Business analytics: como iniciar um projeto?
Transformar dados em insights acionáveis para a tomada de decisão, a fim de otimizar processos de negócio: se pudéssemos resumir em uma formulação o conceito de business analytics, seria essa a que escolheríamos.
Ainda que conceitualmente seja simples, a maioria das empresas ainda não sabe realmente o que fazer com seus dados – pelo menos com algum grau de escala –, apesar de toda ela poder fazer isso.
Por isso, há um poder por trás das poucas organizações que conseguiram transpor as fronteiras que separam as simples armazenadoras de dados das que aproveitam seus dados.
Isso passa em primeiro lugar pela cultura, pelo patrocínio ativo das lideranças a uma postura data-centric. Mas, acima de tudo, a transposição desse limite passa por pequenas iniciativas bem-sucedidas, que provam o valor dos dados para organizações que querem se manter competitivas.
Para isso, não basta comprar uma ferramenta para fazer business analytics. Usar dados para a tomada de decisão não é tão fácil.
Como fazer isso? Responder a essa pergunta significa compreender como começa um projeto de business analytics.
É o que fazemos. Neste artigo, trazemos de maneira esquemática a trajetória que as organizações podem adotar para ultrapassar a barreira dos dados. Saber o que esperar do percurso não vai eliminar as dificuldades de atravessá-lo, mas será de grande valia para que você não seja surpreendido.
1. Estabelecer objetivos
Que áreas e, dentro delas, que indicadores e decisões se beneficiaram de insights obtidos por meio de data analytics? Essa é uma pergunta simples só na aparência. Se respondê-la a priori fosse simples, business analytics seria só questão de ferramenta. É fundamental que ferramentas de business analytics não sejam um fim em si mesmo. Ter um business case facilita.
Normalmente, problemas e perguntas que podem ser respondidas por meio de business analytics aparecem pontualmente ou, então, dentro do escopo de outros projetos, como os de observability. E é pelo seu caráter inicialmente restrito que eles não alçam voo.
Mas essa é uma das trajetórias mais comuns para começar a fazer business analytics de maneira bem-sucedida. Não será com inúmeros projetos, nem com projetos grandes. Talvez, sequer com uma equipe interna e grande investimento.
No entanto, para buscar objetivos para atender por meio de business analytics, é preciso incentivar as equipes a pensar e a levantar novas ideias para melhorar a visibilidade de uma métrica e a tomada de decisão. Colocar essas equipes de negócio em diálogo com profissionais de tecnologia experientes poderá ser produtivo.
Mais que isso, invista em treinamentos, em ferramentas e na própria equipe: é comum que ideias surjam inspiradas em outros exemplos ou em outros cases.
2. Desenvolver protótipos
O trabalho em analytics tem um viés exploratório. Por isso, você precisa chegar a uma definição do que é ter sucesso com essa iniciativa.
Nesta fase, a equipe vai prototipar uma ou mais soluções a fim de visualizar o que se espera, compreender se o projeto é viável e se a equipe deve seguir em frente com ele.
Em projetos iniciais, é fundamental mensurar o esforço, o tempo e o investimento que o projeto requer. Projetos grandiosos, caros e demorados podem ser mais questionados do que projetos de menor porte. Convém achar o ponto de equilíbrio para conseguir, sim, um sucesso, mas sem ultrapassar certos limites de orçamento, custos e energia.
3. Mapear os dados relevantes
Os dados dão vida ao business analytics, sendo a sua matéria-prima.
Avançando no projeto, a equipe vai determinar se tem os dados de que precisa para resolver o objetivo ou problema identificado e se esses dados têm um formato que permita a análise.
Basicamente, o trabalho nesta fase será de catalogação. Se os dados forem insuficientes ou de baixa qualidade, por exemplo, você pode produzir análises pouco confiáveis.
Da mesma maneira, você precisa determinar o formato dos dados, que facilitará a análise.
4. Desenvolver habilidades em gestão de dados
Nesta etapa a organização vai avaliar se tem a equipe e as ferramentas de que precisa.
Ela vai verificar se já dispõe ou se precisa criar habilidades em gestão de dados, como capacidade de mensurar a qualidade dos dados, dispor de sistemas de classificação e agregação de dados, assim como data delivery.
Baseada nos datasets que irá analisar, nos insights a que desejar chegar por meio das análises e nos stakeholders que vão consumi-los, a equipe deve selecionar a ferramenta. É fundamental que a ferramenta gere valor para as áreas de negócio.
O mercado já dispõe de ferramentas de business analytics que ampliam as possibilidades de que organizações sem habilidades analytics encontrem dados e especifiquem a análise que precisam.
A equipe de desenvolvimento precisa garantir que a equipe de negócio que se beneficiará dos dados possa acessar com facilidade os insights acionáveis.
5. Aprender e ampliar a cultura de dados
Uma vez implementada a iniciativa em business analytics as equipes precisam adaptar o processo de tomada de decisão para incluir analytics. Se os insights não são usados, de nada servem.
A partir do momento que são usados, e trazem resultados, comunicar benefícios será fundamental para difundir a cultura pela organização.
E, acima de tudo, sua estratégia de dados deverá ser continuamente refinada e otimizada, desde os insights que você busca, passando pela qualidade dos dados até o modo como eles são apresentados para os usuários.
Avaliar seus projetos tanto pelo modo como foram executados quanto pelos resultados que produziram para os stakeholders e evolua.
Business analytics: seu pontapé inicial
Começar um projeto em business analytics é a parte mais difícil, mas é o caminho necessário para entrar na trajetória de sucesso.
Conte com equipes experientes em projetos com diversos players dos mais variados segmentos, em diferentes níveis de maturidade em business analytics, para ganhar confiança em sua iniciativa e ver os resultados mais rápido. Absorva o conhecimento e crie seu time para escalar e sistematizar suas iniciativas, que você verá os resultados.
