Como implementar um modelo de negócio data driven: pontos-chave para o sucesso empresarial

Introdução

A adoção de um modelo de negócio data driven tem se tornado cada vez mais essencial para as empresas que desejam permanecer competitivas no mercado atual. Isso porque o volume de dados gerados diariamente é gigantesco e as empresas que conseguem coletar, armazenar, processar e analisar esses dados de forma eficaz podem obter insights valiosos que as ajudarão a tomar decisões mais assertivas e estratégicas.

Neste artigo, abordaremos os principais pontos que uma empresa precisa considerar ao adotar um modelo de negócio data driven.

Definição do modelo de negócio data driven

O modelo de negócio baseado em dados é aquele em que as decisões empresariais são baseadas em dados e informações obtidos por meio da análise de grandes volumes de dados. Isso significa que as empresas precisam coletar dados de diferentes fontes, armazená-los de forma segura, processá-los para transformá-los em informações úteis e analisá-los para obter insights que as ajudem a tomar decisões mais estratégicas e eficazes.

A adoção de um modelo baseados em dados pode trazer muitos benefícios para as empresas, como:

• Tomada de decisão mais assertiva e baseada em evidências;
• Melhoria da eficiência operacional;
• Identificação de oportunidades de negócios;
• Personalização de produtos e serviços;
• Aumento da fidelidade do cliente;
• Redução de custos.

Estratégia de dados

Uma estratégia de dados clara e eficaz é fundamental para a adoção de um modelo de negócio baseados em dados. A estratégia deve abranger desde a coleta de dados até a análise e interpretação desses dados para obter insights valiosos. Para isso, a empresa precisa considerar alguns pontos importantes, como:

• Identificar os objetivos e as metas da estratégia de dados;
• Selecionar as fontes de dados que serão coletadas;
• Definir o processo de armazenamento de dados;
• Estabelecer as metodologias de análise de dados;
• Selecionar as ferramentas de análise de dados.

Cultura data driven

Para que uma empresa possa adotar esse modelo de negócio, é necessário que haja uma cultura organizacional que valorize a coleta, análise e interpretação de dados. Isso significa que a empresa deve promover a educação e conscientização de seus colaboradores sobre a importância dos dados para os negócios.

Além disso, a empresa precisa ter líderes e gestores que incentivem o uso de dados na tomada de decisão, que estejam dispostos a investir em tecnologia e em uma equipe especializada em dados, e que deem autonomia para que os colaboradores trabalhem com dados de forma estratégica.

Tecnologia e infraestrutura

Para implementar esse modelo, é necessário ter recursos de tecnologia e infraestrutura adequados. A empresa precisa escolher as ferramentas certas para suas necessidades, como softwares de análise de dados, banco de dados, armazenamento em nuvem, entre outros.

Além disso, a empresa precisa ter uma infraestrutura de TI que permita o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados de forma segura e eficiente.

Equipe de dados

É necessário ter uma equipe de dados talentosa e bem treinada. Essa equipe deve ser formada por profissionais especializados em coleta, armazenamento, processamento e análise de dados.

Esses profissionais são cientistas de dados, engenheiros de dados, analistas de dados, arquitetos de dados, entre outros. Esses profissionais têm habilidades técnicas em programação, matemática, estatística e análise de dados, bem como habilidades de comunicação e resolução de problemas.

Abaixo um pouco mais sobre cada um desses papéis:

Cientistas de dados:

• Desenvolver modelos analíticos para prever tendências, oportunidades e riscos de negócios;
• Coletar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados;
• Aplicar técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados;
• Colaborar com outras equipes de negócios para identificar problemas e oportunidades de negócios;
• Apresentar resultados e recomendações para a liderança executiva.

Engenheiros de dados:

• Projetar e construir sistemas para coletar, processar e armazenar grandes quantidades de dados;
• Desenvolver e manter pipelines de dados que integram dados de várias fontes;
• Gerenciar bancos de dados de grande escala e sistemas de armazenamento em nuvem;
• Implementar políticas de segurança e privacidade de dados;
• Fornecer suporte técnico para usuários de dados internos.

Analistas de dados:

• Coletar e organizar dados para análise;
• Realizar análises estatísticas e quantitativas para identificar tendências e padrões nos dados;
• Preparar relatórios e visualizações de dados para apresentação a outras equipes de negócios;
• Fornecer insights para ajudar na tomada de decisões de negócios;
• Trabalhar em estreita colaboração com outras equipes de negócios para entender os requisitos de dados e criar soluções para atender a ess

Arquitetos de dados:

• Projetar e implementar sistemas de gerenciamento de dados para atender às necessidades da empresa;
• Desenvolver políticas de governança de dados para garantir a segurança e precisão dos dados;
• Identificar fontes de dados e integrá-las em sistemas de gerenciamento de dados;
• Colaborar com outras equipes de tecnologia e de negócios para desenvolver soluções de dados que atendam às necessidades da empresa;
• Fornecer suporte técnico para sistemas de gerenciamento de dados e soluções de dados da empresa.

Ao recrutar profissionais para a equipe de dados, a empresa deve considerar o conhecimento técnico necessário, bem como as habilidades analíticas e de resolução de problemas. Além disso, é importante oferecer treinamento e capacitação contínuos para manter a equipe atualizada sobre as tendências, tecnologias do mercado e sobre o negócio da empresa. Ou seja, é fundamental alinhamento de conhecimento técnico e conhecimento do negócio.

Governança de dados

A governança de dados é essencial para garantir que os dados da empresa sejam seguros, precisos e confiáveis. Isso significa que a empresa deve ter políticas e procedimentos claros para gerenciar o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até o descarte.

A governança de dados também inclui a definição de padrões de qualidade de dados e a garantia de que esses padrões sejam mantidos ao longo do tempo. Além disso, é importante que a empresa tenha medidas de segurança adequadas para proteger seus dados contra violações.

Resultados e ROI

Para medir o sucesso da adoção de um modelo de negócio baseado em dados, é importante estabelecer métricas de desempenho e definir indicadores de resultado. Exemplos:

• Taxa de conversão de vendas;
• Redução de custos;
• Aumento da receita;
• Melhoria da satisfação do cliente.

Para calcular o retorno sobre o investimento (ROI) da iniciativa, é preciso comparar o valor gerado pelos dados com o investimento feito na estratégia de dados. Isso pode ser feito por meio de análises financeiras que comparem o antes com o depois da implementação do modelo.

Desafios e soluções

A adoção pode trazer desafios para as empresas, como a falta de habilidades técnicas na equipe, a falta de investimento em tecnologia e a dificuldade em gerenciar grandes volumes de dados.

Para superar esses desafios, é importante que a empresa invista em treinamento e capacitação da equipe de dados, escolha as ferramentas certas para suas necessidades e estabeleça políticas claras de governança de dados.

Conclusão

O modelo baseado em dados pode trazer muitos benefícios para as empresas, desde a tomada de decisão mais estratégica até a melhoria da eficiência operacional. No entanto, para implementar esse modelo de forma eficaz, a empresa precisa considerar os pontos listados nesse artigo. Ao seguir esses pontos, a empresa pode obter insights valiosos e tomar decisões mais eficazes e assertivas e não apenas baseada em intuição.

Intuição sempre deve ser considerada. Os dados podem ajudar ainda mais na tomada de decisão e até mesmo mostrar outras verdades.

Boa sorte ;)