Veja como Data Science é utilizada no mundo dos negócios

por
Omar Ajame
13 min

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Se você está por dentro das novidades tecnológicas, com certeza já ouviu falar sobre Data Science/Drive. Apesar de serem assuntos cada vez mais comentados nas organizações, alguns gestores ainda não sabem o real significado desses termos, muito menos como são aplicados nas estratégias organizacionais para minar os riscos emergentes da atualidade de uma vez por todas.Bem, isso é até natural, visto que estamos falando de uma inovação tecnológica. Nos últimos anos, nunca houve tanto interesse pelo termo Data Science quanto agora, pois os dados gerados atualmente são abundantes, o que impulsiona uma interpretação pontual, detalhada e assertiva. Do contrário, suas ações de venda em uma Corretora de Seguros, por exemplo, podem ir por água abaixo — e você deseja justamente o oposto disso, certo?Quer saber mais sobre Data Science/Drive e como trabalhar cada um deles para criar vantagens competitivas no negócio? Então, continue conosco. Boa leitura!

O que é Data Science, afinal?

Na prática, Data Science nada mais é que uma área de estudo dos profissionais de TI, que são responsáveis pela análise dos dados estruturados ou não. O objetivo é cada vez mais a extração de insights para tomadas de decisões acertadas nas organizações atualmente.Sendo assim, com a análise dos resultados atuais, é possível controlar os processos corretamente, prever o comportamento das pessoas, enxergar as próximas tendências de mercado e, também, inspecionar o poder de compra dos clientes. Dessa forma, fica mais fácil conduzir seu negócio por um caminho estratégico e, consequentemente, obter melhores resultados financeiros.

O que é Data Driven?

Data Driven é o termo usado para adjetivar processos orientados por dados, ou seja, todos os trabalhos que se baseiem na coleta e na análise de informações relevantes para a empresa.O termo originou-se no Data Science e, dentro de um contexto de negócios, indica que os empresários estão colocando os dados como centro durante a tomada de decisões, fazendo o planejamento estratégico a partir dessas referências.

Qual a diferença entre Data Science e Data Driven?

Embora se relacionem ao mesmo conceito ― o uso de dados de maneira estratégica nas organizações ― cada termo representa algo diferente.O Data Science identifica a ciência as tecnologias, modelos e metodologias de captura, armazenamento e processamento de informações. Ou seja, é por meio do Data Science que a empresa obtém os dados que precisa para aplicá-los em prol de um objetivo.Já o Data Driven identifica os processos que são guiados pelas informações. Isso significa que, ao afirmar que uma empresa é Data Driven, indica-se que os processos, decisões e operações são baseados pelos dados.

Porque o Data Science/Driven é importante para o mundo dos negócios?

Que as empresas acumulam inúmeras informações e a tendência é ter cada vez mais dados para serem analisados, você já sabe. Por esse motivo, o Data Science/Driven é muito importante para o mundo dos negócios atualmente. Com ele, é possível analisar todos os dados de uma só vez, sem precisar de uma pilha de relatórios e horas de inspeção.Mas isso ainda não é tudo. O Data Science permite que as organizações tenham uma série de benefícios. Entre eles, destacam-se:

  • informações atualizadas em tempo real;
  • otimização da segurança dos dados gerados por sua empresa;
  • facilidade ao personalizar produtos e serviços;
  • aumento da retenção de clientes.

Como o Data Driven Culture impacta as empresas atualmente?

Ser Data Driven Culture não significa somente estar ligado às transformações digitais, mas sim a uma filosofia de atuação que coloca os dados de sua empresa no centro de tudo. Por isso, a gestão de uma corretora de seguros será feita com base em informações confiáveis e sistemas analíticos poderosos.Devido às soluções em automação e inteligência artificial, os computadores fazem o trabalho de pesquisa, análise e tratamento dos dados enquanto os gestores de cada área se preocupam exclusivamente com a criação de novas estratégias. Por mais sofisticados que sejam os relatórios, os dados não falam por si só, ou seja, dependem do raciocínio humano para interpretar corretamente as informações.O Data Driven Culture é, sem dúvidas, sinônimo de sucesso para as empresas. Isso porque é possível ter acesso a uma série de diferenciais competitivos, como:

  • agilidade e eficiência na tomada de decisão;
  • redução dos custos com o compartilhamento de informações;
  • capacidade de traçar estratégias a curto, médio e longo prazo;
  • satisfação no atendimento aos clientes e muito mais.

De que forma desenvolver essa cultura no negócio?

Neste ponto, já sabemos que o Data Science/Driven é fundamental para o sucesso de uma organização, concorda? No entanto, mudar uma cultura empresarial é de longe uma tarefa fácil. Agora, se essa é sua vontade, faça! A seguir, você conhecerá os primeiros passos para conquistá-la.

Defina as lideranças responsáveis por promover a ação

O desenvolvimento do Data Driven Culture deve ser iniciado pelos líderes, pois são eles quem guiarão a implementação de uma nova cultura. Feito isso, gradativamente o novo “modus operandi” será disseminado para os demais funcionários e, como consequência, a nova cultura ficará cada vez mais intrínseca na organização.

Contrate as pessoas certas

Não adianta pensar em Data Driven sem antes contratar as pessoas certas para o seu negócio. No entanto, os altíssimos salários de um profissional de Data Science podem ser empecilhos, por isso é interessante investir nos talentos de TI da sua própria empresa. Cursos in-company vão ajudá-los a exercer um papel importante na mudança cultural que sua empresa tanto deseja.

Adquira as ferramentas indicadas

De fato, manter um projeto de mudança não é fácil. Nessas horas, é muito importante ter aliados que possam dividir essa responsabilidade conosco. É por isso que surgem as ferramentas corretas para o Data Science/Drive. A partir delas, é possível importar, armazenar, analisar e extrair os dados corretos — estamos falando de Big Data, Machine Learning, SQL e Business Intelligence.

Estabeleça os objetivos do Data Driven Culture

Neste passo, você deve categorizar os pontos de melhoria dos quais sua empresa tanto precisa, como:

  • produtividade;
  • compartilhamento de informações;
  • satisfação dos clientes;
  • capacidade de criação estratégia de negócio.

Quando tudo isso estiver na ponta do lápis, não perca mais tempo e concentre seus esforços em solucionar cada um dos problemas de uma vez por todas. Ao final, se o resultado não for satisfatório, comece o ciclo novamente. Ou seja: análise, identifique, promova e mensure seus resultados.

Torne os dados acessíveis

Por fim, faça com que todos os departamentos da organização utilizem os dados em suas tarefas rotineiras. Dessa forma, você alimentará a curiosidade dos funcionários em relação às informações provenientes dos dados coletados, o que fará com que tomem melhores decisões no dia a dia.

Treine os funcionários

Para praticar a cultura Data Driven é essencial que seus funcionários tenham familiaridade com o tema e saibam usar os recursos de maneira prática, direcionados a um objetivo. Vale a pena investir em treinamentos, dando condições que os colaboradores consigam identificar e analisar os dados importantes.Esses treinamentos ajudarão a aproveitar o capital humano já existente na empresa, promovendo uma colaboração entre os empregados atuais e os especialistas que serão admitidos.

Invista em automação

As ferramentas de automação ajudam não só a otimizar tarefas repetitivas e a diminuir gargalos, aumentando a produtividade. Elas são importantes para facilitar a coleta de dados, gerando novos volumes de informação que poderão ser usados para análises futuras.Essas automações podem ser implementadas na área de vendas, de pagamentos, de relacionamento com os clientes, entre outras.

Entenda que é um trabalho constante

A geração de novos dados acontece o tempo todo. Fazer apenas uma aplicação pontual e deixar o trabalho para trás certamente não tornará a sua empresa um exemplo de negócio data driven.A implementação dessa cultura exige a coleta, análise e aprimoramento constantes, com investimentos em novas ferramentas e revisão dos processos. Aceitar essa realidade e preparar a organização para isso faz parte da implementação de uma cultura data driven.

Como o uso de dados impacta o mercado de seguros?

A análise de dados ajuda as seguradoras a obterem insights e compreenderem melhor o comportamento do consumidor, permitindo a estruturação de estratégias de marketing mais eficientes, pacotes de ofertas que atendam outros perfis de clientes e até mesmo melhorias no relacionamento com o consumidor.Outra aplicação importante dos dados ocorre na prevenção de fraudes, que com a tecnologia acontecem de maneira mais rápida e variada, o que pode dificultar a detecção pelos órgãos competentes.O uso de técnicas como reconhecimento de padrões e modelagem de dados, apoiadas por ferramentas de Machine Learning, ajudam a prever resultados e rastrear anomalias, facilitando a identificação de inconformidades e ajudando na definição de regras mais eficientes para evitar prejuízos às seguradoras.Além disso, vale citar o uso do Big Data para a integração de vários tipos de seguros. Com dados estruturados, é possível ter uma visão macro do cliente, estabelecendo conexões entre os diferentes tipos de demanda e os índices de satisfação. Com base nessas informações, as seguradoras conseguem oferecer o que o seu público realmente precisa, com valores que ele possa pagar.Então, está preparado para seguir todos estes passos e conquistar de uma vez por todas as cultura Data Science e Data Driven em sua empresa? Como visto, o que difere uma organização de sucesso de muitas outras que ficam pelo caminho é, sem dúvidas, o investimento em adequação tecnológica. Afinal, trata-se da única forma de entregar soluções, identificar problemas e otimizar o atendimento aos clientes. Pense nisso!O que achou deste conteúdo? Gostou? Já está usando os dados na sua empresa ou pretende adotar essa estratégia? Deixe um comentário no post falando das suas experiências ou impressões sobre o assunto.