Data-Driven: Como ser um profissional que transforma dados em estratégias
Em diferentes âmbitos da vida, é comum seguirmos a nossa própria intuição quando precisamos decidir sobre algo.
Publicado em 13 de outubro de 2022
Em diferentes âmbitos da vida, é comum seguirmos a nossa própria intuição quando precisamos decidir sobre algo. Mas isso muda completamente quando se trata de objetivos e metas de negócios.
Seja para ampliar as chances de resultado ou apenas minimizar riscos, muitas empresas têm priorizado cada vez mais as decisões baseadas em fatos, números e métricas. Nesse sentido, a abordagem data-driven se tornou mais importante do que nunca.
Além de medir e analisar dados com precisão, essa orientação permite explorar melhor as ferramentas de análise. Como consequência, a tomada de decisões se torna muito mais assertiva, especialmente em Business Intelligence (BI).
Mas, afinal, como os profissionais de dados fazem para transformar essas informações tão valiosas em estratégias? É o que você vai descobrir neste artigo.
Glossário
O que é Data-Driven?
Data-driven é um conceito estratégico que, na prática, significa orientar decisões com base na análise e interpretação de dados. Seu objetivo é impulsionar resultados a partir de decisões informadas, que contenham fatos concretos, em vez de agir de maneira instintiva.
Trata-se de um termo que descreve um estado em que os dados são usados para impulsionar a tomada de decisões, e outras atividades relacionadas, com eficiência, e em tempo real.
Suas características incluem dados bem integrados, de boa qualidade, e automação algorítmica usando com Inteligência Artificial (IA).
Uma gestão data-driven, por exemplo, foca na obtenção de dados consistentes para personalizar produtos, mensagens e todo o fluxo de relacionamento com prospects ou clientes.
Ser ou se tornar um profissional data-driven é também uma resposta a uma grande transformação cultural e econômica em andamento, conhecida como Indústria 4.0.
Cultura Data-Driven nas empresas
A gestão Data-Driven tornou- se parte integrante do processo estratégico de avaliação da concorrência e das tendências de mercado nas empresas. Além de balizar a tomada assertiva de decisões, é usada inclusive para prever cenários e alcançar resultados desejáveis
Com uma série de benefícios, essa tendência está cada vez mais forte no contexto corporativo.
Embora muitas empresas estejam focando mais em Data-Driven Marketing, essa não é a função principal da estratégia. Muito negócios adotam essa abordagem para responder a uma série de perguntas, dentre as quais:
- Qual o perfil de potenciais clientes?
- Quais estratégias adotadas para alcançar determinado público?
- Quais seriam nossos possíveis parceiros?
- Quais aspectos nos diferenciam da concorrência?
Esse plano garante uma análise global de dados que considera clientes, fornecedores, concorrentes e parceiros, o que faz toda a diferença nos resultados.
Alguns dos benefícios de implementar a cultura data-driven nas empresas incluem:
- Redução de riscos: o gerenciamento orientado a dados aproveita ao máximo os recursos disponíveis, obtendo informações mais sólidas para um melhor entendimento da realidade da empresa e da concorrência. Tudo isso minimiza os riscos nos negócios;
- Planejamento sofisticado: a mineração de dados permite um planejamento aprimorado que, por sua vez, se deve a vários fatores que estão sendo analisados, como o comportamento do consumidor, tendências de mercado e histórico de negócios.
Data-Driven Marketing
O Data-Driven Marketing é uma abordagem adotada para otimizar as comunicações de uma marca com base nas informações do cliente. Em outras palavras, os profissionais de marketing usam dados de usuários para prever suas necessidades, desejos e comportamentos futuros.
Uma vez que permite se conectar com os clientes no momento certo (e com a oferta certa), essa percepção permite desenvolver estratégias de marketing personalizadas. Como consequência, a chance do Retorno Sobre o Investimento (ROI) ser alto tende a ser maior.
Contudo, os benefícios do uso desses dados vão além de apenas melhorar a comunicação da marca. As equipes podem explorar esses insights também para:
- Personalizar a experiência do cliente;
- Conquistar novos clientes;
- Medir e melhorar estratégias em tempo real.
Qual é a importância desse conceito?
O Data-Driven pressupõe mais valor para os negócios por meio da análise de dados, que, por sinal, é o processo mais indicado para obter insights.
A verdade é que os dados certos podem ajudar a agregar valor comercial, resolver problemas de negócios ou simplesmente melhorar processos.
Algumas das principais razões pelas quais o conceito de data-driven se tornou tão importante para os negócios, e para o próprio mercado de tecnologia, incluem:
- Crescimento e consistência contínuos: a análise de dados permite que as escolher novas oportunidades de negócios com maior chance de sucesso, gerando um nível mais alto de receita;
- Previsões futuras: prepara os negócios para o crescimento futuro, prevendo tendências futuras com mais precisão, além de mantê-los na direção certa. Isso resulta em uma situação propícia para evolução ao longo do tempo, assim como de adaptação em situações de mudança (crises econômicas, cenários de instabilidade, etc.);
- Decisões informadas: como o cenário digital está em constante mudança, tanto empresas quanto profissionais precisam utilizar dados para tomar decisões informadas, só assim vão conseguir se mover e crescer dentro desse ambiente.
O que você precisa desenvolver para ser um profissional orientado a dados?
Há algumas etapas que você pode seguir para se tornar um profissional orientado por dados. As principais envolvem dominar conceitos e ferramentas básicas de Data Analytics e Data Science.
Aprender sobre os fundamentos da Análise de Dados
Caso esteja buscando se tornar um profissional orientado a dados, analista ou até mesmo um Engenheiro de Dados, seu primeiro passo será aprender os fundamentos desse processo.
Sendo assim, conhecer as principais ferramentas usadas para análise e interpretação de dados fará total diferença. Isso pode exigir de você:
- Domínio avançado de programas como o Microsoft Excel;
- Linguagens de programação como SQL, Python e R;
- Bancos de dados e Big Data;
- Saber criar visualizações de dados usando soluções como o Tableau.
Cursos de Data Analytics são a maneira ideal de aprender essas habilidades fundamentais de dados. Além de oferecer uma base sólida em todas essas plataformas, permitem obter conhecimento prático em itens-chave como:
- Gestão de dados;
- Programação estatística;
- Linguagens de programação;
- Limpeza de dados;
- Visualização de dados;
Participe de projetos de DataScience para desenvolver suas habilidades analíticas
Depois de conseguir alcançar certo domínio sobre as ferramentas usadas por Analistas de Dados, é o momento de colocar esses conhecimentos em prática.
Além disso, é preciso se manter atualizados com em relação ao melhores e mais recentes recursos associadas à análise de dados, incluindo:
- Planilhas e Query languages (linguagens de consulta) como XML;
- Plataformas como Google Analytics e Adobe Analytics.
Você pode montar projetos práticos e abordar todas as diferentes etapas da análise de dados:
- Pesquisa: comece pesquisando fontes e oportunidades de mercado para parâmetros dos dados que você precisa coletar;
- Coleta de dados: realize a coleta e limpa desses dados, modelando e analisando-os usando algoritmos personalizados.
Desenvolva suas soft skills
À medida que avança no processo de aprendizado, é importante identificar e fortalecer suas soft skills. No caso de Data-Driven elas podem incluir:
- Pensamento crítico: você deve ser capaz de observar criticamente determinados cenários e compreender o escopo de problemas;
- Habilidades analíticas: analisar dados para resolver problemas e atingir objetivos, além de avaliar problemas com base analítica para determinar os melhores resultados e gerar soluções inovadoras;
- Habilidades de comunicação: saber comunicar insights e potenciais soluções para clientes e partes interessadas;
- Atenção aos detalhes: ao lidar com grandes conjuntos de dados, é fácil ignorar detalhes que podem ser essenciais para o resultado de um projeto. Portanto, você deve treinar sua atenção para identificar e usar os conjuntos de dados mais importantes.
Procure padrões em todos os lugares
Outro passo importante para se tornar um profissional mais orientado a dados é tomar a decisão consciente de ser mais analítico, tanto nos negócios quanto na vida pessoal.
Embora possa parecer simples, isso é algo que requer prática. No entanto, basta ter em mente que a análise de dados, em sua essência, é a tentativa de encontrar um padrão ou correlação entre diferentes pontos de dados.
Somente a partir desses padrões e correlações que insights e conclusões podem ser extraídos.
Pratique a visualização e apresentação de dados
Usando ferramentas como Tableau e PowerBI, você pode praticar a criação de suas próprias visualizações do zero, e deixar os dados falarem por si.
Ao criar visuais atraentes na forma de tabelas, gráficos e dashboards, você poderá identificar tendências rapidamente e tirar conclusões.
Os analistas de dados usam essas visualizações justamente para apresentar suas descobertas, o que requer também habilidades de apresentação.
Mas a apresentação é algo que pode ser aperfeiçoado com a prática. Você pode começar aos poucos, fazendo apresentações para um único amigo, por exemplo, antes de passar para os demais colegas.
Vincule cada decisão aos dados
Sempre que se deparar com uma decisão, seja ela relacionada a negócios ou de natureza pessoal, faça o possível para evitar confiar no seu instinto ou em experiências passadas.
Em vez disso, faça um esforço consciente para aplicar uma mentalidade analítica, e tente identificar quais dados você tem disponíveis que podem ser usados para informar sua decisão.
Se não houver dados, considere maneiras de coletá-los por conta própria. Depois da coleta, analise essas informações e use quaisquer insights para ajudá-lo a informar sua decisão.
Assim como acontece na detecção de padrões, a ideia é praticar o suficiente para que a análise se torne uma parte natural do seu processo de tomada de decisão.
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