O aumento dos dados e a capacidade de os armazenar, processar e analisar tem revolucionado a forma como as empresas operam. Com opções de armazenamento mais baratas, computadores mais rápidos, e mais dados pontuais a serem recolhidos do que nunca, as empresas podem agora tomar decisões mais inteligentes baseadas em provas concretas em vez de intuição ou adivinhação. Vários estudos têm apontado que as empresas que utilizam a tomada de decisões baseada em dados tendem a ser mais bem sucedidas na realização dos seus objectivos do que aquelas que se baseiam exclusivamente em métodos tradicionais. A tomada de decisões com base em dados pode ajudar as organizações a identificar rápida e precisamente as tendências e a ajustar as estratégias em conformidade. Também as ajuda a compreender melhor o comportamento dos clientes para criar produtos ou serviços adaptados a eles.

Além disso, este tipo de tomada de decisão permite às empresas acompanhar as métricas de desempenho ao longo do tempo, fornecendo conhecimentos essenciais sobre a eficácia das diferentes iniciativas organizacionais. Em última análise, a utilização de abordagens orientadas por dados para as decisões empresariais leva a melhores resultados em todas as áreas de operações – desde campanhas de marketing a lançamentos de produtos – permitindo às organizações maximizar a sua potencial taxa de sucesso num ambiente de mercado competitivo.

O que é a tomada de decisão orientada por dados?

A tomada de decisões com base em dados (Data-Driven Decision-Making, DDDM) e análises depende de dados e análises para informar a gestão ou decisões estratégicas. Ajuda as organizações a avaliar e compreender tendências, comportamentos dos clientes, e métricas de desempenho para optimizar as suas operações, ver potenciais fraquezas, e maximizar o seu potencial de sucesso. A tomada de decisão orientada por dados tornou-se cada vez mais importante devido ao aumento de tecnologias que captam e analisam dados em grandes quantidades e a baixos custos. Estas implicações tornam a capacidade de recolher, armazenar e analisar dados um objectivo estratégico para cada empresa e organização.

O cerne do Data-Driven Decision-Making (DDDM) é o processo de análise de dados, que envolve o exame de dados para identificar padrões e tendências. Uma vez identificados estes padrões, as empresas podem utilizar esta informação para tomar decisões informadas sobre as acções a empreender. O DDDM é frequentemente utilizado para tomar decisões sobre coisas como preços de produtos, campanhas de marketing, optimização de custos, planeamento estratégico ou mesmo coisas como níveis de pessoal.

Vantagens da tomada de decisão baseada em dados

Há inúmeros benefícios da tomada de decisões com base em dados, porque dá insights que os humanos normalmente não vêem ou “sentem” ao tomarem decisões. A tomada de decisões baseada em dados ajuda as organizações a tomar decisões informadas sobre pessoas, modelos de negócio e estratégias, a melhorar a experiência do cliente e a alcançar melhores resultados.

Aqui está uma lista de alguns dos benefícios mais notáveis da tomada de decisões baseada em dados (Data-Driven Decision-Making, DDDM):

1. Precisão e precisão melhoradas: O DDDM permite uma tomada de decisão mais precisa e precisa, utilizando dados para identificar padrões, tendências e relações que podem não ser aparentes através da intuição ou métodos tradicionais.
2. Decisões baseadas em provas: O DDDM permite aos decisores basearem as suas decisões em dados objectivos e não em suposições, opiniões, ou opiniões subjectivas. Estão a substituir o “Gut-Feeling” para gestores e decisores.
3. Maior transparência: O DDDM aumenta a transparência ao fornecer um registo transparente e verificável dos dados e análises que informam a tomada de decisões – isto também pode levar a um melhor apoio às decisões.
4. Melhor previsão: O DDDM pode ajudar a identificar padrões e tendências que podem ser utilizados para fazer melhores previsões sobre resultados e resultados futuros. Com base na previsão, podem ser encontradas novas ideias de optimização, ou mesmo criados modelos de negócio.
5. Melhor seguimento e medição: O DDDM permite às organizações acompanhar e medir os resultados das suas decisões e ajustá-los conforme necessário.
6. Eficiência melhorada: O DDDM pode ajudar as organizações a utilizar melhor os recursos, automatizar processos, e utilizá-los melhor.
7. Aumentar a agilidade: O DDDM pode ajudar as organizações a responder rapidamente a mudanças no ambiente, tais como preferências dos consumidores ou condições de mercado.
8. Melhor identificação de oportunidades: O DDDM pode ajudar as organizações a identificar novas oportunidades e áreas de crescimento, identificando padrões e tendências que podem não ser óbvios sem análise de dados.
9. Melhor gestão do risco: O DDDM permite às organizações identificar e mitigar os riscos, considerando todos os dados e informações que podem afectar a decisão.
10. Identificação de novos produtos ou serviços: O DDDM pode ajudar as organizações a determinar que novos produtos ou serviços devem oferecer, com base em dados de clientes e estudos de mercado.
11. Aumento da satisfação do cliente: O DDDM permite às organizações compreender melhor as necessidades e preferências dos seus clientes e fornecer produtos ou serviços personalizados que satisfaçam estes requisitos.
12. Aumento da competitividade: O DDDM pode dar às organizações uma vantagem competitiva, permitindo-lhes tomar decisões mais rápidas e mais informadas e adaptar-se rapidamente às mudanças do mercado.

Importância da tomada de decisão orientada para os dados

Aprendemos muito sobre o que é o Data Driven Decision Making (DDDM) e quais os seus benefícios. Mas porque é que é importante? Porque é que uma empresa se deveria sequer preocupar em lidar com dados? Porque é que todos falam de “Dados como o novo petróleo”?

O DDDM já desempenha um papel essencial no sucesso de uma organização, pois permite que as empresas tomem decisões informadas e adaptadas às suas necessidades específicas. Ao aproveitar dados e análises, as organizações podem compreender melhor os comportamentos dos clientes, optimizar as operações, medir o desempenho e identificar potenciais oportunidades de crescimento ou melhoria. Termos como Data-Driven Management (DDM) ou Data-Driven Strategic Management (DDSM) estão a tornar-se mais importantes ao alavancar os conhecimentos e os dados.

O termo “Digital Divide” será aqui um aspecto essencial. A divisão entre as empresas que superam as outras, utilizando dados e análises, será significativa, e as que não alavancam o poder dos dados serão deixadas para trás. O DDDM é uma ferramenta essencial para qualquer organização que queira ter sucesso num mundo digital, uma vez que lhes permite tomar decisões orientadas por dados que maximizam o seu potencial e conduzem a resultados reais.

Como superar os preconceitos cognitivos na tomada de decisões?

As empresas e os indivíduos são sempre vítimas de preconceitos cognitivos, o que pode levar a más decisões. Estes enviesamentos podem ser ultrapassados através da utilização de decisões baseadas em dados, que se baseiam em factos em vez de preferências ou suposições pessoais. A tomada de decisões baseada em dados pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões, a evitar preconceitos cognitivos e a ultrapassar padrões antigos.

Exemplos de Tomada de Decisão Orientada por Dados (DDDM)

A seguir, encontrará apenas alguns exemplos, mas os benefícios da tomada de decisões baseada em dados aplicam-se a muitas indústrias e organizações. Alguns dos benefícios padrão que as organizações que adoptam a tomada de decisões com base em dados incluem um melhor desempenho, maior eficiência, melhor previsão, e um melhor processo de tomada de decisões, que conduzem a melhores resultados a longo prazo.

Cuidados de saúde

Nos cuidados de saúde, a tomada de decisões baseada em dados melhora os resultados dos pacientes através da análise de dados de registos de saúde electrónicos, diagnósticos preditivos, imagens médicas, e ensaios clínicos. Por exemplo, médicos e investigadores podem utilizar a análise de dados para identificar factores de risco para certas doenças e desenvolver planos de tratamento mais eficazes.

Retalho e comércio electrónico

As empresas retalhistas e de comércio electrónico utilizam a tomada de decisões baseada em dados para obter informações sobre o comportamento dos consumidores, melhorar as vendas e os níveis de stocks, identificar novas tendências, e evitar prateleiras vazias. Por exemplo, ao analisar dados sobre compras de clientes, tráfego de websites, e actividade nas redes sociais, as empresas podem identificar tendências nas preferências dos consumidores e tomar decisões mais informadas sobre quais os produtos a armazenar e como os comercializar. Isto pode ajudar a aumentar as vendas, melhorar a satisfação do cliente, e abrir novas possibilidades de vendas e promoção.

Finanças

Nas finanças, a tomada de decisões baseada em dados é amplamente utilizada para avaliar o risco e tomar decisões de investimento mais informadas. Por exemplo, as instituições financeiras podem utilizar a análise de dados para identificar tendências e padrões nos preços das acções, taxas de juro e indicadores económicos para tomar decisões mais informadas sobre quais os activos a comprar e vender. Os sistemas financeiros são mesmo tão avançados que negociam em milissegundos com base em dados, previsões e algoritmos, superando o desempenho humano.

Produção

No fabrico, a tomada de decisões baseada em dados melhora a eficiência operacional, reduz o tempo de inactividade e aumenta a produtividade. Por exemplo, ao analisar dados de sensores de máquinas e equipamento, os fabricantes podem identificar padrões de desgaste e prever quando é necessária manutenção – também chamada “Manutenção Preditiva”.

Governo e Política Pública

Até mesmo os governos estão a utilizar a tomada de decisão orientada por dados para desenvolver políticas através da compreensão das necessidades e preocupações da população. Por exemplo, analisando dados sobre crime, pobreza e educação, os funcionários governamentais podem identificar as áreas onde os recursos públicos são mais necessários e desenvolver políticas para responder a essas necessidades. A tomada de decisões baseada em dados também pode ser utilizada para avaliar a eficácia das políticas e programas existentes e ajustá-los em conformidade – “Tomada de decisões baseada em dados” e “Medição do Impacto” são dois termos críticos neste contexto.

O papel da IA no processo de tomada de decisão orientado por dados

No actual ambiente empresarial competitivo e em constante mudança, os algoritmos inteligentes, ou “inteligência artificial (IA)” estão a desempenhar um papel cada vez mais importante na ajuda às organizações na tomada de decisões orientadas para os dados. Os algoritmos inteligentes utilizam diferentes tipos de Inteligência Artificial (IA), tais como Aprendizagem Mecânica e Aprendizagem Profunda para analisar grandes conjuntos de dados, identificar tendências e padrões, fazer previsões, e sugerir o melhor curso de acção para qualquer situação específica. Ao alavancar o poder da IA, as empresas podem obter conhecimentos valiosos sobre o comportamento dos clientes que as podem ajudar a optimizar as suas operações e a maximizar o seu potencial. Além disso, os algoritmos inteligentes permitem-nos automatizar tarefas mundanas que, de outra forma, consumiriam tempo e recursos se feitas manualmente. Como tal, a importância dos algoritmos inteligentes não pode ser subestimada, uma vez que se tornaram ferramentas essenciais para qualquer organização que procure ter sucesso num mundo digital.

Processo de tomada de decisão orientado por dados

1. Definição do problema

O primeiro passo para a tomada de decisões baseada em dados é definir o problema. Isto requer uma compreensão clara da questão ou decisão que precisa de ser abordada e dos resultados desejados. Também envolve a análise de factores essenciais para o problema ou decisão, tais como preferências do cliente, tráfego do website, níveis de stock, indicadores económicos, utilização de máquinas, ou KPIs.

2. Recolha de dados

O segundo passo no processo de tomada de decisão orientado pelos dados é a recolha de dados. A fase de recolha envolve a recolha de dados de fontes internas e externas e a determinação da dimensão da amostra e do método de amostragem para assegurar que os dados recolhidos são de alta qualidade e relevância. Para identificar e encontrar eficazmente conjuntos de dados adequados que apoiem os objectivos de uma organização, os analistas de dados devem ter uma compreensão completa do negócio e dos seus objectivos, porque os resultados se tornam problemáticos ou enganadores com conjuntos de dados errados.

3. Preparação de dados

A preparação dos dados é uma etapa essencial do processo de tomada de decisão orientado pelos dados. Envolve a limpeza e formatação dos dados, o tratamento de dados em falta ou duplicados, a identificação e tratamento de casos anómalos ou erros, e a sua transformação num formato utilizável. As organizações não podem aproveitar os seus conjuntos de dados sem uma preparação adequada dos dados para a obtenção de conhecimentos ou decisões accionáveis.

4. Análise de dados

A análise de dados é provavelmente a “essência” do processo e é crucial para identificar padrões, tendências e correlações a partir dos conjuntos de dados recolhidos e fazer sentido de todos os dados recolhidos. As organizações podem obter conhecimentos valiosos dos dados recolhidos através de técnicas de análise de dados tais como estatística descritiva, ferramentas de visualização, estatística inferencial, e algoritmos de aprendizagem de máquinas.

Vários métodos e ferramentas podem ser utilizados na fase de análise:

1. Estatística descritiva
2. Visualização de dados
3. Estatísticas Inferenciais
4. Algoritmos de aprendizagem de máquinas (Machine Learning)
5. Ferramentas de Análise Preditiva e Modelação
6. Controlo Estatístico do Processo (SPC) e Gráficos de Controlo de Qualidade
7. Processamento de Linguagem Natural (PNL)
8. Mineração de texto (Text Mining)
9. Técnicas de Reconhecimento de Padrões
10. Análise de séries cronológicas

5. Modelação e Validação

A modelação e a validação são essenciais na tomada de decisões baseada em dados, uma vez que permitem às organizações tirar partido dos seus conjuntos de dados recolhidos para obterem conhecimentos e tomarem decisões informadas. A modelação envolve a construção de modelos preditivos usando vários algoritmos de aprendizagem de máquinas, tais como regressão, regressão linear, vizinhos k-nearest, árvores de decisão, máquinas vectoriais de apoio, florestas aleatórias, e aprendizagem profunda. Estes modelos podem prever o comportamento do cliente, desempenho do website, tendências de vendas, falhas de máquinas, etc.

A validação é o próximo passo no processo envolve a avaliação e comparação de diferentes modelos para determinar qual deles é mais preciso. A precisão do modelo pode ser determinada utilizando dados do mundo real e técnicas estatísticas tais como validação cruzada, bootstrapping, e testes A/B.

6. Tomada de decisões

A tomada de decisões é talvez a parte mais prática para os gestores e empregados da empresa. Implica a utilização dos modelos de previsão gerados a partir dos passos anteriores para tomar decisões ou previsões informadas. As organizações podem utilizar os seus modelos para prever o comportamento do cliente, o desempenho do website, tendências de vendas, falhas de máquinas, etc., e combiná-los com as suas metas e objectivos empresariais para tomar decisões bem informadas.

Contudo, a tomada de decisões envolve também o reconhecimento e a compreensão das limitações dos modelos de previsão gerados. É por isso que as organizações devem colaborar com as suas partes interessadas para assegurar que as suas decisões estejam alinhadas com os objectivos empresariais. Ao tomar decisões, as organizações devem também considerar os riscos e incertezas potenciais associados aos seus modelos de previsão.

7. Implementação e Acompanhamento Contínuo

A implementação das decisões e acções tomadas a partir do processo de tomada de decisão orientado pelos dados é talvez um dos passos mais críticos. É vital assegurar que todas as partes interessadas concordem com as decisões tomadas e com os seus respectivos impactos no negócio. Após a implementação das decisões, as organizações devem recolher novos dados para acompanhar e medir os resultados e o feedback das partes interessadas.

Além disso, as organizações devem monitorizar continuamente os resultados das suas decisões e fazer melhorias, se necessário. Isto porque novos dados podem revelar diferentes perspectivas que podem levar a melhores tomadas de decisão no futuro ou levar a novas conclusões para as quais novos dados precisam de ser obtidos e analisados. Por conseguinte, as organizações devem abraçar os dados, e o feedback contínuo dos funcionários e da gerência é crucial.

8. Comunicação, Partilha, e Colaboração

A comunicação dos resultados e dos conhecimentos às partes interessadas é essencial para o sucesso. As partes interessadas tais como empregados, gestores, ou nível c devem compreender os resultados, como foram obtidos, e como as suas decisões podem afectar o negócio. É também crucial que as partes interessadas estejam conscientes de quaisquer riscos potenciais associados às suas escolhas, tais como enviesamento de dados ou potenciais questões de desempenho.

Além disso, as organizações precisam de colaborar e partilhar dados com outros departamentos para que todos possam beneficiar dos conhecimentos derivados dos modelos preditivos. O fácil acesso a dados e a conhecimentos accionáveis ajudará os funcionários a tomar melhores decisões, a melhorar a experiência do cliente e, em última análise, a conduzir o sucesso empresarial. Finalmente, as organizações precisam de normalizar a utilização de dados, assegurando que todos recebem informação suficiente de que necessitam sem os bombardear em demasia.

9. Recolha de feedback

A recolha de feedback dos interessados é vital para assegurar que as decisões tomadas a partir de métodos baseados em dados se alinhem com as suas expectativas e objectivos. Também ajuda as organizações a avaliar se as suas estratégias têm sido eficazes e podem ser melhoradas. Para recolher feedback de forma eficaz, as organizações precisam de criar uma atmosfera de confiança, compreensão e envolvimento entre os membros da equipa. Isto permite aos interessados expressar livremente as suas opiniões e responsabilizar as organizações pelas suas decisões.

As organizações devem também estar abertas a críticas e feedback dos funcionários, parceiros, clientes e outros interessados sobre as decisões tomadas com base em factos. Isto assegura que os modelos, análises, KPIs, ou bases de dados possam ser ajustados conforme necessário.

10. Melhoramento Contínuo e Iteração

A melhoria contínua e as iterações são uma parte essencial da tomada de decisões baseada em dados. As organizações devem garantir que estão constantemente a analisar novos dados e a aperfeiçoar os seus modelos para melhorar as suas decisões, tal como no feedback recolhido que mencionámos anteriormente. Isto é feito através da recolha e análise contínua de novos dados para obter mais conhecimentos que possam ajudar na tomada de decisões. As organizações devem também adaptar-se às recentes mudanças do ambiente empresarial e ajustar os seus modelos em conformidade.

As organizações podem aumentar a sua precisão e confiança nas suas decisões, aperfeiçoando e melhorando continuamente os seus processos de tomada de decisão baseados em dados. Isto também as ajuda a permanecerem competitivas no panorama empresarial em constante mudança, adaptando-se rapidamente a novas mudanças. Além disso, isto ajudará os empregados a tornarem-se mais confortáveis na utilização de dados para tomarem melhores decisões, uma vez que também têm a sensação de que obtêm dados e conhecimentos que são relevantes e actualizados.

Ferramentas para a tomada de decisões com base em dados

Ferramentas para a geração de dados

São utilizadas diferentes ferramentas empresariais para a recolha de dados. Os sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) são utilizados para recolher dados de todas as partes do negócio. Os sistemas de eCommerce recolhem dados sobre o comportamento dos clientes. Os sistemas CRM (Customer Relationship Management) rastreiam as interacções dos clientes. Os sistemas IoT (Internet das Coisas) utilizam sensores para recolher dados sobre objectos físicos.

Mas também outras fontes como inquéritos a funcionários, inquéritos a clientes, dados financeiros, e dados analíticos da Web podem dar insights que ajudam a tomar melhores decisões.

Ferramentas de análise de dados

Uma vez recolhidos os dados, estes precisam de ser analisados. Existem diferentes formas de analisar os dados, mas alguns métodos comuns são:

• Análise descritiva: Este método responde à questão do que aconteceu. Descreve os dados e procura padrões.
• Analítica preditiva: Este método responde à pergunta sobre o que irá acontecer. Utiliza dados históricos para construir modelos que prevejam eventos futuros.
• Análises prescritivas: Este método responde à pergunta sobre o que deve ser feito. Utiliza a análise preditiva para identificar o melhor curso de acção.

Há uma variedade de ferramentas que apoiam a tomada de decisões com base em dados, incluindo mineração de dados, análise preditiva, e análise estatística. A prospecção de dados é o processo de extracção de informação valiosa de grandes conjuntos de dados. A análise preditiva utiliza dados históricos para identificar padrões e tendências para prever o comportamento futuro. A análise estatística é utilizada para compreender relações entre variáveis e para fazer previsões sobre eventos futuros.

Algumas ferramentas comummente utilizadas para a análise de dados:

• SQL
• Excel
• Tableau
• R
• MATLAB

Plataformas para a tomada de decisões com base em dados

Há uma variedade de plataformas que ajudam as empresas a comprar dados e a obter conhecimentos sobre a dinâmica da indústria ou dados externos. Aqui estão alguns exemplos:

1. MoreThanDigital Insights: MoreThanDigital Insights é uma plataforma analítica de negócios que gera dados de todo o mundo e permite às empresas comparar e analisar o seu desempenho com outros negócios na sua indústria. Fornece também insights sobre todos os aspectos qualitativos e quantitativos de uma empresa e permite mesmo inquéritos à escala da empresa.
2. Socrata: Socrata é uma plataforma que ajuda as empresas a tomar decisões orientadas para os dados, fornecendo acesso a fontes de dados públicos. Oferece uma variedade de ferramentas para ajudar os utilizadores a analisar e visualizar os dados.
3. Factiva: Factiva é uma plataforma que fornece acesso a notícias e informações empresariais de todo o mundo. Inclui uma base de dados com mais de 32 milhões de artigos de mais de 2.000 fontes.
4. Dunnhumby: Dunnhumby é uma plataforma que ajuda as empresas a compreender o comportamento dos consumidores. Oferece serviços para ajudar as empresas a recolher e analisar dados de clientes, bem como a desenvolver programas de marketing baseados na percepção dos clientes.

Desafios e considerações

As decisões orientadas por dados podem ser altamente eficazes quando implementadas correctamente. Contudo, trazem também inúmeros desafios e potenciais problemas que as organizações precisam de estar conscientes para garantir o sucesso. Estas questões podem incluir qualidade e integridade dos dados, parcialidade nos dados e algoritmos, considerações éticas, estabelecimento de objectivos errados, e falta de cultura orientada pelos dados para utilizar e implementar dados para a tomada de decisões. Uma avaliação minuciosa de um sistema orientado para os dados é essencial para assegurar que todas estas questões sejam abordadas antes da implementação. Além disso, deve ser obtido e analisado um feedback regular das partes interessadas para identificar potenciais áreas a melhorar.

Aqui estão 10 dos maiores desafios para a tomada de decisões baseada em dados:

1. Qualidade e Integridade dos Dados: Garantir qualidade e exactidão suficientes dos dados pode ser difícil quando se lida com grandes conjuntos de dados.
2. Viés em Dados e Algoritmos: A utilização de dados ou algoritmos tendenciosos pode levar a decisões que não se baseiam em análises objectivas e imparciais.
3. Considerações éticas: As organizações devem aderir a normas éticas ao recolher, armazenar e utilizar dados para a tomada de decisões.
4. Estabelecimento de objectivos errados: É essencial estabelecer objectivos realistas e realizáveis que possam ser medidos com precisão e seguidos consistentemente ao longo do tempo.
5. Falta de cultura para utilizar e implementar dados para a tomada de decisões: Muitas organizações carecem da cultura necessária para utilizar dados de forma eficaz no seu processo de tomada de decisões.
6. Dificuldade em compreender os resultados dos Modelos Preditivos: Interpretar com precisão os resultados dos modelos preditivos requer conhecimentos estatísticos avançados ou perícia.
7. Previsões/previsões imprecisas ou pouco fiáveis: Dependendo da qualidade dos inputs, os resultados das previsões ou previsões podem ser incorrectos ou pouco fiáveis.
8. Preocupações de Privacidade com Dados Recolhidos: A recolha de dados tem de considerar adequadamente a privacidade do utilizador para cumprir as leis e regulamentos relativos à protecção de informações pessoais.
9. A complexidade do Sistema: Os sistemas de decisão baseados em dados requerem arquitecturas complexas que incluam componentes de hardware e software para funcionarem correctamente.
   Implicações em termos de custos da implementação de um Sistema de
10. Decisão Orientado por Dados: É necessário investimento tanto em hardware como em formação de pessoal para criar um sistema de decisão orientado por dados eficaz que forneça regularmente à escala percepções precisas.

Criação de uma cultura de empresa orientada por dados

Uma cultura empresarial baseada em dados é aquela em que as decisões se baseiam na análise de dados e não na intuição ou no trabalho de adivinhação. Isto pode ser um desafio a implementar, mas com as ferramentas e procedimentos correctos no lugar, é definitivamente alcançável. Aqui estão alguns passos para o ajudar a começar:

• A gestão deve tornar-se um modelo a seguir: O primeiro passo é assegurar que a gestão esteja a bordo com a ideia de uma tomada de decisões baseada em dados. Estes devem ser modelos para o resto da empresa, utilizando dados para informar as suas próprias decisões e depois partilhar esta informação com os empregados. Isto ajudará a criar uma cultura em que todos se sintam confortáveis a trabalhar com dados e a utilizá-los para
• Tornar os dados e os conhecimentos visíveis: Tentar implementar dados em reuniões diárias, notícias internas, relatórios, e comunicações importantes. Uma boa maneira é também incluí-los em ferramentas que os funcionários utilizam todos os dias, por exemplo ERP, CRM, e Intranets.
• Encorajar e implementar os embaixadores de dados: Estas são pessoas dentro da empresa em quem se pode confiar para serem campeões dos dados e das suas potenciais utilizações. Podem ser um modelo a seguir mas também ajudar e encorajar os funcionários.
• Investir em software orientado para os dados: Isto permitir-lhe-á tomar melhores decisões, dando-lhe acesso a mais informação. Assegure-se de que todos recebem formação em literacia de dados. Isto significa compreender como ler, analisar, e tirar conclusões a partir de
• Estabelecer um processo de tomada de decisão baseado em dados: Isto inclui o estabelecimento de directrizes claras para quando os dados devem ser utilizados para tomar decisões e determinar quem tem autoridade para tomar decisões com base em dados.
• Formar empregados e gestores na análise de dados: Isto inclui o ensino de como utilizar dados para tomar decisões informadas e resolver problemas.
• Utilizar os dados para melhorar as operações: Isto inclui a utilização de dados para optimizar processos empresariais, identificar áreas a melhorar, e acompanhar o progresso ao longo do tempo.
• Celebrar os sucessos: Uma cultura orientada pelos dados está constantemente a aprender e a evoluir, pelo que é importante celebrar os sucessos ao longo do caminho. Isto ajuda a manter os funcionários motivados e concentrados no objectivo de se tornarem uma empresa verdadeiramente orientada para os dados.

Conclusão

A tomada de decisões baseada em dados tem o potencial de revolucionar a forma como as organizações abordam as decisões empresariais. As empresas podem tomar decisões informadas à medida das suas necessidades, alavancando dados, modelos preditivos e IA. Contudo, as organizações precisam de estar conscientes dos desafios associados a este método, tais como questões de qualidade e integridade dos dados, enviesamento em algoritmos, considerações éticas, estabelecimento de objectivos errados, etc. A recolha de feedback das partes interessadas é também essencial para assegurar que todas as expectativas sejam cumpridas. As organizações devem empenhar-se na melhoria contínua, recolhendo continuamente novos dados e aperfeiçoando os seus modelos para se manterem à frente da concorrência.

Com uma avaliação adequada dos riscos e estratégias de implementação, os benefícios da utilização de um sistema baseado em dados superam de longe os seus riscos – uma melhor experiência do cliente que conduza a um aumento das vendas e receitas são apenas alguns exemplos. A tomada de decisões baseada em dados continuará a moldar a forma como as empresas operam hoje e continuará a ser parte integrante de qualquer estratégia de sucesso da organização que avance para o futuro.