Capacite sua equipe com a alfabetização de dados
Aprimore o conhecimento de dados e a capacidade de tomada de decisões da sua equipe com o DataCamp for Business. Acesse diversos cursos, projetos práticos e insights centralizados para equipes de 2 ou mais pessoas.
O que é tomada de decisão orientada por dados?
É o processo de usar dados para embasar e guiar decisões de negócio. Envolve coletar, analisar e interpretar dados para gerar insights que direcionem ações estratégicas.
Essa abordagem afasta as empresas de decisões baseadas só na intuição ou experiência e as conduz a se apoiar também em dados do negócio.
O processo de tomada de decisão orientada por dados
Colocar isso em prática exige método e uma mudança de cultura organizacional.
Para começar na sua organização, siga estes passos:
Etapa 1: definir objetivos de negócio
Antes de tudo, identifique objetivos específicos que estejam alinhados às metas da empresa. Isso ajuda a determinar quais dados coletar e como coletá-los.
Cada área terá objetivos diferentes, o que impacta diretamente os dados necessários.
Por exemplo:
- Marketing pode precisar de dados de comportamento e demografia para melhorar segmentação e taxas de conversão.
- Vendas pode precisar de dados de performance de produtos para identificar os itens mais vendidos e tomar decisões sobre gestão de estoque.
- Operações pode precisar de dados de eficiência produtiva para identificar pontos de melhoria e otimizar processos.
Etapa 2: coletar dados relevantes
Depois de definir os objetivos, colecione os dados relevantes — internos e externos.
Dados internos podem vir de diferentes áreas via ferramentas como sistemas de CRM, ERP e softwares financeiros.
Dados externos podem ser obtidos de relatórios de pesquisa de mercado, análises de redes sociais e benchmarks do setor.
Minha dica:
Se estiver difícil coletar dados, busque automatizar o processo antes que tudo escale além do controle. Você também pode considerar terceirizar a coleta para agências especializadas.
Etapa 3: analisar os dados
Com os dados em mãos, é hora de analisá-los para extrair insights. Técnicas como análise estatística, mineração de dados e modelagem preditiva ajudam a identificar padrões e tendências.
O objetivo é transformar dados brutos em informações acionáveis que orientem as decisões.
Para viabilizar análises no seu negócio, você vai precisar de ferramentas básicas como:
- Planilhas como Microsoft Excel e Google Sheets
- Linguagens como Python, R, SQL
- Softwares de visualização como Tableau e Power BI
Essas são ferramentas comuns entre analistas, cientistas e engenheiros de dados.
Para análises mais profundas, vale explorar machine learning e ciência de dados.
Veja um resumo rápido do que é ciência de dados:
Data science cheat sheet da DataCamp para líderes de negócios
Para públicos não técnicos, inclua ferramentas no-code, mais amigáveis, como:
Para ter uma força de trabalho preparada para dados, capacite seus colaboradores com o DataCamp for Business, com trilhas de habilidades e ferramentas ajustadas às necessidades da sua organização. Inclui acesso ilimitado a todo o nosso catálogo — com cursos de Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure e ChatGPT, entre outros.
CTA: Peça sua demonstração aqui.
Etapa 4: decidir com base nos dados
Após a análise, use os insights para tomar decisões embasadas. Em geral, os dados são apresentados em dashboards para contextualizar melhor a análise.
Boas decisões exigem a combinação de visão de negócio e análise de dados confiável.
Como diz esta citação abaixo:
“Dados são uma ferramenta para aprimorar a intuição.” — Hilary Mason, data scientist e fundadora da Fast Forward Labs
Por exemplo, se uma linha de tendência mostrar queda na satisfação dos clientes ao longo do tempo, isso pode acionar uma investigação sobre possíveis problemas e melhorias para reter clientes.
Outras ações incluem mudar estratégias, realocar recursos ou implementar novos processos.
Benefícios de adotar decisões orientadas por dados
Para entender o impacto real de decidir com base em dados, vale olhar seus benefícios mais comuns.
Algumas vantagens-chave:
- Mais precisão: decisões orientadas por dados se baseiam em fatos, não em suposições. Isso leva a previsões mais assertivas e melhores resultados. Combinadas ao conhecimento do negócio, essas análises oferecem uma visão clara da saúde da empresa.
- Mais eficiência: ao analisar dados, é possível detectar ineficiências e enxugar processos, gerando economia e produtividade.
- Menos vieses humanos: uma abordagem baseada em evidências ajuda a superar vieses e preconceitos. Dados favorecem decisões objetivas e resultados mais justos.
- Decisões proativas: business analytics identifica tendências e padrões com antecedência, permitindo agir antes do problema e garantindo vantagem competitiva.
Exemplos de tomada de decisão orientada por dados
Todos esses benefícios já geraram grande valor em organizações de diferentes áreas — negócios, educação e até saúde.
Veja alguns exemplos de como iniciativas orientadas por dados trouxeram melhorias reais:
Negócios
No varejo, a Walmart é conhecida por usar dados das interações online e na loja dos clientes. Esses dados são analisados para entender melhor a base de clientes e criar experiências de compra personalizadas.
Por exemplo, após uma compra, produtos relacionados são recomendados para uma experiência mais personalizada.
Colaboradores do Walmart também contam com um dashboard compartilhado para cruzar itens comprados com demografia e comportamento, identificando padrões de compra — excelentes aplicações de uma abordagem orientada por dados.
Educação
Um estudo publicado em 2022 pelo MIT e pela UCLA mostrou que o ensino superior ficou atrás de negócios, indústria e governo na adoção de decisões orientadas por dados.
Segundo uma pesquisa do Chronicle com gestores universitários realizada em 2023, 97% das instituições reconhecem a necessidade de usar melhor dados e análises nas decisões, mas apenas 51% contrataram novos profissionais com ênfase em habilidades de análise de dados.
Ainda assim, o setor educacional vem aproveitando esse potencial.
As escolas públicas de Laurel, em Montana, adotaram uma abordagem orientada por dados para elevar as taxas de letramento em leitura. Em parceria com os Regional Educational Labs (RELL) Northwest, os times de liderança em letramento de Laurel criaram uma rubrica para apontar problemas de prática antes não detectados.
Sem esse sistema de rubrica para coletar dados essenciais sobre métodos de ensino, notas dos alunos e feedback dos professores, seria muito mais difícil identificar as áreas a melhorar.
Saúde
A saúde é um dos setores que mais lentamente evoluíram em coleta e análise de dados. Mas, com o avanço da tecnologia e mais ferramentas para coletar dados úteis, a tomada de decisão orientada por dados se tornou essencial para melhorar o cuidado e os desfechos dos pacientes.
Em um pronto-socorro de um hospital em Nova York, por exemplo, um modelo preditivo em tempo real foi usado para planejar a escala de equipes, analisando dados históricos. O resultado foi evitar falta ou sobrecarga de profissionais no atendimento de emergência. Em outro artigo, exploramos como a IA na saúde está mudando o cenário.
Desafios de adoção e como superá-los
Embora os benefícios sejam claros, implementar essa abordagem traz desafios.
Alguns obstáculos a considerar:
- Qualidade dos dados: a precisão e a confiabilidade das decisões dependem da qualidade dos dados. Informações incompletas, desatualizadas ou imprecisas levam a conclusões equivocadas.
- Privacidade e segurança: com o aumento da regulação, como a GDPR, é fundamental coletar e usar dados de forma ética e segura.
- Resistência à mudança: sair da intuição para decisões orientadas por dados implica mudança cultural. Alguns colaboradores podem resistir, preferindo confiar na própria experiência.
Como mostramos no State of Data & AI Literacy Report 2024, apenas 35% dos líderes que entrevistamos disseram que suas organizações oferecem treinamento em dados para todos. Esse dado mostra como a falta de capacitação pode travar a adoção de decisões orientadas por dados.
Estatísticas do State of Data & AI Literacy Report
Tendências futuras
Com o avanço da tecnologia, a tomada de decisão orientada por dados tende a se tornar ainda mais predominante em diversos setores.
Algumas possíveis tendências:
- Mais uso de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML): com a IA cada vez mais sofisticada, ela tende a analisar grandes volumes de dados e identificar padrões mais rapidamente que humanos.
- Ênfase em análises em tempo real: para decidir com agilidade, empresas investirão em ferramentas que permitam análise rápida dos dados.
- Mais transparência: com consumidores mais atentos ao uso de dados pessoais, as empresas precisarão priorizar transparência na coleta e no uso das informações.
- Melhor infraestrutura de dados: o aumento do uso de dados vai exigir infraestrutura e gestão mais robustas para lidar com volume e complexidade.
Considerações finais
Vimos como a tomada de decisão orientada por dados usa informações para guiar escolhas de negócio — uma ferramenta poderosa para melhorar operações em vários setores.
Apesar de desafios como qualidade de dados e resistência cultural, cultivar uma cultura data-driven e investir em infraestrutura robusta é fundamental. Tendências como integração de IA e análises em tempo real vão ampliar ainda mais as capacidades de decisão, tornando essencial investir em reskilling e upskilling desde já.
Equipe seu time com as habilidades certas com o DataCamp for Business. Agende uma demonstração hoje e impulsione o sucesso da sua organização com decisões estratégicas e bem informadas.
Você está treinando duas ou mais pessoas? Confira nossas soluções de negócios
Dê à sua equipe acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios centralizados, atribuições, projetos e muito mais
