Movidas pelo desejo de alcançar o tão falado objetivo de se tornarem orientadas por dados, as organizações vêm acumulando dados, construindo infraestrutura e atraindo talentos altamente qualificados. Considerando que os dados são frequentemente apontados como a solução para uma infinidade de problemas, essas empresas estão no caminho certo.
Mas ter as ferramentas e os talentos certos não torna automaticamente uma empresa orientada por dados. O maior obstáculo é construir uma cultura de dados, em que a ciência de dados é vista por todos como uma metodologia para resolver problemas de negócio. De fato, qualquer organização que aspira ser orientada por dados precisa, antes de tudo, cultivar essa cultura, promovendo letramento em dados em toda a empresa e equipando todos com as habilidades necessárias para executar as tarefas de dados que os ajudam a brilhar em seus papéis. Essa mudança de mentalidade é um grande desafio no caminho rumo à orientação por dados. Segundo a Gartner Chief Data Officer Survey de 2018, 35% dos CDOs acreditam que o baixo letramento em dados é o maior desafio para extrair valor de dados em escala.
Os benefícios de se tornar orientado por dados e aplicar ciência de dados em escala são muitos e amplamente documentados. A seguir, um panorama de quatro frentes de ciência de dados que as organizações podem adotar rapidamente para começar a extrair valor dos seus dados, com casos de uso específicos.
1. Comunique insights complexos com visualização de dados, de forma rápida e objetiva
Dashboards interativos estão cada vez mais presentes porque permitem que as partes interessadas acessem informações atualizadas com facilidade.
Dashboards são extremamente versáteis. Eles podem funcionar como um telescópio para métricas estratégicas de longo prazo ou como um microscópio focado nos detalhes operacionais do dia a dia. Em ambos os casos, ajudam a escalar a tomada de decisões baseada em dados. Hoje, muitas ferramentas de business intelligence no-code, como Tableau e Power BI, oferecem interfaces intuitivas de arrastar e soltar para construir dashboards poderosos. Já pacotes open source em linguagens populares, como o plotly em Python e o Shiny em R, reduzem a barreira de entrada para criar visualizações interativas altamente personalizáveis.
2. Tome decisões melhores analisando dados históricos
Uma empresa orientada por dados descreve, resume e entende seu desempenho histórico e o aproveita para direcionar decisões, reforçando o que funciona e corrigindo o que não funciona. Uma pesquisa da Deloitte apontou que cerca de metade das empresas afirma que o maior benefício da análise é viabilizar decisões mais bem fundamentadas em dados. Além disso, 62% das empresas disseram que os dados são importantes para orientar a estratégia de negócios. Fica claro que os dados estão se tornando uma ferramenta indispensável no repertório corporativo.
A tomada de decisão orientada por dados pode manter e ampliar a vantagem competitiva de uma organização. Por exemplo, a análise de cesta de mercado ajuda varejistas físicos a otimizar o espaço da loja e criar experiências de compra melhores. Profissionais de marketing podem analisar taxas históricas de cliques em emails para avaliar o sucesso de campanhas. Analistas financeiros podem aplicar análise de séries temporais aos dados históricos para otimizar o planejamento de orçamento.
Esse tipo de análise de dados históricos pode ser feito com eficiência em planilhas como Microsoft Excel e Google Sheets quando o volume de dados é pequeno. À medida que os dados crescem, a análise se torna mais eficaz com linguagens de programação open source como R e Python.
3. Potencialize a expertise do negócio com pensamento estatístico
A estatística permite resumir grandes volumes de dados de forma objetiva. Na base da estatística estão as medidas-resumo que representam tendências centrais (como média, moda e mediana) e dispersão (como desvio padrão e variância). Essas medidas são os blocos de construção de ferramentas como o boxplot e de métricas como o coeficiente de correlação (que mede a força da relação entre duas variáveis). Por exemplo, varejistas podem calcular a correlação entre a compra de produtos para otimizar campanhas de venda cruzada. Pesquisadores de mercado podem usar análise conjunta (conjoint) para determinar o mix ideal de preferências do cliente antes de lançar um novo recurso ou ajustar o preço de um produto.
Experimentos controlados ajudam empresas a isolar o efeito de uma mudança, estabelecer relações claras de causa e efeito entre métricas e tomar decisões melhores. Com fundamentos estatísticos, experimentos controlados oferecem um método relativamente simples, porém rigoroso, para validar ou refutar intuições de especialistas no assunto. Um exemplo clássico é fazer testes A/B em linhas de assunto de email e escolher a que tiver a maior taxa de cliques. No AirBnB, uma mudança só foi implementada para todos os usuários quando um experimento mostrou de forma conclusiva que alterar o filtro de preço máximo causava aumento na taxa de conversão. Já na Shutterstock, a ideia de remover marcas-d'água nas imagens da página de busca foi rejeitada quando experimentos forneceram fortes evidências de queda na conversão.
4. Faça previsões e descubra novos insights com machine learning
Empresas podem usar dados passados para prever o futuro com machine learning. Por exemplo, com aprendizagem supervisionada, uma técnica que treina algoritmos para classificar dados ou prever resultados usando dados rotulados, qualquer organização pode prever quais clientes têm maior probabilidade de churn com base no histórico de atividade. Uma corretora pode usar preços históricos de uma ação para prever preços futuros em modelos financeiros.
Ao contrário da aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada é uma técnica que pode ser usada quando a empresa tem pouco conhecimento sobre um conjunto de dados bruto e quer explorá-lo — mesmo sem saber exatamente o que está procurando. O clustering é um exemplo de algoritmo não supervisionado que agrupa dados em categorias não predeterminadas. Por exemplo, uma operadora de telecom que possui dados valiosos sobre seus clientes, mas ainda não segmentou sua base, pode usar aprendizagem não supervisionada para identificar clusters de clientes com características distintas.
A aprendizagem não supervisionada também é excelente para encontrar associações. No e-commerce, recomendações do tipo "quem gostou do produto X também gostou do produto Y" geralmente são resultado de técnicas não supervisionadas que revelam essas conexões ocultas. Essas recomendações podem sustentar uma estratégia de venda cruzada eficiente.
Construindo uma organização orientada por dados
Fica evidente que avançar rumo à orientação por dados libera muitos benefícios potenciais para a organização. Existem vários casos de uso simples que as equipes podem começar a aplicar em conjunto — desde que tenham as habilidades necessárias para dar os primeiros passos. É por isso que o DataCamp for Business oferece uma plataforma de aprendizado interativa para empresas que precisam capacitar e requalificar suas pessoas em habilidades de dados. Com temas que vão de letramento em dados e ciência de dados a engenharia de dados e machine learning, mais de 1.600 empresas confiam no DataCamp for Business para desenvolver seu talento.
