De acordo com estudos realizados pela IDC (International Data Corporation), as empresas que investiram em análise de dados perceberam uma média de aumento em 21% na sua receita, 20% no lucro e 16% na eficiência operacional.
Contudo, sabemos que alcançar essas conquistas não é uma tarefa simples, afinal, existem inúmeros desafios na implementação de processos voltados aanálise de dados. Mas fique tranquilo, que levar a cultura de dados a sua organização não é impossível.
O primeiro passo, é identificar os seus principais gargalos e trabalhar em prol de mais eficiência no dia a dia. Sabemos que existem inúmeros pontos de atenção, dessa forma, é preciso identificar cada um desses problemas e assim, saber por onde começar. Vamos lá?
Principais desafios da análise de dados para a área de negócios
O mercado vem passado por transformações rápidas, por isso, não há como adiar certas decisões. Hoje, qualquer empresa trabalha, com uma infinidade de dados, sejam eles informações sensíveis: como dados pessoais de clientes, históricos ou balanços contábeis.
Tal cenário, exigirá da gestão e do time, o desenvolvimento de habilidades capazes de transformar essas informações, em decisões estratégicas e assertivas em busca de aprimorar e favorecer a gerações de insights para novos negócios.
Porém, essa não é a realidade de boa parte das empresas, infelizmente lidar com dados é um grande desafio para as equipes. Uma vez que, não estão preparadas e nem estão em posse das melhores ferramentas, o que gera prejuízos a eficiência operacional, aumento no tempo de resposta e desentendimentos entre a área de negócios e a área de TI.
Gargalos entre as áreas de negócios e processos de TI
1. Integração de dados de diferentes sistemas
Uma das frases mais comum no mundo corporativo é “todos precisam falar a mesma língua”, isso também vale para transformação analítica! Dessa forma, não adianta a equipe de negócios trabalhar com uma métrica que se utiliza de porcentagem e a do TI trabalhar com valores unitários por exemplo.
Não adianta, a equipe de vendas considerar que o retorno sobre investimento é mais importante, enquanto a equipe de TI trabalha com as métricas de “custo por acesso”. Ou seja, um dos maiores desafios do Business Intelligence é a estruturação de uma base de dados que irá alinhar os objetivos do TI com a área de negócios.
2. Problemas de qualidade de dados
O a problema exposto acima, gerar mais um gargalo para a sua empresa, a baixa confiabilidade dos dados. Isso, impactará nas respostas que a sua organização irá obter e consequentemente em todo o planejamento estratégico, gerando:
- Dados incompletos;
- Inconsistências;
- Erros;
- Duplicidade de informações;
- E baixa qualidade nas análises.
Portanto, encontrar um denominador comum e alinhar quais métricas serão analisadas, quais unidades de medidas adotadas e em qual formato isso será repassado é essencial para melhorar a qualidade dos dados.
3. Criação de uma cultura baseada em dados
Planilhas extensas, muitos números e informações desorganizadas podem gerar muita ansiedade. Porém, a forma como a sua equipe vai encarar a situação, depende totalmente de uma governança capaz de mostrar as possibilidades que os dados trazem no que tange: melhoria das condições de trabalho e a qualidade das entregas.
Para criar uma cultura de dados e promover a transformação analítica, a sua organização deve:
- Fornecer aos funcionários preparo;
- Boas ferramentas de BI;
- E recrutar líderes de diversas áreas para impulsionar mudanças de comportamento.
4. Má visualização de dados
Outro problema comum que pode dificultar a comunicação entre as áreas de TI e negócios é a legibilidade das informações. A forma de visualização dos dados deve ser fácil para todos dos envolvidos.
Com o avanço da tecnologia, atualmente existem ferramentas de BI que disponibilizam dashboards intuitivos e simples, os quais reúnem dados de diferentes fontes em um só lugar. Possibilitando que as informações corretas estejam a disposição dos tomadores de decisão no time certo.
5. Baixa adoção de ferramentas de BI ( Business Intelligence)
Lembre-se, antes de haver uma cultura de dados, já existem uma cultura. Isso significa que as pessoas já estão acostumadas com uma determinada forma de trabalhar. A tendência é sempre optar por um caminho já conhecido como utilizar uma planilha, exportar os dados da mesma e em seguida continuar a análise em uma segunda ferramenta.
Este processo, além de ser mais moroso do que a adoção integral de uma ferramenta de BI, também abre precedentes para erros e perdas de informações. Portanto, é preciso acompanhar de perto os colaborados, mostrando que o dia a dia com essas ferramentas é mais prático e benéfico para eles e para a empresa.
Treinamento e a capacitação podem alinhar a área de negócios com a de TI
Para fomentar o data-driven na sua empresa, conforme colocamos acima, é preciso preparar os líderes. Sem a gestão capacitada ficará impossível dar o exemplo. Uma das formas mais eficazes para isso, é contratando uma consultoria de dados.
Em seguida é importante investir em recursos para extrair, filtrar e analisar. Ferramentas de self-service BI, podem ser utilizadas por qualquer pessoa, sem a necessidade de saber códigos para seu entendimento.
Depois é hora de capacitar os seus colaborados, assim, se estabelecerá uma boa comunicação do TI com toda a equipe, que estará pronta para entender os dados e emponderados para transformá-los em decisões práticas.
E o mais importante, mostre que quem entende de dados terá mais chances de desenvolvimento dentro da empresa. É fundamental, não apenas cobrar, mas reconhecer os méritos de quem estiver se esforçando e avançado e gerando mais valor através dos dados.
Uma consultoria em Bussiness Intelligence pode ajudar a diminuir os gargalos em analytics
A transformação analítica da sua empresa fica bem mais fácil com ajuda de uma consultoria de dados. A qual irá ajudá-lo com um planejamento adequado ao seu tipo de negócio, otimizando processos em todas as etapas, da estratégia a execução. Conte com a expertise da Kriptos, somos uma empresa do Grupo BHS, nossa equipe de especialistas em Data & Analytics está à disposição!
