![Aplicações da IA em diferentes segmentos](https://dataplai.com.br/wp-content/uploads/2023/09/3d_animation_style_a_colorful_artificial_brain_with_wires_and_1-600x400.jpg)
Durante o dia a dia, empresas geram uma abundância de dados, seja nos processos de produção, equipe, clientes, entre outros cenários. Porém, muitas vezes não se tem conhecimento de quão valiosos esses dados são para a empresa. De acordo com um artigo publicado pela eMarketer, uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review e Snowflake Computing afirma que empresas que tomam decisões orientadas por dados (data-driven) têm mais chances de permanecer no mercado. Mas como esses dados podem ser utilizados e contribuir para a empresa?
Dados são como minas de ouro para o empreendimento, pois expressam aspectos como eficiência, produtividade, qualidade, perfil dos clientes, entre outros, possibilitando à empresa visualizar os resultados, pontos fortes e oportunidades de melhoria. Portanto, esses dados fornecem uma oportunidade para sustentar o processo de tomada de decisão em bases sólidas, tornando-o mais assertivo e reduzindo riscos. Por outro lado, se não houver um histórico e análise desses dados, as decisões e o futuro da empresa são guiados por achismos, intuição ou simples observações. Para que isso se torne uma realidade e uma ferramenta útil, a utilização de dados precisa fazer parte da cultura da empresa.
Para colocar em prática o processo de uso de dados em sua empresa, existem alguns passos a serem seguidos, que podem ser resumidos em exploração, padronização e verificação. O primeiro passo é definir qual o objetivo da empresa ao utilizar os dados. A partir disso, serão definidos exatamente quais dados devem ser coletados e suas respectivas fontes. Também nessa etapa de planejamento, são definidos indicadores-chave de desempenho (Key Performance Indicators, KPIs) para que a empresa consiga monitorar as metas e objetivos previamente traçados.
A coleta de dados é um processo utilizado para captar informações geradas pelas pessoas ou por processos correlatos à empresa. Por exemplo, caso o interesse da empresa seja avaliar o processo de vendas, pode-se criar um conjunto (como uma planilha no Excel) ou um banco de dados que armazene informações sobre as vendas, perfil ou experiência do cliente. Os dados de interesse podem ser adquiridos em plataformas específicas para coletas, como Google Analytics, CRM (Customer Relationship Management), UpMiner, além de questionários, pesquisas digitais, entre outras ferramentas.
A fase de extração de dados deve ser conduzida com cautela e levar em consideração boas práticas de coleta. Pode-se citar a padronização dos dados, organização, cada variável em seu respectivo espaço, além de coletar apenas os dados que são de interesse. Para isso, é válido reforçar os objetivos da extração e os KPIs aplicados. Além disso, cabe destacar que a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) determina que as empresas garantam a segurança dos dados coletados e a conformidade com as práticas implantadas.
Considerando dados brutos, aqueles coletados, eles são apenas métricas, que por si só não trazem interpretações diretas. Ou seja, os registros disponíveis nas bases de dados não estão necessariamente prontos para serem empregados. Esses dados precisam ser organizados para representar algo e se tornarem informações úteis, ou seja, traduzi-los em insights, percepções para o negócio em questão. O primeiro passo após a extração de dados é a limpeza e preparação dos mesmos, como a remoção de dados incorretos, interpolação de valores ausentes e seleção dos dados mais apropriados.
Uma vez preparados, os dados são processados. Nessa etapa, são realizadas análises de padrões, KPIs, métricas estatísticas. Além disso, os dados podem ser empregados para realização de previsões, por meio de modelos algorítmicos, como inteligência artificial (IA) e machine learning, para a identificação de erros, problemas, padrões, soluções, previsões, tendências e fornecer novos conhecimentos. Para isso, são utilizadas técnicas estatísticas como, agrupamento (clusterização), visualização, classificação, associação, redes neurais, detecção de outliers, entre outras. Após passar os dados pelo modelo, este poderá ser ajustado, se necessário, e fornecerá resumos e padrões que poderão ser consultados e aplicados.
Em seguida, os resultados extraídos desta etapa são apresentados de forma que os tomadores de decisão possam utilizar o resultado da análise e previsões ao definir as estratégias, elaborar insights, ou mesmo criar novos produtos, ou serviços. Uma vez que os dados são transformados em informações, estas podem servir como base para o planejamento estratégico do empreendimento.
Por exemplo, a Amazon usa orientação por dados para melhorar a experiência do cliente. A empresa coleta dados enquanto o cliente faz buscas no site e, com isso, consegue prever o desejo de compra e recomendar produtos que façam sentido. Outro exemplo interessante é a Whirlpool, uma das principais empresas de eletrodomésticos do mundo. A empresa utiliza o feedback e avaliações dos clientes disponíveis em diferentes bases de dados e pode analisar o desempenho dos produtos no mercado, preferências dos clientes, experiência de compra, análise de concorrência, gerando insights para o desenvolvimento de novos produtos e posicionamento da empresa no mercado.
A prática de tomar decisões baseadas em dados deve permear toda a organização, tornando-se um hábito, algo que faça parte do dia a dia de trabalho de todos os profissionais da equipe. No entanto, isso ainda parece ser um desafio. Conforme a pesquisa anual da NewVantage Partners, ano base 2022, o maior desafio para as empresas se tornarem orientadas por dados está relacionado à cultura, pessoas e questões processuais. Para superar isso, o estudo sugere a contratação de especialistas em dados, investir em gestão de mudança, incentivar o uso de dados e a orientação por dados, além de destacar os casos de sucesso a partir do uso de dados em todos os níveis da organização.
A análise de dados é um dos principais caminhos para fazer uma empresa evoluir. Essa pode ser uma importante ferramenta para grandes e pequenas empresas, uma vez que utiliza as próprias informações para tomadas de decisões, em vez de intuição, opinião ou meras observações. Empresas que coletam dados podem analisar e resolver problemas mais facilmente, além de buscar novas oportunidades. Adotar metodologias de análise de dados e difundir essa ideia dentro de todos os setores permitirá que a empresa alcance um ponto de maturidade tecnológica antes da concorrência, o que se tornará uma vantagem competitiva em si.
Se sua empresa ou equipe pretende evoluir nessa área, entre em contato com a gente. Podemos ajudar você a encontrar a melhor estrutura para realmente extrair valor dos seus dados!
Todas as imagens utilizadas foram geradas por inteligência artificial.
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