No cenário corporativo já é debatida a importância da análise de dados há bastante tempo. No entanto, apesar da crescente importância dos dados, muitas empresas ainda encontram-se presas à dependência exclusiva de relatórios internos, ou dashboards com baixo nível de estruturação dos dados para embasar suas decisões estratégicas.
Mas será que esses relatórios e dashboards que analisam dados fragmentados são realmente suficientes para acompanhar as demandas e desafios do mercado atual? Será que estão explorando todo o potencial dos dados disponíveis? Vamos explorar essa questão mais a fundo e desvendar os segredos por trás da análise data-driven. Prepare-se para superar os limites dos relatórios internos e alcançar novos insights sobre a análise data-driven.
O Cenário Atual: Dependência de Relatórios Internos
Para muitas empresas, a geração de relatórios internos é uma prática comum para avaliar o desempenho e tomar decisões estratégicas há muito tempo. No entanto, essa abordagem tem suas limitações. Os relatórios internos geralmente oferecem uma visão retrospectiva e limitada do desempenho, baseando-se em dados históricos e internos da empresa. Isso pode resultar em insights enfraquecidos e dificultar a identificação de oportunidades de melhoria e inovação.
Seria como sempre estar olhando pelo retrovisor para buscar compreender o que pode ter dado certo e o que pode ter dado errado, buscando reconhecer algum padrão no passado, com a expectativa que se repita no momento presente. Desta forma, desconsidera-se fatores importantes como a sazonalidade, variáveis externas, além de os relatórios, em sua grande maioria, utilizarem dados fragmentados de cada área e com esta limitação, as análises podem ser gravemente comprometidas e com isso a tomada de decisão também.
Os relatórios, muitas vezes, são comparados a jornais velhos, pois fornecem uma visão do passado, com pouca ou nenhuma capacidade de interação ou influência sobre a tomada de decisão do presente ou do futuro. E embora possam ser elaborados para o dia a dia, isso não significa que eles proporcionem uma análise detalhada e granular da situação.
Na maioria das vezes, os relatórios se resumem a um simples conjunto de indicadores que mostram uma “fotografia” do que já foi, desta forma vem se tornando obsoleto, frente às vastas possibilidades de análises mais elaboradas que fomentem segurança nas tomadas de decisões e resultados palpáveis.
Este tipo de análise é chamada de Análise Descritiva, que consiste em uma das formas mais básicas de análise de dados.
Costuma responder perguntas como:
- O que aconteceu?
- Quais são as principais características dos dados?
Desta mesma forma, podemos avaliar alguns dashboards automatizadas. Mesmo que não exista uma grande dedicação humana para fechar os resultados dos meses anteriores, os dashboards podem fornecer uma resposta limitada e em muitos casos até incorreta, ao não considerar outras variáveis internas e de mercado.
Há de se compreender, que olhar dados históricos é muito rico para compreender “O que ocorreu”, mas não garante eficácia para a tomada de decisão efetiva futura.
Caso os dashboards não estejam sendo alimentados através de dados centralizados e transformados, a qualidade da análise pode ser comprometida. Mesmo que ofereçam uma visão superficial do que aconteceu no passado, sem uma integração adequada dos dados e uma análise mais abrangente, os dashboards podem falhar em fornecer insights significativos para orientar as decisões futuras. Portanto, é essencial garantir que os dados alimentados nos dashboards sejam provenientes de fontes confiáveis e estejam devidamente transformados e estruturados para uma análise precisa e eficaz.
Dentro deste modelo de análise de dados as empresas perdem eficácia nos resultados, ou por não compreenderem minuciosamente detalhes importantes da operação que podem estar impactando determinada área, ou por estar sempre correndo riscos maiores nas tomadas de decisão com base em experiência humana e dados não confiáveis.
Imagine um diretor de uma área comercial, que, em suas análises, possa identificar que sua operação vendeu menos devido ao atendimento ruim de uma determinada equipe, ou mesmo devido uma variável externa, que impactou a percepção do produto no mercado. Normalmente, a convicção dos pontos falhos, para a correção de rota rápida, se dá com análises mais profundas e preditivas, onde é permitido observar as tendências e ajustar o caminho evitando perdas.
O Cenário Ideal: Análise Data-Driven
Em contrapartida, a abordagem data-driven, ou orientada por dados, é fundamental para empresas que buscam se manter competitivas e adaptáveis em um mercado absolutamente dinâmico. Ao invés de depender apenas de relatórios internos, a análise data-driven envolve a coleta, centralização, tratamento, processamento e análise de uma ampla gama de dados, tanto internos quanto externos, para obter insights valiosos e orientar as decisões estratégicas.
Através da análise data-driven, conseguimos expandir o leque de possibilidades de análises para os modelos:
- Diagnóstica: A análise diagnóstica é um passo crucial após a análise descritiva. Ela se concentra em entender as causas ou razões por trás dos padrões e tendências identificados nos dados. Procura responder a perguntas como: Por que certos eventos ocorreram? Quais são os fatores que contribuíram para os resultados observados? Existem relações de causa e efeito entre as variáveis?
- Preditiva: A análise preditiva é uma abordagem na qual os dados históricos são utilizados para fazer previsões sobre tendências. Por meio do uso de modelos estatísticos, algoritmos e técnicas analíticas avançadas é possível identificar padrões nos dados e prever eventos futuros. Respondem perguntas como: Com base nos dados históricos, o que pode acontecer no futuro? Quais são as possíveis tendências e padrões que podem surgir?
- Prescritiva: A análise prescritiva vai além, sugerindo ações específicas que podem ser tomadas para otimizar resultados com base nas previsões feitas anteriormente. Durante a análise prescritiva, procura-se responder a perguntas como: Dadas as previsões feitas pela análise preditiva, quais ações podem ser tomadas para maximizar oportunidades ou mitigar riscos? Quais são as melhores estratégias a serem seguidas com base nas previsões feitas?
Estes tipos de análises dependem dos dados em tempo real e históricos, permitindo uma visão abrangente e aprofundada das operações da empresa. Com esses modelos de análise, é possível não só entender o que aconteceu no passado, mas também prever tendências futuras e prescrever ações para otimizar os resultados.
Além disso, a análise data-driven proporciona uma visão mais holística e integrada do negócio, levando em consideração não apenas os dados internos da empresa, mas também os dados externos do mercado, concorrentes, tendências econômicas e comportamentais dos consumidores. Isso permite uma tomada de decisão mais embasada, estratégica e alinhada com as demandas do mercado.
Como exemplo, imagine uma área de planejamento de demanda de uma empresa de calçados, que passa do cenário de planejar apenas com dados históricos para ter uma solução data-driven que permita, compilar todos os dados disponíveis que a empresa obtém historicamente, mas também, realizar o cruzamento de dados externos como: análise de câmbio, análise da concorrência, análise de clima por região, tendência de moda, perfil de cliente por produto e ainda gerar insights para as tomadas de decisões através de uma IA Generativa? Esse é um exemplo da proposta oferecida na prática através de soluções data-driven, que, além da variedade de possibilidades de cruzamentos de dados, através dos algoritmos fornecem um direcionamento muito mais assertivo e claro do caminho a ser trilhado, considerando automatização e velocidade da resposta como ponto marcante neste processo também.
Em última análise, essa transformação data-driven capacita a empresa a tomar decisões mais informadas, alinhadas com as demandas do mercado e as necessidades dos clientes, garantindo assim um posicionamento estratégico mais forte e uma vantagem competitiva sustentável.
Comparativo: Relatórios Internos vs. Análise Data-Driven
- Retrospectiva vs. Predição: Enquanto os relatórios internos oferecem uma visão retrospectiva do desempenho passado, a análise data-driven permite prever tendências futuras e antecipar oportunidades e desafios.
- Limitado vs. Abrangente: Os relatórios internos fornecem uma visão limitada e pouco assertiva do desempenho da empresa, enquanto a análise data-driven permite uma análise mais abrangente e holística, incorporando uma variedade de fontes de dados.
- Reativo vs. Proativo: A análise data-driven permite uma abordagem proativa para a tomada de decisões, enquanto os relatórios internos muitas vezes levam a uma abordagem reativa, respondendo a eventos passados e limitando o potencial dos ganhos de resultados e otimização da operação.
Em resumo, a transição para uma abordagem data-driven é crucial para as empresas que desejam prosperar em um ambiente de negócios cada vez mais competitivo e volátil. Ao adotar essa mentalidade e investir em análise de dados avançada, as organizações podem colher uma série de benefícios tangíveis.
Costumamos orientar nosso público sobre a importância de um parceiro para a construção desta jornada, dada a variedade de capacidades que são necessárias no processo e as constantes atualizações das tecnologias e métodos.
Desde a tomada de decisões estratégicas mais informadas até a otimização dos processos operacionais e a criação de uma vantagem competitiva sustentável, os resultados são inquestionáveis. Portanto, é hora de deixar para trás os métodos tradicionais e abraçar o poder transformador dos dados.
O futuro dos negócios é data-driven e as empresas que não acompanharem essa tendência correm o risco de ficarem para trás. Ao adotar uma abordagem orientada por dados, as empresas podem desbloquear todo o potencial dos dados disponíveis e tomar decisões estratégicas mais informadas.
Não espere mais para começar sua jornada data-driven – o momento de agir é agora!
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