Definição e importância
Data Driven é uma expressão usada para descrever o processo do uso de dados atualizados para guiar a tomada de decisão na gestão operacional e/ou estratégica. Com o apoio dos dados é possível reduzir incertezas e basear as decisões em informações concretas.
Ao adotar a cultura Data Driven a empresa consegue:
- Identificar padrões de comportamento do cliente e mercados;
- Antecipar tendências e responder de forma proativa às mudanças;
- Otimizar operações internas e reduzir custos.
O conceito de Organização Data Driven existe há vários anos, desde que as empresas iniciaram a análise básica de dados para apoiar a tomada de decisão sobre a sua operação (como as previsões de vendas e segmentação de clientes).
Com o aparecimento da big data o conceito de Data Driven foi consolidado e as empresas passaram a usar enormes quantidades de dados para informar o seu processo de decisão e obter melhor compreensão sobre a sua realidade.
A big data também veio impulsionar o uso de Data Science, que transforma dados em conhecimento através de algoritmos específicos. O acesso a mais e melhores informações sobre o mercado permitiu às empresas ter uma maior compreensão de dados externos e trabalhar esses dados para melhorar a sua competitividade.
Características e vantagens
A cultura Data Driven é caracterizada por se basear na análise de dados, em vez de intuição ou opiniões infundadas. Os dados baseiam-se na realidade que é independente de opiniões pessoais e as informações recolhidas com base em experiência são a fonte dos dados analisados.
Os dados devem ser fidedignos e de fácil acesso, de forma a não prejudicar o processo de decisão. A vertente tecnológica não pode ser descurada, pois é necessário possuir uma plataforma que agregue, armazene e processe os dados.
As empresas podem obter várias vantagens ao adotar a cultura Data Driven, tais como:
Melhoria da decisão e estratégia
Ao analisar dados reais sobre a empresa e mercado onde se insere, esta irá obter conclusões mais assertivas e melhores decisões. Compreender o mercado de forma analítica é importante para desenvolver melhores estratégias e melhorar a execução da gestão de riscos.
Identificação de tendências e previsão de cenários
Ao usar dados reais no planeamento estratégico é possível prever cenários de oportunidades e/ou de riscos através de comparação de padrões históricos que indiquem tendências positivas ou negativas.
Maximização de aproveitamento de recursos
A previsibilidade concedida pela cultura Data Driven permite uma alocação de recursos otimizada, o que reduz os custos operacionais e de armazenamento. Ao aplicar métricas e KPI ao negócio é possível extrair informação importante para otimizar processos, reduzir tempo de execução e consequentemente custos operacionais.
Aumento da autonomia dos colaboradores
Numa organização Data Driven os colaboradores têm acesso aos dados permanentemente e tal permite que possam decidir ou agir com autonomia e sem orientação constante. A autonomia de decisão traduz-se numa operação mais ágil, com menor tempo de execução de processos e menos gargalos operacionais.
Maior produtividade
Ao reduzir a burocracia e adotar processos ágeis, os colaboradores ganham tempo para se focarem no desenvolvimento das suas skills e, através dos dados, as tarefas do dia-a-dia são resolvidas rapidamente, o que aumenta a produção. Ao introduzir métricas nos processos é possível identificar oportunidades de melhoria e a melhoria constante da operação é um benefício da cultura.
Cálculo facilitado do ROI
O ROI (Retorno Sobre Investimento / Return Over Investment) é das métricas financeiras mais importantes para qualquer empresa e a otimização deve ser feita com base em dados. Deve observar tendências de mercado para antecipar oportunidades e realizar investimentos com maior retorno e menos custos.
Data Driven vs Analytics Driven
| Data Driven | Analytics Driven | |
|---|---|---|
| Foco da análise | Quantitativa, baseada em números e modelos preditivos. | Qualitativa, procura padrões e relações entre os dados. |
| Complexidade da análise | Utiliza dados primários para tomada de decisão. | Cruza dados de várias fontes, realiza análises mais complexas. |
| Ferramentas utilizadas | Ferramentas de recolha e análise básica de dados. | Utiliza tecnologias mais avançadas, como IA e machine learning. |
