Tomar decisões com agilidade, assertividade e certeza dos resultados faz do Big Data um dos principais investimentos das organizações nos últimos anos. Prova disso é que 46% das empresas já fazem uso do Business Intelligence em seus negócios.

Em contrapartida, as empresas norte-americanas perdem 100 bilhões de dólares por ano devido à imprecisão dos dados. Em se tratando do maior mercado de Big Data do mundo, podemos entender que o mesmo ocorre em outros países.

Por isso, mais do que simplesmente investir em data analytics, você precisa saber como colocar essa estratégia em ação para não perder recursos e sim potencializar seus resultados. Continue a leitura e descubra como!

Dados: o ativo mais valioso do mundo

Desde que empresas como Facebook, Google e Netflix, dentre outras, mostraram o potencial da análise de dados para a escalabilidade dos negócios, os dados se tornaram a maior moeda de troca do mundo. Não importa qual seja o seu setor de atuação, sem uma boa análise de dados, fica praticamente impossível competir em um mercado cada vez mais orientado por esse recurso.

A partir da análise do seu banco de dados é possível prever o comportamento dos consumidores e assim desenvolver produtos e soluções sob medida, evitando prejuízos e longos processos de pesquisas de mercado. Com a ajuda da Inteligência Artificial, então, é possível saber o que o cliente vai precisar antes mesmo que ele manifeste essa necessidade.

Por essas e outras razões que você já deve ter conferido no nosso artigo Como os dados contribuem para a tomada de decisões mais assertivas, colocar a inteligência de dados em prática se tornou um dos principais objetivos das organizações atualmente.

5 passos para colocar a inteligência de dados em prática

Implementar uma estratégia de data analytics é o ponto de partida para você ter uma empresa mais eficiente e focada em resultados. Por isso, selecionamos 5 passos para você colocar a inteligência de dados em prática na sua organização. Confira:

1. Comece com o “como”

Sabendo onde sua empresa quer chegar, fica mais fácil traçar um caminho seguro até lá através da análise de dados. Por isso, comece se perguntando como esses dados que sua empresa está coletando podem gerar impacto real nos seus negócios, ajudando na tomada de decisão.

Esse exercício preliminar vai ajudar a entender quais são os dados mais relevantes para a sua estratégia, eliminando as distrações e o excesso de dados desnecessários, que acabam mais atrapalhando do que ajudando.

2. Planeje a aquisição de dados

Depois de ter sua estratégia de Big Data traçada, o passo seguinte é planejar a aquisição de dados de modo que você receba todas as informações de que precisa de modo seguro, confiável e em tempo real.

Essa etapa pressupõe a definição de processos de coleta, processamento e análise de dados, bem como a escolha de tecnologias que atendam a essa necessidade.

Existem basicamente 4 tipos de dados que sua empresa terá que lidar:

Clickstreams: dados provenientes de plataformas como Google Analytics e que trazem insights sobre comportamento dos consumidores e clientes da sua marca.

Banco de dados: dados internos da organização, como controle de vendas e estoque, escalas de funcionários, produtividade, entre outros.

APIs: coleta de dados de fontes externas, como sistemas de fornecedores, e-commerces, ferramentas de automação de marketing, entre outras, que trazem inúmeros dados para o seu empreendimento.

Logs: dados de acesso a sistemas internos, eventos realizados por usuários da sua empresa, entre outros, que coletam informações para controle e segurança da sua inteligência empresarial.

Entenda de onde provêm esses dados, como eles são coletados, armazenados e processados e então parta para a próxima etapa.

3. Processamento de dados

Esta etapa tem como objetivo transformar dados brutos em informações relevantes para o seu negócio. É onde dados não estruturados passam a ser estruturados para que você os classifique e interprete de forma adequada. Para tanto, são necessárias algumas sub-etapas:

Limpeza de dados: buscar anomalias, desvios e duplicidade nos dados, de forma a eliminá-los e obter uma base pura de informações para trabalhar.

Mesclagem: confrontar os dados de maneira que eles tragam insights que possam ser usados por todos na organização.

Agregação: agregar dados de clientes, vendas, gestão de estoques, dentre outros, para compreender a narrativa da sua empresa e dos seus negócios.

4. Exibição de dados

Chegamos à etapa em que é necessário definir como os dados serão apresentados para a sua equipe, acionistas, investidores e fornecedores. Isso pode ser feito por meio de relatórios, gráficos, infográficos e outros recursos visuais que auxiliem na compreensão de como os dados impactam os negócios.

Uma boa forma de fazer a exibição de dados é através do data storytelling, uma técnica que consiste em criar uma narrativa a partir dos dados disponíveis no seu Big Data, contando uma história que seja coerente com o negócio e que ajude a fixar nas mentes de todos o que os dados efetivamente representam.

5. Ação

A quinta e última etapa para colocar a inteligência de dados em prática na sua empresa é usar o data analytics para a tomada de decisão e fazer deles o ponto de partida para criação de campanhas mais assertivas, melhorar o seu relacionamento com os clientes, estreitar o relacionamento com acionistas e investidores, propor novas soluções ao mercado e escalar os negócios.

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