Data driven: o que é e como aplicá-lo na sua empresa

Desde a Revolução Industrial, o mundo vem trabalhando na coleta e análise de dados para melhorar processos. Foi a partir daí que surgiu o chamado data-driven.

• Data-driven, na tradução livre significa “orientado por dados”
   
• E mesmo que tenha surgido a tanto tempo atrás, esse termo se tornou popular com o advento da era digital, onde a quantidade de dados disponíveis explodiu e as tecnologias para analisá-los se tornaram muito mais sofisticadas

O que é a cultura data-driven?

“Então, resumidamente, data-driven refere-se à prática de usar informações e métricas quantitativas para embasar decisões estratégicas em uma empresa ou organização", explica Rafael Franco, especialista em tecnologia da informação e CEO da Alphacode.

"E esse conceito pode abranger tudo. Desde decisões de marketing e vendas até desenvolvimento de produtos e operações internas, permitindo uma tomada de decisões mais objetiva e precisa”, completa.

Já Rogério Castro Guimarães, CIO da Covenant Technology, faz uma analogia interessante para entender o conceito de data-driven.

“Imagine que você é um caçador pré-histórico e precisa decidir para onde levar seu grupo para caçar. Você pode seguir seu instinto e ir para a esquerda porque tem um ‘sentimento’ de que encontrará presas por lá. Ou, você pode ser data-driven e decidir ir para a direita porque, nos últimos dias, você observou pegadas de animais, viu sinais de atividade e coletou dados que indicam que há uma probabilidade maior de encontrar presas naquela direção. Essa é a essência do data-driven: tomar decisões baseadas em dados”, compara.

Como funciona o data-driven?

Para Gustavo Bodra, CTO da StartSe, na prática, o data-driven tira os “achismos” das decisões do dia a dia para usar os dados para suportar as tomadas de decisões.

Por exemplo: "usar os dados de venda e margem de um produto para decidir se o item continuará a ser ofertado ou não”, esclarece.

O que é um profissional data-driven?

E quem trabalha diretamente com esse processo é o chamado profissional data-driven.

“É a pessoa que fica incomodada com frases como 'eu acho melhor ir pelo caminho XYZ por que é melhor'. É o profissional que provoca ou dá respostas como 'deveríamos ir pelo caminho XYZ pois os dados de navegação da plataforma nos indicam que este é o caminho em que conseguimos converter mais usuários nos últimos 3 meses'. Este profissional precisa ter um bom conhecimento de técnicas de análise, pensamento crítico e pragmatismo”, conta Bodra.

Quais habilidades são necessárias para ser um profissional data-driven?

Dessa forma, para Guimarães, o profissional data-driven precisa de habilidades em três áreas principais:

• Capacidade de coletar os dados corretos
• Habilidade de analisar esses dados
• Competência para aplicar essas análises na tomada de decisões

“Isso significa que eles precisam ter conhecimento em ciência de dados e análise de dados, mas também precisam entender o negócio ou o contexto em que estão trabalhando”, pontua o especialista.

• seja a Liderança capaz de usar o Poder dos Dados a seu favor para acelerar tomadas de decisão e desenvolver estratégias.

E se você pensou que o profissional data-driven precisa ser da área de tecnologia, está muito enganado. Claro que o conhecimento sobre tech ajuda bastante para entender melhor e saber transitar por bases de dados complexas e utilizar ferramentas de análise sofisticadas. Por outro lado, nos dias de hoje, temos cada vez mais ferramentas que tornam o data-driven acessível para todos.

“A tecnologia será responsável pela coleta e tratamento dos dados. Porém, a análise e eventual tomada de decisão continua sendo um processo humano que não requer conhecimento das tecnologias empregadas”, afirma Franco.

E isso, claro, se deve pelo fato de que a tecnologia tem se tornado cada vez mais intuitiva e user-friendly. Afinal de contas, existem muitas ferramentas que tornam a coleta, análise e aplicação de dados acessíveis para todos. “E isso se potencializa ainda mais se considerarmos a utilização de Inteligência Artificial de modelo de linguagens como ChatGPT que vem se tornando cada vez mais populares e acessíveis para qualquer pessoa”, conta Guimarães.

Como aplicar data-driven?

Agora que você já está por dentro do conceito e o que precisa ter para ser um bom profissional dessa área, confira só um passo a passo de como fazer data-driven.

1 - Coletar dados

E isso pode ser feito de várias maneiras, como pesquisas, análise de comportamento do usuário, dados de vendas etc.

2 - Preparação e organização dos dados

Depois de coletar os dados, você precisa prepará-los para análise. Isso pode envolver a limpeza de dados (removendo erros, preenchendo lacunas etc.) e a organização de dados (colocando-os em um formato que possa ser facilmente analisado).

3 - Análise dos dados

E isso pode ser feito por meio da busca de tendências, padrões, correlações ou qualquer outro insight que possa ajudá-lo a tomar uma decisão informada.

4 - Aplicando insights

Depois de analisar os dados, é o momento de aplicar os todo o conhecimento adquirido a partir desse estudo. E isso pode ser feito de diversas formas, como decidir lançar um novo produto, ajustar uma estratégia de marketing, otimizar um processo de negócios etc.

Gustavo Bodra também aborda alguns pontos que podem ser interessantes na hora de investir em data-drive. São eles:

• Sempre pergunte quais dados estão embasando uma decisão
• Busque saber, para a sua realidade profissional, quais dados você gera e quais poderia usar para tomar decisões melhores
• Comece simples, uma decisão baseada em dados não depende de uma estrutura de tecnologia, depende muito mais da sua forma de pensar

Como estimular o time a ser data-driven?

É importante saber que estimular um time a ser data-driven pode ser um desafio, mas é definitivamente possível (e saudável). Confira, então, algumas dicas de Rogério Castro Guimarães:

Torne os dados acessíveis: é mais fácil para uma equipe ser data-driven quando os dados estão facilmente disponíveis. Por isso, invista em ferramentas que tornem os dados acessíveis e fáceis de entender.

Incentive a curiosidade: estimule sua equipe a fazer perguntas e usar os dados para responder a elas.

Mostre o valor dos dados: apresente ao time como os dados podem melhorar os resultados. Essa é uma boa forma de incentivá-los a adotar uma abordagem data-driven.

Inteligência artificial e data-driven

A grande evolução e popularização de Inteligência Artificial como ChatGPT nos últimos meses torna o tema ainda mais quente quando consideramos o data-driven sendo potencializado em situações como:

• Análise de dados em grande escala: a IA é extremamente boa em lidar com grandes volumes de dados - o que chamamos de "big data". “Isso é algo que os humanos simplesmente não conseguem fazer de maneira eficaz. Assim, uma IA pode identificar padrões, tendências e correlações em conjuntos de dados que seriam impossíveis de serem descobertos por humanos”, afirma Guimarães.
   
• Automatização de processos: as IAs também podem automatizar muitos processos de coleta, limpeza e análise de dados. Isso não só economiza tempo, mas também reduz a chance de erro humano.
   
• Predições e simulações: modelos de IA podem ser treinados para fazer previsões com base em dados históricos. “Isso pode ser usado, por exemplo, para prever vendas futuras, necessidades de inventário, tendências de mercado e muito mais. Eles também podem simular diferentes cenários para ajudar as empresas a se prepararem para uma variedade de possibilidades”, comenta o CIO.
   
• Análise de sentimentos: a IA, e especialmente o ChatGPT, são ótimos para analisar textos. Isso pode ser usado para fazer coisas como analisar a satisfação do cliente, medir o sentimento do público em relação a uma marca ou produto, e identificar tendências emergentes nas redes sociais.
   
• Aprendizado contínuo: uma das grandes vantagens da IA é a sua capacidade de aprender continuamente. Isso significa que quanto mais dados a IA analisa, melhor ela se torna em identificar tendências e fazer previsões.

Por que importa?

“Embora o data-driven e Inteligência Artificial sejam incrivelmente poderosos, nem um e nem outro deve ser aplicado como uma bala de prata. Os dados são uma ferramenta, não um oráculo. Eles podem nos ajudar a tomar decisões melhores, mas ainda precisamos usar nosso julgamento e criatividade. E, como sempre, é importante usar dados de maneira ética e responsável”, finaliza Guimarães.

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