Data driven: o que é gestão de negócios baseado em dados e como aplicar

Equipe TOTVS | 16 janeiro, 2024

Data driven não é um método, mas sim uma cultura de gestão corporativa que envolve basear as decisões da empresa em dados mensuráveis.

Isso não tem a ver com experiência prática, mas sim com uma visão orientada por dados, de preferência o mais atualizados possível.

Mas quais dados são esses e como reuni-los?

É isso que vamos abordar neste conteúdo: o que é o conceito, quais as vantagens e como o uso da tecnologia é vital na sua aplicação.

Entenda como criar uma cultura de dados ou data driven nos setores do seu negócio e potencializar a tomada de decisão de líderes e colaboradores em geral.

O que é data driven?

Data driven é um termo usado para descrever o processo de usar dados para informar e orientar a tomada de decisão. 

Um exemplo simples: imagine que você precise contratar mais uma pessoa para o time de produção, mas o financeiro diz que não há verba disponível.

Por outro lado, os dados mostram que os novos processos aplicados resultaram em uma redução nos custos que vai liberar fluxo de caixa nos próximos meses.

Dessa forma, é possível tomar a decisão pela contratação, considerando que em breve terá os recursos para isso.

Também é possível estimar o quanto a mais de produção o novo funcionário agrega à empresa, o que representa possibilidades de ampliar o faturamento.

Para que as decisões sejam orientadas por dados é preciso coletar e analisar grandes quantidades de informações de várias fontes e usá-las para embasar suas escolhas.

Quanto mais informações, melhores e mais eficientes serão as decisões tomadas.

Ao aproveitar os dados, as empresas podem obter informações valiosas sobre suas operações, o que permite que façam escolhas mais sábias e prolíficas.

A tomada de decisão baseada em dados tornou-se rapidamente um pilar de empresas de sucesso, já que fornece uma base essencial para operações aprimoradas.

A origem do conceito

O conceito de tomada de decisão baseada em dados existe há muitos anos. No início, as empresas usavam análises básicas para tomar decisões sobre suas operações, como previsões de vendas e segmentação de clientes. 

No entanto, foi no surgimento do big data que o conceito realmente se consolidou. As empresas começaram a usar grandes quantidades de dados para informar suas decisões, permitindo-lhes obter uma melhor compreensão de suas operações.

Contribuiu ainda para a descoberta de insights que poderiam ser usados para melhorar a eficiência e aumentar os lucros. 

Sua aplicação no contexto corporativo veio na esteira do uso de data science (ciência de dados) que transforma dados em conhecimento por meio de algoritmos específicos.

Esse conceito era limitado no início, já que as empresas tinham acesso apenas às informações do próprio negócio e poucas sobre o mercado.

O uso de big data fornece informações muito mais amplas, que seriam de difícil interpretação sem a tecnologia certa para isso.

Por essa razão, se guiar por dados passou a ser uma realidade presente nas empresas quando, enfim, conseguiram ferramentas para se organizar melhor e assim tirar bons insights.

Características da cultura data driven

Em uma cultura data driven, as informações são soberanas e todos os envolvidos jamais devem se guiar por “achismos” ou pela “intuição”.

Os dados têm lastro na realidade, independentemente das opiniões pessoais de cada indivíduo.

Questionar as informações coletadas baseadas em experiências pessoais é ir contra ao estabelecimento dessa cultura organizacional.

Porém, é fundamental que essas informações sejam de fatos baseadas em métricas reais. 

Por exemplo, alterar números financeiros para esconder resultados ruins fará com que todas as decisões que se baseiam nesses dados sejam não confiáveis.

Não é tão incomum vermos empresas gigantescas que, por negligência com os dados utilizados, acabam entrando em situações de recuperação judicial e até falência. 

Mas, calma, entenda que os dados são seus aliados e se os resultados coletados não atenderem à sua expectativa, a culpa não é deles.

Para isso, é importante ter acesso fácil a todos os dados, de forma que essas análises sejam feitas rapidamente para correção de falhas e aprimoramento de processos.

Além do aspecto cultural, tem o fator tecnológico, pois, como mencionamos, para ser data driven, é preciso usar big data e data science.

Sem entrar nos pormenores técnicos, o que é preciso considerar é a necessidade de ter uma plataforma que atenda à necessidade de coleta, armazenamento e análise de dados.

As particularidades de cada negócio serão o guia para que se busque ferramentas que sejam eficientes na otimização dos processos.

Portanto, busque sempre soluções tecnológicas que possam ser customizadas para atender o que sua operação precisa.

Qual a diferença entre data driven e analytics driven?

Esses dois conceitos derivam de uma mesma raiz que é a ciência de dados. Porém, na hora da aplicação possuem diferenças relevantes.

O data driven tem características mais voltadas à análise de números e busca a previsibilidade de cenário antes da tomada de decisão.

Por outro lado, o analytics driven vai mais a fundo, correlaciona os dados a padrões para uma abordagem qualitativa sobre as informações coletadas.

É seguro dizer que o analytics driven vai um passo além do que o data driven oferece, já que analisa o contexto em que os dados se apresentam.

Portanto, são duas abordagens complementares em empresas que adquirem a cultura organizacional orientada por dados, por isso devem andar juntas.

Uma gestão feita baseada em dados, que utiliza essa análise contextual mais profunda, tende a ser bem mais vantajosa.

O que é data driven marketing?

Trata-se de uma estratégia de marketing que usa dados para otimizar as campanhas, personalizar as mensagens, segmentar os públicos, tomar decisões e medir os resultados. 

O objetivo é criar experiências mais relevantes e eficazes para os consumidores, o que aumenta o retorno sobre o investimento (ROI) das ações de marketing.

Para isso, é preciso coletar, analisar e interpretar os dados dos clientes e do mercado, usando ferramentas como CRM, analytics, big data e inteligência artificial. Esses dados podem ser demográficos, comportamentais, geográficos, entre outros. 

Com eles, é possível entender as preferências, necessidades, dores e desejos dos consumidores, bem como as tendências, oportunidades e ameaças do mercado.

Também auxilia na criação de personas, definição de objetivos, elaboração de estratégias, criação de conteúdos e ofertas personalizadas.

O data driven marketing tem várias vantagens:

  • direciona as campanhas para o público ideal;
  • auxilia na criação de conteúdo relevante;
  • melhora a experiência do cliente;
  • ajuda no desenvolvimento do produto;
  • possibilita resultados mais assertivos;
  • avalia o desempenho das campanhas.

Portanto, o data driven marketing permite ajustar as ações em tempo real, de acordo com os feedbacks e resultados obtidos. Assim, é possível melhorar continuamente a performance e a satisfação dos clientes.

As vantagens em ser uma empresa data driven

Competitivamente falando, empresas que ainda não se baseiam em dados para organizar suas estratégias já estão ficando para trás.

Fora isso, podemos destacar outras vantagens como:

Decisões mais acertadas

Com base em dados reais do que acontece no mercado, a gestão fica mais eficiente principalmente para decisões mais ágeis e assertivas.

Compreender o mercado por esse viés analítico, favorece a criação de estratégias eficazes e uma gestão de riscos melhor executada.

Possibilidade de identificar tendências e prever cenários

A grande vantagem de utilizar dados reais na hora de um planejamento estratégico é conseguir antever cenários de oportunidades e também de riscos.

Historicamente, alguns padrões mostram movimentos de mercado que indicam tendências positivas ou negativas.

Dessa forma, o gestor pode realocar seus esforços tanto para se proteger de um momento de revés, quanto para aproveitar uma tendência de alta.

Máximo aproveitamento de recursos

Essa previsibilidade permite também uma alocação de recursos ajustada, assim sua operação trabalha com um estoque enxuto.

Isso diminui custos com armazenagem, por exemplo, bem como reduz as despesas operacionais.

Aplicar também métricas e indicadores ao seu negócio gera dados que serão essenciais para a otimização de processos.

Processos otimizados reduzem o tempo de execução e consequentemente os custos operacionais como um todo.

Colaboradores com mais autonomia

Em empresas que não operam sobre uma lógica data driven, os colaboradores dependem de orientações dos líderes para tomar decisões que, por vezes, são triviais.

Isso corrói a autonomia desses funcionários e cria alguns gargalos operacionais que aumentam o tempo de execução de processos que seriam simples.

Com dados disponíveis e de fácil acesso, dentro de uma cultura estabelecida, cada colaborador pode agir de forma mais autônoma embasado em informações reais.

Os processos no dia a dia ficam muito mais ágeis e a produtividade das equipes aumenta consideravelmente.

Maior produtividade

Com menos burocracias e processos mais ágeis, os colaboradores terão mais tempo para aprimorar suas habilidades.

A produção aumenta, já que com base em dados, as tarefas do dia a dia são resolvidas rapidamente.

Ao agregar métricas a esses processos, pontos de melhoria serão facilmente identificáveis, o que facilita ações para aprimorar.

Esse constante aprimoramento das operações corporativas é um “efeito colateral” de estabelecer uma cultura data driven.

Cálculo facilitado do ROI

Uma das métricas financeiras mais importantes para uma empresa é o ROI, Retorno Sobre Investimento.

Otimizar esse indicador é conseguir aumentar os lucros do seu negócio, e isso só pode ser feito com base em dados reais.

Observar tendências de mercado é fundamental para conseguir antecipar oportunidades e assim fazer investimentos que terão um maior retorno com menos custos.

Enfim, a métrica de ROI só pode ser aprimorada quando há uma cultura data driven bem estabelecida.

Exemplos de empresas que já aplicam o conceito em suas operações

Várias empresas implementaram com sucesso a tomada de decisão e veremos exemplos de como o data driven contribui para o sucesso dessas corporações. 

A Amazon usou big data para informar sua seleção de produtos e estratégia de marketing. 

Já o Google usa dados para otimizar seus algoritmos de busca e, dessa forma, fornecer resultados de pesquisas mais precisos. 

Por fim, o Walmart adotou uma abordagem baseada em dados para gerenciamento de estoque, o que ajuda a reduzir custos e melhorar a eficiência. 

Esses três exemplos de grandes corporações mostram o impacto que faz ser guiado por dados e como estes podem ser utilizados de formas diferentes.

Basicamente, empresas de todos os tamanhos podem se beneficiar da aplicação de dados reais para o planejamento estratégico. 

Esses exemplos de grandes instituições cabem em vários outros contextos, já que o objetivo final é sempre aprimorar o produto final sem elevar os custos.

Afinal, como ser uma empresa data driven?

Existem várias maneiras de usar a tomada de decisão baseada em dados para alavancar seus negócios. 

Em primeiro lugar, você pode usar análises preditivas para identificar tendências no comportamento do cliente e tomar decisões com base nesses insights. 

Você também pode analisar o feedback do consumidor e as respostas da pesquisa para informar o desenvolvimento de novos produtos ou serviços. 

Além disso, você pode usar ferramentas de visualização de dados para entender melhor a sua operação e identificar áreas onde melhorias podem ser feitas. 

Para fazer isso de forma eficiente, alguns passos podem ser usados para facilitar a implementação dessa cultura:

Planejamento baseado em dados

Planejar o que seu negócio precisa fazer é fundamental para essa mudança de cultura.

Isso é o que vai direcionar como será feita a coleta de dados, quais informações são essas e onde serão armazenadas para facilitar o acesso.

É importante também não se embasar apenas em dados internos, mas principalmente em informações externas, por isso soluções de big data são vitais para o sucesso.

Engajamento da equipe

Toda equipe precisa compreender o quão relevante é o uso de dados, não só na gestão, mas no dia a dia de uma operação.

No entanto, essa mudança de cultura pode causar um certo choque, então é preciso fazer uma implementação mais suave e manter o time engajado.

O uso de tecnologias é uma maneira de fazer com que essa mudança de mentalidade seja feita de forma mais branda.

Complemente isso com treinamentos periódicos e, se possível, sistemas de pontuação e recompensa para premiar aqueles que ajudam a construir essa nova cultura organizacional.

Democratização do acesso a informações

Mencionamos antes que uma das vantagens é a autonomia dos colaboradores em uma operação baseada em data driven, porém para se concretizar é preciso acesso.

Alguns gestores podem ter receio de compartilhar informações estratégicas com os níveis mais abaixo na hierarquia de comando, mas isso atravanca o processo.

Todos os setores podem ter sua produtividade alavancada quando têm acesso a dados estratégicos.

Por exemplo, os vendedores podem decidir se é possível oferecer um desconto para um cliente que está com alguma objeção quanto ao preço.

Sem acesso aos dados, esse profissional teria que falar com seu superior direto que iria confirmar com o financeiro a possibilidade de tal ação.

Com a informação em tempo real, o vendedor pode tomar essa decisão rapidamente e assim não perder a venda.

Acompanhamento de métricas e relatórios

Acumular dados não vai servir de muito auxílio se nada for feito com eles, então, utilize relatórios periódicos para acompanhar o desempenho do seu negócio.

No dia a dia, o uso de métricas e indicadores trarão respostas em tempo real, e no longo prazo, os relatórios completos serão ideais.

Dessa forma, você tem uma visão ampla e detalhada dos pontos fortes e do que pode ser aprimorado na sua empresa.

A importância da tecnologia em uma gestão orientada por dados

As tecnologias são essenciais para o gerenciamento eficaz de negócios data driven, pois permitem que as organizações coletem, armazenem, processem e analisem dados. 

Soluções mais avançadas que tenham recursos de machine learning podem ser usadas para identificar padrões em grandes quantidades de dados e fazer previsões com base nesses insights. 

Além disso, tecnologias como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional podem ser usadas para extrair informações valiosas de pesquisas com clientes ou fontes de dados não estruturadas. As tecnologias de data science, data driven e data analytics desempenham um papel crítico em ajudar as organizações a tomar melhores decisões, otimizar operações e serem mais competitivas no mercado.

Tail by TOTVS

Para trabalhar com dados de forma prática na sua operação, é preciso ter um parceiro tecnológico completo.

A  Tail by TOTVS oferece soluções de ponta para aprimorar a inteligência de dados do seu negócio de forma intuitiva, independentemente do tamanho ou segmento da empresa.

Nossas plataformas têm todos os recursos para coleta, gestão e análise de dados, tudo em conformidade com a LGPD.

Assim, sua empresa pode implementar a cultura data driven com tecnologias de fácil aprendizado e ferramentas desenvolvidas para otimizar a gestão. Isso são apenas alguns dos benefícios dessas soluções. Confira todos os detalhes da Tail by TOTVS para uma gestão eficiente de dados!

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Conclusão

A cultura data driven no mundo corporativo veio para ficar, então o quanto antes sua empresa aderir a esse conceito, mais competitiva ela será.

Sem uma boa tecnologia vai ser muito mais complexo aplicar uma gestão orientada por dados, por isso é importante buscar soluções eficientes e fazer das empresas data driven.

A Tail By TOTVS reúne todas as ferramentas necessárias para uma gestão de dados eficiente com uma interface simples e intuitiva.

Ideal para os gestores acompanharem os resultados e para os colaboradores aderirem à nova cultura organizacional com facilidade. Confira as atualizações do blog da TOTVS e leia outros conteúdos em nosso blog. Recomendamos a leitura do nosso artigo sobre inteligência de dados!

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