Leega lista 15 passos essenciais para transformar empresas em organizações orientadas a dados

São Paulo, 25 de novembro de 2024 – De acordo com a Gartner, diariamente, são produzidos mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados em todo o mundo, sendo que quase 97% dessas informações não são aproveitados pelas organizações, evidenciando uma maturidade ainda baixa no uso de dados como um requisito fundamental para o desenvolvimento sustentável. A Leega, empresa brasileira de consultoria e outsourcing de tecnologia com mais de 20 anos de experiência, especializada em soluções de data analytics e cloud, é um exemplo de empresa nacional que auxilia as companhias no processo de migração para organizações data driven, que baseiam seus processos e ações na recolha, análise e na prescrição de dados relevantes com base nos resultados. Tal transformação digital baseada em dados tem impulsionado o negócio dessas empresas, fazendo com que larguem na frente de suas concorrentes e se tornem mais competitivas no mercado.

Newton Ide, CEO e sócio-fundador da Leega, explica que ser uma companhia orientada por dados significa utilizá-los em todas as suas decisões e estratégias. “Uma empresa data driven prioriza o uso estratégico de informações em todos os seus processos decisórios e em suas operações. Além da coleta, ela deve analisar e interpretar os grandes volumes de dados para aprimorar processos e inovar na entrega de produtos e serviços. Também é preciso identificar tendências e prever comportamentos de mercado, e ser aquela empresa que personaliza a experiência do cliente e responde agilmente às mudanças para, assim, garantir a vantagem competitiva sustentável e continuar investindo no crescimento contínuo do negócio.”

Entre as principais fontes de dados para uma empresa data driven, destacam-se as interações diretas com clientes, como vendas, atendimento e feedbacks, que fornecem insights valiosos sobre as preferências e comportamentos dos consumidores. “As operações internas, incluindo processos de produção, logística e finanças, geram dados cruciais para a otimização da eficiência e redução de custos. As redes sociais e plataformas on-line são minas de ouro para análise de tendências de mercado e percepções da marca. Isso resulta em soluções mais alinhadas às necessidades dos clientes”, recomenda Ide.

Ainda de acordo com CEO da Leega, para se tornar uma organização orientada a dados, é essencial adotar uma abordagem multifacetada que englobe tanto a infraestrutura tecnológica quanto a cultura organizacional. Para auxiliar as empresas que pretendem iniciar o 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.

Texto original: agenciadrone.com.br