Transformação Digital

5 dicas para ter maior taxa de sucesso na adoção de Analytics

31/08/2020

Tempo estimado de leitura: 4 minutos

Especialistas explicam como as organizações podem aproveitar tecnologia emergente para uma melhor tomada de decisão.

Existe uma grande riqueza nos dados e fazer uso de plataformas de Analytics pode ajudar líderes de negócios e de TI a entenderem melhor sobre suas operações. Ainda mais quando a tecnologia permite uma integração com Inteligência Artificial e Machine Learning, por exemplo.

Isso abre um leque de oportunidades para as organizações, entre elas: identificar possíveis vendas, otimizar campanhas de marketing, compreender o comportamento do cliente e prover uma melhor experiência do consumidor.

Porém, se a análise de dados tem transformado negócios, ao mesmo tempo ela pode induzir algumas decisões ao erro. Como consequência, a tomada de decisão baseada em percepções “defeituosas” vai ter efeito negativo nos resultados financeiros.

Então, como saber se as decisões baseadas em plataformas de Analytics estão enviesadas? Para responder essa questão, o site InformationWeek convidou 5 especialistas para dar dicas sobre como identificar erros em análise de dados e evitar prejuízos para os negócios.

1. Não integrar as equipes de Analytics e de Negócios

A sua área de TI possui cientistas de dados, mas eles atuam como agentes de contact center, em que vão atender chamados e abrir tickets para cada solicitação de análise? Se essa é a realidade da sua empresa, a chance dessa operação ser ineficiente é bem alta.

“Também pode ser frustrante para os negócios, porque o processo [de receber uma demanda, configurá-la e colocá-la no ar] parece lento e estressante para os cientistas de dados”, comenta Greg Bowen, vice-presidente sênior e CTO da Dell Digital, equipe de TI da Dell Technologies.

Para Bowen, esses profissionais devem estar alinhados com as unidades de negócios de uma companhia. Isso porque todos os envolvidos vão ter uma melhor compreensão do que é prioridade e dos processos da organização.

Assim, será possível conduzir uma análise contínua e ampla [dos dados e sistemas], possibilitando o desenvolvimento de soluções holísticas. “As equipes de Analytics podem criar plataformas que se adaptam rapidamente conforme as questões e a situações mudam”, acrescenta Bowen.

2. Pular etapas para chegar nas conclusões… incorretas

Para Carin Lightner-Laws, professora assistente de marketing e gerenciamento de cadeia de suprimentos da Universidade Estadual de Clayton, “os dados devem contar uma história e levar a uma tomada de decisão eficaz.”

Entretanto, nem toda organização é cuidadosa e sistemática na coleta e análise desses insumos. Somado a isso, os líderes de negócio geralmente formulam hipóteses antes mesmo de os dados serem examinados.

“Frequentemente, tiramos conclusões sobre um problema antes de examinar os dados. No entanto, devemos adiar a tomada de decisão até depois de revisarmos completamente as análises e mitigar o viés, tanto quanto possível”, explicou ela.

3. Subestimar as demandas que vão surgir após a análise de dados

Adotar modelos analíticos pode expor ineficiências nas unidades de negócios. “Essa exposição e outros fatores descobertos devem ser cuidadosamente gerenciados” acredita R. Ravi, professor de pesquisa operacional da Escola de Negócios Tepper da Universidade Carnegie Mellon.

A sugestão de Ravi é capacitar as principais partes interessadas da companhia (pessoas e áreas), uma vez que a adoção de plataformas de Analytics vai impactar diretamente nos processos de tomada de decisão.

4. Perder o objetivo de vista

Implantar um projeto de análise de dados pode ser complexo, demandando muito tempo. Isso pode resultar na perda de objetivo, observa Benjamin Smith, gerente sênior da consultoria Clayton and McKervey..

“Perder de vista o objetivo final pode levar a uma série de números em uma página e a uma adoção sem brilho”, explica ele. O especialista destaca que é preciso revisitar constantemente a meta definida no início do projeto, assim como envolver os colaboradores.

“Transforme os resultados de sua análise ou seus dashboards em uma história, visualizando os dados e criando um script das ações que os funcionários precisam realizar como resultado da análise”, recomendou.

5. Faltar apoio de executivos C-Level e chefes de departamentos

Qualquer projeto que entrará em operação deve ter apoio de executivos C-Level e de chefes de departamento. O mesmo acontece com a adoção de Analytics. Sem o suporte deles, é possível que uma análise de dados gere insights imprecisos e incompletos.

Isso acontece porque o fluxo de dados pode ser complexo em uma organização. “Qualquer solução de governança de dados vai exigir a adesão de várias partes interessadas”, segundo Bryce Snape, diretor sênior da FIT Consulting, empresa global de consultoria corporativa.

Essa adesão será mais efetiva quando executivos e chefes são inseridos no planejamento de análise de dados. Segundo o especialista, quando isso é feito ainda no início do projeto, é possível “ajudá-los a ver o valor que uma ferramenta analítica trará para os desafios da empresa, aumentando a taxa de sucesso.”

Como evitar esses possíveis erros?

Na opinião de Snape, a melhor maneira de reparar qualquer dano é dar um passo para trás, respirar fundo e pensar em uma estratégia coerente antes de iniciar um projeto.

Como acontece com qualquer tecnologia emergente, é inevitável que erros sejam cometidos durante as implantações iniciais de Analytics nas empresas. Mas esquematizar os objetivos, o cronograma, o investimento disponível e as partes interessadas relevantes são algumas dicas.

No entanto, como destaca o diretor sênior, as empresas não devem se esconder das dificuldades do projeto. Ao contrário, elas devem ser realistas sobre os esforços que os times terão para encontrar resultados positivos na adoção dessas plataformas.

Principais destaques desta matéria

  • Tomada de decisão pode ser mais assertiva com a adoção de Analytics.
  • Porém, por ser uma tecnologia emergente, erros podem ser cometidos durante implantação.
  • Site InformationWeek convidou 5 especialistas para dar dicas de como ter maior taxa de sucesso com a análise de dados.

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