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Inteligência de dados em Trade & Marketing

Inteligência de dados em Trade & Marketing

A boa notícia é que com mais dados, nós podemos desvendar mais insights e a má notícia é que temos mais ruídos

Este artigo é resultado de uma série de leituras e reflexões que venho fazendo sobre a inteligência de dados e os desafios que se impõem às empresas e profissionais atualmente. Vivemos uma explosão de dados que são gerados diariamente no mundo, em velocidade, complexidade e quantidade inimagináveis. Os dados são provenientes de fontes distintas, com períodos diferentes e geradas tanto internamente quanto externamente às organizações.

Segundo o Visual Capitalist , este ano a quantidade global de dados existente no planeta poderá ultrapassar 80 zettabytes. Até 2024, prevê-se que esta quantidade duplique. A boa notícia é que com mais dados, nós podemos desvendar mais insights. E a má notícia é que temos mais ruídos, que muitas vezes atrapalham o processo analítico e é necessário aprimorar a capacidade humana de absorção e gestão informação com a o apoio da tecnologia. No infográfico abaixo é possível visualizar o crescimento exponencial deste fenômeno.

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“Estamos submersos em dados, mas famintos por insights.”
Jay Baer

Sobrecarga de informação no mundo

Fonte: Visual Capitalist

Para ilustrar um pouco desse excesso de informações, compartilho alguns números publicados no First Side Guide , que demonstram o ambiente atual. As evidências são fortes, como: um usuário levaria 181 milhões de anos para fazer o download de todas as informações existentes hoje na internet; os aplicativos de mensagens possibilitam que 65 bilhões de mensagens sedo trocadas diariamente e a interação por dados cresceu 5.000% em uma década.

Conheça o Mundo do CX

As maiores estatísticas do “Big Data”

Fonte: First Side Guide – Biga Data Stats

Para evitar o excesso de informações e contar com bons insights na tomada de decisão, as empresas precisam desenvolver uma cultura analítica e valorizar a tomada de decisão baseada em dados, incentivando os líderes a adotar uma jornada analítica que possa fundamentar as melhores decisões de negócios.

A jornada analítica deve ser iniciada com o processo de “question storming” , termo cunhado por Warren Berger que destacou em seu livro denominado ‘Uma pergunta mais bonita’, a importância de fazer boas perguntas para desenvolver análises mais adequadas e mapear oportunidades de crescimento para o negócio. Para responder às perguntas, os profissionais devem fazer uma curadoria e eleger os dados que devem ser trabalhados.

Em seguida, as análises transformam esses dados em informações relevantes. A escolha do tipo de análise de dados a ser empregada é parte fundamental da jornada.

Os quatro tipos de análises de dados

De acordo com Davenport e Harris há quatro tipos de análises: descritiva, preditiva, prescritiva e autônoma. Cada uma pode ser utilizada para trazer novas perspectivas para a jornada analítica.

As análises transformam esses dados em informações relevantes

A descritiva é uma das mais utilizadas e serve para entender o que aconteceu em determinado período. A preditiva é utilizada para prever comportamentos de fenômenos utilizando a estatística e/ou inteligência artificial, como modelos de previsão de curvas de demanda. Já a prescritiva, que utiliza inteligência artificial direciona ações a serem tomadas pelos profissionais, dois exemplos corriqueiros, como: o Waze e os sistemas de reposição de estoques. A análise autônoma utiliza machine learning e um exemplo é o carro autônomo.

No esquema a seguir, os autores elaboram um gráfico que demonstra a utilização das análises em termos de sofisticação da inteligência e geração de vantagem competitiva.

Gráfico: Tipos de análise, sofisticação e vantagem competitiva

Fonte: Competição analítica (2018)

No passo a passo da jornada, o ponto alto é a geração de insights, que pode direcionar os esforços de uma empresa na construção de planos de ações baseados nestas visões a serem exploradas no negócio. Esses são dois pontos muito relevantes no processo analítico e podem trazer ótimos resultados. Na figura a seguir o passo a passo da jornada está resumido.

A jornada analítica

Fonte: Inspirada em Harvard Business Review Guide to Data Analytics Basics for Managers (2018)

Posso citar inúmeros exemplos de empresas que são orientadas à tomada de decisão baseada em dados, as companhias como Google, Amazon, Meta, entre outras se utilizam de dados o tempo todo. Na minha vivência pude experimentar modelos analíticos riquíssimos que trouxeram resultados positivos nos diversos segmentos que atuei e foram cruciais no mapeamento de oportunidades e de melhorias no negócio. O importante é adotar essas práticas e mensurar os impactos trazidos por decisões baseadas em dados.


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