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10/13/2020
Por
MJV Team

O que é necessário para uma área de Business Analytics eficiente

Se você está buscando eficiência para sua área de business Analytics, esse post é para você. Vamos falar das vantagens de tirar a área do papel e listar um passo a passo para colocar sua esteira de dados em operação.

Uma área de Business Analytics nunca foi tão prioritária nas estratégias de negócio. A Era dos Dados reconfigurou todos os setores da indústria. Nenhum segmento ficou de fora. 

Data-driven. Big Data. Data Science. Analytics. Dashboards. Business Intelligence. 

O universo semântico referente aos dados invadiu as salas de reunião e as estratégias de negócios de todas as empresas do mundo. E não foi à toa, pode acreditar. 

Segundo a pesquisa Data Never Sleeps de 2020, em apenas um minuto de internet, tivemos:

  • mais de 69.400 mil candidaturas no Linkedin
  • 347 mil stories postados no Instagram
  • 1 milhão de dólares gastos online 
  • 1.3 milhão de ligações de voz e vídeo realizadas
  • 404 mil horas assistidas no Netflix

Essa quantidade de dados sendo transportando a cada minuto pela rede carrega traços marcantes desse novo normal que já está em pleno funcionamento. 

O novo consumidor

E não é só isso. Essa quantidade absurda de dados também aponta para um padrão de comportamento cada vez mais normal entre os consumidores. A tendência é que essa conduta tão natural para a Geração Z – a dos nativos digitais – seja vista em todas as outras também.  

A gente percebe que, ao longo do tempo, a nossa rotina tem sido passar cada vez mais horas trafegando na rede. 

Oportunidade de negócio

Esse cenário chancela um fato importante: a enorme oportunidade de usar esses dados para entender melhor o seu usuário.

Se ainda existia alguma dúvida do valor que existe em ter uma área de business analytics na sua empresa, agora não há mais, não é?!

O escopo da área de Business Analytics

A sua área de business analytics é a responsável pela exploração dos dados do seu negócio. É ela que vai entregar mais valor para a empresa a partir de análises estatísticas. 

Para propor estudos avançados, o setor de Business Analytics utiliza tecnologia e uma série de métodos para obter incremento nos resultados com base nos dados, analisando fontes variadas, grandes volumes – ou não – de informação, além da massa de dados desestruturados. 

Se você está buscando eficiência para sua área de business Analytics, esse post é para você. Vamos falar das vantagens de tirar a área do papel e listar um passo a passo para colocar sua esteira de dados em operação. 

Ao final desse conteúdo, traremos insights para potencializar sua estratégia de dados. Confira!

Por que investir em uma área de Business Analytics 

Separamos 8 benefícios que um mindset data-driven promove em uma empresa. 

  1. eficiência e agilidade para sua estratégia de negócio
  2. aperfeiçoamento de forma contínua do processo de decisão
  3. redução de custo 
  4. geração de novas receitas e incremento das já existentes
  5. desenvolvimento de novos modelos de negócio
  6. time to market 
  7. vantagem competitiva  
  8. mentalidade estratégica

Implemente uma área de Business Analytics: 4 dicas para uma esteira de dados eficiente

Antes de entrar no passo a passo, vamos a alguns avisos – não vai tomar muito tempo e vai valer muito a pena, acredite. 

Alinhando o Business Analytics na sua empresa

Aviso 1

O resultado está longe de ser reflexo apenas da integração dos dados. Não basta só o ferramental. Não aposte somente na infraestrutura. 

Aviso 2

Uma empresa analítica é aquela que baseia suas decisões em análises avançadas e não a que ostenta o maior número de dados. 

Aviso 3

Big Data não é uma tecnologia muito avançada, seu negócio não precisa de uma quantidade colossal de dados para gerar resultados. 

Aviso 4

É tudo sobre mudar a mentalidade. Aculturar a mentalidade data driven em uma organização parte do uso dos dados – e isso vai bem além do que uma simples métrica e passeia pelo arcabouço de conhecimento construído para ser usado em todas as tomadas de decisão, sem exceção.

Dica de ouro 

Vale ressaltar que o mindset de dados não é resultado apenas da infraestrutura. Não existe uma condição perfeita com ferramentas, dashboards e equipes de analytics. O que constrói um negócio data driven é a habilidade de identificar os desafios corretos e mapear os dados necessários para criar soluções alinhadas aos desejos dos clientes. 

Tudo pronto! Podemos partir para o plano tático. 

Plano tático: tire agora sua esteira de dados do papel 

Como já falamos, ferramentas sozinhas não garantem o sucesso de uma estratégia de business analytics. 

A esse ferramental, vale combinar 4 outros componentes para que os reflexos do trabalho de uma área de business analytics consigam permear toda a organização. 

Capital humano

A transição para um mindset data-driven requer dos seus colaboradores skills específicas. Novas potencialidades ganharão o protagonismo. 

O olhar para o capital humano é fundamental para exponencializar os resultados de uma área de business analytics. 

Preparamos um checklist para aumentar o capital humano do seu negócio: 

  • buscar as habilidades necessárias dentro da sua equipe, no mercado ou em parcerias
  • oferecer treinamentos
  • promover um olhar atento à manutenção do alinhamento dos colaboradores com o mindset data-driven 
  • disseminar os objetivos do negócio
  • proporcionar o desempenho individual 

Cultura 

Cultura de dados vai muito além de uma estratégia que orienta a dados uma empresa. Ela é um mindset, que direciona profissionais de uma organização a ver valor nas informações construídas a partir dos dados. 

Uma empresa inteira precisa estar pronta para os novos tempos. Responsabilizar apenas o time de business analytics por esse movimento não é uma solução muito funcional. 

A decisão de orientar um negócio a dados deve ser top down. E por quê? 

Essa transformação de cultura leva os dados para um lugar de destaque nas estratégias de negócio. Afinal, nenhuma decisão deve ser tomada sem que o banco de dados seja analisado.

Vale lembrar que estamos vivendo a urgência de uma TI bem mais estratégica, justamente por conta da ascensão dos dados. 

Infraestrutura 

Como falamos, o ferramental não garante sucesso. Porém, sem ele também não há geração de valor. 

A carência de uma infraestrutura alinhada é a culpada pelo fracasso de uma infinidade de áreas de business analytics. 

Escolher as ferramentas mais adequadas ao seu negócio não é uma questão tão simplista como pode parecer. A falta de visão sobre a base da sua área de analytics pode comprometer todo o projeto. 

Conhecer a fundo a ferramenta garante uma operação sem sustos e com muito mais resultado. Nesse sentido, treinamentos são fundamentais para a consolidação da estratégia. 

Acesso 

Com os dados integrados, as tecnologias em pleno funcionamento, é hora de dar transparência a eles. 

O valor dos insights gerados pelos dados é exatamente dar mais eficiência nas tomadas de decisão, logo todos devem ter acesso a eles para agilizar decisões. 

Aqui, vale lembrar que a leitura desses dados é crucial. Temos um blog post que fala especialmente sobre como é possível reduzir incertezas com a visualização de dados. 

Lembre-se: as análises de dados dados proporcionam eficiência nas tomadas de decisão, redução de erro, melhora no time to market, mas, acima de tudo, possibilitam as respostas certas para que desafios sejam solucionados.

De olho no seu time de BI

Que tipo de conhecimento e habilidade deve fazer parte do seu time de business analytics? 

O escopo principal dos profissionais da sua área se concentra nos dados – essa foi bem fácil, não é?! 

Análises estatísticas, geração de relatórios para agilizar a análise do desempenho do negócio, propondo insights, orientações e recomendações também fazem parte do propósito do time.

A área trabalha em projetos e também com os clientes internos – como é o caso dos setores de P&D, marketing e UX.

Para agilizar o processo de desenvolvimento da sua equipe, vamos nos aprofundar um pouco mais nos skills que devem ser dominados pela sua área de business analytics. 

Solução de problemas

Profissionais de business analytics conseguem gerar um equilíbrio perfeito de estatística, análise preditiva e uma boa dose de raciocínio lógico para solucionar os desafios mais complexos do negócio e dos clientes. 

O Design Sprint é um metodologia que pode ajudar bastante sua área a desenvolver essa skill. Mergulhe nesse universo, acesse o ebook Design Sprint e teste ideias em apenas 5 dias.

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Pensamento crítico 

Vamos voltar a um passo anterior – e essencial – antes da coleta de dados: a escolha dos dados que serão coletados. E essa demanda exige uma alta dose de pensamento crítico. 

Atenção: tomadas de decisão eficientes dependem da qualidade da base de dados que você cria. 

Um dos maiores problemas encarados pelas áreas de business analytics é 

uma base de dados que não responde corretamente suas perguntas. 

Pulo do gato: 

É mais comum do que pensamos a quantidade de situações em que profissionais experientes, com currículos e vivência de dar inveja a qualquer iniciante, solucionam desafios de negócios através de perspectivas próprias. O que isso acarreta? Um projeto inteiro construído a partir de uma base de dados que não faz sentido para a demanda. 

Como já falamos anteriormente, uma empresa analítica é aquela que baseia suas decisões em análises avançadas e não a que ostenta o maior número de dados. 

Quer saber como escolher os dados certos para obter os KPIs que realmente respondem suas perguntas? Então anote aí a nossa dica!

  • Mergulhe no seu negócio: ouça todos os seus stakeholders, mapeie suas fraquezas e as oportunidades, levante os cenários, liste os weak signals. 
  • Depois, elenque quais KPIs são importantes para sustentar suas ações e integre todos em um único dashboard acessível a toda organização. 

Design

A visualização adequada dos dados melhora a interpretação das informações. É a partir daí que surgem insights úteis

Além disso, ela evita leituras erradas e decisões prejudiciais aos objetivos do negócio. Sem contar com o retrabalho, a redução de erro e de investimentos. 

Contar a história certa ajuda bastante a alcançar a eficiência nas tomadas de decisão. 

O Design ajuda muito:

  • Usar cores nos seus gráficos ajuda na tarefa de contar a história com mais eficiência 
  • Opte por imagens ou formas para dar suporte ao storytelling 
  • Lembre-se: imagens são sempre melhores do que textos, nesses casos. O ideal é não usar texto. Se não conseguir, use o mínimo possível. 

Estatística 

Aqui, vamos falar de linguagens e softwares para analisar grandes conjuntos de dados.

Linguagens: 

  • R
  • Python 

Softwares estatísticos:

  • SPSS
  • SAS
  • Sage
  • Mathematica 
  • Power BI

Lembre-se: nada de descartar o Excel, ele ainda tem muito valor.  

Analytics 

O universo das análises de dados realizadas pela área de business analytics é bem rico: 

  • Análise descritiva
  • Análise de diagnóstico
  • Análise preditiva
  • Análise prescritiva

Especialista em negócios 

Lembra que falamos que somente o ferramental e o potencial análitico não traria os resultados esperados? 

É por isso que trazer para dentro da sua área um especialista no negócio é um baita diferencial. 

O conhecimento do negócio, mercado, produto, comportamento do consumidor e parceiros, as informações sobre o que a concorrência está fazendo, o domínio dos custos e boa práticas do mercado possibilitam um direcionamento valioso nas análises que devem ser geradas. 

Como consultoria de inovação e tecnologia com uma enorme bagagem de aculturamento de mindset  data-driven dentro de diversos players globais, nós construímos – e testamos – um conhecimento enorme das melhores práticas de business analytics para cada indústria.

A estruturação correta de uma área de business analytics é um passo importante para que a cultura analítica tenha sucesso – ou seja um fracasso. 

Se você quer gerar mais eficiência para sua sua área de business analytics, que tal bater um papo com nossos especialistas de dados e conhecer um pouco das soluções que temos para a construção de uma esteira de dados?

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