite que líderes de negócios se voltem para o futuro de suas estratégias, tomando melhores decisões proativamente, reduzindo a incerteza e melhorando resultados.
- O gerenciamento desses dados deve possuir o poder de transformar a organização, gerando uma mentalidade realmente orientada a dados, transformando a maturidade corporativa e gerando as melhores decisões.
- Nenhum dos quatro passos anteriores terá valor se a alta liderança não for a primeira a promover as mudanças e tirar pleno proveito do Advanced Analytics, tornando-se capaz de expressar claramente a finalidade da tecnologia e traduzi-la em ação em todas as partes da organização onde os insights serão aplicados.
Desafios: mudança de mindset e nova cultura organizacional
A adoção do Advanced Analytics e a realização de análises granulares e extração de insights traz consigo alguns desafios. É necessário não apenas investir e desenvolver recursos tecnológicos, obter dados, construir modelos, mas, principalmente, estabelecer processos para que os colaboradores mudem seu mindset e adotem efetivamente as ferramentas e incorporem a nova cultura organizacional. Isso tudo inclui:
- Mudanças nos processos de decisão e no papel das pessoas diante da tecnologia, incluindo a necessidade de desenvolvimento de novas habilidades e atração de novos talentos;
- A relutância natural das pessoas em adotar novas maneiras de fazer as coisas, colocando em evidência o papel da liderança em apoio à esta missão altamente estratégica;
- Suporte da área de TI, essencial para impulsionar a inovação e facilitar a colaboração: é preciso estabelecer o fim dos silos para que o fornecimento de informações aconteça em fluxos contínuos e não mais em lotes, como já foi um dia.
Dados geram insights que levam a decisões melhores, mais consistentes, eficientes e escaláveis, impactando nos resultados de negócios. Porém, nada disso terá valor se a organização não for capaz de incorporar novas técnicas em suas operações do dia-a-dia. Implementar recursos de Advanced Analytics é essencial para a transformação de dados em insights acionáveis e para a otimização operacional de qualquer negócio.
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