A tomada de decisão baseada em dados, ação conhecida também como data-driven, é capaz de elevar os níveis de precisão das estratégias corporativas, gerando melhores resultados.

Isso foi confirmado por uma pesquisa feita com 330 empresas públicas dos EUA, pelos professores Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, do Centro de Negócios Digitais do MIT, em colaboração com a McKinsey & Co. O estudo descobriu que companhias mais orientadas por dados tinham 6% mais lucros do que a média, além de 4% a mais de produtividade.

Como visto, somente com informações concretas e de qualidade é possível tomar decisões corretas que contribuam para o crescimento da empresa. De outro modo, sem análise de dados não se tem uma visão real e quantitativa da expansão da empresa, nem de seus resultados.

Para entender melhor sobre a necessidade de dados qualitativos e quantitativos para a tomada de decisão, separamos algumas questões que tornam o tema mais claro. Acompanhe!

Como se basear em dados para tomada de decisão, na prática?

Em um estudo do BI-Survey, 58% das mais de 700 empresas pesquisadas relataram que baseiam, pelo menos, metade de suas decisões de negócios regulares na experiência ou na intuição, no lugar de dados e informações.

Além disso, percebeu-se que as companhias usam somente metade da informação disponível para a tomada de decisão. Isso pode ter como causa diversos fatores, como a falta de ferramentas adequadas e de conhecimento sobre como fazer melhor uso dos dados na definição de ações e estratégias.

Uma das razões para o não uso de dados, sendo a mais frequentemente citada na pesquisa, é que as informações necessárias não se encontravam disponíveis. Além disso, a qualidade dos conteúdos é outro grande entrave à tomada de decisão baseada em dados.

Isso demonstra a necessidade de maior foco na qualidade das informações e de constituição de uma governança de dados eficiente. Afinal, 62% das companhias ouvidas desejam tratar as informações como ativo no futuro. Portanto, é essencial que as empresas invistam na proteção do valor e da qualidade disso.

De forma prática, para você conseguir basear suas decisões, além de ajudar outros gestores a realizarem isso com maior precisão, é importante entender os níveis de utilização de dados para realizar escolhas conscientes e acertadas. Dentre eles, podemos destacar 4 grandes estágios que podem ser aplicados:

  • descritivo — utilizar os dados para entender o que aconteceu, tomando decisões futuras baseadas nesse aprendizado;

  • diagnóstico — a partir dos dados, entender o porquê aconteceu e, daí em frente, traçar uma ação;

  • preditivo — destaca-se o uso de inteligência artificial (IA) e machine learning. Isso para tentar prever o que vai acontecer com base em experiências passadas;

  • prescritivo — nesse último nível é quando a própria inteligência artificial ou toma as decisões pelo ser humano (gestor) ou confere recomendações a ele.

Quais ferramentas facilitam o dia a dia do decisor?

Existem ferramentas tecnológicas que podem ser usadas para a tomada de decisão baseada em dados sem perda de tempo, até mesmo em tempo real.

Para os dois primeiros níveis apontados, são mais utilizadas soluções de business intelligence (BI) e de big data, consolidando dados com propriedade em uma fonte única e propiciando dashboards claros para insights.

Para os demais níveis, o ideal seria a utilização de plataformas de algoritmos de machine learning e inteligência artificial, pois o grau de automatização é maior. Elas são soluções mais customizadas.

Em relação ao IA, temos alguns exemplos de uso:

  • algoritmos de recomendação de produtos maximizam conversão de vendas — ofertando o produto certo, na hora certa e para a pessoa certa;

  • identificação de anomalias de negócios com acompanhamento de métricas por meio de algoritmos de ML aliados a alarmes;

  • melhor precisão de planejamento de produção com algoritmos de previsão de demanda.

Como uma boa gestão pode fornecer dados em tempo real?

Os dados estão interligados. Fazendo a coleta deles com qualidade, propicia-se a acessibilidade dos colaboradores e se eleva a velocidade na disponibilização desses elementos. Mas isso tem que ser feito com calma.

O data-driven é uma mudança cultural. Dessa forma, é importante que o time de gestão entenda que a qualidade dos dados é a base para tomar boas decisões baseados neles, seja via reports/ferramentas de BI, seja por meio do emprego de algoritmos de Inteligência Artificial.

Então, é importante, como primeiro passo, focar esforços na coleta e na consolidação de dados, sendo eles em tempo real ou não. Depois que isso for feito de forma efetiva, pode-se, como segundo passo, focar na velocidade de disponibilidade de dados para todos na empresa.

E os cases de sucesso?

UPS

Essa companhia norte-americana de transporte e logística tinha o desafio de aperfeiçoar seu cronograma de rotas, fazendo com que fossem mais eficientes e menos custosos. Para tanto, seria necessário efetuar um estudo complexo, cruzando todas as rotas de seus veículos, além de analisar pressão, velocidade, tempo dispendido em cada envio e entrega, RPM, entre outras variáveis.

Por conta do grande volume de dados, isso ficou difícil para os gestores e suas equipes executarem. Todavia, a instalação de sensores na frota possibilitou que ela obtivesse uma boa solução para suas rotas.

Depois de um longo período de testes e processamento de dados, a UPS, enfim, conseguiu resultados práticos, como cerca de 5 milhões de litros de combustível (gasolina) economizados por ano. Também houve diminuição na necessidade de manutenção, bem como maior rapidez nas entregas de mercadorias.

Nike

A Nike realizou uma parceria com uma companhia especialista em tecnologia, com o objetivo de desenvolver um sistema que pudesse ser utilizado por praticantes de running. Dessa forma, poderiam obter dados como:

  • velocidade média dos corredores;

  • frequência dos batimentos cardíacos dos participantes;

  • número de passos dados;

  • distância percorrida etc.

Essa aplicação foi integrada às redes sociais, gerando estímulo entre contatos, amigos e fãs de corrida para compartilharem suas informações. Assim, poderiam competir entre si, colaborar nas corridas ou apenas comparar dados.

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Esse tipo de abordagem ampliou o número de dados coletados diariamente pela Nike, que pôde empregá-los para entender melhor seu público, planejar novos modelos de calçados e vestuários ou otimizar seus produtos existentes.

Qual a importância de se adotar esse tipo de estratégia no mercado atual?

Esse tipo de estratégia traz muitas vantagens para as empresas. Por exemplo, a redução do risco de vieses cognitivos, isto é, tendências para decisões baseadas em dados limitados ou em aprendizados gerados por experiências anteriores que podem não ser úteis, relevantes ou necessárias para contextos atuais. Veja alguns exemplos:

  • viés de confirmação — quando você já tem uma decisão tomada e apenas usa os dados para confirmação do seu ponto de vista;

  • viés de inércia — ter a tendência de manter as coisas como estão, mesmo que dados situacionais provem que é preciso mudar;

  • viés de grupo — tomar decisões sendo influenciado pelos grupos, independentemente de haver motivos sólidos para isso;

  • viés otimista — pensar que tudo, no futuro, dará certo.

Além disso, a tomada de decisão baseada em dados facilita o alinhamento dentro da empresa, pois torna escolhas menos questionáveis, além de transmitir maior transparência e confiança. Esse processo também ajuda a tornar resultados de decisões mensuráveis e amplia seus níveis de acerto.

Uma organização orientada por dados poderá permanecer competitiva entre as companhias com visão de futuro que empregam informações para suas vantagens. Ela também tende a ser mais centrada no cliente, desfrutando de uma análise mais aprofundada do consumidor e de sua jornada de compras.

Outro ponto interessante é o custo-benefício, uma vez que você passa a utilizar um grande volume de dados que, de outro modo, seriam apenas armazenados gerando gastos de conservação sem trazerem grandes benefícios.

A tomada de decisão baseada em dados permite identificar oportunidades perdidas ou novas, colaborando com a empresa para que ela cresça e se aprimore continuamente, tornando-se mais ágil e mais capaz de inovar.

Por fim, é importante contar com um quadro de colaboradores capacitado para esse tipo de avaliação, em busca de um diferencial de mercado para a empresa. Afinal, com mais profissionais entendendo as informações geradas, será possível receber feedbacks mais confiáveis para melhorar não só a tomada de decisão baseada em dados, como a sua própria gestão de equipe.

Quer mais dicas sobre como configurar sua tomada de decisões baseada em dados? Entre em contato com nossa equipe para que possamos ajudar você!

Beluga
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