É fato que podemos aprender muito com as grandes empresas sobre o uso de dados no processo de tomada de decisões.

Neste texto, você vai conferir 5 lições fundamentais que a Uber, Engie e Indicium ensinaram no Webinar Dados para Decisões Estratégicas, que aconteceu na última quinta-feira (16/07/2021).

Foi um bate-papo incrível com insights poderosos sobre as perspectivas do uso de dados nas decisões. E este post traz a visão de quem usa a inteligência analítica na prática.

# Lição 1: quem nasce digital tem uma vantagem inicial na corrida analítica

É inegável, as empresas que nascem digitais têm uma vantagem analítica expressiva sob as empresas tradicionais. Isso porque elas não precisam encarar os desafios da digitalização, tampouco enfrentar as inúmeras barreiras tecnológicas e culturais dessa transição.

Entretanto, isso não quer dizer que as organizações tradicionais não possam se adaptar à transição analítica.

A Engie, por exemplo, nasceu analógica, mas tem uma estratégia global consolidada no caminho da digitalização que envolve ações desde a construção de bancos de dados na nuvem até a análise e o relacionamento desses dados para ampliar as possibilidades de uso na tomada de decisão estratégica.

A transição não é rápida, envolve custos e esforços, mas pode e deve ser feita!

# Lição 2: a Jornada Data Driven não é a mesma para todos

A mesma empresa pode estar em diferentes estágios de maturidade analítica e isso é absolutamente normal.

No caso de uma empresa que não nasceu digital, é provável que departamentos distintos estejam em etapas diferentes da Jornada Data Driven.

As 6 etapas da jornada data-driven representadas em um mapa de uma estrada.
O caminho da Jornada Data Driven

A Engie, por exemplo, é capaz de gerar análises complexas que exigem alta maturidade analítica, como a modelagem para previsão de preços de energia e clusterização de clientes.

Entretanto, também encontra desafios presentes nas etapas 1 e 2 da Jornada Data Driven, como a necessidade de estruturar processos de dados e atualizar sistemas legados.

Ainda assim, com os avanços na digitalização e sofisticação da sua estrutura de dados, essas dificuldades tendem a diminuir e a empresa a posicionar-se na vanguarda da revolução data driven.

Em paralelo, os desafios de empresas que nascem digitais são outros. Em certos momentos, inclusive, não avançar na Jornada Data Driven pode ser uma decisão estratégica.

A criação de modelos preditivos e prescritivos (etapas 5 e 6) demanda altos investimentos e requer uma mão de obra qualificada de profissionais caros e escassos no mercado.

Considerando isso, a Uber, que navega entre as etapas mais avançadas do roadmap, usa métricas para avaliar e antever o retorno do investimento de determinado modelo antes de aplicá-lo em sua operação.

Assim, a empresa utiliza sua maturidade analítica para avaliar e otimizar processos, evitando custos desnecessários com mão de obra aplicada em iniciativas que não fazem sentido à operação.

Saber quando e como aplicar a inteligência ao invés de usá-la a todo tempo, isso é ser data driven!

# Lição 3: ser data driven é um processo sem fim

É um engano achar que a Jornada Data Driven tem um fim. Na verdade, a vantagem analítica nasce justamente quando uma empresa aprende a aplicar a inteligência de dados para:

  • testar
  • validar hipóteses
  • ajustar erros
  • experimentar e mensurar ações

E tudo de forma prática, rápida e em tempo real.

Portanto, ser data driven é um processo baseado na interação e experimentação analítica.

Sua magia está justamente no uso de métricas para mensurar o desempenho de novas soluções, entender problemas e melhorar a performance.

Ainda, ser data driven é:

  • considerar a experiência e perspectiva do cliente.
  • monitorar o seu envolvimento.
  • ajustar estratégias sempre que necessário.

# Lição 4: data driven sem fronteiras

A posição de uma empresa ou país na revolução data driven está muito mais ligada à época em que a empresa foi criada, sua cultura e área de atuação, do que à sua localização geográfica.

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Assim, pode-se dizer que empresas de diferentes portes, situadas em regiões distintas, vivenciam desafios semelhantes quanto ao uso de dados, incluindo:

  • barreiras relacionadas à cultura organizacional.
  • falta de mão de obra e tecnologia.

#Lição 5: a cultura data driven faz parte da cultura organizacional

A Uber está na vanguarda da inteligência analítica e sua cultura contribui diretamente para isso.

No geral, as pessoas só se engajam em uma causa quando detém a plena consciência de sua importância (e é isso que acontece na Uber).

A empresa, que já nasceu digital, tem uma cultura analítica muito forte. Há uma verdadeira consciência sobre a importância do olhar data driven no cotidiano. Os colaboradores não só têm perfil analítico, como também compreendem como as métricas são fundamentais em cada tomada de decisão do seu dia a dia.

Isso faz toda a diferença.

Portanto, ser data driven não é um simples projeto, faz parte da cultura. É um pensamento que deve estar arraigado no DNA de empresas que desejam evoluir na revolução dos dados.

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