Os dados são um recurso eficaz que precisa ser utilizado e levado em consideração. Ao criar e implementar uma estratégia de dados, qualquer empresa pode transformar dados em um ativo corporativo. Um procedimento muito dinâmico usado para coletar, organizar, avaliar e distribuir dados em apoio aos objetivos corporativos é chamado de estratégia de dados.
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Uma estratégia de dados é essencialmente um conjunto de regras e diretrizes que delineiam a maneira correta de sua empresa lidar com seus dados. Ela lista as partes responsáveis, os procedimentos a serem seguidos e os equipamentos a serem utilizados.
Com uma estratégia de dados, as organizações podem coordenar suas atividades e evitar o desperdício de recursos. Embora uma estratégia de dados nem sempre seja ideal, ela deve ter a capacidade de orientar as soluções da organização quando necessário. Isso é crucial devido à rapidez com que as empresas estão evoluindo neste cenário global em constante mudança.
Como uma estratégia de dados é implementada?
Políticas e processos que apoiam os objetivos de longo prazo de uso de dados de uma organização compõem a estratégia de dados dessa organização. Para que seu plano seja eficaz, ele deve abordar todos os usos dos dados. Também precisa cobrir aspectos além dos processos técnicos de gestão e análise de dados. Na gestão e interpretação de dados, como veremos, o elemento humano é igualmente significativo.
Por que uma estratégia de dados é necessária para o seu negócio?
Qualquer plano de negócios moderno requer dados. Não podemos mais deixar a administração, proteção e uso de um ativo corporativo tão vital nas mãos de arquitetos de dados ou desenvolvedores isolados. Para garantir que os dados sejam tratados e usados corretamente, seria ideal ter uma estratégia de dados abrangente com amplo apoio e participação. Cada organização tem prioridades diferentes para diferentes tipos de dados de acordo com seus objetivos de negócios e abordagens de gestão.
10 Melhores Práticas para uma Estratégia de Dados
1. Motive as pessoas a pensarem orientadas por dados
Ser orientado por dados é ter um impulso estabelecido para buscar respostas e basear decisões em dados, não em habilidade técnica ou competência matemática. O primeiro pensamento deve ser sempre buscar insights nos dados quando surgirem preocupações sobre movimentos de concorrentes, picos de aquisição ou rotatividade de clientes. Desenvolver essa cultura orientada por dados dentro da sua equipe significa estabelecer a prática de fornecer evidências concretas para apoiar decisões. Incentive-os a abordar qualquer questão ou nova ideia perguntando primeiro: "O que os números dizem?" Essa mudança de perspectiva permitirá que sua equipe decida com sabedoria baseada em evidências, resultando em uma estratégia mais calculada e eficaz.
2. Torne os dados uma prioridade em toda a organização
Uma estratégia de dados bem recebida é aquela em que todas as partes participam. Os indivíduos devem estar cientes dela e dispostos a implementá-la.
Nessa situação, os dados devem ser vistos como um ativo estratégico e um valor da empresa. Como fazer isso?
- Promovendo uma cultura que prioriza dados. Para isso, há vários processos envolvidos.
- Nomeando um líder executivo ou "campeão" para promover a estratégia de dados e projetos relacionados.
- Obtendo apoio de gestores em todos os níveis, começando com líderes de equipe na alta administração. Todas as partes envolvidas devem priorizar e apoiar uma estratégia de dados.
- Estabelecendo definições, diretrizes e métricas uniformes para toda a organização e, se necessário, oferecendo treinamento interno
- Implementando processos transversais e multifuncionais de dados usando uma única fonte de verdade
- Democratizando os dados, permitindo que equipes não técnicas acessem (por exemplo, comprando uma ferramenta de extração de dados sem código para marketing e vendas)
3. Mantenha-se simples
Dados sendo enviados para investidores, o conselho ou o chefe? Foque apenas em um ou dois números que provavelmente influenciarão a decisão que eles tomam; eles não precisam saber o quanto você se esforçou. Isso não significa que você não deva se esforçar. Mantenha algo escondido para poder responder a perguntas. A Pessoa Muito Importante só precisa ver o número final da planilha, que indica o que você os aconselha a fazer.
4. Monitore KPIs e análises
Em uma organização orientada por dados, a medição é tudo. É crucial alinhar seus objetivos estratégicos com Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) para alcançar isso. Medir o progresso e identificar oportunidades de melhoria requer o acompanhamento de indicadores significativos, não de métricas de vaidade. Os três principais KPIs para organizações SaaS são frequentemente LTV (Lifetime Value), Churn e MRR (Receita Recorrente Mensal). Embora os KPIs sejam geralmente atribuídos a indivíduos e equipes, projetos e iniciativas importantes também devem ter metas mensuráveis definidas para eles. Usando a estrutura OKR (Objetivos e Resultados-Chave), você pode combinar com sucesso KPIs com objetivos de longo prazo, incentivando-o a investigar o "porquê" por trás dos números e garantindo que os dados e as ambições estratégicas estejam alinhados.
Métricas de qualidade de dados também são possíveis de ter. Monitorar a qualidade dos dados permite que você:
- Analise o quão bem-sucedida é sua estratégia de dados.
- Reconheça a precisão dos seus dados.
- Destaque dados que são inconsistentes, parciais ou ausentes.
- Tome medidas corretivas para melhorar a qualidade dos dados.
5. Não siga as tendências tecnológicas mais recentes
Tecnologias que apoiam as melhores práticas de gestão de dados são muito divulgadas. No entanto, você não precisa seguir todas as novas modas. Na prática, você provavelmente não precisa de IA ou big data. Poucas empresas usam IA ou big data. Nossa compreensão do que constitui uma estratégia de dados forte é obscurecida por tendências e palavras da moda. Uma pilha tecnológica básica não é tão bem-sucedida quanto uma estratégia de dados. O sucesso está mais relacionado ao processo e à qualidade dos dados do que à tecnologia.
Use um de nossos clientes corporativos como exemplo. Para avaliar sua participação no mercado dos EUA, eles buscaram obter dados de mercado. Embora estivesse limitado a extrair de 20 sites, foi suficiente para executar seu mecanismo de análise interno sem a necessidade de hardware mais sofisticado.
Os metadados, ou descrição dos dados, são ainda mais significativos do que a tecnologia ou a quantidade de dados. Metadados são necessários para interpretar dados brutos. Portanto, ignore as tendências e concentre-se nos metadados e processos.
6. Escolha as melhores pessoas para liderar a estratégia de dados
Conhecimento técnico não é um requisito para o líder da sua estratégia de dados, mas é essencial se você deseja prosperar na colaboração multifuncional, tomar decisões baseadas em dados e compreender como os dados se relacionam com os objetivos de negócios. Para essa posição, pense em um gerente de produto que esteja no centro da tecnologia, vendas e marketing.
Os papéis de outros stakeholders devem ser bem definidos. Isso pode envolver engenheiros de dados, cientistas, analistas e gerentes de negócios, dependendo da escala da sua empresa. A estrutura sugere gestores de dados departamentais, um processo de auditoria e princípios de governança de dados. Ferramentas e análise de dados provavelmente precisarão ser expandidas para implementar uma estratégia de dados. Avalie o conjunto de habilidades atual da sua equipe e, se necessário, contrate mais analistas ou ofereça treinamento interno para preencher quaisquer lacunas.
7. Crie procedimentos robustos de segurança de dados
Todos estão preocupados com a segurança de dados. Lidar com isso não é responsabilidade exclusiva do seu encarregado de proteção de dados externo, departamento de TI ou jurídico. Você nunca estará no controle da segurança de dados se ela não fizer parte do seu design. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), uma lei de proteção de dados para cidadãos da Europa, exige que as empresas divulguem informações sobre armazenamento de dados, controles de acesso e uso.
Você deve ser mais cauteloso sobre quem tem acesso e como os dados são disseminados quanto mais dados são compartilhados entre as equipes. Os dados devem ser acessíveis apenas àqueles que precisam deles. Desenvolvedores, por exemplo, não precisam necessariamente de acesso a dados completos de clientes ou estatísticas de vendas.
Ao estruturar a maneira como os dados são compartilhados entre equipes e sistemas, a segurança de dados deve ser prioridade máxima em consideração aos clientes.
8. Escolha os métodos e ferramentas adequados para análise de dados
Todos devem ser capacitados para acessar e extrair insights de conjuntos de dados relevantes, seja um representante de vendas explorando dados de leads ou um gerente de produto analisando o comportamento do usuário em busca de sinais de compra. No entanto, uma análise de dados bem-sucedida requer as ferramentas, métodos e treinamento corretos. Análise preditiva, análise de texto, análise de coorte, análise de cluster e análise de sentimento são apenas alguns exemplos das diversas técnicas disponíveis. Escolher os métodos mais eficazes envolve equilibrar insights estratégicos com a adesão às regulamentações de governança e privacidade de dados. Manuseie casos de uso envolvendo informações pessoalmente identificáveis com cautela, pois nem todos os métodos de análise são legalmente permitidos. Garanta que suas equipes internas estejam cientes dessas limitações para promover a utilização responsável e compatível dos dados.
9. Crie uma Única Fonte de Verdade
A proveniência dos dados frequentemente se torna distorcida e difícil de rastrear quando eles se movem entre equipes e sistemas, levantando questões sobre sua precisão e qualidade. Uma Única Fonte de Verdade (SSOT) torna-se essencial nessa situação. Decisões críticas de negócios não correm mais o risco de serem guiadas por dados não confiáveis ou isolados, uma vez que a SSOT oferece um repositório central de dados consistentes e confiáveis que é publicamente acessível. Manter padrões rigorosos de qualidade de dados por meio de uma SSOT é crucial, pois dados imprecisos podem resultar em erros dispendiosos. Desenvolver um pipeline de dados que coleta dados brutos de várias fontes e os converte em um formato padrão para análise e armazenamento é um método popular para alcançar isso. Além disso, para garantir transparência e responsabilidade ao longo do ciclo de vida dos dados, seu processo de governança de dados deve documentar cuidadosamente a origem dos dados e quaisquer transformações feitas neles.
10. Melhore os resultados automatizando dados
O processo de obtenção, manipulação e armazenamento de dados usando métodos automatizados (em vez de manualmente) é conhecido como automação de dados. Para equipes que dependem da obtenção de dados da web, como representantes de vendas explorando leads e oportunidades, a automação de dados é uma grande economia de tempo.
- Utilizar a automação de dados pode ajudar
- Criar uma lista de contas-alvo qualificadas.
- Desenvolver um sistema automatizado de geração de leads.
- Adicionar novas informações a um CRM ou pontuar leads
- Identificar indicações de compra e padrões de mercado.
Use uma solução de automação de dados que extrai, transforma e carrega dados no seu CRM para análise para automatizar a origem dos dados. Normalmente, a raspagem da web alimenta esses tipos de ferramentas. É aconselhável evitar APIs, scripts e tecnologia complexa ao automatizar dados para pessoal não técnico. Em vez disso, utilize uma ferramenta de automação sem código, como Piloterr.
Continue Avaliando e Desenvolvendo Sua Estratégia de Dados
Uma estratégia de dados bem-sucedida é um processo dinâmico que requer observação e melhoria contínuas. Ela não é estática.
Veja como fazer isso:
1. Analise o Desempenho dos Dados Frequentemente
- Para avaliar o sucesso da sua estratégia de dados, monitore métricas importantes como KPIs e indicadores de qualidade de dados.
- Determine o que precisa ser melhorado, como a acessibilidade, precisão e integridade dos dados.
2. Adapte-se às Mudanças nos Requisitos de Negócios
- Avalie consistentemente seus objetivos e certifique-se de que sua estratégia de dados esteja alinhada com eles. Esteja preparado para modificar seu plano à medida que sua empresa cresce e as demandas mudam.
3. Adote Novas Tecnologias
- Mantenha-se atualizado sobre os mais recentes desenvolvimentos em tecnologia e ferramentas de dados e considere incorporá-los ao seu plano.
- Utilize IA e machine learning para otimizar processos e extrair informações mais significativas dos seus dados.
4. Promova a Alfabetização em Dados
- Invista em iniciativas educacionais para aprimorar as habilidades de alfabetização em dados da sua equipe.
- Incentive a cooperação e o compartilhamento de conhecimento entre departamentos para desenvolver uma cultura orientada por dados.
5. Realize Revisões Regulares
- Para avaliar a eficácia da sua estratégia de dados e identificar áreas de melhoria, planeje revisões recorrentes.
- Obtenha feedback de todas as partes interessadas dentro da empresa para obter insights valiosos.
Você pode garantir que sua estratégia de dados permaneça atualizada, eficaz e alinhada com as necessidades de negócios em constante evolução, revisando e aprimorando-a regularmente. Ao adotar uma postura proativa, você pode maximizar o valor dos seus dados e alcançar resultados superiores nos negócios.
