Leega: 15 passos para tornar organizações orientadas a dados
“Uma empresa data driven prioriza o uso estratégico de informações em todos os seus processos decisórios e em suas operações”, resume em poucas palavras Newton Ide, CEO e sócio-fundador da Leega. A disponibilidade massiva de dados corporativos e o uso de sistemas que aproveitem essas informações para gerar boas decisões de negócio é, já há algum tempo, encarado pelas empresas como um diferencial competitivo importante.
Mas alcançar esse estado não é simples. Além de coletar grandes volumes dados, as organizações devem analisá-los e interpretá-los para de fato inovar na entrega de produtos e serviços. Identificar tendências e prever comportamentos de consumidores (e às vezes até de concorrentes) de mercado, e assim responder às mudanças, são importantes para “garantir a vantagem competitiva sustentável e continuar investindo no crescimento contínuo do negócio”, diz Ide.
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A Leega, fundada pelo executivo, é especializada em soluções de data analytics e nuvem. Segundo ele, para que uma organização se torne orientada a dados, é essencial adotar uma abordagem multifacetada que englobe infraestrutura tecnológica e cultura organizacional. Para auxiliar as empresas que pretendem iniciar seu processo de transformação em companhias data driven, Ide indica 15 passos essenciais:
1) Implementação de infraestrutura tecnológica adequada: a base para se tornar uma empresa orientada a dados começa com o investimento em tecnologia. Isso inclui sistemas para gerenciar bancos de dados, ferramentas analíticas e plataformas de inteligência empresarial que facilitem a coleta, armazenamento e análise de dados.
2) Definição de políticas de dados: para se tornar uma empresa orientada a dados, é crucial definir políticas de gestão de dados que garantam práticas éticas e seguras. Essas políticas devem cobrir todos os aspectos da gestão de dados. Isso envolve desde a coleta até o armazenamento, processamento e compartilhamento, assegurando conformidade com regulamentações locais e internacionais, como o GDPR na Europa e a LGPD no Brasil.
3) Proteção de dados: incluir diretrizes para a proteção de dados contra acessos não autorizados e vazamentos.
4) Adoção de ferramentas de coleta de dados e plataformas especializadas: esses softwares permitem a coleta automatizada de dados de uma ampla gama de fontes, incluindo interações diretas com clientes através de CRMs, feedback em redes sociais, dados gerados por dispositivos conectados à Internet das Coisas (IoT), entre outros.
5) Soluções de armazenamento e análise de dados: investimento em plataformas robustas de armazenamento e análise para processar e interpretar grandes volumes de dados, convertendo-os em insights valiosos.
6) Cultura organizacional voltada para dados: a transformação em uma empresa orientada a dados requer uma cultura que veja os dados como um recurso estratégico e promova a inovação. Isso inclui treinar colaboradores para basear decisões em dados e criar um ambiente que incentive a experimentação e o aprendizado.
7) Aumento da eficiência operacional: a análise de dados permite identificar os gargalos nos processos, otimizar operações e reduzir custos, tornando a empresa mais ágil e eficiente.
8) Inovação: com insights baseados em dados, as empresas podem inovar em produtos, serviços e modelos de negócios, antecipando-se às necessidades do mercado e às expectativas dos clientes.
9) Melhoria na satisfação do cliente: a análise de dados oferece uma compreensão profunda das preferências e comportamentos dos clientes, possibilitando a personalização de ofertas e a melhoria da experiência com esses clientes.
10) Tomada de decisão baseada em evidências: essa medida reduz a incerteza e aumenta a probabilidade de sucesso das iniciativas empresariais, tornando o processo decisório mais preciso e confiável.
11) Identificação de novas oportunidades de mercado: a análise de tendências e padrões nos dados pode revelar novas oportunidades de mercado, o que permite o posicionamento estratégico para explorá-las.
12) Melhoria na gestão de riscos: a análise preditiva e a modelagem de dados ajudam a prever cenários futuros, permitindo que as empresas antecipem e mitiguem potenciais riscos.
13) Fortalecimento da competitividade: empresas orientadas a dados têm uma vantagem competitiva significativa, pois conseguem se adaptar rapidamente às mudanças do mercado. Além disso, respondem de forma mais eficaz às ameaças competitivas.
14) Busca de parceiros confiáveis: para se tornar uma empresa data driven também é recomendável procurar parceiros tecnológicos que possam auxiliar na coleta e análise de dados. Esses parceiros devem oferecer sistemas que transformem as informações coletadas em gráficos e formulários de fácil entendimento.
15) Credibilidade dos dados: a qualidade das informações é essencial em data analytics para garantir decisões assertivas, eficiência operacional e satisfação do cliente. Dados precisos e consistentes aumentam a confiabilidade das análises e permitem estratégias de marketing mais eficazes. Manter a qualidade dos dados envolve tratamento, precisão, consistência, completude e relevância.
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