Data-driven na prática: Diretrizes de implementação para resultados reais

A abordagem orientada por dados desempenha um papel fundamental na capacitação de modelos de negócios circulares. Ao aproveitar insights valiosos de fontes de dados abrangentes, as empresas podem otimizar a utilização de recursos, os ciclos de vida dos produtos e as eficiências da cadeia de suprimentos. A análise de dados permite que as empresas identifiquem padrões, monitorem o desempenho dos produtos e prevejam a demanda, facilitando a transição dos modelos lineares tradicionais para os circulares. Com a tomada de decisões orientada por dados, as empresas podem implementar estratégias inovadoras, como iniciativas de produto como serviço, remanufatura e reciclagem, aumentando a lucratividade, impulsionando a sustentabilidade, reduzindo o desperdício e promovendo uma economia mais circular.

Nesse modelo de negócios emergente que visa a gerar lucros mais sustentáveis, os dados desempenham um papel fundamental. No entanto, muitas empresas não estão adequadamente preparadas para navegar na crescente era dos dados e capitalizar totalmente a riqueza de informações à sua disposição. Como a importância dos insights orientados por dados continua a crescer, as empresas precisam se adaptar e adotar estratégias eficazes para aproveitar e alavancar as grandes quantidades de dados disponíveis.

A base de uma abordagem orientada por dados

Abordagem orientada por dados significa ter acesso a informações valiosas derivadas dos dados da empresa para aprimorar os processos de tomada de decisão e implementar estratégias de negócios cada vez mais eficazes. No entanto, essa definição não deve ser enganosa, pois sua simplicidade implica uma série de aspectos e procedimentos que visam a uma mudança radical e proposital nos processos da empresa.

Para se tornar orientado por dados, é necessário um caminho bem estruturado na prática. O simples uso de sistemas de processamento mais poderosos não é suficiente; em vez disso, é necessário embarcar em uma jornada abrangente que envolve a modificação da forma como os dados são adquiridos, gerenciados e governados. Somente no final desse caminho é que os dados podem se tornar "acionáveis", fornecendo percepções úteis para conduzir ações estratégicas e agilizar decisões para melhorar o desempenho dos negócios.

Implementação abordagem Data-Driven

Uma empresa verdadeiramente orientada por dados pode responder de forma rápida e adequada às constantes mudanças na economia e no mercado. Além disso, pode otimizar a produtividade, antecipar as demandas dos clientes e identificar tendências emergentes nos negócios e no mercado para desenvolver estratégias mais impactantes, aumentar as vendas e gerar novas receitas.

Tudo isso é possível graças ao valor extraído dos dados. Aqui está um plano de quatro etapas para uma abordagem orientada por dados:

1. Adesão dos Executivos

A primeira etapa de uma abordagem orientada por dados é estar ciente e declarar explicitamente os resultados desejados. Isso diz respeito principalmente à liderança executiva, que deve ser a força motriz por trás de todos os processos que levam a uma nova cultura corporativa, que coloca os dados no centro de todas as estratégias. Também é essencial garantir que os funcionários vejam essa evolução como um processo positivo que trará benefícios reais, em vez de uma imposição operacional.

2. Democratização dos dados

A disseminação da tecnologia digital significa que as empresas agora coletam uma infinidade de dados de várias fontes, dentro e fora da organização. Esses dados podem vir de dispositivos de IoT, software de CRM, mídia social e do ERP da empresa, entre outros. A empresa de pesquisa IDC estima que 30% dos dados coletados são armazenados em data centers internos, 20% em data centers de terceiros, 19% em data centers ou locais remotos, 22% em armazenamento em nuvem e 9% em outros locais.

O tratamento da dispersão de dados é fundamental para uma abordagem orientada por dados. Depois que as fontes de dados forem identificadas, elas poderão ser alojadas em uma única fonte de verdade, prontamente disponível para equipar todos os funcionários com o poder de analisar e agir.

É importante observar que a fragmentação dos dados também pode resultar de processos de aquisição ou da adoção de novos sistemas, ou aplicativos. Nesses casos, também é necessário evitar a dispersão e eliminar a duplicação.

3. Limpeza de dados

Os dados armazenados em sistemas corporativos geralmente não são apenas dispersos, mas também provenientes de fontes diferentes, levando à heterogeneidade e a diferenças de semântica. Para serem aproveitados com eficiência, os dados devem ser agregados, tornados homogêneos e validados para garantir a integridade, a estrutura e a precisão. Como diz o ditado, "para obter insights válidos, é preciso ter dados de alta qualidade".

Para isso, uma plataforma que possa se conectar a vários bancos de dados e permita operações de ETL (Extract, Transform, Load) e de combinação de dados pode ser adotada para preparar e "limpar" os dados para criar relatórios automatizados.

4. Acelerando a inovação

Um aspecto importante de qualquer empresa orientada por dados é que os indivíduos da empresa, ou qualquer pessoa que precise tomar decisões informadas, realizem a análise de dados necessária para obter os insights desejados sem depender necessariamente da TI.

Não é preciso dizer que as pessoas que lidam com análises em uma empresa orientada por dados devem ter as habilidades adequadas, mas a especialização técnica pode não ser necessária, pois as ferramentas de software modernas geralmente não exigem isso. Entretanto, é essencial que essas ferramentas tenham funcionalidades específicas, como a visualização de dados por meio de relatórios personalizáveis e editáveis no modo de análise de autoatendimento. Por fim, a definição de indicadores-chave de desempenho (KPIs) ad hoc será essencial para medir os resultados com base nos objetivos a serem alcançados.

Pronto para transformar sua abordagem e adotar a circularidade orientada por dados?