Ainda que existam diferentes níveis de maturidade no uso de dados, é inegável a relevância do Big Data Analytics e da Inteligência Artificial para empresas de todos os tipos e tamanhos. A tomada de decisão apoiada pela tecnologia confere mais precisão sobre os caminhos a serem seguidos. Esse é um diferencial competitivo especialmente importante em cenários incertos e rapidamente mutáveis.
O que se vê hoje em dia é o crescente interesse pela adoção de soluções digitais capazes de esclarecer cenários e gerar eficiência operacional. Mas, percebe-se também uma série de dúvidas a respeito desse processo.
Como dar os primeiros passos? Quais as ‘dores’ de cada setor? Que ferramentas escolher? Quais estratégias adotar e por quê? Essas são algumas perguntas que vêm à mente das lideranças. Implementar a cultura data driven (orientada por dados) em uma empresa não é tarefa fácil nem simples. Entre muitas etapas, há aspectos conceituais a serem observados – e é sobre eles que este texto se debruça.
Como parte de uma série de conteúdos especiais sobre o universo do Data Analytics, a Neoway conversou com Ting Li, professora de Negócios Digitais na RSM (Rotterdam School of Management) e pesquisadora acadêmica.
Ting é uma ferrenha defensora da inteligência analítica como ingrediente de sucesso dos negócios. A pedido da Neoway, ela listou quatro reflexões que devem ser feitas por empresas dispostas a transformar dados em visão de futuro (tema do Data Driven Business 2022, o maior evento de Data Analytics do Brasil, organizado pela Neoway e pela B3)
Confira abaixo as respostas de Ting Li na íntegra à pergunta: como as empresas podem transformar dados em visão de futuro?
1 – Trabalhe com dados de qualidade
Se você não tiver dados de boa qualidade, você não consegue ter insights significativos. É algo no qual todas as empresas deveriam investir energia — não apenas coletar dados, mas coletar dados que realmente façam sentido. É preciso garantir que você tenha dados significativos antes de partir para a parte de análise.
2 – Não subestime o tempo necessário para coletar e integrar os dados
Os dados ainda existem em silos e isso impede que as empresas façam conexões significativas. Só quando você conecta os dados e constrói links e agora há vários softwares e plataformas que fazem isso.
Você realmente gera insights para o desenvolvimento de produtos, para a precificação de produtos, para a expansão do marketing e para as análises de competidores. Do contrário, você só verá uma versão parcial do que está acontecendo.
3 – Trabalhe com equipes especializadas
Há uma tendência de análise de dados e nós temos falado cada vez mais de negócios com inteligência analítica.
Muitas universidades ao redor do mundo estão treinando pessoas com expertise na análise de dados (engenheiros de dados, cientistas de dados e pessoas em geral aptas a analisar, visualizar, apresentar dados e aprender insights para a tomada de decisões). Ter essa mão de obra qualificada – seja ela treinada dentro da empresa ou contratada com essas habilidades – é algo muito importante.
4 – Trabalhar com os dados de forma responsável
É preciso trabalhar com os dados dentro dos limites do que é permitido, e isso inclui explicar os dados para os clientes e explicar os algoritmos construídos com base nesses dados para analistas e times de vendas — tanto para quem está dentro da empresa quanto fora dela.
Estou falando do funcionamento da inteligência artificial, do uso de dados para tratar esses algoritmos e da necessidade de explicar os assuntos éticos relacionados. Então, é preciso assegurar essas questões na tomada de decisão e saber quem está encarregado de analisar os diferentes estágios dessas análises.
Gostou da entrevista e quer ver mais conteúdos com especialistas, como a Ting Li? No dia 30 de agosto, realizaremos, ao lado da B3, o maior evento de dados para negócios do Brasil, o Data Driven Business. Inscreva-se agora e tenha acesso a 10 horas de conteúdo, conduzidos por speakers nacionais e internacionais.
