Os dados que sua empresa já tem e não está usando para decidir

Existe um paradoxo no centro de muitas organizações modernas que vale a pena nomear explicitamente: elas geram mais dados do que nunca em sua história e, ao mesmo tempo, tomam muitas de suas decisões mais importantes com a mesma informação fragmentada e intuitiva que usavam dez anos atrás.

Os dados estão lá. O CRM registra cada interação com cada cliente. O ERP captura cada transação operacional. As plataformas digitais geram métricas de comportamento em tempo real. Os sistemas de produção ou de logística acumulam informação sobre cada processo. E, ainda assim, quando chega a hora de decidir algo importante, um investimento, uma mudança de produto, uma estratégia de preço, uma expansão, a conversa frequentemente é de intuições, não de evidências.

Não porque os dados não estejam disponíveis. Mas porque existe uma distância entre o dado que existe e a decisão que ele deveria informar, e quase ninguém trabalha ativamente para fechar essa distância.

, . ,

Por que os dados não são usados mesmo existindo

A explicação mais cômoda para não usar os dados disponíveis é técnica: os sistemas não estão integrados, a informação está em silos, a qualidade dos dados é duvidosa. E essas explicações são, em muitos casos, reais. Mas são a segunda razão, não a primeira.

A primeira razão pela qual os dados não são usados para decidir é mais incômoda: em muitas organizações, a forma como as decisões são tomadas não exige dados. O processo de decisão está desenhado, formal ou informalmente, em torno de hierarquias, experiências pessoais e narrativas que os dados podem reforçar, mas dificilmente podem contradizer.

Nessas organizações, os dados têm um papel decorativo no processo de decisão. São usados para ilustrar uma conclusão que já estava tomada, não para chegar até ela. E os sistemas de analytics implementados nesse contexto acabam sendo ferramentas de apresentação, não de pensamento.

O problema, nesse caso, não é técnico. É cultural. E resolvê-lo exige mudar como as decisões são tomadas antes de mudar os sistemas que geram informação.

Mas existe outra razão, igualmente frequente e mais tratável, pela qual os dados existentes não são usados: ninguém fez o trabalho de conectá-los às decisões concretas que eles poderiam informar. Os dados estão lá, mas não estão organizados, acessíveis nem apresentados de uma maneira que seja útil para quem precisa decidir. E encontrar a informação certa exige tanto esforço que a intuição, em comparação, parece eficiente.

, . ,

A pergunta que transforma o uso dos dados

Existe uma pergunta que, quando feita com honestidade, muda completamente a relação de uma organização com seus próprios dados: quais são as cinco decisões mais importantes que tomamos regularmente neste negócio, e que informação precisaríamos ter disponível para tomá-las melhor?

Não "que dados temos?" nem "o que podemos fazer com nossos dados?". E sim: que decisões importam e que informação as melhoraria?

Essa inversão na ordem das perguntas produz resultados radicalmente diferentes. Quando o ponto de partida é o dado disponível, acaba-se construindo relatórios do que é fácil de medir. Quando o ponto de partida é a decisão, identificam-se as lacunas de informação reais e trabalha-se para fechá-las.

Na prática, as decisões que mais se beneficiam de melhores dados tendem a ser as mesmas na maioria das organizações de médio porte: as que envolvem recursos significativos, as que são tomadas com alta frequência, as que têm impacto direto no cliente ou na margem, e as que hoje são tomadas com informação incompleta ou atrasada.

Pricing, previsão de demanda, gestão de estoque, retenção de clientes, alocação de recursos comerciais, avaliação de rentabilidade por produto ou canal. Em todas essas áreas, a diferença entre decidir com dados e decidir sem eles tem um impacto financeiro mensurável. Não teórico. Real e calculável.

, . ,

O dado de qualidade versus o dado abundante

Uma das confusões mais frequentes nas organizações que iniciam sua jornada analítica é acreditar que mais dados equivale a melhor analytics. Não é verdade, e essa diferença importa.

Dados abundantes com má qualidade produzem análises incorretas com alta confiança. Isso é mais perigoso do que não ter dados, porque gera a ilusão de estar decidindo com evidência quando, na verdade, está se decidindo com ruído estruturado.

A qualidade dos dados é uma propriedade que tem várias dimensões: precisão (o dado reflete a realidade corretamente), completude (não há campos vazios ou valores nulos em lugares críticos), consistência (o mesmo conceito é registrado da mesma maneira em todos os sistemas) e atualidade (o dado está disponível com a frequência que a decisão exige).

O diagnóstico honesto da qualidade dos dados de uma organização frequentemente revela problemas que ninguém havia nomeado explicitamente: campos preenchidos com valores padrão porque o sistema os exige, mas ninguém os valida, definições de métricas que variam entre áreas gerando relatórios inconsistentes, dados que são inseridos com dias de atraso fazendo com que os relatórios "em tempo real" sejam, na prática, históricos.

Nenhuma plataforma de analytics resolve esses problemas. Ela os amplifica.

, . ,

A distância entre a análise e a ação

Existe um momento no processo de amadurecimento analítico de uma organização em que surge uma frustração específica: a equipe de dados produz análises de qualidade, distribui para os tomadores de decisão e… nada muda. As decisões continuam sendo tomadas da mesma maneira.

Quando isso acontece, o problema costuma estar na distância entre o formato da análise e o processo de decisão real. As análises são produzidas como documentos ou relatórios que alguém precisa ler, interpretar e transformar em uma conclusão acionável. Esse processo exige tempo, atenção e um nível de alfabetização analítica que nem sempre está presente nos tomadores de decisão.

O analytics que gera impacto nas decisões não é o mais sofisticado tecnicamente. É aquele que chega ao tomador de decisão certo, no momento certo do processo de decisão, no formato certo para que ele possa usá-lo sem atrito.

Um modelo preditivo que produz um número que aparece diretamente na ferramenta onde a equipe trabalha, no momento em que ela precisa decidir, tem mais impacto do que uma análise exaustiva em um PDF que chega por e-mail dois dias depois.

A infraestrutura analítica mais valiosa não é a que processa mais dados. É a que reduz a distância entre o dado e a decisão.

, . ,

O caminho dos dados dispersos até as decisões informadas

Não existe um salto direto de "os dados estão em múltiplos sistemas desconectados" para "tomamos todas as nossas decisões importantes com dados em tempo real". Existem etapas intermediárias, e tentar pular etapas produz projetos que nunca chegam à produção ou que entregam resultados abaixo do esperado.

A sequência que funciona na maioria das organizações de médio porte segue uma lógica acumulativa:

Primeiro, identificar as duas ou três decisões de maior impacto que hoje são tomadas com informação insuficiente. Segundo, mapear que dados existem para informá-las e em que estado estão. Terceiro, construir a solução mínima que conecte esses dados com essa decisão específica, sem pretender resolver todos os problemas de dados ao mesmo tempo. Quarto, validar que a solução realmente muda a qualidade da decisão, medir o impacto e usar esse caso de sucesso para justificar o próximo investimento.

Essa abordagem incremental é mais lenta do que um projeto de transformação de dados no papel. Mas chega antes a resultados reais, gera aprendizado organizacional sobre como usar os dados e constrói a confiança interna de que os projetos mais ambiciosos vão precisar para conseguir apoio.

, . ,

O diagnóstico do estado dos dados

O ponto de partida de qualquer estratégia analítica é entender com precisão o estado atual: que dados existem, onde estão, que qualidade têm e que distância há entre eles e as decisões que deveriam informar.

O COBIZ Analyst realiza essa avaliação como parte de seu diagnóstico de escalabilidade técnica, identificando as lacunas mais críticas na infraestrutura de dados, as oportunidades de maior impacto para a tomada de decisão e o caminho mais eficiente para fechar a distância entre os dados que a organização já tem e o valor que ainda não está extraindo deles.

Avalie o estado dos dados da sua organização e as decisões que poderiam melhorar.
Faça o diagnóstico gratuito no COBIZ Analyst →

, . ,

Os dados como vantagem competitiva que se constrói

As organizações que tomam decisões sistematicamente melhores do que seus concorrentes não necessariamente têm mais dados. Elas têm melhores processos para converter os dados que têm em decisões de maior qualidade.

Essa capacidade não se compra com uma plataforma de dados nem se instala em um projeto de três meses. Ela se constrói iterativamente, decisão por decisão, pergunta por pergunta, até que usar dados para decidir deixe de ser um esforço adicional e se torne a forma natural de operar.

E o ponto de partida é sempre o mesmo: reconhecer que os dados que a organização já tem contêm informação valiosa que hoje não está sendo usada. Não para se sentir mal por isso. Para fazer algo a respeito.

, . ,

Os dados que sua empresa precisa para tomar melhores decisões provavelmente já existem. A pergunta é se alguém está fazendo o trabalho de convertê-los em informação útil no momento certo.