Here's how you can harness data analytics to drive business innovation with new technology.

Choosing the right tools is a pivotal step in harnessing the power of data analytics. There are various software platforms designed to help you collect, process, and analyze data. While selecting a tool, consider factors like scalability, ease of use, and the ability to integrate with other systems. A good analytics tool should allow you to visualize data in a way that is easy to understand and actionable. With these tools, you can sift through data to find insights that could lead to innovative products, services, or business models.

Escolher as ferramentas corretas é fundamental. No entanto, nem sempre temos o poder de escolhe-las dentro das organizações. Geralmente têm boa aceitação aquelas amplamente conhecidas para manipulação de dados, como Power BI, Qlik Sense, Oracle Analytics. Então, é buscar a fonte dos dados que precisa (geralmente o ERP ou softwares de venda, atendimento, etc) e vasculha-los.

Vejo que as ferramentas de análise preditiva podem ser excelente aliadas e nos deixar um passo a frente. A análise de dados históricos e tendências atuais para identificar oportunidades de mercado inexploradas, prever a demanda do cliente e desenvolver novos produtos e serviços que atendam às necessidades futuras dos clientes.

Con la abundancia de datos hoy en día en tiempo real y a nivel global las herramientas de inteligencia artificial pueden ser de gran ayuda para la innovación empresarial, ya que permite la transformación digital de las empresas convirtiéndolas en productivas y eficientes, además de conocer las demandas del mercado, analizando preferencias y comportamientos del cliente, y ayudando a la toma de decisión mas rápida, de buena calidad y basada en evidencias. Herramientas como R, Apache, Python, etc., serán de gran ayuda para avanzar en soluciones de negocios por su capacidad de descubrir patrones, anticipar tendencias y mostrar soluciones precisas de los datos.

Driving a data driven decision making culture is a big step in driving business innovation. This encompasses an effective data strategy actioned by appropriate tools. It also requires continuous learning - to educate the business on how to use data to drive innovation.

O alinhamento estratégico garante que as atividades diárias e os planos operacionais estejam em harmonia com os objetivos de longo prazo da empresa. Eventos como *All hands*, *Posicionamento Estratégico*, entre outros títulos, são momentos que proporcionam o compartilhamento e comprometimento com visão, missão e foco da organização. Para que seja efetivo, o alinhamento estratégico requer uma comunicação clara e aberta para toda empresa, utilizando insights do passado informando a direção em que todos precisam ir e as ações que devem ser realizada.

Strategy alignment is vital for any initiative, program, or pursuit. This is particularly true for innovation. The most surprising thing is that most organizations operating today do not develop nor utilize a discrete innovation strategy that dovetails into the broader organizational strategy. A discrete innovation strategy is something that we see as foundational for any well-functioning innovation program or effort. This document provides all employees and leaders with a crucial touchstone on the intent, focus, and effectiveness measures that are most relevant to the organization over the defined period covering the innovation strategy document. This will drive the requisite foundation for the data and KPIs that are most relevant.

A utilização de dados para tomada de decisão é comumente valorizada em organizações inovadoras. Dessa forma, a habilidade de gerenciamento de times baseado em dados é característico nos lideres dessas organizações, e consequentemente, disseminada entre os colaboradores, até que se torna um forte elemento da cultura da organização. A cultura de dados não se trata somente de olhar gráficos e dashboard depois fazer um de-para, trata-se de transformar números em narrativas [Data Story], elaborar ações com os melhores insights estratégicos. Por isso, Cultura de dados é uma inquestionável vantagem competitiva.

1. Top management must actively promote and participate in data-driven practices. 2.Data should be seamlessly integrated into all business processes. This integration ensures that data-driven insights are readily available and actionable across different departments, enhancing decision-making and operational efficiency. 3.Developing data literacy across the workforce is crucial. Investing in ongoing training and resources to enhance employees’ ability to interpret and leverage data effectively can transform their approach to problem-solving and innovation. 4.Establish clear metrics for data usage and impact. Accountability frameworks that recognize and reward effective use of data can motivate teams to further embrace data-driven methods.

Uma cultura "data-driven" é algo extremamente desafiador de ser implantado. Convivemos nas organizações com pessoas de diferentes backgrounds e áreas de atuação, nem sempre com afinidades com o mundo digital, o ecossistema 4.0. No entanto, é possível engajar essas pessoas a partir de suas lideranças, que geralmente possuem essa orientação mais massificada na mente (já que tendem a ter uma visão mais estratégica, indicadores a serem acompanhados e metas mensuráveis a serem alcançadas) e a partir de pessoas-chave, comprometidas em promover esse aspecto dentro da organização.

Our experience is that there is a lot of misunderstanding of data and its role in creating value for innovators and their stakeholders. Data is the foundational unit of wisdom. Rarely can we derive wisdom strictly from a single piece of data. We need a requisite amount of data to convert raw data into information. This information must be understood and actionable to create knowledge. The knowledge can then be elevated into wisdom. Start by asking, "What wisdom are we seeking to develop" and for whom (your key stakeholders I hope). From there, you are better positioned to explore and deliver data-driven innovations that provide value that compels. Lastly, filter GIGO, go out and test the critical insights you derive from the data.

One thing that I found useful in the data analysis work I have done is cleaning the data at the preliminary stage of analysis. Understand how that data is, whether there are redundancies, duplications or outliers (data that differs drastically from all the others). Identify this data and process it, so that your analyzes and insights become more precise.