Sua estratégia analítica possui o que é realmente importante?

[RishiK]

Segundo o Splunk, embora 81% dos líderes empresariais considerar os dados altamente valiosos para suas organizações, 47% deles acreditam que é impossível acompanhar o ritmo acelerado do crescente volume de informações. Na maioria das vezes, isso acontece porque mais da metade dos dados permanecem inexplorados. E as informações que são aproveitadas nem sempre são usadas em seu potencial máximo.

Diversas organizações são incapazes de reconhecer o problema e, entre as que conseguem, apenas uma minoria está se empenhando para reverter a situação. O seu CFO analisa apenas 50% dos seus gastos? Não! Então, por que você deveria explorar apenas metade dos dados para a tomada da maioria das decisões?

O analytics deixou de ser um recurso com acesso limitado às equipes que realizam trabalhos específicos. Qualquer pessoa responsável pela tomada de decisões, independentemente do nível hierárquico, precisa ter acesso aos dados relevantes, além de ferramentas para analisá-los, a fim de maximizar o desempenho da empresa.   

Entretanto, implementar técnicas analíticas sem um mecanismo adequado de avaliação é como enviar uma criança à escola, mas sem realizar nenhuma prova. Elas poderiam estar calculando a área do retângulo incorretamente o tempo todo! 

É essencial contar com um sistema de classificação, tanto para medir a precisão quanto a eficiência e o grau de aprendizado. E é exatamente isso que a avaliação de maturidade analítica proporciona a você.

Mas o que significa maturidade analítica?

Talvez você possa deduzir pela expressão, mas maturidade representa a eficiência com a qual uma organização utiliza suas tecnologias/ferramentas, pessoas, processos e diversas outras estratégias para conduzir a gestão, além da capacidade de analisar dados para a tomada de decisões mais fundamentadas.

Modelos de maturidade analítica

Possuir metas de curto prazo é essencial para atingir qualquer objetivo a longo prazo. Quando você está na jornada para tornar sua empresa completamente orientada por dados, é fácil perder o rumo no meio do caminho. Com algumas mudanças na direção ideal e avaliações precisas da sua evolução, é possível alcançar resultados surpreendentes. Isso vai poupar tempo, esforço e, consequentemente, recursos financeiros. 

Essas mudanças são baseadas em modelos de maturidade analítica. Elas descrevem o desenvolvimento de uma empresa durante diferentes etapas relacionadas ao potencial da análise de dados. Você vai descobrir em qual nível sua empresa se encontra e os passos necessários para alcançar o próximo estágio.

Para preencher possíveis lacunas existentes, é fundamental comparar os resultados da sua estratégia analítica aos padrões do setor. Dessa forma, você conseguirá determinar a situação atual em relação a cada tipo de parâmetro.

Quais são esses estágios?

Abaixo apresentamos uma descrição genérica sobre cada etapa, baseada nos padrões do setor:

Nível 1: ausência do analytics – uma empresa nesta fase não possui nenhum processo analítico.

Nível 2: análise descritiva – neste estágio, empresas consultam dados históricos para coletar informações sobre o resultado do processo.

Nível  3: análise diagnóstica – nesta etapa, a empresa explora os dados à procura de padrões consistentes para descobrir o motivo por trás dos fatos registrados.

Nível 4: análise preditiva – este estágio inclui previsões sobre o futuro com o uso de tecnologias sofisticadas para avaliar grandes volumes de dados.

Nível 5: análise prescritiva – o último estágio, onde a empresa aproveita os dados para elaborar um planejamento capaz de influenciar e superar os resultados previstos, através de insights e soluções de otimização.

Confira os estágios de maturidade analítica de acordo com a Alteryx (um modelo adaptado de Competing on Analytics, Davenport and Harris, International Institute of Analytics):

Vamos nos aprofundar um pouco mais

Para entender como mensurar a maturidade analítica, vamos observar diversos critérios normalmente utilizados por ferramentas de avaliação para determinar o nível da empresa.  

Infraestrutura de dados: onde seus dados estão armazenados?

Eles estão distribuídos em locais dispersos e isolados uns dos outros, como aplicações SaaS, arquivos brutos e assim por diante? Isso é um processo com pouca maturidade.

Ou estão armazenados de forma centralizada, em plataformas de nuvem que coletam dados para além das suas aplicações, como o Amazon Data Exchange ou o Snowflake? É algo com um grau de maturidade maior.

Por exemplo, uma empresa que continua aprimorando sua infraestrutura de dados está na fase da análise descritiva, enquanto uma empresa que possui um pipeline de ML com fluxos de trabalho automatizados está na fase preditiva.

Acesso aos dados: onde é possível consultá-los?

Será que seus funcionários sempre importam ou exportam os próprios dados para analisá-los?  Isso diminui a maturidade.

Existem pipelines de dados com múltiplas soluções integradas que permitem migrar os dados para um local comum e acessível para todos? Isso aumenta a maturidade.

Você também possui um mecanismo de visualização de dados que atenda às exigências dinâmicas, evitando a necessidade dos usuários de filtrar e selecionar os dados desejados?  Isso representa um processo de maturidade.

Modelagem de dados: é fácil entender?

Muito bem, você já conhece a rotina. Modelos analíticos ou enormes conjuntos de dados com tabelas pesadas e entediantes, das quais quase ninguém consegue extrair resultados, estão longe de alcançar a maturidade. 

Uma interface intuitiva com a modelagem lógica dos dados, que destaca os principais indicadores e torna os dados perceptíveis para qualquer pessoa interessada, apresenta um alto grau de maturidade. 

Aproveitamento de dados: como ele é alcançado?

Sua organização permite somente alguns funcionários a usar códigos e SQL para explorar informações, enquanto os demais ficam sem nenhum tipo de acesso? Maturidade inexistente.

Mas afinal, o que fazer para atingir a maturidade? Providencie os dados como um serviço, possibilitando que usuários utilizem as ferramentas apropriadas para analisá-los. Inclua recursos analíticos em aplicativos e operações para permitir que eles sejam aproveitados a qualquer momento, inclusive fora do painel.

Insights de dados: qual o impacto nas decisões?

Utilizar dados históricos para a tomada de decisões pode ser útil, porém com um grau de maturidade menor do que usá-los para antecipar possíveis resultados sobre o futuro. Imagine como uma empresa de manufatura poderia otimizar o inventário, com previsões precisas de vendas futuras!

Mas falar é mais fácil do que agir. 

Cada organização tem seus próprios procedimentos, com ativos e passivos únicos. O que acabamos de observar são cinco estágios distintos em quatro categorias amplas, mas cada um apresenta diversos subparâmetros que devem ser considerados com pesos diferentes, como a compreensão sobre a conformidade de dados, alinhamento das metas de negócios, eficiência do modelo operacional desejado, e assim por diante. Uma ferramenta de avaliação pode analisar todos os aspectos da sua jornada analítica e proporcionar a você um relatório detalhado com sugestões valiosas. 

Obter, preparar, avançar!

Já se foram os dias em que o analytics representava vantagem competitiva. Agora, é uma necessidade imprescindível para sobreviver no cenário atual, porque todos estão fazendo exatamente isso. E estão agindo de forma rápida.

A velocidade também é importante, desde que na direção correta. Sua empresa está no rumo certo para se tornar uma organização ágil?

O Alteryx ajuda você com uma ferramenta gratuita disponível on-line para avaliar a maturidade analítica. Se quiser aprofundar o assunto e impulsionar sua estratégia – você também pode entrar em contato conosco a qualquer momento.