Tomada de decisões impulsionadas por dados: tenha sucesso na era digital


O que é a tomada de decisões impulsionadas por dados?

A tomada de decisões impulsionadas por dados (DDDM, do inglês “data-driven decision making”) é definida como o uso de fatos, métricas e dados para orientar decisões comerciais estratégicas alinhadas aos seus objetivos, metas e iniciativas. Quando as organizações exploram o pleno potencial de seus dados, todos, sejam analistas comerciais, gerentes de vendas ou especialistas em recursos humanos, podem tomar melhores decisões com os dados diariamente. No entanto, para que isso seja possível, não basta apenas escolher a tecnologia de análise adequada para identificar a próxima oportunidade estratégica.

A tomada de decisões impulsionadas por dados deve se tornar a prática padrão da sua organização, criando uma cultura que estimula o pensamento crítico e a curiosidade. Pessoas de todos os níveis da organização passam a ter conversas que partem dos dados e desenvolvem suas habilidades de dados por meio da prática e da aplicação direta. Para isso, é fundamental equilibrar um modelo de autoatendimento, em que as pessoas possam acessar os dados de que precisam, com a segurança e a governança. Além disso, é necessário capacitar os colaboradores, criando oportunidades de treinamento e desenvolvimento para que eles possam adquirir habilidades de dados. Por fim, o apoio dos executivos e a existência de uma comunidade que promove e toma decisões impulsionadas por dados ajudarão a incentivar os demais a fazerem o mesmo.

Estabelecer esses recursos básicos ajudará a estimular cargos de todos os níveis a tomar decisões impulsionadas por dados. Assim, as equipes da empresa questionarão e buscarão informações regularmente para fazer descobertas transformadoras que orientam ações concretas.


A importância da tomada de decisões impulsionadas por dados

A quantidade de informações coletadas nunca foi tão grande, mas também está mais complexa do que nunca. Consequentemente, as organizações têm mais dificuldade para gerenciar e analisar seus dados. De fato, a NewVantage Partners divulgou recentemente que 98,6% dos executivos indicam que suas organizações aspiram ter uma cultura impulsionada por dados, mas apenas 32,4% delas afirmam ter atingido esse objetivo. Um estudo realizado pela IDC em 2018 também ressaltou que as organizações já investiram trilhões de dólares para modernizar suas empresas, mas 70% dessas iniciativas fracassam porque priorizam os investimentos em tecnologia sem desenvolver uma cultura de dados de apoio.

Na busca de se tornarem organizações impulsionadas por dados, muitas empresas estão desenvolvendo três recursos principais: proficiência em dados, agilidade analítica e comunidade. Transformar a maneira como sua empresa toma decisões não é uma tarefa fácil, mas incorporar os dados e a análise aos ciclos de tomada de decisões é a maneira mais garantida de causar um impacto transformador em sua organização. Esse nível de transformação precisa de uma abordagem dedicada para desenvolver e aperfeiçoar seu programa de análise.


Organizações que estão colhendo os frutos da tomada de decisões impulsionadas por dados

Graças ao business intelligence moderno, as organizações estão entendendo cada vez mais o valor que a tomada de decisões impulsionadas por dados pode agregar para todos os departamentos e funções. Citaremos alguns exemplos de organizações que estão aproveitando com sucesso o valor agregado por seu pessoal e seus dados.

A Lufthansa Group aumentou a eficiência operacional em 30%

A Lufthansa Group é um conglomerado do setor de aviação que antes tinha um processo de geração de relatórios de análise sem padronização em suas mais de 550 subsidiárias. Usando uma única plataforma de análise, a empresa aumentou a eficiência em 30%, trouxe mais flexibilidade para a tomada de decisões e deu mais autonomia aos departamentos. “Estamos mais aptos a criar e desenvolver nossas análises com independência, e muitas pessoas agora entendem a enorme importância dos dados para o sucesso da Lufthansa”, comentou Heiko Merten, chefe de aplicações do BI na área de vendas.

O Providence St. Joseph Health melhorou as métricas de qualidade e o custo do atendimento

O Providence St. Joseph Health, uma rede de 51 hospitais com mais de 100 mil profissionais de atendimento, presta serviços de saúde de alta qualidade de forma econômica a milhões de pacientes todos os anos. Os dados dos pacientes estão armazenados em vários sistemas, mas o gerenciamento e a integração dos volumes crescentes de dados são tarefas complexas. O Providence criou painéis que podem ser acessados por toda a rede de hospitais para proporcionar uma visão mais transparente da qualidade e do custo dos dados. Esses painéis permitem que os provedores melhorem consideravelmente as métricas de qualidade e reduzam o custo do atendimento. “Viramos o jogo e conseguimos otimizar resultados de qualidade que eram difíceis de melhorar em toda a rede. Acredito que isso aconteceu em parte porque agora todos falamos a mesma língua”, explicou o Dr. Ari Robicsek, diretor de análises médicas.

A Charles Schwab Corporation acelerou o acesso a informações comerciais

A Charles Schwab Corporation é uma das maiores companhias de serviços financeiros de capital aberto centrada em ativos de clientes. Os dados são fundamentais para melhorar a experiência do cliente, aumentando a eficiência das operações e reduzindo os riscos. Com o interesse cada vez maior da equipe pelos dados e pela análise, a empresa reconsiderou seu modelo de planejamento de capacidade e suporte aos dados, optando por uma plataforma de BI empresarial que facilitasse o trabalho dos analistas e usuários corporativos iniciantes. “Se não fosse pela nossa solução de análise visual, ainda estaríamos analisando quantidades enormes de dados em planilhas. Em vez disso, nossos painéis revelam informações claras e acionáveis que impulsionam nossos negócios”, afirmou Donald Lay, gerente sênior de business intelligence.

Se não fosse pela nossa solução de análise visual, ainda estaríamos analisando quantidades enormes de dados em planilhas. Em vez disso, nossos painéis revelam informações claras e acionáveis que impulsionam nossos negócios.


Seis etapas para tomar decisões impulsionadas por dados com sucesso

Estas etapas podem ajudar a responder àquelas perguntas que começam com “quem, o que, onde, quando e por que” para que você, seus colegas e a empresa possam aproveitar todo o potencial dos dados. Porém, lembre-se de que o ciclo de análise visual não é linear. Muitas vezes, uma pergunta leva a outra, e você talvez precise voltar uma etapa ou pular para outra até finalmente encontrar informações valiosas.

Etapa 1 - Identifique os objetivos comerciais: Esta etapa exige uma compreensão dos objetivos executivos e estratégicos da sua organização. Pode se tratar de algo mais específico, como aumentar as vendas ou o tráfego on-line, ou mais amplo, como ampliar o conhecimento de marca. Isso ajudará você mais adiante na hora de escolher os indicadores-chave de desempenho (KPIs) e as métricas que influenciam as decisões tomadas com base nos dados. Esses elementos ajudarão a determinar quais dados devem ser analisados e quais perguntas devem ser feitas para assegurar que as análises contribuam para atingir os principais objetivos comerciais. Por exemplo, se o objetivo de uma campanha de marketing for aumentar o tráfego on-line, um KPI pode ser associado ao número de mensagens de contato recebidas para que a equipe de vendas possa fazer o acompanhamento dos clientes em potencial.

Etapa 2 - Faça uma pesquisa com as equipes da empresa para identificar as principais fontes de dados: Para garantir o sucesso, é fundamental ouvir o feedback de pessoas de toda a organização para entender as metas de curto e longo prazo. Esse feedback revela as perguntas que as pessoas fazem ao analisar os dados e como priorizar as fontes de dados certificadas.

Contribuições valiosas de toda a organização ajudarão a definir os rumos da implantação da análise e o estado futuro, incluindo as funções, as responsabilidades, a arquitetura e os processos, bem como as medidas de sucesso para entender o progresso.

Etapa 3 - Colete e prepare os dados necessários: O acesso a dados de qualidade confiáveis poderá ser um grande desafio se as suas informações comerciais estiverem armazenadas em várias fontes desconectadas. Depois que você tiver uma ideia clara de quais são as fontes de dados de toda a organização, poderá iniciar a preparação de dados.

Comece preparando fontes de dados de alto impacto e baixa complexidade. Priorize as fontes de dados com os maiores públicos-alvo para fazer uma diferença imediata. Use essas fontes para começar a criar um painel de alto impacto.

A agência de marketing Tinuiti centralizou mais de 100 fontes de dados com uma plataforma de análise que acelera a preparação de dados para criar painéis personalizados para mais de 500 clientes e dar a eles uma visão completa de suas iniciativas de desenvolvimento de marcas.

Etapa 4 - Visualize e explore os dados: Visualizar seus dados é essencial para a DDDM. Ao representar as informações de uma forma visual impactante, você terá mais chances de influenciar as decisões dos líderes de nível sênior e também das demais equipes.

Com vários elementos visuais como gráficos, diagramas e mapas, a visualização de dados é uma forma simples de ver e entender tendências, exceções e padrões nos dados. Há vários tipos populares de visualizações para mostrar as informações de forma eficaz: um gráfico de barras para comparações, um mapa para dados espaciais, um gráfico de linhas para dados temporais, um gráfico de dispersão para comparar duas medidas etc.

Etapa 5 - Desenvolva informações: Para exercer o pensamento crítico ao trabalhar com os dados, é necessário encontrar e transmitir informações de uma forma útil e envolvente. A análise visual é uma abordagem intuitiva para fazer perguntas e encontrar respostas nos dados. Descubra oportunidades ou riscos que afetam o sucesso ou a solução de problemas.

A JPMorgan Chase adotou uma solução de análise moderna para tomar decisões importantes para a integridade do banco. A JPMC desenvolve uma visão abrangente da jornada do cliente usando dados de clientes para avaliar os relacionamentos das linhas de negócios (ou seja, produtos, marketing e canais de atendimento). Por exemplo, a equipe de operações de marketing faz análises que influenciam as decisões de design do site, de materiais promocionais e de produtos, como o aplicativo móvel Chase.

Etapa 6 - Aja com base nas informações e compartilhe-as: Após descobrir uma informação, você precisa tomar medidas ou compartilhá-las com outras pessoas para colaboração. Uma forma de fazer isso é compartilhar painéis. Informações relevantes destacadas com textos informativos e visualizações interativas podem influenciar as decisões do seu público-alvo e ajudá-lo a agir de forma mais embasada no dia a dia de trabalho.

Painel de visão geral do mercado da Boeing

Este painel da Boeing usa 10 gráficos para apresentar várias perspectivas aos visualizadores e dar a eles a chance de descobrir novas informações sobre a demanda de aeronaves nos próximos 15 anos ou mais.

Explore a visualização do Tableau Public

Com uma plataforma de análise como o Tableau, você pode criar e compartilhar painéis em um ambiente seguro e governado onde outras pessoas podem pesquisar, visualizar e consultar dados enquanto trabalham. Para garantir que as necessidades da sua organização sejam atendidas, você deve avaliar regularmente os modelos de governança e as fontes de dados para garantir que as pessoas possam encontrar os dados de que precisam.

A tomada de decisões impulsionadas por dados é transformadora. Quando todos na organização adotam a análise visual, os dados se tornam um recurso essencial para a empresa. Com uma solução moderna de business intelligence, a tomada de decisões impulsionadas por dados se torna a missão da empresa em vez de uma mera obrigação. Isso possibilita a tomada de decisões mais rápidas e embasadas. Além disso, essas decisões produzirão resultados melhores, estimularão a criatividade e o sucesso comercial, além de promover a participação e a colaboração dos funcionários.

Leia mais sobre os elementos de culturas de dados sólidas e saiba como criar sua própria cultura de dados com nosso guia passo a passo, o Tableau Blueprint.

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