Os dados já não são mais a fundação para o sucesso. Eles passaram a ser a "estrada de tijolinhos amarelos" que te levam ao caminho certo, com a pergunta certa, em um ambiente corporativo cada vez mais direcionado a dados (data driven). O Big Data – que consiste na capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados – tornou-se um imperativo para as empresas que desejam se destacar no mercado ao oferecer uma oportunidade única para tomada de decisões mais inteligentes e consequente vantagem competitiva.
Pretendo demonstrar como a implementação de uma estratégia de Big Data pode transformar a forma como as organizações operam e tomam decisões. Um exemplo é a Netflix, pois o Big Data ajuda a recomendar filmes e séries com precisão impressionante, o que aumenta o tempo de uso da plataforma e a satisfação dos clientes, contribuindo para o sucesso da empresa no mercado de streaming.
Mas, por onde devemos começar uma estratégia de Big Data? A resposta é: aonde queremos chegar! Precisamos traçar nossos objetivos e metrificar o caminho. Esses objetivos têm que ser claros, comuns a empresa e mensuráveis. Em uma empresa de varejo que deseja aumentar suas vendas online, o objetivo claro e mensurável é "aumentar as vendas online em 15% nos próximos 6 meses."
Um ponto importante para atuar nas métricas é sempre usar o framework do SMART, termo em inglês para:
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Specific (específico) – Métricas devem ser claras e concisas.
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Measurable (mensurável)- Métricas devem ser quantificáveis e permitir a comparação.
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Achievable (atingível)- Métricas devem ser realistas.
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Realistic/Relevant (realista/relevante)- Métricas devem estar alinhadas com os objetivos gerais da empresa.
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Time-bound (temporal)- Métricas devem ter um prazo definido para serem alcançadas.
Consequentemente, a forma de utilizar as métricas também é muito importante, pois elas serão a base para tomadas das melhores decisões por meio de:
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Personalização – Ao analisar o comportamento de cada usuário, é possível criar recomendações personalizadas, aumentando o engajamento e a satisfação.
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Otimização do conteúdo – A análise da interação ajuda no entendimento de quais conteúdos são mais efetivos e quais precisam de melhorias.
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Redução do churn – Ao identificar os motivos que levam ao cancelamento de uma compra de produto ou serviço, a empresa pode implementar ações para melhorar a experiência do cliente e reduzir o churn.
Feito isso, o próximo passo é identificar as fontes de informação que vão "abastecer" a análise de dados. Porém, neste momento, podemos encontrar alguns desafios relacionados aos dados:
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Fragmentação – Muitas empresas possuem seus dados dispersos em diversos sistemas, o que dificulta a integração e a análise.
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Qualidade – A qualidade dos dados é crucial para a tomada de decisões. Dados incompletos, inconsistentes ou duplicados podem gerar resultados imprecisos.
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Volume – O volume de dados gerados pelas empresas aumenta exponencialmente a cada dia, exigindo soluções de armazenamento e processamento eficientes.
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Legislação e privacidade – A coleta e o uso de dados pessoais exigem o cumprimento das normas regulamentadoras.
Para criarmos uma cultura de dados, precisamos definir uma política de segurança clara e abrangente que vá além de promover treinamentos regulares e incentivar a comunicação de vulnerabilidades. Para tratar a segurança como fundamental, também é importante utilizar recursos de criptografia, detecção de intrusões e resposta a incidentes para proteger a integridade das informações corporativas.
Assim, é possível fazer uma empresa ter sucesso a partir de uma cultura data driven e torná-la pronta para enfrentar os desafios do futuro. A cultura de dados e a segurança são os pilares fundamentais para a inovação por meio da transformação digital. E você, está preparado para essa jornada?
Luciana Miranda, VP e CMO da AP Digital Services.
