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Data driven: o que é, importância e como aplicar aos negócios

Data driven, ou orientado por dados, é uma abordagem em que as decisões são baseadas em análises e evidências obtidas a partir de dados quantitativos e qualitativos.
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Se você quer saber algo hoje em dia, já sabe para quem perguntar se quiser ter uma resposta certeira: aos dados.  

Coletar e analisar dados deixou de ser um diferencial para ser uma prioridade em diversas empresas. Em um cenário cada vez mais incerto, dinâmico e complexo, é preciso agir rápido nas tomadas de decisão e com alta precisão. Nesse sentido, o mundo nunca foi tão orientado aos dados, ou seja, “data driven”. 

A abordagem data driven vai muito além da simples coleta de dados. Ela fala sobre como as operações e o direcionamento de uma empresa podem ser totalmente transformados por meio do conhecimento fornecido por dados.  

Entenda o conceito de data driven, suas vantagens e como essa cultura pode ser implementada com este artigo. Confira!  

O que é data driven? 

Data driven é um termo usado para descrever uma abordagem baseada em dados para tomar decisões e orientar ações. Em um contexto empresarial, ser data driven significa usar dados concretos, análises e insights para fundamentar escolhas estratégicas, em vez de depender apenas de aspectos como intuição ou experiência.  

A ideia central de ser data driven é que decisões baseadas em evidências e fatos são mais confiáveis, precisas e eficientes, levando a resultados melhores. 

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Quais são as vantagens de ser uma empresa data driven? 

Muitas empresas estão tomando a decisão de serem data driven hoje justamente por ser uma abordagem benéfica e eficiente. Entenda o porquê e conheça suas vantagens.  

Melhor tomada de decisão 

O ponto mais decisivo do uso de dados em uma empresa é o conhecimento e os insights que eles fornecem, que, por sua vez, são aplicados nas decisões estratégicas.  

Empresas orientadas por dados tomam decisões com base em evidências reais e mais seguras, o leva a escolhas mais informadas.  

Um exemplo simples: uma empresa que produz dois tipos de mochilas com cores e formatos diferentes. Eles produzem o mesmo número de peças, pois sempre foi feito assim.  

Contudo, se analisassem os dados de pesquisas e histórico de vendas, veriam que a variante azul com uma modelagem compacta é a que mais vende, e também perceberiam que têm um número significativo encalhado no estoque de outros modelos.  

Logo, ao não olhar para os dados, estão perdendo a oportunidade de vender mais do modelo que vende melhor, de fazer campanhas melhores para escoar o estoque ou até mesmo de adaptar seus produtos às novas demandas do público.  

Eficiência operacional 

Em um gancho com o que falamos, o uso de dados para analisar processos e identificar áreas de desperdício ou ineficiência permite às empresas otimizar suas operações, reduzindo custos e aumentando a produtividade.  

A empresa que produz as mochilas poderia aproveitar uma infinidade de oportunidades para ampliar lucros se avaliasse dados.  

Aprimoramento da experiência do cliente 

Continuando, se a empresa das mochilas vende mais do modelo azul e com modelagem compacta, o que isso diz sobre o que seu cliente realmente deseja 

Dados sobre comportamentos, preferências e necessidades dos clientes ajudam as empresas a personalizar serviços e produtos, proporcionando experiências mais relevantes e satisfatórias, o que se reverte em fidelização, retenção e aumento nos lucros.  

No mais, com insights baseados em dados, as empresas podem identificar novas oportunidades de mercado, tendências e nichos para inovação, permitindo o desenvolvimento de produtos e serviços mais alinhados com as expectativas dos clientes. 

Previsibilidade e redução de riscos 

Ao usar dados para identificar padrões e prever tendências, as empresas podem antecipar riscos potenciais e tomar medidas para mitigá-los, reduzindo a incerteza em suas operações.  

Da mesma forma, a análise de dados é um excelente recurso para apontar erros, gargalos, discrepâncias e outros problemas que podem estar prejudicando a empresa de diversas formas, desde prejuízos até danos para sua reputação.   

Como implementar uma cultura data driven na empresa? 

A implementação de uma cultura data driven na empresa envolve adaptações na infraestrutura e também mobiliza a cultura do negócio. Conheça alguns passos básicos a seguir e saiba como começar.  

Invista em infraestrutura tecnológica 

Estamos falando de dados, certo? Logo, isso envolve processos como coleta, limpeza, armazenamento, processamento, análise e visualização.  

Por isso, uma cultura data driven demanda primordialmente a adoção de ferramentas e tecnologias para tal, o que inclui investir em sistemas de gerenciamento de dados, plataformas de análise e outras tecnologias.  

Desenvolva competências analíticas 

Além da infraestrutura, uma empresa data driven precisa contar com profissionais capacitados que tenham as habilidades necessárias para trabalhar com dados.  

Nesse caminho, é necessário investir em treinamento e desenvolvimento para ensinar técnicas de análise, interpretação de dados e, principalmente, como comunicar efetivamente os resultados das análises para as pessoas da empresa que não têm conhecimento técnico.  

Promover uma mentalidade de aprendizado contínuo é essencial, especialmente quando o assunto é tecnologia. Essa é uma área em constante mudança, e as novidades surgem em uma velocidade muito rápida. Por isso, profissionais precisam constantemente se atualizar e estarem conectados às novidades e tendências do setor.  

Tenha políticas para a governança de dados 

Para garantir a qualidade e a integridade dos dados, é necessário ter uma estrutura de governança. Isso inclui definir políticas para coleta, armazenamento, segurança e uso de dados. A empresa também deve garantir a conformidade com regulamentações e normas de proteção de dados, como a LGPD. 

Cultive uma cultura data driven 

Por fim, para que essa iniciativa seja realmente bem-sucedida, é fundamental comunicar e incentivar a prática de usar dados para basear ideias, conceitos e decisões.  

Os dados serão usados, acima de tudo, a serviço da empresa, isso significa que todos os profissionais de qualquer setor precisam entender e reconhecer o valor dessas análises.  

Se líderes e colaboradores continuarem a pensar que suas opiniões são mais importantes que os dados, as ferramentas tendem a não serem usadas efetivamente na rotina empresarial em seu máximo potencial.  

Qual a diferença entre data driven e analytics driven? 

Data driven e analytics driven são conceitos relacionados e ambos envolvem o uso de dados. Conforme vimos, ser “data driven” significa basear decisões e estratégias em dados concretos, utilizando informações objetivas para orientar ações.  

Logo, uma empresa data driven usa estatísticas, métricas, KPIs e outras formas de dados quantitativos para basear o conhecimento.  

“Analytics driven” leva a abordagem data driven um passo adiante, enfatizando o uso de análises avançadas para extrair insights mais profundos dos dados.  

Isso inclui não apenas a coleta e análise de dados, mas também a aplicação de tecnologias e métodos analíticos complexos, como aprendizado de máquina, inteligência artificial, entre outros.  

Sendo assim, uma empresa analytics driven é aquela que não apenas coleta e analisa dados, mas também utiliza técnicas mais complexas e modelos analíticos robustos para orientar inovações radicais ou estratégias decisivas.  

Investir em uma cultura data driven é essencial para empresas que desejam prosperar em um mundo que vive uma constante transformação digital. Com os dados, é possível driblar as incertezas e construir um caminho mais estruturado, que tornará o negócio mais resiliente e competitivo 

 Para ser data driven é preciso ter um mindset digital. Leia mais em nosso ebook exclusivo!

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