4 passos para alcançar a maturidade de dados

Por Rodrigo Cunha

A ciência de dados tem revolucionado o mundo dos negócios. Não é sem razão, portanto, que a utilização de informação como matéria-prima para a tomada de decisões é amplamente adotada por empresas de diversos segmentos. E esse processo passa por uma jornada de aprendizado e aplicação, que chamamos de maturidade de dados. Mas o que muda nas corporações e no dia a dia dos profissionais que têm de lidar com a gestão de uma quantidade praticamente imensurável de dados para que se transformem em fatos?

Há um trabalho importante a ser feito na governança desses dados e de sua aplicabilidade, principalmente para as organizações que não nasceram digitais. Assim, é preciso percorrer etapas até alcançar o grau máximo de data analytics, que culminará com a maturidade.

São estágios que precisam ser cumpridos para uma melhor compreensão e evolução. Hierarquizamos 4 passos que podem facilitar esta jornada. Acompanhe!

# Nível 1: dados

Muito provavelmente seus dados vêm de fontes desintegradas, estão espalhados em planilhas do Excel – diversas e divergentes entre si, e têm um tempo enorme de geração de relatório. Esse último detalhe, inclusive, é um dos principais causadores de decisões pouco assertivas e feitas fora do timing correto.

Como progredir para a próxima etapa?

A organização é a chave para que você avance para a próxima etapa. A nossa principal recomendação é a implantação de um Data Lake (DL). Nele, as informações obtidas dos diferentes setores da sua empresa não apenas ficarão armazenadas em um mesmo local para posterior análise.

# Nível 2: informações

O que fazer para estar nesse nível?

Após a implantação do DL, você já não tem mais apenas dados, mas um melhor potencial de obter informações. Isso porque o material agora está unificado e consistente, mesmo que suas fontes sejam diversas. Entretanto, ainda há um longo caminho pela frente: para desenvolver relatórios eficazes, extrair o máximo de valor dos dados e alcançar a tão estimada autonomia dos gerentes, é fundamental que outra tecnologia entre em cena, como veremos a seguir.

Como progredir para a próxima etapa?

Uma solução de Business Intelligence pode ajudar nessa etapa, que requer coleta, organização e análise dados. As mudanças que ela vai operar em sua empresa são inúmeras e enormes: mais rapidez na medição de resultados da área comercial e das campanhas de marketing, possibilidade de saber exatamente no que investir, embasamento e mais tempo hábil para a tomada de decisões e redução de erros causados por análises manuais.

# Nível 3: implantação de Business Intelligence

O que fazer para estar nesse nível?

Aqui, as informações já estão automatizadas. Dessa forma, muitos problemas são resolvidos: relatórios podem ser elaborados por conta própria, o acesso às informações torna-se mais democrático e fácil e melhores insights podem ser obtidos. Definitivamente um excelente cenário. Entretanto, o problema nesse estágio é que a quantidade de variáveis e relatórios é enorme, o que termina por dificultar a tomada de decisão.

Como progredir para a próxima etapa?

A resposta para essa pergunta é simples: Advanced Analytics (AA). A aplicação de AA leva a sua empresa ao último e tão cobiçado estágio da maturidade de dados. Com ele, é extraído o máximo de valor das suas informações e os níveis de conhecimento são mais estratégicos para a melhor tomada de decisão.

# Nível 4: Advanced Analytics

Se os insights tradicionais obtidos por meio do BI já operam uma grande mudança nos negócios, a boa notícia desse último nível é tentadora: a organização aqui vai muito além deles, tornando possível a previsão de comportamentos futuros e a recomendação de ações baseadas em diferentes cenários, para agir e tomar decisões com antecedência.

O Advanced Analytics opera um exame autônomo (ou semiautônomo) dos dados, por meio de ferramentas sofisticadas, como as de Inteligência Artificial e Machine Learning. Compreensão da situação 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 são alguns dos desafios que precisam ser atacados na etapa final da jornada de maturidade de dados.

Ao atingir a maturidade de dados, a empresa é elevada a um patamar de sucesso e assertividade. Os lucros aumentam, a gestão se torna mais eficaz, e as estratégias alcançam muito mais resultados. Por isso, a necessidade de transformação dos negócios para uma cultura mais digital é urgente. Neste sentido, os dados são parte integral de todos os negócios e estes estão intimamente ligados à evolução constante das tecnologias. Não há como escapar.

Rodrigo Cunha, diretor da Neurotech.

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