No mercado atual, a busca por uma empresa centrada em dados e capaz de oferecer uma experiência excepcional aos clientes é fundamental. Para entrar no jogo da competição analítica e falar a língua dos dados, é necessário criar uma estrutura centralizada que englobe desde a definição de KPIs até a geração de insights, utilizando ciência de dados avançada e modelos preditivos.
Além disso, é preciso desenvolver uma cultura de transformação digital e formação de equipes que compreendam a importância dos dados e da inovação. Isso quem diz é Rodrigo Carvalho, Head de Data e Analytics da GetNet, que participou do episódio 46 do podcast #DotheMATH e contou um pouco sobre como é a sua experiência no mercado e de que maneira a multinacional atua com um analytics centralizado.
Neste texto, nos aprofundamos sobre o tema e te conduzimos ao papel de ser a pessoa oradora ideal para traçar um time ao aculturamento dos dados. Confira!
Criando maturidade em Data e Analytics
Para começar, é importante compreender o nível de maturidade dos dados e analytics em toda a organização. Algumas áreas podem estar em estágios avançados, desenvolvendo modelos preditivos e utilizando machine learning, enquanto outras continuam nas fases iniciais de conhecimento dos dados. Para isso, nada como ter uma visão clara do panorama da empresa para direcionar os esforços corretamente.
Segundo dados da Gartner, uma das principais empresas de pesquisa e consultoria do mundo, o investimento em analytics e ciência de dados está crescendo rapidamente. Em 2021, dados indicavam que o mercado global de analytics chegaria a um valor de US$ 128,5 bilhões. Isso indica a importância de entrar nesse jogo competitivo e aproveitar as oportunidades oferecidas pelos dados.
Para alcançar essa maturidade, no entanto, Rodrigo trouxe alguns pontos que podem ser vistos como insights, entre eles o fato de que para chegar a um nível maduro é necessário um processo contínuo e avaliá-lo regularmente, ajustando as estratégias e mantendo o foco na leitura dos resultados.
Cada área da empresa estará em um estágio diferente de maturidade em dados e analytics. Para aquelas que já possuem conhecimento suficiente para trabalhar com modelos preditivos e análises avançadas, é importante ter um hub de data analytics que forneça suporte, ferramentas e conhecimento especializado.
No entanto, Rodrigo reitera como ponto de atenção o seguinte “Você possui um indicador, alcançou a marca que queria e não sabe o que fazer com isso? Então o certo é se perguntar qual o objetivo com esse indicador, se já tem um plano de ação ou uma elaboração de plano, para aí sim começar a atuar”.
Porém, existirão áreas em estágios iniciais, e para elas é necessária criar uma espécie de incubadora, oferecendo treinamentos e introduzindo conceitos fundamentais sobre tecnologia e o poder dos dados. Dessa forma, é possível nivelar o conhecimento e preparar as equipes para a análise e interpretação de dados.
Cultura de dados
Mas, para chegar a um certo nível de maturidade é importante antes de mais nada ter em mente que existe um caminho até ele e que para se manter no mercado, antes de mais nada, é crucial ser competitivo, independentemente de sua área de atuação. Traduzindo, trabalhar em cima de um time geral que pense em analytics, dados e inovação.
Para Rodrigo, a ideia não é ter apenas uma área centralizada em uma atividade inovadora, mas sim espalhar a cultura de dados por toda a empresa. Segundo ele, isso permite que cada área utilize dados para impulsionar seu próprio negócio e trazer melhores resultados para a organização como um todo.
De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, empresas orientadas por dados são 5% mais produtivas e 6% mais lucrativas do que suas concorrentes. Além disso, pesquisas mostram que organizações que promovem uma cultura data-driven têm maior capacidade de inovação e tomada de decisões baseadas em evidências.
Não é à toa que grandes empresas, inclusive como a GetNet, focam em cultura de democratização dos dados.
Dessa maneira, uma dica essencial é garantir que toda a empresa, definitivamente esteja na mira do aculturamento, para que todo o projeto seja baseado a partir de resultados com foco em Data.
Importância da Governança de Dados
Dito isso, entramos no tópico de dor de boa parte das empresas: a governança de dados, que é um aspecto crítico ao entrar no jogo de competição analítica.
Possuir governança na sua trajetória de conversar com os dados garante a qualidade, segurança e conformidade utilizados nas análises. Além disso, é fundamental cumprir regulamentações relacionadas à privacidade e proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e a General Data Protection Regulation (GDPR) na União Europeia. Separamos um conteúdo sobre este tema e possíveis vazamentos.
Segundo Rodrigo, “realmente ter uma boa governança de dados é poder garantir que aquele dado que está sendo entregue na ponta tenha consistência e confiabilidade”. Mas, como se educar a este nível? Separamos algumas dicas:
- Defina sempre uma estratégia clara para o time, identificando responsabilidades e skills;
- Crie frameworks;
- Estabeleça projetos de gestão de dados;
- Tenha qualidade nos dados e se atente a LGPD;
- Faça auditorias e revisões regulares;
- Siga estratégias de se educar por meio de cursos e treinamentos, além de workshops e eventos. Na MATH, por exemplo, divulgamos alguns webinars que falam sobre Data e se aprofundam nos principais temas do mercado;
Ter uma governança sólida é essencial para garantir que os dados utilizados sejam confiáveis e adequados para a tomada de decisões. Para isso, existam também diversas metodologias e melhores práticas que podem auxiliar na implementação da governança de dados. O Data Management Body of Knowledge (DMBOK) e o Data Maturity Model (DMM) são exemplos de abordagens que visam controlar e melhorar as capacidades de gestão de dados nas organizações.
Carlos Barbieri, autor do livro "Governança de Dados: Práticas, Conceitos e Novos Caminhos", oferece insights valiosos sobre o tema. A indicação de Rodrigo destaca a importância de seguir diretrizes e metodologias estabelecidas, além de abordar conceitos e práticas adotadas em diferentes países.
Alcançando o modelo quase “ideal” de leitura de dados
Entrar no jogo de competição analítica e falar a língua dos dados requer uma estrutura centralizada, uma cultura de dados e uma governança sólida.
Porém, para isso é fundamental compreender o estágio de maturidade dos dados na empresa, envolver todos os colaboradores nesse processo e garantir a qualidade e segurança dos dados utilizados.
Com metodologias adequadas e melhores práticas, é possível se destacar nesse ambiente competitivo, impulsionando a inovação e alcançando melhores resultados.
Para finalizar, convidamos você a escutar o podcast com a participação de Rodrigo, Head da GetNet, e se aventurar nesse tema que conclui com insights completos sobre indicadores e resultados a se operar. Mas, lembre-se: o futuro dos negócios está nos dados, e saber jogar esse jogo é essencial para o sucesso.
.png?width=50&height=50&name=MicrosoftTeams-image%20(15).png)