Data driven enterprises: como é a gestão de processos nessas empresas?

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Nos dias de hoje, a maioria das organizações aspiram a se tornar data driven enterprises. Entretanto, o que exatamente significa ser data driven e como é a gestão de processos nessas empresas?

De forma geral, a meta é chegar a uma fase em que o uso de dados e análises por executivos e empregados torne-se uma parte natural de seus fluxos de trabalho do dia a dia.

Isso porque os processos de dentro da empresa – tais como o setor de vendas, marketing, finanças e operações – devem alavancar todos os ativos de dados relevantes, a fim de tomar decisões de forma rápida e levar suas organizações para o sucesso empresarial e operacional.

Como os executivos objetivam maximizar o uso de dados e análises, as empresas com melhor desempenho são capazes de se diferenciar no mercado através da sua capacidade de utilizar os dados certos no momento certo para conclusivas de tomada de decisão.

Conheça data driven

Uma das coisas que define as empresas data driven para além de seus concorrentes é a sua determinação para recolher dados relevantes a todos os aspectos de seus negócios.

Isso lhes permite mergulhar mais fundo para entender as causas por trás de condições de negócios específicos, tais como mudanças no comportamento dos clientes ou tendências de mercado. Com o data driven, você muda o posicionamento do departamento de TI da sua empresa.

A gestão de uma empresa por meio do data driven é muito valiosa para a organização. Por exemplo, dados que são extraídos do lado externo prejudicam a qualidade das decisões de toda a empresa, aumentando o risco, reduzindo a segurança dos dados corporativos e a eficiência dos processos e, consequentemente, fazendo com que os custos de TI subam significativamente.

Empresas sem data driven

Decisões apoiadas por dados podem dar à empresa uma forte vantagem competitiva, permitindo-lhe adaptar-se de forma mais eficaz às mudanças do mercado, impulsionar a eficiência operacional em toda a organização e aproveitar novas oportunidades.

Por outro lado, as empresas que são lentas em adotar o data driven, correm o risco de se tornar obsoletas e, consequentemente, gerar um lucro aquém do potencial.

Passos para se tornar data driven

Para que uma organização se torne data driven, vários passos são necessários. De início, é fundamental definir quais métricas de sucesso serão medidas e mapeá-las segundo os conjuntos de dados que contribuirão para essas medições.

Embora possa parecer uma iniciativa trabalhosa, esse exercício prepara as empresas a fim de alinhar a execução tática no nível do departamento e medir o desempenho em relação às metas e objetivos definidos.

1. Escolha os dados corretos

O volume de informações está crescendo rapidamente, enquanto as oportunidades para expandir conhecimentos através da combinação de dados estão acelerando. A capacidade de ver o que antes era invisível melhora as operações, as experiências de clientes, bem como as estratégias.

Desse modo, os gestores também precisam ser criativos sobre o potencial de fontes externas e novas de dados. A mídia social, por exemplo, gera terabytes de dados não tradicionais e não estruturados, os quais se encontram na forma de conversas, fotos e vídeos.

Ademais, acrescente a isso os fluxos de dados que deslizam a partir de sensores, os processos monitorados e fontes externas que vão desde dados demográficos locais até previsões meteorológicas.

Assim, uma maneira de levar ampla reflexão sobre os dados potenciais é perguntar: “quais decisões poderíamos tomar se tivéssemos todas as informações de que precisamos?”.

2. Obtenha o suporte de TI necessário

As estruturas de TI podem dificultar novos tipos de fornecimento de dados, bem como o armazenamento e a análise. E, para resolver esse problema, os gestores devem atender às necessidades de dados grandes em curto prazo, trabalhando para priorizar requisitos.

Isso significa identificar rapidamente e ligar os dados mais importantes para uso em análise e, em seguida, montar uma operação de limpeza para sincronizar e mesclar dados sobrepostos e trabalhar em torno da informação em falta.

3. Construa modelos que preveem e otimizam os resultados de negócios

A abordagem mais eficaz para a construção de um modelo geralmente começa, não com os dados, mas com a identificação de uma oportunidade de negócio para determinar qual será o modelo que pode melhorar o desempenho. Esse passo gera resultados mais rápidos, pois serão feitos com dados práticos, os quais são mais amplamente compreendidos pelos gestores.

Lembre-se, também, de que qualquer exercício de modelagem tem risco inerente. Embora os métodos estatísticos avançados indiscutivelmente procurem criar melhores modelos, às vezes acabam projetando estruturas que são complexas demais para serem práticas e podem até esgotar as capacidades da maioria das empresas.

4. Transforme capacidades da sua empresa

Quando não se sabe utilizar os dados, muitas vezes as análises são deixadas de lado, esquecendo da potencialidade que o conjunto de informações tem para o desempenho e melhoria na produtividade.

As novas abordagens não estão alinhadas à forma como as empresas realmente chegam a decisões ou deixam de fornecer um plano claro para a realização de objetivos de negócio. Por isso que, quanto mais complexo for os dados e as estatísticas, mais a estrutura organizacional da empresa necessita ser transformada, a fim de que se adapte.

Tecnologia na nuvem

É importante para as empresas estabelecer uma cadeia de fornecimento de dados construída em um ambiente de tecnologia híbrida – ou seja, em uma plataforma de serviços de dados combinada com tecnologias de dados emergentes.

Esse ambiente permitirá às empresas gerenciar, mover e mobilizar dados em toda a organização para aqueles que precisam dela mais rapidamente do que era possível anteriormente. Uma forma eficaz de otimizar as cadeias de fornecimento de dados e a coleta e armazenamento é através da nuvem.

Sistemas baseados na nuvem podem ser implantados quase que instantaneamente, até mesmo por serem flexíveis e de baixo custo. Também podem permitir análises de experimentação sem a perspectiva de ocupar recursos valiosos em um projeto que mais tarde pode vir a ser o sistema errado. Entrementes, embora a tecnologia na nuvem seja algo indispensável nos dias de hoje, saiba que há fatores que levam as iniciativas de Cloud Computing ao fracasso.

A partir do momento em que seus dados ficarem indisponíveis, o impacto para os clientes será muito maior, por isso mesmo que data driven consiste em escolher os melhores dados para que haja desempenho superior.

Além disso, os empreendedores precisam de treinamento para ajudá-los a melhor compreender e utilizar as mais recentes ferramentas de análise que lhes permitam extrair insights de seus dados e tomar decisões mais qualificadas. Um elemento-chave que permite a criação de uma cultura orientada para o insight é o uso de ferramentas de visualização avançadas, as quais complementam as soluções tradicionais de relatórios nos negócios.

Quanto mais uma empresa se torna data driven, executivos, gestores e funcionários vão agir de forma diferente, realizando sondagens regulares sobre o negócio ou em relação aos desafios operacionais que eles estão tentando resolver.

Com os dados, as respostas para as perguntas “Quem são os nossos clientes mais rentáveis?”, “Quais os clientes nos oferecem o maior valor inexplorado?” e “São as nossas estratégias de vendas gerando a melhoria que esperávamos?”, são facilmente respondidas.

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