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3 desafios da cultura de dados: por que ainda faltam bons resultados?



A digitalização segue transformando a realidade das empresas e dos usuários com muita velocidade, mas o uso do analytics ainda tem muito a evoluir. Conversamos com Mariana Motta Fleck, Data Strategist e integrante da rede Nômade, para compreender mais sobre o cenário.


A utilidade mais assertiva das informações ainda é uma questão em aberto, tendo em vista as dificuldades em todas as etapas, desde a coleta até o processamento e interpretação dos dados. A principal preocupação dos gestores é quanto à falta de bons resultados advindos do analytics.


É nesse contexto que aumenta a importância da cultura de dados, ou data-driven – em específico a análise de dados, ou analytics – em todos os aspectos das empresas, impactando negócios e indústrias inteiras de maneira profunda e permanente. Contudo, essas transformações não são uniformes ou lineares, sendo necessário refletirmos sobre quais rumos serão tomados e em quais direções.



Principais desafios:

Os desafios encontrados no uso do analytics pelas empresas estão presentes em todas as etapas da coleta e análise de dados. Problemas com fontes de dados, processamento e eventuais usos das informações permeiam praticamente todas as dimensões do negócio, trazendo consequências para os desdobramentos seguintes. Separamos três momentos específicos onde a análise de dados pode encontrar constrições:


1 Coleta, descrição e exploração

Desde o início, a coleta de dados apresenta uma parcela significativa dos entraves. Existem inúmeros desafios sobre qual é a melhor forma de reunir essas informações, sendo comum encontrarmos dados duplicados, não tratados, desorganizados, não otimizados, sem os devidos repositórios e com tecnologias de integração ineficientes. Sem uma base de dados consolidada, não é possível extrair novos sentidos, ou insights, por meio do analytics, que passa a ser ineficiente com a falta de material concreto para basear suas análises.


2 Referência e prognósticos futuros

Em sequência, além de nem sempre termos os dados corretos, organizados e atualizados, há a dificuldade de fazermos as perguntas certas. O que é importante descobrir a partir dos dados? Quais análises realmente agregam valor para o negócio? Essas e outras perguntas ainda não são feitas corretamente por todas as empresas, que ainda passam pela incorporação de uma cultura de dados própria. Mesmo com uma base de dados consolidada, o uso do analytics pode não ser eficiente, caso as perguntas mais pertinentes não sejam elaboradas. Dessa forma, a capacidade da tecnologia em usar os dados para prognósticos futuros fica comprometida.


3 Prescrições e recomendações

Uma das características divulgadas sobre o uso da análise de dados é a capacidade dos algoritmos realizarem prescrições e recomendações a partir de hipóteses de negócio, levando em conta os dados já consolidados. Embora isso represente um avanço enorme para a tomada de decisões – afinal, torna possível antever os cenários possíveis de cada escolha antes de uma delas ser definida – essa capacidade pode ser comprometida tanto pelos problemas já citados acima (falta de consolidação de dados e de uma cultura de dados investigativa), quanto pelos vieses da tecnologia.


Com uso de dados, é possível oferecer o produto certo, vender mais e estar na memória do consumidor, mas também é viável criar um relacionamento inteligente, respeitoso e baseado no ganha-ganha. E ainda ir além, realizar a mensuração do uso de recursos, compreender as transformações digitais e sociais para gerar inovação.


Como estão esses desafios na sua organização?



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