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Data Driven: o que é e como implementar estrategicamente

abr. 12, 2021

Data driven é muito mais do que um termo em inglês da moda. 

Estamos falando sobre uma nova configuração de negócios em que a informação tem um papel central.


Inclusive, é exatamente isso que aponta a consultoria Gartner no artigo Why Data and Analytics Are Key to Digital Transformation.

Segundo o relatório, em 2022, 90% das estratégias corporativas deverão ter a informação como um ativo crítico e a análise como uma competência essencial.


Nesse cenário que está se formando, a empresa que conseguir aplicar os conceitos e modificar sua cultura para se tornar data driven estará em vantagem.


Avance na leitura e entenda como fazer isso!


DATA DRIVEN: O QUE É E PARA QUE SERVE?


Data driven é usado para se referir às empresas nas quais as atividades e as decisões são orientadas por dados.


De acordo com a Techopedia, esse é um adjetivo usado para se referir a um processo ou ação estimulado por dados, em vez de ser movido por intuição ou experiência pessoal.


Em outras palavras, a decisão é tomada com base em evidências empíricas, e não por especulação.


O QUE É DATA DRIVEN BUSINESS?


Data driven business é todo negócio em que as lideranças decidem sempre a partir de evidências extraídas de informação estruturada.

Nesse caso, cabe ressaltar que não basta apenas coletar dados conforme o princípio de big data.


Afinal, dados sem tratamento raramente se mostram úteis no contexto empresarial.


Antes de servirem à tomada de decisãoeles precisam ser filtrados, tratados e submetidos a rigorosas análises, a partir das quais enfim poderão (ou não) confirmar as expectativas criadas.


Portanto, um negócio orientado por dados é todo aquele em que seus rumos são ditados por evidências estatísticas ou por dados estruturados com ferramentas de análise.


QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DE SER DATA DRIVEN?


Uma empresa orientada por dados tem muito menos chances de tomar decisões equivocadas, se comparada com outras que não são.

Afinal, o principal benefício em ser data driven consiste em adotar um método antes de apontar para o que fazer ou deixar de ser feito.


Um exemplo bastante comum em empresas de praticamente todos os segmentos são as decisões relativas aos processos de vendas.


Boa parte das organizações, inclusive as de grande porte, têm dificuldades em encontrar um modelo comercial que seja escalável e sustentável.


Isso se deve, sobretudo, à falta de uma cultura orientada por dados.

Sendo assim, quando a informação é efetivamente usada para embasar decisões, traz como um dos seus benefícios vendas recorrentes e receitas mais previsíveis.



COMO APLICAR A CULTURA DATA DRIVEN NA SUA EMPRESA?

Nem toda empresa está pronta para se tornar data driven em seus negócios.


Isso porque, em algumas delas, as decisões são tomadas quase sempre a partir do instinto dos seus gestores ou sem reflexões mais apuradas a respeito do contexto.


Dessa maneira, mudar a cultura em que a intuição prevalece sobre a informação é o primeiro passo para se tornar efetivamente uma empresa orientada por dados.


De qualquer forma, tal transformação não acontece sem a parte prática – afinal, cultura nada mais é do que a continuidade de hábitos, processos e procedimentos. 


Confira na sequência algumas etapas a serem seguidas nesse sentido.


MUDANÇA DE CULTURA (SE NECESSÁRIA)


O “feeling” empresarial continua sendo importante e até necessário. No entanto, ele não deve ser a principal referência no processo decisório.


Isso porque os dados trazem revelações que, em geral, não podem ser mostradas sem análises aprofundadas.


Em contrapartida, é difícil trocar de um conceito para o outro e transformar isso em rotina quando a cultura da empresa privilegia o instinto e o improviso.


Nesse caso, o processo de mudança vai exigir das lideranças uma boa dose de persistência e, claro, um planejamento que ajude a superar as etapas indispensáveis ao longo da transição.


INDICADORES DE PERFORMANCE


Uma forma de se começar a mudar de uma cultura instintiva para a data driven é passar a avaliar os resultados a partir dos Key Performance Indicators (KPI), ou Indicadores-Chave de Desempenho.


Um exemplo disso acontece nas empresas que premiam seus vendedores com base em métricas como ticket médio e oportunidades convertidas, e não apenas no volume de vendas.

Afinal, dados estruturados trazem insights que números tomados isoladamente não podem proporcionar.


TRANSPARÊNCIA


A experiência comprova que as empresas bem-sucedidas em implementar uma cultura de negócios data driven são aquelas que também valorizam a transparência.


Uma vez que os dados são a fonte de conhecimento para balizar a tomada de decisão, é preciso que todas as pessoas envolvidas saibam com o que estão trabalhando.


Além disso, a maior circulação de informação gera uma demanda por fluxos de comunicação mais fluidos.


Seria um contrassenso esperar bons resultados quando apenas os escalões mais elevados têm acesso aos dados estratégicos.


CONTE COM SOLUÇÕES DE BUSINESS INTELLIGENCE


A cultura data driven não pode ser aplicada sem as ferramentas adequadas de business intelligence.


Primeiramente, porque nela o volume de dados que se espera utilizar é grande demais e, por isso, é necessário automatizar desde a sua coleta até o seu tratamento e armazenamento.


Portanto, é indispensável contar com recursos que possam prover business intelligence (BI) à companhia que pretende ser orientada por dados em suas atividades.


Uma delas é o software Tableau, solução líder de mercado que sua empresa encontra na consultoria FiveActs.



TRANSFORME INSIGHTS EM SOLUÇÕES


Dados estruturados geram insights que, por sua vez, devem levar a soluções efetivas.


Nessa etapa, é preciso aliar um planejamento estratégico que dê conta de materializar o que só existe na teoria.


Assim sendo, vale apostar em técnicas e ferramentas como o benchmarking para saber como operacionalizar os insights extraídos a partir das análises de dados.


CONCLUSÃO


Uma cultura data driven orientada por dados não surge da noite para o dia. 


É preciso empenho, dedicação e, claro, utilizar dados para que a mudança vá, gradativamente, tomando forma.


Vale a pena apostar na cultura orientada por dados como abordagem de negócios porque, em geral, ele traz vantagens competitivas, não importa o tamanho da empresa ou o seu nicho de atuação.


Para dar conta desse desafio, conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs e tenha a seu serviço as melhores ferramentas de BI do mercado e a orientação que você precisa para tomar decisões certeiras.

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Por Equipe de especialistas Five Acts 16 abr., 2024
Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
Por Equipe de especialistas da Five Acts 09 abr., 2024
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
Por Equipe de especialistas Five Acts 12 mar., 2024
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
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