1 Guia para começar a estruturar uma área de Inteligência de Dados
Guia para começar
a estruturar uma área
Guia para começar a estruturar uma área de Inteligência de Dados Copyright @ 2021 Cortex Intelligence
Redação Rafaela Siqueira Revisão e edição Laís Napoli Capa e diagramação Amanda Pedrosa Produção editorial Marketing Cortex
Conteúdo
Introdução
Afinal, o que é Inteligência de Dados?
Entendendo o estágio de maturidade da empresa na gestão de dados
Ambientando-se aos dados e definindo seus primeiros objetivos
Escolhendo profissionais e estruturando sua equipe
Chegou a hora de investir em ferramentas?
Takeaways
1.
2.
3.
4.
5.
Introdução
Uma das pautas frequentes na era da transformação digital é a importância dos dados para direcionar as empresas em rumo a seus objetivos de negócio, tendo em vista que as formas de consumir produtos e serviços estão em constante mudança.
Embora esse seja um assunto em evidência, você já percebeu que muito se fala sobre os benefícios da cultura analítica, mas pouco sobre como atingir esse patamar? O fato é que ainda há muitas dúvidas relacionadas a como iniciar um modelo de gestão data driven, quais são as dificuldades envolvidas e de que forma garantir a melhor estrutura possível para uma área de Inteligência.
Este guia, derivado do meetup “Como estruturar uma área de Inteligência de Dados” complementa o que foi abordado no evento e traz uma curadoria de conteúdos adicionais que podem ajudar você nessa jornada.
Afinal, o que
é Inteligência
de Dados?
Afinal, o que é Inteligência
de Dados?
Você provavelmente já ouviu falar que vivemos na era da informação, certo? A prova disso é que mais de 2 milhões de terabytes de novos dados são gerados diariamente, segundo um levantamento do Gartner.
A partir do momento em que as companhias passaram a utilizar essas informações de maneira estratégica, a tendência é que as mudanças no mercado tenham um ritmo cada vez mais acelerado.
Para as empresas, isso representa uma nova obrigação: a de investir em aumentar seu poder de reação frente às transformações. Processos dessa natureza implicam no desenvolvimento de uma cultura mais voltada à análise, afinal, como reagir ao desconhecido sem uma bússola para guiar o trajeto?
Os dados têm um papel relevante nos fluxos decisórios e, consequentemente, nos resultados dos negócios. Entretanto, boa parte de suas possibilidades de uso são ainda mal exploradas ou até mesmo desconhecidas pelas organizações e seus gestores. Para você ter uma ideia, apenas 1% das informações corporativas são utilizadas de forma efetiva e analítica nas grandes empresas, segundo a IBM.
No atual contexto de mercados cada vez mais competitivos, a Inteligência de Dados pode ser a vantagem capaz de virar o jogo para as organizações, mas antes é preciso compreender seu significado. Ela é o processo de coletar e organizar informações estratégicas de forma integrada para que elas sejam analisadas, interpretadas, processadas e convertidas em insights úteis para embasar a tomada de decisões.
7 Guia para começar a estruturar uma área de Inteligência de Dados Na prática, sabe o que isso quer dizer? Que, para trazer resultados palpáveis,
é fundamental aumentar a capacidade analítica da companhia e qualificar os dados obtidos. Essa é a chave para impactar processos internos, auxiliando, inclusive, na definição de prioridades para o negócio.
Nesse contexto, é importante lembrar que apenas acompanhar relatórios e criar dashboards não é o suficiente: é preciso utilizar essas ferramentas de maneira estratégica e orientada a objetivos específicos. A seguir, trazemos algumas possibilidades interessantes.
Vídeo complementar
O que é ciência de dados em 5 minutos
O que é possível fazer com a Inteligência
de Dados?
Análises preditivas
Esse método, bastante utilizado para prever vendas, consiste no uso de históricos e estatísticas para identificar padrões de comportamento — do mercado e de clientes potenciais ou atuais — e, assim, projetar o desempenho futuro.
Atualmente, a mineração de dados públicos e a Inteligência Artificial (IA) conseguem aprimorar essas análises, trazendo informações relevantes sobre flutuações da economia, tendências de consumo, entre outros fatores que podem impactar na receita da companhia.
Leitura complementar
Análises descritivas
Provavelmente essa é a análise favorita dos gestores de negócio. Com ela, as empresas podem visualizar acontecimentos do negócio em tempo real,
possibilitando tomadas de decisões de forma mais imediata. Entretanto, para que isso seja possível, ferramentas de análises de dados são fundamentais — as áreas de marketing digital, por exemplo, utilizam o Google Analytics; já os departamentos de Inteligência podem contar com softwares especializados.
Análises diagnósticas
Essa metodologia tem a finalidade de identificar as causas de um evento, correlacionando o impacto e o alcance de uma tomada de decisão. Assim, as companhias e seus gestores podem aprimorar suas estratégias e buscar melhores resultados por meio das respostas às seguintes perguntas:
• Quem? • Quando? • Onde? • Como? • Por quê?
Na prática, esses dados podem ser bastante úteis para compreender o perfil do seu cliente e criar campanhas direcionadas às pessoas certas no canal ideal, aumentando o retorno sobre o investimento (ROI).
Entendendo
o estágio de
maturidade
da empresa na
gestão de dados
Entendendo o estágio de
maturidade da empresa na
gestão de dados
Você sabia que 79% dos profissionais de Inteligência consideram seus times e empresas pouco amadurecidos no uso de dados? O indicador é de uma pesquisa da Cortex e revela que, para que essas áreas cumpram seu propósito, é necessário disseminar a cultura analítica como parte da mentalidade de toda a companhia. O ponto de partida para essa estruturação é compreender em que situação a empresa e seus colaboradores se encontram em relação à transformação digital e ao mindset data driven.
Uma das formas de definir o estágio da organização é considerar o Capability Maturity Model Integration (CMMI), que elenca 5 níveis de maturidade na gestão de dados, conforme você vai ver abaixo.
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Inicial
Esse estágio é o mais crítico e descreve ambientes em que não há coleta e
tratamento dos dados. Sem processos definidos, as decisões são tomadas de forma empírica e com base em achismos.
Gerenciado
Empresas nesse nível já têm alguma consciência sobre a importância dos dados para a gestão e contam com eles para ações pontuais, como controle de custos e de prazos. Entretanto, não há um padrão definido para a coleta e armazenagem dessas informações, que geralmente ficam dispersas em inúmeras planilhas ou sistemas de difícil acesso.
Definido
Sua empresa já tem um padrão para reunir os dados? Então vocês já estão em uma fase definida, caracterizada pelo uso de indicadores e tecnologias para visualizar essas informações e tomar decisões baseadas por elas.
Quantitativamente gerenciado
Companhias nesse nível já podem se considerar experientes. O desempenho de processos e projetos é mensurado por meio de métricas detalhadas. Além disso, os dados coletados são enriquecidos com o apoio de outras fontes de informação.
Em otimização
Empresas no estágio de otimização já têm uma cultura data driven. Portanto, utilizam soluções de Inteligência de Dados para coletar e enriquecer esses insumos, visando aumentar sua vantagem competitiva.
Entretanto, essa etapa é um processo de melhoria contínua. Por meio de
avaliações frequentes e implementação de novas ideias e tecnologias, a companhia consegue ser cada vez mais proficiente e autônoma na gestão de dados. Aqui, as
metodologias ágeis têm um papel fundamental.
É importante ressaltar que, principalmente em organizações grandes e tradicionais, a avaliação dos níveis de maturidade é um ponto crucial que pode até mesmo se tornar um obstáculo. Isso porque nessas organizações os cenários costumam ter processos mais enraizados.
Portanto, é fundamental desenvolver um planejamento de quais serão as
mudanças necessárias e como elas serão realizadas gradualmente, contando com a participação dos times internos nos processos de implementação. Dessa forma, será possível minimizar fricções entre as áreas de negócio.
Ambientando-se aos
dados e definindo
seus primeiros
objetivos
Ambientando-se aos dados e
definindo seus primeiros objetivos
Depois de analisar o cenário interno da empresa, um passo importante é avaliar o histórico do seu nicho de mercado em relação ao uso de dados. Em alguns casos, há uma grande oportunidade de trazer inovações para todo o setor caso as companhias líderes do segmento não tenham estratégias de dados consolidadas.
Já para ambientar-se à cultura data driven, o primeiro passo é reunir as bases da companhia, se existirem, e alinhar as atuais necessidades do negócio às aplicações de dados. É importante lembrar que, para gerar inteligência, é fundamental entender quais informações são realmente úteis e qual será o papel delas para a organização.
Suponha que o principal objetivo do seu negócio seja aumentar as vendas de um determinado produto. Então, as questões norteadoras podem ser:
• Como está a performance deste produto atualmente? • Onde esta mercadoria tem melhores resultados em vendas? • Quais são as preferências do meu público-alvo?
• O que mudou nos comportamentos de consumo?
Enfim, existem inúmeras perguntas diferentes para cada modelo de negócio mas, em suma, cada questão levantada pode representar um dos indicadores-chave (KPIs) a definir para garantir a qualidade das análises.
Durante essa etapa, é provável que você descubra que ainda é preciso coletar e organizar mais alguns tipos de dados. Portanto, buscar ferramentas e parceiros que ampliem a sua estrutura pode fazer parte do processo.
Escolhendo
profissionais
e estruturando
sua equipe
Escolhendo profissionais
e estruturando sua equipe
Você sabia que mais de 65% das pessoas que trabalham em departamentos de Inteligência perceberam um aumento na relevância de suas áreas, segundo o levantamento da Cortex?
Apesar de esse ser um indicador positivo, ainda faltam profissionais para assumir desafios em empresas que estão ampliando ou iniciando uma estratégia data driven. Portanto, diante da iminência de cada vez mais companhias aprimorarem a cultura de dados, qual perfil profissional pode atender às necessidades de uma área de Inteligência?
O ponto de partida para responder a essa questão é considerar três principais competências:
1. pensamento analítico;
2. entendimento de mercado e negócios;
3. conhecimento em plataformas de Inteligência de Dados. Os fatores acima representam um perfil interessante e muito valorizado,
principalmente em companhias que estão dando início à sua jornada de dados e ainda contam com equipes enxutas.
Em tempos de times multidisciplinares — ou squads — é comum que os profissionais sejam mais especialistas em uma ou outra competência,
17 Guia para começar a estruturar uma área de Inteligência de Dados Outro passo importante é estruturar o time de acordo com as necessidades da
empresa. Veja a seguir duas principais formas de organizar uma área de Inteligência:
1. Centralizada
Esse tipo de equipe tem como cliente interno a alta gestão, ou seja, diretores, presidentes e sócios. Portanto, a Inteligência de Dados terá um foco mais estratégico visando levantar informações para viabilizar fusões, aquisições, parcerias com outras empresas, etc.
2. Descentralizada
Também é possível usar os dados para atender às necessidades do negócio em departamentos específicos. São áreas ou profissionais de Inteligência que abastecem setores como comercial, compras, pesquisa e desenvolvimento, entre outros, com insumos relevantes para a tomada de decisões.
O grande benefício desse modelo é a autonomia proporcionada aos departamentos que, por meio dos dados, podem ter mais influência no negócio e nos resultados.
Chegou a hora
de investir em
ferramentas?
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Chegou a hora de investir
em ferramentas?
Tornar as informações mais acessíveis para a geração de insights em algum momento vai exigir uma automatização de processos. Afinal, é humanamente impossível tirar conclusões a partir de um grande volume de dados dispersos, certo?
Portanto, se a sua empresa quer sair na frente no mercado ou já enfrenta
dificuldades relacionadas ao alto número de planilhas, pode ser que tenha chegado a hora de investir em ferramentas de Inteligência de Dados. Esse é um processo natural no contexto da transformação digital.
Entretanto, gestores de grandes empresas podem viver um impasse nesse
momento: contratar uma solução de mercado ou desenvolvê-la internamente? Embora as duas alternativas sejam válidas, a segunda opção envolve a alocação de recursos financeiros e profissionais altamente qualificados, além de prazos maiores para a entrega de um protótipo de ferramenta.
Atualmente, existem inúmeros softwares capazes de apoiar times de Inteligência, aumentando sua autonomia e produtividade e, ao mesmo tempo, reduzindo barreiras técnicas por meio de uma usabilidade intuitiva.
Isso quer dizer que conhecimentos em TI ou programação não são uma
obrigatoriedade para a gestão de dados. A cultura analítica envolve muito mais a visão ampliada de negócios do que um grande e complexo aparato tecnológico.
Takeaways
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A Inteligência de Dados pode representar uma grande vantagemcompetitiva para companhias que investem em coletar, organizar, integrar e interpretar as informações obtidas de forma estratégica, aumentando a capacidade analítica do negócio. É importante ressaltar que apenas acompanhar relatórios e criar dashboards não é o suficiente: é preciso se orientar com base em objetivos específicos.
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O ponto de partida para estruturar uma cultura data driven é compreender em que ponto a empresa e seus colaboradores seencontram em relação a esse conceito, por meio do Capability Maturity Model Integration (CMMI). Se o mindset da empresa estiver distante da transformação digital, é fundamental criar um ambiente de confiança no novo modelo, demonstrando como o dia a dia das áreas envolvidas será otimizado e quais são os impactos positivos esperados para o negócio.
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Reunir as bases de dados da companhia e alinhar as atuais necessidades do negócio às aplicações de dados é um passo fundamental.Afinal, para gerar inteligência, é preciso entender quais informações são realmente úteis e qual será o papel delas para a organização.›
Ser data driven e democratizar o acesso à informação para a geração de insights nas áreas de negócio em algum momento vai exigir umaautomatização de processos de gestão. Sendo humanamente impossível lidar com um grande volume de dados dispersos manualmente, as
ferramentas de Inteligência vêm para desburocratizar e simplificar essa tarefa. São soluções geralmente intuitivas e que atendem a diversos níveis de complexidade e conhecimento do usuário, fornecendo desde painéis simples até análises mais avançadas. Assim, todas as camadas da empresa têm autonomia para analisar dados, sem barreiras técnicas.
SOBRE A CORTEX
A plataforma líder
na América Latina em
Soluções de Inteligência
de Vendas.
Cortex é a solução líder em inteligência e insights para marketing, comunicação e vendas no Brasil. Com interface amigável, atende desde as necessidades mais simples às mais sofisticadas e possibilita análises que combinam dados externos do mercado, monitorados automaticamente, com dados internos da própria empresa.
