A atual complexidade do cenário econômico, do ambiente empresarial e do consumo tem provocado a utilização de um gigantesco volume de informações em estratégias que auxiliem as companhias a trilharem o caminho da sustentabilidade, da antecipação de cenários e da inovação. Segundo um estudo global conduzido pela Oracle, 97% dos executivos expressam o desejo de […]
A atual complexidade do cenário econômico, do ambiente empresarial e do consumo tem provocado a utilização de um gigantesco volume de informações em estratégias que auxiliem as companhias a trilharem o caminho da sustentabilidade, da antecipação de cenários e da inovação.
Segundo um estudo global conduzido pela Oracle, 97% dos executivos expressam o desejo de empregar dados na tomada de decisões. Mas, o cenário real apresenta desafios substanciais em relação à adoção de uma cultura analítica. Isso porque essa mudança não se limita apenas à implementação de ferramentas, mas também requer níveis de maturidade que vão além do uso de painéis de controle e outros recursos de dados.
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Essa adoção, sobretudo, envolve a capacidade de navegar de forma consistente e confortável em um vasto oceano de informações, assim como ter a ousadia de alcançar potenciais cenários de ampla automação e transformação de papéis organizacionais.
Nesse contexto, a transformação de uma organização orientada por dados poderá encontrar alguns percalços no caminho, como resistência à mudança, ou seja, dificuldade em substituir métodos tradicionais por ferramentas e metodologias emergentes, falta de conhecimento e estratégias para realizar essa transformação, e não possuir a clareza necessária do potencial uso dos dados.
Para superar esses desafios, três alavancas que podem mudar a forma como as organizações buscam aderir a uma cultura data driven, integrando tecnologia, estratégia e design.
1 – Pensar estrategicamente a mudança: por meio de workshops, treinamentos e palestras com especialistas é possível elevar a alfabetização de dados de uma organização, viabilizando a implementação desse novo contexto, que possibilita a utilização dos dados de forma efetiva, robusta e alinhada aos objetivos do negócio.
Esse planejamento deve ser feito para reduzir a falta de clareza desse novo cenário, que pode ser desconhecido para pessoas chaves das organizações. Além disso, o treinamento é importante para que os profissionais entendam como a Inteligência Artificial (IA) pode ser uma grande impulsionadora para alcançar metas estratégicas do negócio, a fim de criar um planejamento conciso, com propósitos e indicadores claros.
Ainda sobre esse item, é importante promover o engajamento transversal em torno desse objetivo, alinhando sistemas de reconhecimento e recompensa a essa transformação, bem como promover a cultura data– driven em toda a organização. Outro ponto importante é empoderar com a confiança necessária e capacitar analistas, gestores e demais agentes com novas competências ligadas à cultura analítica avançada.
2 – Designer como mediador da transformação data–driven: Esse profissional pode atuar de forma ampla e multidisciplinar no processo da transição de um contexto analógico, ou seja, de menor para maior maturidade em dados. Desse modo, ele pode ajudar a descobrir as necessidades que a organização possui e, junto com o time técnico, fazer um escopo e um plano de implementação das soluções de dados que serão customizadas para a realidade de cada companhia.
Para alcançar essa transformação, o designer coloca as pessoas envolvidas no projeto no centro do processo, auxiliando na concepção e na implementação de ferramentas de coleta, análise e visualização de dados que sejam intuitivas e fáceis de usar. Nesse contexto, o profissional pode apresentar estratégias que causem impacto nas iniciativas que explicitem os ganhos da perspectiva humana com a IA.
Além disso, o designer promove a confiança frente às informações disponibilizadas pela organização e potencializa a descoberta de oportunidades. O profissional ainda ajuda a gerar insights relevantes, definindo quais informações devem ser apresentadas a quais perfis por meio de interfaces apropriadas. Isso visa evitar a sobrecarga de informações e o processamento de dados irrelevantes.
3 – Tecnologia: As organizações devem estabelecer um conhecimento técnico robusto, a fim de atender aos requisitos tecnológicos alinhados às necessidades e às restrições do negócio. Dentre os quais, estão a instalação de plataformas de processamento de dados e infraestrutura de nuvem escalável, além de soluções que garantem a capacidade de coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável.
Também é recomendada a implementação de tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, que irão fornecer insights valiosos e impulsionar a inovação.
E, por fim, a criação dos modelos de governança para garantir a manutenção, qualidade e segurança dos dados, respeitando questões éticas, legais e regulatórias críticas.
Ao alinhar objetivos estratégicos, promover engajamento e garantir a acessibilidade dos dados por meio de design centrado no usuário, as organizações podem desbloquear seu potencial analítico, enquanto a tecnologia, por sua vez, faz seu papel de oferecer as ferramentas necessárias para lidar com o volume crescente e a complexidade dos dados.
Embora essa jornada exija comprometimento e resiliência, os benefícios são abundantes, que vão desde a melhoria da eficiência operacional até o impulso da inovação, resultando numa exponencial evolução da qualidade e no aumento da vantagem competitiva.
Adotar essa transformação com decisão, definindo uma visão para o curto, médio e longo prazos é essencial visto que os dados representam um ativo importante para as empresas. Negligenciá-los é optar conscientemente por estar rapidamente fora do jogo.
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