Entenda a importância da análise de dados na estratégia dos negócios.
Em uma cultura data-driven, em que a percepção analítica do contexto é base para qualquer decisão dentro da organização, há uma interação constante da área de dados com diferentes setores de negócio.
Trabalhar com dados não se resume a interpretar gráficos. Trata-se de usar informações concretas como fundamento para qualquer decisão, desde operações cotidianas até grandes aquisições estratégicas.
A adoção de tecnologia de ponta, combinada com uma mudança cultural e organizacional, é necessária romper barreiras e, de fato, liderar com base em informações, garantindo decisões mais precisas e fundamentadas. É sobre esse processo de transformação e a importância de uma relação estreita entre dados e negócios que falaremos neste artigo.
A Evolução dos Dados
A relação entre análises estatísticas e tomadas de decisão têm uma longa história. Desde o primeiro experimento, registrado em 1663, até o termo Business Intelligence, em 1865, o uso dessas informações analíticas tem crescido exponencialmente.
A partir da década de 1920, com o surgimento do primeiro método de armazenamento de dados, o cenário vem sendo marcado por avanços tecnológicos que culminaram no conceito de Big Data. Quando falamos de Big Data, alguns aspectos devem ser considerados:
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Volume: a quantidade de dados produzida é gigantesca e em constante crescimento.
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Velocidade: a rapidez com que esses dados precisam ser processados.
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Variedade: os dados se manifestam de muitas formas, como textos, imagens, vídeos, e precisam ser tratados adequadamente.
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Veracidade: a confiabilidade dos dados para extrair informações precisas.
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Valor: os dados devem ser analisados para agregar valor ao negócio.
Uma forma eficaz de visualizar os dados é através de dashboards e relatórios interativos, que se tornam ferramentas essenciais para monitorar o desempenho e apoiar a tomada de decisões em tempo real.
Com o crescente protagonismo do uso de dados no contexto de negócios atual, a visualização e análise de dados é fundamental, pois está diretamente relacionada à capacidade da organização de transformar grandes volumes de informações em insights acionáveis, permitindo uma adaptação ágil às mudanças do mercado.
No entanto, para que essa abordagem seja verdadeiramente eficaz, é imprescindível que a empresa esteja imersa em uma cultura data-driven.
A Evolução dos Dados
A adoção de uma cultura data-driven vai além dos usos de novas tecnologias. Ela requer uma mudança significativa na forma como as organizações operam e tomam decisões.
Exemplos práticos mostram que áreas de dados são parceiras em diversas funções de negócio, desde marketing e vendas até operações e finanças. Empresas que adotam essa abordagem são capazes de:
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Melhorar a eficiência operacional: otimizando processos com base em dados históricos e preditivos.
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Personalizar a experiência do cliente: utilizando dados para compreender melhor os comportamentos e preferências dos clientes.
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Inovar com confiança: testando e validando novas ideias com base em dados concretos.
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Tomar decisões estratégicas: apoiar decisões de investimento, aquisições e expansões com análises detalhadas de dados.
No entanto, com o uso dos dados é preciso refletir sobre a responsabilidade de usá-los de maneira ética.
A ética no uso dos dados assegura que as decisões sejam justas, transparentes e respeitem a privacidade dos indivíduos. Isso envolve a conscientização e a mitigação de vieses cognitivos que podem influenciar a interpretação dos dados e as decisões resultantes.
Três tipos de vieses comuns que devem ser considerados são:
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Viés de padrão: a tendência de se basear em padrões anteriores para prever o futuro, sem considerar mudanças no contexto.
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Viés de curto prazo: a priorização de soluções rápidas que podem mascarar problemas maiores a longo prazo.
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Viés de ganhar: a manipulação ou interpretação dos dados de forma a favorecer uma determinada narrativa ou resultado.
Correlação e Casualidade
Além disso, é fundamental diferenciar correlação e causalidade. Quando duas variáveis podem estar numericamente correlacionadas sem que uma cause ou influencie a outra diretamente é uma correlação. Tomar decisões baseadas em correlações equivocadas pode levar a conclusões incorretas e estratégias ineficazes.
Causalidade, por outro lado, implica uma relação de causa e efeito entre duas variáveis. Logo, uma variável diretamente influencia ou provoca uma mudança na outra. Por exemplo, se um aumento na publicidade leva diretamente a um aumento nas vendas, isso é uma relação causal.
Saber diferenciar e identificar uma causalidade permite entender as verdadeiras relações entre diferentes fatores e tomar decisões informadas.
A transformação digital exige que as empresas vão além da coleta e armazenamento de dados, mas que elas os utilizem de maneira estratégica e ética para impulsionar decisões e inovações.
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Até a próxima!
