A ciência de dados é o principal método que as organizações utilizam para abandonar a intuição e tomar suas decisões com base em evidências. Ainda pouco difundida entre as iniciativas sociais e ambientais, uma boa orientação por dados tem o potencial de garantir maior receita, mais impacto positivo e aumentar a transparência com a sociedade. No entanto, sempre ouvimos das organizações a mesma dúvida: será que a minha iniciativa está preparada para começar a utilizar dados ou aumentar o entendimento sobre eles?
A boa notícia é que as probabilidades para o “sim” são altíssimas. Para começar a ser orientado por dados não é necessário ter especialistas na sua equipe nem ter uma organização com uma grande quantidade de colaboradores. Basta ter um líder analítico com um olhar atencioso sobre o assunto e que saiba abraçar qualquer um dos níveis de complexidades que existem para a orientação com dados. As iniciativas que ainda não possuem a estratégia analítica devem, a princípio, buscar avançar entre as primeiras complexidades (relatório, análise e monitoramento). As organizações que querem aumentar seus entendimentos com o uso de dados possuem opções de maior complexidade: previsão, predição e prescrição.
Continue no texto se você quer entender os níveis de aprofundamento do uso de dados e descubra em qual destes momentos a sua organização se encontra:
Até onde os dados te levam (níveis de complexidade)
O modelo apresentado a seguir* foi desenvolvido nos Estados Unidos para auxiliar a jornada de empresas que querem fazer o uso de dados para a tomada de decisões. A complexidade do uso dos dados é apresentada de uma forma crescente.
1) O começo de tudo: relatório
O relatório responde algo fundamental para a organização: o que aconteceu até agora. Número de clientes e patrocinadores, quantidade de pessoas impactadas, orçamentos, gastos e receita são alguns dos dados que aparecem nos relatórios. Essa base de comunicação guarda o histórico da organização, facilita a tomada de decisões, dá margem para a inovação e une toda a equipe em conhecimento e objetivos.
2) Capacidade de análise
Aumentando a complexidade dos dados e da interpretação sobre eles, após a formulação do relatório, chegamos até a análise. Este nível de maturidade permite que os dados respondam para a organização os motivos pelos quais foram obtidos os resultados do relatório. A análise dos dados pode ser quantitativa ou qualitativa e, em alguns casos, inclui uma boa filtragem das informações e até análises estatísticas.
3) Comece a monitorar resultados
Sua organização já faz relatório e análise? Parta para o monitoramento ao vivo daquilo acontece nos seus programas, vendas e serviços. Algoritmos programados podem mostrar em dashboards seus resultados em tempo real, facilitando a compreensão sobre o desempenho das atividades de marketing, vendas e doações.
4) Poder de previsão
Com a análise de dados é possível identificar padrões e tendências do seu público e produto. Na previsão, você usa as evidências que estão contidas nos dados para encontrar os principais comportamentos da sua comunidade e/ou clientes.
5) Faça a predição de desempenhos
A análise preditiva é a previsão com um nível de complexidade tecnológica. Envolvendo machine learning, inteligência artificial e estatística, um alto volume de informações criadas diariamente podem fazer uma “previsão do futuro” e até antecipar acontecimentos. A predição é a melhor forma de encontrar oportunidades e se antecipar para possíveis riscos.
6) O máximo de complexidade: prescrição
Imagine você podendo identificar, em diferentes cenários, os resultados da sua organização. E se um cenário mudar, o que acontece? Na prescrição, com um alto nível de complexidade e tecnologia, os dados podem mostrar para sua organização os caminhos a seguir em imprevistos, como se prescrevessem soluções.
*Modelo desenvolvido por Carol Jenner, Business Intelligence & Analytics Architect em Arbela Technologies
