Data Driven: o que é e como coletar e analisar dados de forma estratégica

Vivemos em uma era onde a informação é um ativo valioso, e a capacidade de navegar por esse mar de dados tornou-se essencial para o sucesso empresarial.

Diante desse cenário, a cultura Data Driven nas empresas é uma verdadeira revolução que está redefinindo a maneira como elas operam, decidem e prosperam. Uma abordagem que não apenas responde às demandas do mercado, mas antecipa tendências, identifica oportunidades e impulsiona a inovação.

Um estudo feito pela Harvard Business Review apontou que de 1.000 empresas entrevistadas, cerca de 48% afirmaram que conseguiram reduzir custos ao inserir a cultura orientada a dados em seus negócios.

Assim, ao longo deste artigo, mergulharemos em todas as nuances da cultura Data Driven nas organizações – passando pela coleta estratégica de dados, a importância da qualidade na análise, e, acima de tudo, como essa cultura pode ser a chave para desbloquear o máximo potencial do seu negócio.

Fique com a gente!

O que é Data Driven?

“Data Driven” é uma abordagem de tomada de decisões baseadas em análises e dados objetivos. No contexto organizacional, ser Data Driven significa que as decisões das empresas precisam ser fundamentadas em informações quantificáveis e relevantes, em vez de depender apenas de intuição, achismos ou experiência isolada.

Em uma cultura Data Driven, as organizações valorizam e usam dados em todos os aspectos de suas operações. Todos, desde lideranças até os colaboradores do dia a dia, utilizam informações quantificáveis para entender o desempenho, identificar oportunidades e enfrentar desafios.

Essa cultura não é apenas sobre coletar muitos dados – mas também sobre como eles são usados. Ela envolve a promoção da curiosidade para explorar informações, a tomada de decisões fundamentadas e a aprendizagem constante com base nos insights gerados a partir dos dados. 

Em resumo, assumir a cultura Data Driven é como transformar sua equipe em “super detetives” que usam pistas (dados) para guiar a empresa na direção correta.

Como surgiu a cultura Data Driven?

A cultura Data Driven surgiu nas décadas de 1950 e 1960, com os avanços na computação e no processamento de dados. Nesse período, empresas começaram a adotar sistemas computacionais para armazenar e gerenciar informações. 

Assim, na década de 1980, os sistemas de banco de dados e as ferramentas de Business Intelligence (BI) começaram a ganhar destaque, permitindo análises mais avançadas.

O boom da internet nas décadas de 1990 e 2000 trouxe um influxo massivo de dados, dando origem ao termo “big data“. Dessa forma, empresas passaram a reconhecer o valor estratégico dos dados e a investir em tecnologias e talentos especializados. A ascensão de empresas como Google e Amazon, que baseiam suas decisões em dados, também influenciou a cultura Data Driven.

Finalmente, a última década testemunhou a proliferação de ferramentas de análise avançada, inteligência artificial e machine learning. Hoje, a cultura Data Driven é parte integral das estratégias empresariais modernas, capacitando organizações a tomar decisões mais informadas e ágeis.

E não é para menos: de acordo com dados de uma pesquisa do Gartner, nos últimos três anos foram produzidos pelas empresas mais de 90% do total de dados existentes no mundo, o que representa milhões de terabytes armazenados.

Quais são as vantagens da cultura Data Driven para as empresas?

A cultura Data Driven é essencial para as empresas, proporcionando uma abordagem orientada por informações tangíveis e análises objetivas. Ao basear decisões em dados, elas conseguem obter insights valiosos sobre o comportamento do cliente, eficiência operacional e tendências de mercado. 

Confira, abaixo, as principais vantagens dessa cultura que cada vez mais impulsiona empresas ao redor do mundo:

Tomada de decisão assertiva

Ser Data Driven permite que as empresas tomem decisões embasadas em dados mensuráveis. Isso significa que executivos e outros tomadores de decisão têm acesso a informações precisas e atualizadas que podem resultar em uma tomada de decisão muito mais assertiva. Essa abordagem leva a melhores resultados em relação ao atingimento de metas de negócios e objetivos gerais. 

Mais eficiência 

Uma das grandes vantagens dessa cultura é a melhoria na eficiência operacional. Utilizando indicadores e métricas, as empresas identificam áreas em suas operações que necessitam de melhorias. Assim, é possível alocar recursos de forma mais eficiente, aumentando a rentabilidade e reduzindo custos desnecessários.

Entendimento do cliente

A coleta e análise de dados podem fornecer informações valiosas sobre o comportamento e as preferências dos consumidores. Isso permite que as empresas ajustem suas estratégias de vendas e marketing para melhor atender às expectativas do cliente e aumentar a satisfação.

Inovação

A cultura Data Driven estimula a inovação ao fornecer insights valiosos para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. Dessa forma, as empresas podem identificar oportunidades de mercado, antecipar tendências e manter-se à frente da concorrência.

Análise de desempenho

As métricas permitem que as empresas avaliem o desempenho de suas estratégias e identifiquem pontos que podem ser aprimorados. Assim, o uso de métricas e indicadores de desempenho auxilia as organizações a medirem seu progresso em relação aos objetivos de negócios e a adaptarem suas estratégias conforme necessário.

Competitividade

Empresas que adotam a cultura Data Driven muitas vezes se tornam mais competitivas. Elas conseguem reagir rapidamente às mudanças no ambiente de negócios, antecipar as necessidades do mercado e manter uma vantagem estratégica.

Mais segurança

A análise de dados também pode contribuir para a segurança cibernética e conformidade regulatória. As empresas podem monitorar atividades suspeitas, proteger dados sensíveis e garantir que estão em conformidade com regulamentações específicas do setor.

Os pilares da cultura Data Driven nas organizações

Os pilares fundamentais da cultura Data Driven nas organizações repousam sobre a interconexão vital entre pessoas, dados e tecnologia. 

Dessa forma, eles compõem a espinha dorsal de uma abordagem orientada pela informação e são interdependentes, cada um desempenhando um papel crucial na construção de uma mentalidade que valoriza a tomada de decisões informadas. Veja, abaixo, cada um deles:

Pessoas

As pessoas desempenham um papel central nesse cenário, sendo as catalisadoras que interpretam e aplicam insights provenientes dos dados. Uma cultura Data Driven requer não apenas a conscientização, mas também o desenvolvimento de habilidades analíticas e uma mentalidade voltada para dados em todos os níveis da organização.

Assim, o comprometimento e a capacidade de colaboração entre as equipes são essenciais para que a cultura Data Driven floresça, promovendo a tomada de decisões assertivas.

Dados

Ao mesmo tempo, os dados são essenciais para essa cultura, representando a matéria-prima que alimenta as análises e gera conhecimento. A qualidade, integridade e segurança dos dados são aspectos cruciais para garantir que as informações extraídas sejam confiáveis e relevantes. 

A gestão eficaz dos dados envolve a coleta ética, o armazenamento eficiente e a implementação de práticas que garantam a conformidade com regulamentações, reforçando a confiabilidade do processo de tomada de decisões.

Tecnologia

Por fim, a tecnologia fornece a infraestrutura necessária para a coleta, processamento e análise de dados em larga escala. Ferramentas avançadas, como plataformas de analytics e inteligência artificial, capacitam as organizações a extrair insights significativos. 

No entanto, a implementação eficaz dessas tecnologias requer uma estratégia coesa que esteja alinhada com os objetivos organizacionais, destacando a importância de uma abordagem holística e integrada para o sucesso de uma cultura Data Driven.

Quais são as etapas da cultura Data Driven?

A cultura Data Driven não é apenas uma abordagem, mas sim uma jornada em três etapas que capacita empresas a não apenas coletar dados, mas a utilizá-los como um recurso estratégico. Neste mundo guiado por informações, aqueles que dominam essa arte são os verdadeiros líderes.

Desde a meticulosa coleta de dados até o armazenamento estratégico e, finalmente, a análise robusta, cada passo representa um marco fundamental na capacidade das organizações de impulsionar decisões informadas. 

A partir de agora, vamos falar sobre cada uma dessas etapas, trazendo exemplos e as melhores práticas relacionadas:

Coleta de dados

A primeira etapa na jornada Data Driven é a coleta de dados. Aqui, não estamos apenas falando de números; estamos falando de identificar e reunir todos os tipos de dados significativos. 

Desde dados transacionais até interações do cliente, a coleta cuidadosa é essencial. A qualidade supera a quantidade, e a ênfase recai sobre fontes relevantes e práticas éticas de coleta. Este é o ponto de partida, onde os alicerces da inteligência empresarial são firmemente estabelecidos.

Quais são os principais tipos de coleta de dados?

Existem diversos tipos de coleta de dados, cada um adequado a diferentes contextos e necessidades. Cada tipo de coleta de dados tem suas próprias vantagens e desafios, e a escolha adequada depende dos objetivos da organização, do contexto e da natureza dos dados.  

1. Coleta Ativa

Pesquisas e questionários: Obtém dados por meio de perguntas diretas a indivíduos, clientes ou partes interessadas;

Entrevistas: Envolve interações mais aprofundadas e diretas, permitindo a coleta de insights qualitativos;

Feedbacks e opiniões: Captura dados através das opiniões e feedbacks expressos por clientes ou colaboradores.

2. Coleta Passiva

Sensores e dispositivos IoT: Capta dados automaticamente por meio de sensores, dispositivos conectados e instrumentação;

Rastreamento online: Registra dados de comportamento online, como cliques, visualizações de página e interações em sites;

Registros de histórico: Coleta dados sem intervenção ativa, como registros de histórico de transações, interações e eventos.

3. Coleta de Terceiros

Parceiros de negócios: Obtém dados de parceiros comerciais e colaboradores externos;

Fornecedores de dados: Adquire dados de provedores especializados que oferecem informações específicas do setor;

Fontes públicas: Obtém dados de fontes abertas, como dados governamentais, pesquisas públicas e outras fontes acessíveis.

4. Coleta Social e Mídias Digitais

Redes sociais: Captura dados gerados por usuários em plataformas de redes sociais;

Análise de sentimento: Avalia o sentimento do público em relação a produtos, serviços ou tópicos específicos nas redes sociais e outros canais online.

5. Coleta de Logs e Registros

Logs de servidores e aplicações: Registra informações detalhadas sobre o desempenho e o comportamento de sistemas e aplicações;

Logs de eventos: Captura dados de eventos específicos, fornecendo insights sobre atividades e operações.

6. Coleta de Dados Transacionais

Transações comerciais: Registra dados relacionados a transações financeiras, compras e vendas;

Registros de clientes: Captura informações sobre interações e transações específicas com clientes.

Armazenamento de dados

A coleta é apenas a metade da jornada. Dessa forma, o armazenamento estratégico entra em cena para preservar o valor desses dados recolhidos. Não se trata apenas de acumular gigabytes; é sobre armazená-los de maneira eficiente, segura e acessível. 

Assim, esse estágio envolve escolhas cuidadosas de infraestrutura, garantindo que os dados estejam prontos para serem acionados quando necessário. Nessa etapa, transformamos dados em ativos, prontos para serem utilizados como uma bússola estratégica.

Quais são os principais tipos de armazenamento de dados?

A escolha do tipo de armazenamento depende da natureza dos dados, dos requisitos de desempenho, da escala do projeto e das necessidades específicas de análise. Muitas vezes, as organizações optam por uma combinação dessas soluções para atender a diferentes aspectos de suas estratégias Data Driven.

Armazenamento em Disco Rígido (HDD)

• Utiliza discos magnéticos para armazenar dados;
• Maior capacidade de armazenamento em comparação com outros tipos;
• Utilizado para armazenamento de longo prazo e backups.

Armazenamento em Estado Sólido (SSD)

• Baseado em tecnologia de memória flash;
• Oferece acesso mais rápido aos dados em comparação com HDD;
• Geralmente usado para melhorar o desempenho em sistemas que exigem velocidade.

Armazenamento em Nuvem

• Utiliza recursos de servidores remotos acessíveis pela internet;
• Exemplos incluem AWS S3, Google Cloud Storage e Microsoft Azure Blob Storage;
• Oferece escalabilidade, acessibilidade remota e recursos compartilhados.

Bancos de Dados Relacionais

• Utiliza sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, como MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQL Server;
• Organiza dados em tabelas com relações predefinidas;
• Adequado para dados estruturados e relacionais.

Bancos de Dados NoSQL

• Inclui diferentes tipos, como bancos de documentos (MongoDB), chave-valor (Redis), grafos (Neo4j) e famílias de colunas (Cassandra);
• Projetados para lidar com dados não estruturados, sem esquemas fixos.

Armazenamento de Data Warehouse

• Projetado para análise de grandes conjuntos de dados;
• Exemplos incluem Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake;
• Ideal para consultas analíticas complexas.

Armazenamento em Memória (In-Memory)

• Armazena dados na RAM para acesso mais rápido;
• Exemplos incluem Redis e Memcached;
• Adequado para casos que exigem baixa latência.

Armazenamento de Data Lakes

• Armazena grandes volumes de dados brutos em sua forma original;
• Pode incluir dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados;
• Geralmente usado para análises avançadas e big data.

Armazenamento em Blockchain

• Distribui dados em uma rede descentralizada, usando uma estrutura imutável;
• Geralmente associado a criptomoedas, mas também aplicado a registros e transações seguras.

Análise de dados

Finalmente, chegamos à análise robusta, o estágio em que a verdadeira mágica ocorre. Utilizando ferramentas avançadas, algoritmos e expertise técnica, a análise de dados transforma números aparentemente aleatórios em narrativas reveladoras. 

Assim, é nessa etapa que as empresas descobrem os insights valiosos que orientam estratégias de negócios. Não é apenas sobre dados; é sobre o que esses dados podem dizer e como podem impulsionar a inovação e a liderança no mercado.

Quais são os principais tipos de análise de dados?

Dentro da cultura Data Driven, a análise de dados abrange várias abordagens para extrair insights significativos. Cada tipo de análise de dados oferece perspectivas distintas, e a escolha depende dos objetivos específicos da análise e das características dos dados disponíveis.

1. Análise Descritiva

Foca em resumir e descrever características fundamentais dos dados. Utiliza estatísticas descritivas, como médias, medianas e desvios padrão, além de gráficos para visualizar padrões e distribuições. Esse tipo de análise busca descobrir o que aconteceu.

2. Análise Diagnóstica

Concentra-se na compreensão das causas e razões por trás de um determinado fenômeno ou problema. O objetivo principal é identificar padrões, relações e fatores que contribuem para uma situação específica. Esse tipo de análise busca descobrir por que aconteceu.

3. Análise Preditiva

Utiliza modelos estatísticos e algoritmos para fazer previsões sobre eventos futuros com base em padrões históricos. Isso é crucial para tomada de decisões proativas e estratégias orientadas para o futuro. Esse tipo de análise busca descobrir o que pode acontecer.

4. Análise Prescritiva

Vai além da previsão e recomenda ações específicas a serem tomadas. Ela utiliza técnicas avançadas de modelagem para otimizar decisões e impulsionar a eficácia operacional. Esse tipo de análise busca descobrir o que fazer.

Afinal, como aplicar a cultura Data Driven na minha empresa?

Implementar uma cultura Data Driven, principalmente em empresas que não estão habituadas a essa abordagem, pode ser uma tarefa desafiadora. Requer uma abordagem holística que permeia toda a organização, desde liderança até os colaboradores.

Assim, é um processo contínuo que requer comprometimento a longo prazo. Confira, abaixo, algumas dicas que colocarão a sua empresa no caminho para aproveitar ao máximo o potencial dos dados e impulsionar o sucesso:

Defina objetivos claros

Antes de tudo, a cultura Data Driven é uma ferramenta. Por isso, identifique os objetivos que você deseja alcançar com ela. Eles podem ser melhorar a tomada de decisões, aumentar a eficiência operacional, aprimorar a experiência do cliente, entre outros. O importante é ter clareza onde você quer chegar

Engaje a liderança

A liderança deve estar comprometida com a mudança. Líderes precisam entender, de uma vez por todas, o valor dos dados, promover uma mentalidade Data Driven e apoiar iniciativas que incentivem a utilização de dados em todas as áreas, de ponta a ponta.

Priorize a competência em dados

Capacite sua equipe a ser Data Driven. Forneça treinamento e desenvolvimento para formar os colaboradores com as habilidades necessárias em análise de dados. Isso pode incluir workshops, cursos online e certificações relevantes.

Invista em infraestrutura

Garanta que a sua empresa tenha a infraestrutura tecnológica necessária para coletar, armazenar e analisar dados de maneira eficaz. Isso pode envolver a implementação de sistemas de gestão de dados, data visualization, ferramentas de análise e armazenamento em nuvem, entre outros.

Estabeleça métricas

Defina métricas de desempenho e indicadores-chave de desempenho (KPIs) alinhados aos objetivos estratégicos do seu negócio. Como você vai medir o seu sucesso nessa jornada? Essa definição permite acompanhar o progresso e avaliar o impacto das iniciativas.

Teste, teste, teste!

Fomente a experimentação e a aprendizagem contínua. Permita que os seus colaboradores testem novas abordagens com base em dados e aprendam com os resultados, inclusive com a aceitação de falhas como oportunidades de aprendizado.

Avalie e ajuste (constantemente)

Faça avaliações frequentes para medir o progresso e identificar as áreas de melhoria. Esteja disposto a ajustar estratégias conforme necessário para melhor atender aos objetivos da cultura – e da sua empresa. Afinal, aqui o aprendizado é constante!

4 estatísticas que comprovam os benefícios de ser Data Driven

Quer mais evidências de que a cultura Data Driven é o caminho do sucesso para as empresas? Confira, abaixo, quatro estatísticas que deixam claro como essa abordagem pode melhorar o desempenho e a eficiência de uma organização.

• Segundo dados da norte-americana Forrester, as empresas orientadas por dados estão testemunhando um crescimento médio de 30% ao ano;
• Um estudo do Gartner mostrou que 80% das empresas estão embarcando em programas de alfabetização/formação em dados;
• De acordo com o Mckinsey Global Institute, as organizações Data Driven são 23 vezes mais propensas a adquirir clientes, 6 vezes mais propensas a reter clientes e 19 vezes mais propensas a serem lucrativas;
• Uma pesquisa da BARC Research entrevistou uma série de empresas e descobriu que aquelas que usam Big Data obtiveram um aumento de 8% no lucro e uma redução de 10% nos custos.

O futuro da cultura Data Driven

Que a cultura Data Driven tem um futuro promissor – com avanços significativos principalmente nas áreas de inteligência artificial (IA), machine learning e análise preditiva – não há dúvidas. À medida que as empresas buscam vantagem competitiva, a adoção dessa cultura se torna fundamental para a tomada de decisões baseada em dados e insights.

Um aspecto-chave desse futuro é a expansão do uso da aprendizagem de máquina, que permite que os algoritmos “aprendam” a partir de grandes quantidades de dados e melhorem suas previsões com o tempo. 

Assim, o machine learning é uma parte crucial da análise preditiva, especialmente em setores como finanças, saúde e logística, onde tomar decisões com base em dados é fundamental para aumentar a eficiência e reduzir custos.

A proliferação da IA também desempenha um papel vital no futuro dessa cultura. IA e Data Driven são complementares, visto que a IA é alimentada por dados para fornecer insights úteis e automatizar processos, melhorando a qualidade das decisões e aumentando a agilidade dos negócios.

Algumas tendências emergentes no campo de Data Driven incluem:

• A integração entre diferentes fontes de dados, criando um ambiente mais rico e conectado para análise;
• O aumento na velocidade e eficiência dos processos de análise, possibilitado pelo uso de ferramentas avançadas e técnicas de IA;
• A democratização do acesso aos dados e análises, permitindo que um número maior de pessoas tome decisões baseadas em dados.

É importante ressaltar que, à medida que a cultura Data Driven evolui, é crucial colocar a ética e a privacidade dos dados em primeiro plano, garantindo que as informações pessoais sejam protegidas e que a análise seja realizada de forma responsável.

Conclusão

Ao abraçar a mentalidade Data Driven, sua empresa pode otimizar operações, aprimorar a experiência do cliente, identificar oportunidades de crescimento e manter-se à frente das mudanças no mercado.

Mas para que tudo isso ocorra de forma eficiente e segura, você precisa de um parceiro de tecnologia confiável e especialista em proporcionar um sono tranquilo aos seus clientes.

É por isso que a plataforma Skyone oferece ferramentas avançadas em integrações, API, extração e armazenamento de dados e muito mais para ajudar o seu negócio a transformar informações em insights valiosos e acionáveis. Conte com uma equipe de ponta para auxiliar sua empresa na jornada Data Driven. Saiba como ajudamos você a alcançar novos patamares de eficiência, inovação e sucesso sustentável!