Não importa o porte ou o ramo de atuação de uma empresa, os dados são essenciais, pois oferecem informações valiosas sobre as operações comerciais. Essas informações auxiliam tanto a gestão quanto as partes interessadas a tomarem decisões bem fundamentadas.
A Relevância dos Dados para o Desenvolvimento Empresarial
No cenário atual, marcado por desafios e concorrência crescentes, os dados alcançaram o auge de sua importância. Eles fornecem às empresas o conhecimento necessário para tomadas de decisão estratégicas e inteligentes.
Decisões baseadas em dados precisos, tomadas por gestores e stakeholders, são o caminho para o crescimento contínuo e o sucesso organizacional. Através da análise de dados, as empresas conseguem aprofundar a compreensão de suas operações e de seus clientes.
Empresas de todos os portes e setores podem se beneficiar da análise regular de dados, otimizando processos e, consequentemente, aumentando os lucros.
Um relatório da Forbes revelou que 59% das empresas utilizam a análise de dados para aprimorar a tomada de decisões e elevar a produtividade. Diversos setores, como marketing e vendas, RH, TI, logística e varejo, empregam dados para identificar tendências, prever o comportamento do consumidor, entender seus clientes, aprimorar a qualidade dos serviços, reduzir custos, desenvolver novos produtos, inovar e muito mais.
Hoje, a análise de dados é crucial para todas as empresas, independentemente do tamanho ou área de atuação. Ela se tornou a base do crescimento, permitindo que as empresas identifiquem áreas de melhoria, avaliem seu desempenho e descubram oportunidades de avançar em suas operações.
Portanto, investir em tecnologia orientada por dados pode auxiliar as empresas a obterem uma vantagem competitiva e maximizarem seus resultados financeiros.
Tanto para pequenas e médias empresas, quanto para grandes organizações, a pesquisa e a análise de dados podem ser extremamente valiosas no processo de tomada de decisões, desenvolvimento de estratégias e crescimento, desde que sejam aplicadas de maneira eficaz e eficiente.
O Conceito de Letramento em Dados
Letramento em dados é o processo de interpretar, utilizar e compreender padrões de dados, com o objetivo de extrair conclusões que levem a resultados de negócios positivos.
O letramento em dados envolve um conjunto de habilidades e conhecimentos que capacitam pessoas e organizações a usarem dados de forma produtiva para atingir seus objetivos. Isso inclui a compreensão dos métodos utilizados para coletar, organizar, armazenar e utilizar dados, bem como a capacidade de derivar conclusões válidas a partir deles.
Ao se familiarizar com as diferentes formas de dados, como fontes, tipos de análise e qualidade dos dados, você se torna mais letrado em dados. Insights valiosos podem ser obtidos utilizando ferramentas, métodos e estruturas de análise de dados.
Outro aspecto do letramento em dados é saber quando os dados precisam ser incluídos, validados ou quando é necessária mais pesquisa. A capacidade de comunicar insights orientados por dados de maneira clara e compreensível para os proprietários e outras partes interessadas é o principal indicador do letramento em dados.
Profissionais com conhecimento em dados podem usá-los para identificar padrões, obter insights e tomar decisões informadas. Por isso, o letramento em dados está se tornando cada vez mais crucial para gestores, funcionários e lideranças executivas que buscam agregar valor às suas organizações.
Atualmente, empresas de todos os tipos, independentemente da sua escala, dependem de insights provenientes de dados para tomarem decisões conscientes e transformarem dados brutos em informações empresariais valiosas.
Em resumo, o letramento em dados está ganhando popularidade tanto em PMEs quanto em grandes corporações, pois auxilia no aumento da produtividade, no estímulo à inovação e na melhoria da experiência do cliente, o que resulta em um melhor retorno sobre o investimento.
A Importância do Letramento em Dados para o Seu Negócio
Em um cenário digital competitivo, o letramento em dados se torna vital para as organizações que desejam prosperar, pois possibilita a tomada de decisões baseadas em evidências para obter bons resultados.
Profissionais com expertise em construção e análise de dados podem processar informações para extrair insights que auxiliem operações e atividades corporativas eficientes, permitindo que contribuam com valor para suas empresas.
Empresas que elaboram seus planos com base em dados estão sempre um passo à frente, aproveitando oportunidades no tempo certo, oferecendo produtos e soluções específicas para o cliente e ajustando suas operações.
Os insights derivados dos dados permitem que empresas de todos os portes tomem decisões que possibilitem uma melhor comunicação com os funcionários, superem gargalos, preencham lacunas e agreguem valor para clientes, vendedores e fornecedores.
Organizações que resistem à adoção de decisões baseadas em dados podem enfrentar dificuldades para otimizar, automatizar e digitalizar suas operações, o que pode levar a resultados insatisfatórios.
Uma pesquisa da Gartner revelou que a falta de letramento em dados é a segunda maior barreira interna para o sucesso. Estima-se que o letramento em dados será formalizado em mais de 80% das organizações até 2023, dada sua capacidade de gerar valor para os negócios.
Empresas que adotam o letramento em dados podem alcançar uma comunicação colaborativa aprimorada, o que impulsiona a produtividade, melhora o atendimento ao cliente, promove uma tomada de decisão mais eficaz, gera melhores resultados financeiros e estimula a inovação.
Desafios Relacionados ao Letramento em Dados
A capacidade de interpretar dados e tomar decisões a partir deles se tornou cada vez mais crucial para as organizações no mundo atual, que é fortemente impulsionado por dados.
Entretanto, o letramento em dados apresenta seus desafios. Entre eles, estão a falta de profissionais com habilidades especializadas em dados, a dificuldade de compreender conjuntos de dados complexos, a dificuldade de gerenciar grandes volumes de dados e a dificuldade de entender e aplicar dados em diferentes contextos.
Devido a esses problemas, organizações e profissionais podem encontrar dificuldades para se tornarem letrados em dados e tomar decisões baseadas em evidências.
Funcionários Qualificados: Especialistas qualificados são necessários para conduzir a análise de dados de forma a obter os resultados desejados. A organização precisa de profissionais como cientistas de dados, engenheiros, analistas e arquitetos.
Duplicação de Dados: Como os dados são dinâmicos, eles sofrem diversas modificações ao longo do tempo. As empresas precisam investir em soluções de nível empresarial para manter os dados em grande escala e atualizados.
Integridade dos Dados: As organizações precisam solucionar problemas como erros de dados causados por falhas humanas, inconsistências entre formatos de dados, erros na coleta de dados e violações de privacidade.
Falta de Integração: Devido à multiplicidade de conjuntos de dados, dificuldades de sincronização, escalabilidade e flexibilidade, a integração de dados de diferentes departamentos é um dos maiores desafios. As empresas podem precisar adotar novas técnicas e ferramentas de integração ou análise de dados.
Subconjuntos de Dados: A análise de dados exige uma visão de 360 graus. Portanto, as organizações devem fazer as integrações ou atualizações necessárias na infraestrutura do banco de dados e nos fluxos de trabalho para coletar todos os conjuntos de dados. Processar apenas um subconjunto de dados pode levar a insights parciais ou incompletos.
Aspectos Físicos e Lógicos: As organizações precisam de hardware e software específicos para processar conjuntos de dados complexos e volumosos para fins de análise e tomada de decisões baseadas em dados, como armazenamento de dados, espaço em nuvem, algoritmos e pacotes de software.
Custos: A tomada de decisão baseada em dados exige precisão, consistência e contexto dos dados, o que requer que as empresas façam os ajustes necessários. Isso pode gerar custos adicionais para a organização.
O letramento em dados tem como objetivo fornecer às organizações um framework para a tomada de decisões baseada em informações reais, e não em suposições, o que pode elevá-las a novos patamares.
Habilidades e Conceitos Essenciais de Letramento em Dados para Empresas
Sites de comércio eletrônico que monitoram as compras dos varejistas utilizam cookies e beacons para coletar dados em uma velocidade impressionante. No entanto, sem habilidades de letramento em dados, o significado dessas informações permanece inexplorado.
Nesta seção, vamos analisar as habilidades necessárias para ser letrado em dados e extrair valor de negócio a partir deles.
As habilidades de letramento em dados envolvem a compreensão do funcionamento de conjuntos de dados, sua manipulação e interpretação para obter conclusões que auxiliem as organizações a tomarem decisões informadas.
Em um nível básico, o letramento em dados não consiste em um conjunto específico de habilidades, mas sim em um pacote abrangente, como indicado abaixo:
- Exploração de Dados: Explorar dados complexos e de grande escala, compreendendo suas fontes, tipos e formatos.
- Gerenciamento de Dados: Recuperar, limpar e armazenar os dados corretos de forma adequada.
- Uso de Dados: Analisar, interpretar, visualizar e reportar informações de maneira eficaz.
- Conhecimento de Domínio: Habilidade para realizar descoberta de padrões de dados, reconhecimento de padrões e previsão.
- Aplicação de Dados: Compreender como a organização utilizará os dados, por exemplo, em inteligência de negócios, transformação digital, suporte à decisão, inteligência artificial, automação e análise.
- Melhoria: Examinar conjuntos de dados em busca de lacunas e erros para aprimorar os resultados e atingir os objetivos de negócio.
Empresas precisam de profissionais com habilidades técnicas, analíticas e estatísticas para interpretar dados, extrair insights e fazer as perguntas certas no momento adequado para se tornarem verdadeiramente orientadas por dados.
Além disso, o conhecimento sobre governança de dados, segurança, padrões organizacionais e conformidade auxilia os profissionais a manterem os dados armazenados de maneira segura, sem violar nenhuma política ou regulamento.
Empresas precisam implementar programas de treinamento e qualificação para que os funcionários adquiram proficiência em letramento em dados.
Conceitos de Negócios
Os conceitos abaixo são essenciais para empresas orientadas por dados:
- Análise de Dados: Análise de dados em termos descritivos, diagnósticos e preditivos.
- Data Wrangling: Processo de preparação de dados brutos para análise posterior, também conhecido como limpeza de dados.
- Visualização de Dados: Processo de conversão de dados em representações visuais, como gráficos, tabelas, mapas e infográficos. Auxilia os tomadores de decisão a realizarem os ajustes necessários aos negócios.
- Ecossistema de Dados: A análise de dados é uma atividade complexa e que demanda muitos recursos. Portanto, atualizar hardware e software é essencial para obter resultados de análise de dados desejados.
- Governança de Dados: Políticas organizacionais, diretrizes e conformidade para atividades de análise de dados de ponta a ponta.
- Equipe de Dados: Uma equipe de profissionais qualificados para conduzir atividades de análise de dados e fornecer insights valiosos para a criação de valor de negócio.
À medida que avançamos, as organizações se tornarão mais focadas em dados para gerar resultados de negócios. Portanto, a demanda por profissionais que demonstrem letramento em dados continuará a aumentar.
Organizações que buscam se destacar com base em fatos orientados por dados podem investir na melhoria da qualificação de seus funcionários e em infraestrutura.
Como Desenvolver o Letramento em Dados em Seu Negócio?
Um relatório da Accenture indica que apenas 25% dos profissionais acreditam utilizar os dados de forma eficaz, e ainda menos, somente 21%, confiam em suas habilidades de letramento em dados.
A pesquisa afirma que as organizações precisam desenvolver habilidades de letramento em dados para capacitar seus funcionários e torná-los aptos a fornecer resultados inovadores.
Vejamos como as organizações podem construir uma cultura e incentivar os trabalhadores a fazer parte dela:
Observação: Esta não é uma diretriz ou estrutura padrão, mas oferece uma visão geral.
Para começar, as organizações podem definir metas de letramento em dados, avaliar os níveis de habilidade dos funcionários e projetar caminhos de aprendizado apropriados. Isso pode ser implementado seguindo estas etapas:
- Comunicar a importância do letramento em dados para liderança e funcionários.
- Identificar lacunas no letramento em dados.
- Criar um programa de letramento em dados específico para as necessidades dos funcionários.
- Definir metas e medir o desempenho por meio de KPIs.
- Compartilhar e tornar os dados acessíveis aos funcionários.
- Coletar feedback e melhorar o programa sempre que necessário.
Para obter o conjunto de habilidades e conhecimento do funcionário, as seguintes informações são necessárias:
- Habilidades dos funcionários em operações estatísticas e lógicas.
- Gerentes capazes de construir e explicar um fluxo de trabalho ou processo com base em números ou dados relevantes.
- Habilidades de especialistas em dados, como engenheiros de dados, analistas de dados e cientistas, capazes de explicar o resultado de seus algoritmos de IA e ML.
Ferramentas e Treinamento: As organizações podem criar um programa de aprendizado de letramento em dados que forneça as ferramentas e o treinamento necessários para atingir o nível desejado de letramento em dados.
O acompanhamento do treinamento mede, rastreia e monitora o progresso em direção ao letramento em dados em níveis individual e organizacional para garantir que o programa esteja funcionando corretamente.
Permitir flexibilidade e tempo suficiente para que os funcionários pratiquem suas habilidades em dados os ajudará a se tornarem proficientes no uso de dados para agregar valor à organização.
Com base nas informações obtidas, as organizações podem definir metas e marcos realistas para atingir os níveis desejados de letramento em dados nas unidades de negócios, em conformidade com as diretrizes organizacionais.
A qualificação ajudará empresas de todos os portes e tipos a implementar e executar programas de análise de dados para obter decisões baseadas em evidências.
Dado o mercado competitivo atual, a grande maioria das empresas está se tornando cada vez mais consciente da necessidade de aumentar seu letramento em dados.
Está se tornando cada vez mais crucial que indivíduos e organizações tenham as habilidades e os recursos necessários para analisar dados dinâmicos e complexos, pois a digitalização está ganhando popularidade e se tornando uma necessidade.
Utilizar as ferramentas apropriadas agregaria valor e tornaria o processo de análise e coleta de dados mais fácil e rápido.
Todos os profissionais podem usar esses recursos, que incluem desde aulas online até tutoriais interativos de programação.
A seguir, apresentamos algumas ferramentas que podem ser úteis na jornada de letramento em dados.
Um dos cursos do Coursera que vale a pena conferir é a Especialização em Letramento em Dados.
Cursos relacionados a gerenciamento de dados, inteligência de negócios e armazenamento de dados certamente podem agregar valor às habilidades de análise e gerenciamento de dados.
Profissionais com experiência e conhecimento em linguagens de programação como Python e Java, sistemas de banco de dados como SQL e NoSQL e sistemas operacionais como UNIX e LINUX terão uma vantagem e se destacarão na análise de dados, obtendo resultados mais rapidamente.
Visualização de Dados: Dados brutos nem sempre são compreendidos por pessoas que não atuam na área de análise de dados. Portanto, os dados precisam ser apresentados em um formato visual para que sejam compreendidos pelos proprietários e partes interessadas, possibilitando tomadas de decisão baseadas em informações concretas.
Algumas ferramentas que podem ser usadas para representar dados de diversas maneiras incluem gráficos, infográficos e outros recursos visuais.
Se você busca um gerenciamento avançado de dados, pode considerar cursos de IA, ML e RPA. Eles ajudarão os profissionais a aprofundar seus insights sobre dados e criar automação e inovações.
Considerações Finais
Dizem que, sem uma bússola, nos perdemos no oceano. O mesmo se aplica aos dados. Sem decisões baseadas em dados, existe uma grande probabilidade de que empresas de todos os portes e tipos percam competitividade no ambiente exigente de hoje.
Cada parte do mundo online está coletando dados a uma velocidade extremamente alta. À medida que avançamos, precisamos aprimorar as habilidades de letramento em dados e usá-las para orientar as decisões de negócios, buscando agregar valor em produtividade, satisfação do cliente, automação, inovação e lucros.
A seguir, confira algumas das melhores ferramentas de gerenciamento de dados para empresas de médio e grande porte.