Muitas empresas ainda lutam para aproveitar plenamente os dados, a sua capacidade de impulsionar resultados e gerar vantagem competitiva. Isso ocorre devido à baixa maturidade analítica.
Imagine tomar decisões estratégicas baseadas em intuição ou suposições, correndo riscos de erros e altos prejuízos, quando a empresa poderia estar utilizando análises precisas e preditivas para guiar as equipes e até prever cenários futuros.
Por esses e outros motivos, elevar a maturidade analítica é essencial para manter a empresa relevante e competitiva no mercado. Se você quer aproveitar todo o potencial dos dados, confira o nosso guia e tire as suas dúvidas sobre o tema. Boa leitura!
O que representa a maturidade analítica?
A capacidade de coletar, analisar e aplicar os dados no dia a dia da sua empresa é um verdadeiro diferencial competitivo. No entanto, é normal que, diante de tantas novas tecnologias, nem todas as empresas permaneçam no mesmo patamar quando se trata dessa análise.
É aqui que entra o conceito de maturidade analítica. Ela representa o grau de eficácia com que a organização utiliza dados para tomar decisões: a tecnologia e as ferramentas usadas, a cultura organizacional, os processos, as habilidades dos colaboradores e mais.
A alta maturidade analítica ajuda na redução de riscos, aproveitamento de oportunidades, otimização dos processos, redução dos custos, identificação de tendências, análise do comportamento do público, personalização da comunicação e das ofertas - entre outras práticas.
Os níveis de maturidade analítica
Já que a maturidade analítica é um indicador, o conceito pode ser dividido em diferentes níveis, que representam o grau de sofisticação dos processos analíticos na empresa:
1. Nível inicial ou incipiente
Nessa fase, as empresas costumam usar planilhas para registrar os dados, usando ferramentas de análise de forma isolada, ineficiente. Isso significa que os processos não são padronizados, bem estruturados e podem ser falhos, já que dependem do trabalho humano, manual e repetitivo.
Esse cenário pode gerar dados fragmentados, com difícil visibilidade ou atualização, inconsistentes, baseados em intuição e experiência, com baixa confiabilidade e que não geram insights acionáveis com facilidade e agilidade suficientes.
2. Nível de desenvolvimento ou oportunista
Essa é a fase da implementação de ferramentas básicas de BI e do início da padronização dos processos de coleta e análise de dados. Assim, a empresa vai ganhando consistência, mas ainda enfrenta desafios, com maior necessidade de uma liderança firme.
O cenário deve ser de uso crescente dos dados para guiar decisões, a captação e integração com novas fontes, a capacitação dos times e a melhoria contínua.
3. Nível estabelecido ou padronizado
Aqui, a empresa já está na utilização de plataformas de análise mais avançadas, com processos mais bem definidos, que podem ser replicados. Os dados captados têm maior qualidade, com gestão padronizada, com diretrizes para os diferentes departamentos.
A empresa deve trabalhar para garantir a segurança e privacidade dos dados, com cuidado redobrado, pois o volume apenas cresce. É preciso construir uma inteira cultura organizacional baseada na consistência e qualidade dos dados para gerar decisões.
4. Nível avançado ou empreendedor
Já acontece o uso de análises preditivas e prescritivas, com processos mais integrados, automatizados, atualizações mais confiáveis e em tempo real. A empresa já conseguiu padronizar uma cultura data-driven. Os dados devem ser usados para a inovação, a contínua adaptação ao mercado e aos clientes.
5. Nível líder
A empresa já tem um ritmo de especialista em dados. Mesmo que ainda haja muito o que melhorar, os processos estão estruturados, a cultura data-driven e o uso de ferramentas estão estabelecidos.
É hora da implementação de tecnologias de ponta, como inteligência artificial e machine learning. Dados são considerados um ativo estratégico e, por isso, são muito bem gerenciados, com a busca de novas soluções e otimizações.
A empresa deve gerenciar a complexidade e a escalabilidade das soluções em análise de dados que surgem no mercado.
Benefícios de implementar uma governança de dados
A governança de dados é o conjunto de práticas e processos que vão te ajudar a alcançar a maturidade analítica, já que falam sobre a disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados.
Os processos padronizados de governança servem para garantir que os dados sejam precisos e consistentes em toda a organização, o que aumenta a confiança nas análises feitas e nos resultados gerados - em decisões, ofertas, estratégias e muito mais.
A governança de dados também facilita a conformidade com regulamentos de proteção de dados, evitando que a empresa seja alvo de sanções e multas. Ela facilita as auditorias, o controle dos dados sensíveis e dos acessos nos sistemas da organização.
Assim, ela melhora a eficiência dos processos, automatiza diversas tarefas, pede qualidade para gerar insights e agilidade para que os dados fiquem sempre disponíveis a quem os utiliza.
A governança de dados também deve facilitar a colaboração, deixar as responsabilidades mais claras, manter a escalabilidade e muito mais. Ela serve como base sólida para o crescimento sustentável do uso dos dados na empresa.
Como otimizar a maturidade analítica da sua empresa?
Confira algumas etapas e recomendações para aumentar a maturidade analítica na sua organização:
1. Avalie o cenário
Realize uma avaliação completa da qualidade, integridade e acessibilidade dos dados atualmente. Avalie a infraestrutura, as habilidades, a cultura e mais.
Você pode, por exemplo, usar o Modelo de maturidade de análise de dados (DAMM), o Índice de Alfabetização de Dados (DLI) ou o Mapa de Valor de Dados (DVM).
Faça um verdadeiro diagnóstico, observando quais ferramentas são usadas, como andam os processos de coleta, análise e tomada de decisões - para gerar uma ideia sobre o nível de maturidade analítica.
2. Defina uma estratégia
Estabeleça os objetivos que você quer alcançar com a análise de dados, criando um roadmap de maturidade analítica com marcos e metas que consigam suprir as lacunas da empresa. É preciso ter o apoio da liderança e de outros stakeholders para garantir recursos e alinhamento.
3. Invista em tecnologia
Adote plataformas de Business Intelligence que se adequem ao que a sua empresa precisa. Devem ser escaláveis, com recursos de análise avançada, segurança, bom armazenamento e gerenciamento de dados, automação e mais.
4. Desenvolva uma cultura de dados
Ofereça treinamentos e capacitações para desenvolver as habilidades da sua equipe. Eles devem ser capazes de usar as tecnologias, gerenciar os dados, interpretar e mais, tudo dentro de uma cultura voltada em decisões mais precisas.
5. Garanta a governança de dados
Estabeleça políticas claras de governança de dados para garantir sua qualidade, segurança e conformidade. As equipes devem entender e aplicar os critérios, aproveitando os sistemas certos, com monitoramento contínuo e auditorias regulares.
6. Aplique análises avançadas
Use modelos preditivos para antecipar tendências e comportamentos futuros, evitando que riscos e prejuízos peguem a empresa de surpresa. Aplique análises prescritivas para recomendar ações baseadas em dados, bem como algoritmos de machine learning e inteligência artificial.
7. Prefira dados em tempo real
Use tecnologias para integrar e analisar dados em tempo real, entre diferentes sistemas e plataformas da empresa, unificando e alinhando. Com a ferramenta certa, você pode contar com dashboards que fornecem visualizações instantâneas das métricas e outros dados.
Otimizar a maturidade analítica da sua empresa é uma jornada contínua que requer o investimento na tecnologia, e o Zoho Analytics tem exatamente o que você precisa.
A plataforma de BI tem todos os recursos que a sua empresa irá utilizar para impulsionar a análise de dados, alcançando as respostas procuradas, captando insights acionáveis e monitorando os indicadores-chave de desempenho.
O Zoho Analytics é capaz centralizar a coleta de dados de diversas fontes, como CRM, ERP, sistemas de marketing e plataformas de e-commerce. A centralização facilita a visão unificada dos dados, eliminando silos de comunicação e melhorando a precisão.
Aproveite as funcionalidades de automação e a análises em tempo real, com painéis de controle e relatórios que atualizam automaticamente conforme novos dados são coletados.
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