Logo Somos Tera
Nossos Cursos
somostera

Uma comunidade de pessoas apaixonadas por educação e tecnologia.

Descubra quais são os quatro tipo de análises de dados para negócios e os níveis de maturidade que sua empresa deve ultrapassar para ser data driven.

Foto de fauxels no Pexels

Com a urgência da transformação digital batendo na porta das empresas, conceitos como data driven business, decisões orientadas por dados, análises preditivas e prescritivas estão se tornando comuns. É claro que a maioria das lideranças deseja alavancar o negócio usando dados, no entanto, é importante lembrar do caminho de maturidade analítica que existe até esse objetivo ser alcançado.

Sem pontos de partida claros, muitas organizações acabam se perdendo no processo e atuam na ilusão de que algumas práticas significam maturidade analítica quando, na verdade, não são.

Por isso, compartilhamos neste artigo as principais etapas para atingir a maturidade analítica no negócio, com base em classificações da Gartner e da Cappra. Esperamos que este conteúdo amplie sua visão sobre o tema e te ajude a tornar mais palpável o caminho para uma empresa data driven. Boa leitura.

A importância da maturidade analítica no negócio

A maturidade analítica é o processo de evolução de um negócio em relação à forma como dados são usados no contexto corporativo. Sem desenvolver maturidade analítica, é possível que a empresa passe anos estagnada, sem aproveitar o potencial desses recursos para decisões mais inteligentes e inovadoras.

Por outro lado, se a organização consegue avançar em sua maturidade analítica, ela ganha vantagem competitiva, usando análises de dados não apenas para entender o que aconteceu, mas também para nortear decisões e prever cenários.

Mas, assim como uma criança não começa sua vida já caminhando e falando, uma organização no processo de transformação digital tem níveis de maturidade que vão sendo atingidos. 

Podemos dizer que tudo começa com a compreensão da aplicabilidade dos dados para o negócio. Quando a liderança e as pessoas que atuam na empresa conseguem enxergar esse valor, uma parte importante do caminho já foi vencida.

Leia também: "Data Driven: o que é e como ter uma cultura orientada a dados."

A implementação de uma cultura analítica, que coloca os dados como protagonistas na tomada de decisões, vai envolver também esforços para que todas as pessoas da organização tenham alfabetização em dados. A ideia de data literacy implica em aprender, desde os primeiros estágios, uma nova língua, até que todos se tornem fluentes e consigam se comunicar com ela.

Os quatro tipos de análise de dados no negócio, segundo a Gartner

Em 2012, a consultoria estadunidense Gartner desenvolveu um modelo de maturidade analítica que se tornou um dos mais populares para analisar esse tema. Ele aponta quatro níveis de análise de dados, mostrando que, à medida que uma empresa consegue aplicar análises mais robustas, mais madura ela se torna em relação ao uso de dados.

Veja a seguir quais são os quatro estágios de análise de dados, segundo a Gartner.

níveis de maturidade analítica segunda a gartnerNíveis de maturidade analítica da empresa. Fonte: Gartner.

1. Análise descritiva

A análise descritiva é o nível inicial da maturidade de dados e olha para os dados buscando entender o que já aconteceu. Em geral, empresas começam a implementar cultura analítica normalizando esse tipo de análise, já que ela tem menor nível de complexidade.

Uma forma de aplicar a análise descritiva é por meio de relatórios mensais e dashboards de KPIs (indicadores-chave de performance).

2. Análise diagnóstica

Dando um passo adiante na maturidade de dados, a análise diagnóstica quer entender por que algo aconteceu. Para isso, é necessário olhar com mais detalhes as informações disponíveis, a fim de responder perguntas e encontrar padrões.

Quando diagnósticos são feitos com precisão, a empresa consegue preencher lacunas, evitar erros recorrentes e reinvestir em iniciativas que têm maior chance de sucesso.

3. Análise preditiva

Um estágio um pouco mais avançado e desejado, que busca entender o que vai acontecer. Aqui, a empresa para de olhar para trás e começa a ser mais proativa no uso de dados para a tomada de decisões.

Para conseguir usar dados para prever cenários possíveis, o negócio deve dar um passo a mais em relação à infraestrutura de tecnologia, contando com cientistas de dados para a criação de modelos estatísticos que usem dados confiáveis.

4. Análise prescritiva

O estágio final e mais buscado nas empresas data driven é usar dados para obter a vantagem de saber com clareza o melhor curso de ação e, assim, fazer com que algo aconteça para benefício do negócio. Esse é o estágio de maturidade analítica em que corporações como Facebook e Netflix se encontram.

Usando tecnologias avançadas de Inteligência Artificial e Machine Learning, é possível aprender com os dados para enxergar o que eles são capazes de proporcionar ao negócio. Eles apontam o caminho a ser seguido e, junto com a visão de negócio e com a experiência, líderes podem tomar as melhores decisões.

Os cinco estágios de maturidade analítica, segundo a Cappra

Avançar nos modelos de análise de dados exige que a empresa tanto desenvolva sua mentalidade de gestão quanto contrate profissionais capacitados e adote tecnologias específicas. Por mais que a maturidade analítica seja cada vez mais urgente, o relatório ‘Insights da Maturidade Analítica Brasileira’, do Cappra Institute for Data Science, constatou que a maioria das organizações ainda está dando os primeiros passos nesse caminho.

A pesquisa, que entrevistou 500 profissionais de empresas brasileiras em 2020, definiu cinco estágios para a maturidade de dados:

1. Data-negation: organizações que não valorizam dados em seus processos e que não acreditam no potencial analítico aplicado a negócio;

2. Data-curious: organizações que fazem aplicações pontuais para uso de dados, sem constância ou estabelecimento de processos analíticos;

3. Data-try: organizações em busca de estabilização de uma operação orientada por dados, testando alternativas para reduzir o feeling nas decisões;

4. Data-safety: organizações que utilizam os dados de forma estável, principalmente para justificar suas ações, e que se sentem seguras usando dados;

5. Data-driven: organizações analíticas, com estratégia, processos, pessoas e espaços plenamente adequados para usar dados nos negócios.

Como resultados, eles identificaram que a maioria das organizações se encontra no segundo estágio, denominado ‘data-curious’. A pesquisa também mostrou que apenas 35% de pessoas em posição de liderança estão usando dados nos seus processos de tomada de decisão.

Você consegue identificar em qual nível de maturidade analítica sua organização está? Para tornar as análises preditivas e prescritivas uma realidade na sua empresa, é essencial dar os passos certos na implementação de uma cultura de dados, sem estagnar apenas nos modelos de análise iniciais. Esperamos que este conteúdo tenha ajudado você a entender em quais áreas seu negócio precisa evoluir.

….

Uma característica de negócios data driven é que dados são uma língua comum e falada por todos no ambiente corporativo. Para isso, é necessário investimento em data literacy, ou seja, a alfabetização em dados. Leia nosso artigo sobre esse tema e entenda como levar essa cultura para seu contexto.

Posts Relacionados

9 min de leitura

Entenda as diferenças entre analistas de dados e cientistas de dados

Descubra as responsabilidades e habilidades de cada papel e entenda qual é o caminho ideal para investir na sua carreira...

Artigo Completo
11 min de leitura

Como conquistar uma vaga de cientista de dados? Veja o que empresas buscam

O expert Allan Dieguez, da Luizalabs, dá dicas essenciais para se destacar em processos seletivos de cientista de dados ...

Artigo Completo
11 min de leitura

Pilares da transformação analítica e o uso de dados na tomada de decisões

O expert em Data Science José Borbolla explica os fatores que influenciam a implementação de uma cultura analítica na em...

Artigo Completo