Você provavelmente já se deparou com os termos business inteligence, cultura orientada a dados, data driven ou algo relacionado. Todos estes termos estão em alta no mundo cada vez mais digital e a importância dos dados vem sendo mais notada pelo mundo corporativo. É bastante famosa atualmente a frase de Dr. W. Edwards Deming, um estatístico conhecido por ser um dos pioneiros a enxergar o valor real dos dados: “In God we trust. All others must bring data.”

Mas o que são dados e por que são tão valorizados? São fatos brutos e sem processamento que representam eventos, objetos ou medidas e podem não ter significado ou contexto. São a matéria-prima para a informação. A informação, por sua vez, é o resultado do processamento, organização e interpretação dos dados, dando-lhes significado e contexto, fornecendo insights ou conhecimentos úteis que podem ser compreendidos e para tomar decisões ou enxergar valor. Ela torna os dados úteis e relevantes.

 

Vantagens no tratamento de dados

Conhecer e contextualizar seus dados traz uma série de vantagens ao negócio, dentre as quais podemos enunciar e explicar algumas.

Tomada de decisão embasada: dados concretos e análises objetivas ajudam a minimizar o viés pessoal e as suposições, aumentando a precisão.

Melhorar a eficiência operacional: ao identificar áreas de melhoria através dos dados, as organizações podem otimizar suas operações, reduzindo custos.

Agilidade e adaptabilidade: com acesso a dados em tempo real, as empresas podem responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado, antecipar tendências e ajustar suas estratégias conforme necessário.

Identificação de oportunidades de crescimento: análises podem revelar oportunidades de mercado não exploradas, ajudando as empresas a direcionar seus esforços de forma mais eficaz.

Otimizar a experiência do cliente: ao analisar os dados de interação com os clientes, as empresas podem personalizar suas ofertas, melhorar o atendimento e criar experiências mais satisfatórias para os consumidores.

Reduzir riscos: a análise de dados pode ajudar as empresas a identificar e mitigar riscos potenciais, minimizando assim o impacto negativo nas operações.

Previsibilidade: ao analisar padrões e tendências nos dados, é possível identificar cenários positivos ou negativos antes que eles ocorram, permitindo a implementação das medidas necessárias.

 

Etapas e condições de implementação da solução

Para atingir o nível de acesso a todas estas vantagens é necessária uma solução completa em dados para seu negócio, que deve observar alguns preceitos popularmente conhecidos como 5Vs:

·       Volume, referente à quantidade de dados manipulada;

·       Velocidade, referente à velocidade de processamento e entrega;

·       Variedade, identificando que as fontes e natureza dos dados são diversas;

·       Veracidade, que é a garantia de que os dados possuem qualidade e confiabilidade; e

·       Valor, que corresponde ao potencial que aqueles dados podem trazer ao negócio.

Visando garantir a obediência aos conceitos mencionados, a solução completa se divide em algumas macros etapas, conforme descritas a seguir.

Definição de objetivos claros: é fundamental definir claramente os objetivos comerciais que você deseja alcançar. Isso ajudará a direcionar o escopo do projeto e garantir que os esforços estejam alinhados com as metas organizacionais.

Infraestrutura: estudar a infraestrutura de dados existente na sua organização, incluindo sistemas de armazenamento, ferramentas de análise e integração de dados.

Desenvolvimento da Arquitetura: projetar uma Arquitetura de Dados escalável e flexível que possa lidar com volumes de dados adequados ao negócio e suportar o uso.

Coleta e preparação: desenvolver processos para coletar dados de todas as fontes relevantes da organização, como bancos de dados transacionais, sistemas de CRM, entre outros.

Análise e modelagem: utilizando-se das técnicas corretas, é necessário trazer o contexto aos dados e transformá-los em informação. Pode envolver o uso de estatística, algoritmos de machine learning, etc.

Visualização e comunicação: desenvolver dashboards para exibir o resultado das análises àqueles que farão uso da informação (gerentes, diretores, clientes). Essas visualizações devem ser intuitivas e acessíveis a todos os usuários.

Implementação de governança de dados: estabelecer políticas e procedimentos para garantir a qualidade, segurança e conformidade dos dados. Isso inclui a definição de papéis e responsabilidades, obediência às legislações vigentes e processos de gerenciamento de metadados.

Capacitação: capacitar os funcionários da organização para trabalhar com dados, fornecendo acesso às ferramentas e recursos de análise, ajudando na padronização e qualidade dos dados.

Monitoramento e melhoria contínua: implementação de feedback, monitoramento do ambiente para entender o valor entregue e avaliar o desempenho da solução.

 

Cargos e funções dos atuantes no processo de solução de dados

Na aplicação da solução, é necessário definir alguns profissionais com conhecimentos e escopo de atuação diferentes. Cada um atuará em sua área, mas todos se comunicarão, pois o foco é a solução completa e agregação de valor ao negócio. Alguns destes profissionais e papéis merecem especial detalhamento.

Arquiteto de Dados: encarregado de projetar a arquitetura de dados, garantindo que os sistemas e tecnologias de dados estejam alinhados com os objetivos.

Analista em Governança, Qualidade ou Gestão de Dados: responsável por desenvolver políticas, padrões e processos para garantir a qualidade, segurança e conformidade dos dados, identificando e corrigindo problemas.

Analista de Negócios: responsável por entender as necessidades e requisitos dos usuários e traduzi-los em soluções de BI que agreguem valor.

Engenheiro de Dados: profissional que projeta, constrói e mantem pipelines de dados que permitem a coleta, processamento e armazenamento para análise.

Analista de Dados: aquele que interpretará os dados disponibilizados pelos engenheiros, criará relatórios e dashboards e comunicará os insights aos responsáveis pelo negócio.

Cientista de Dados: responsável por analisar grandes conjuntos de dados, desenvolver modelos preditivos e identificar insights valiosos em suas tendências.

Quais desses profissionais e o quantitativo de envolvidos na solução dependerá de vários fatores, desde o escopo do projeto, até as ferramentas que serão utilizadas, bem como dos prazos e dos recursos disponíveis.

 

A maturidade

                  Como a cultura orientada a dados vai além de uma solução, tornando-se praticamente um “mantra” a ser seguido por aqueles que valorizam os dados, naturalmente serão encontrados vários níveis de maturidade em relação ao seu uso. Serão encontradas desde empresas que não usam nenhum tipo de dado em suas decisões, sendo esse o nível mais baixo, até empresas que não tomam nenhuma decisão sequer sem o embasamento dos dados, tornando-se o tipo ideal do perfil de uso de dados.

                  Aqueles que ainda não usam os dados ou fazem pouco uso do seu enorme potencial disponível sempre poderão aprimorar seu nível de maturidade, com o uso de soluções mais completas e profissionais mais capacitados fornecidos pelo mercado.

 

Um case Nexos Digital

                  Um de nossos clientes, uma fintech, contratou nossos serviços para a construção de um modelo de BI. Um ambiente, que contava somente com um banco transacional refatorado, e uma ferramenta de visualização de dados conectada começou a apresentar inconsistência em algumas métricas apresentadas em relação ao CRM da companhia.

                  A causa primária poderia ser definida como a falta de um modelo de dados consistente otimizado para consulta e análise de dados. Para corrigir isso e otimizar a performance dos relatórios, atualmente está sendo criado um ambiente de Data Warehouse, para armazenamento e disponibilidade dos dados objetivando que a ferramenta de visualização possa consultar em um ambiente otimizado para isso, ao invés do banco transacional. O processo vem sendo otimizado com o uso de orquestradores e recursos em nuvem.

A solução está em constante melhoria e adaptação, com monitoramentos diários e validações em seu uso, abrangendo cada vez mais diferentes tópicos do negócio.

A cultura orientada a dados é para mim?

Lendo tudo isso, alguém pode se perguntar: isso cabe em meu negócio? O custo é sustentável? Serve para mim? A resposta é simples: sim!

Devido às grandes elasticidades da atuação e das soluções, o escopo de atuação é grande e pode prover, desde serviços e soluções menores, até os mais complexos. Seu projeto pode ir desde a confecção de simples painéis para visualização de dados até soluções de machine learning, passando por coisas como integração, otimização de armazenamentos e pipelines com processos complexos de ETL.  Regras de governança, segurança e políticas para qualidade dos dados sempre estarão presentes, mas na medida que for cabível ao contexto. Todos estes fatores são ajustáveis à necessidade do cliente, ao orçamento e à complexidade desejada.

Um profissional capacitado poderá analisar o problema e propor a solução mais adequada para você e seu negócio!