Dados em ascensão – Dados como recurso estratégico das Organizações
Compreender a utilização e o valor dos dados como um elemento estratégico da empresa
A frase “os dados são o novo petróleo” está a flutuar em todas as organizações e em todas as indústrias. O valor dos dados tornou-se o foco de muitos executivos e gestores de nível C e, desde então, as empresas começaram a recolher o máximo de dados que podiam. No entanto, não se trata apenas de recolher e estruturar dados, mas também de visualizar e interpretar dados para apoiar a tomada de decisões baseadas em factos.
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Ciência dos dados como criador de valor
Os dados tornaram-se um elemento estratégico fundamental das organizações. Num futuro próximo, pode ser praticamente impossível para uma organização fazer negócios, a menos que seja totalmente – ou pelo menos parcialmente orientada para os dados. O passo estratégico é tratar os dados como uma estratégia empresarial chave e não como uma questão puramente técnica. As organizações que adoptaram esta abordagem fornecem provas de que funciona, são altamente bem sucedidas e mais do que muitas vezes muito lucrativas.
Já não há qualquer dúvida de que a ciência dos dados tem potencial para criar valor, novos fluxos de receitas e vantagens competitivas. Afinal, qualquer empresa que consiga extrair valor dos seus dados e melhorar o seu desempenho através da análise de dados será a única empresa com acesso a esta informação em particular. Consequentemente, manterá uma vantagem sobre os seus concorrentes mesmo que estes copiem os seus produtos ou contratem o seu pessoal.
O poder dos dados, tal como exercido no mundo empresarial, demonstra que isto é mais do que uma capacidade técnica.
É antes uma questão fundamental na agenda de gestão que afecta múltiplos aspectos da vida de uma empresa. A razão é simples: a ciência dos dados pode acrescentar valor de várias formas, especialmente em três áreas-chave:
1. Melhorar o desempenho operacional
Em primeiro lugar, os dados podem ajudar a melhorar o desempenho operacional, permitindo que uma empresa faça mais com menos. Com os dados, pode extrair o maior valor possível dos recursos disponíveis, racionalizando os custos, tornando-se assim mais eficiente.
2. Fluxos de receitas adicionais
Em segundo lugar, os dados podem ser utilizados para criar fontes adicionais de rendimento. Muitas empresas criaram novos produtos baseados na análise de dados ou monetizaram os seus dados, vendendo-os a terceiros.
3. Ganhar vantagens competitivas
E em terceiro lugar, como já foi referido, se uma empresa for capaz de investir adequadamente tempo, esforço e recursos na ciência dos dados, pode obter vantagens competitivas adicionais através da implementação de algoritmos de aprendizagem por máquinas, que se tornam cada vez mais eficientes à medida que aprendem com os dados.
Eficiência operacional
Há duas abordagens possíveis para melhorar a eficiência operacional: reduzir os custos ou aumentar as receitas geradas pelo negócio principal da empresa.
Na área dos recursos humanos, os analistas podem prever quando profissionais valiosos estão prestes a desistir – um problema que normalmente não é detectado até ser demasiado tarde. Uma vez que as principais despesas de recursos humanos de uma empresa derivam precisamente desta situação, a capacidade de antecipar uma demissão e propor uma solução antes de o funcionário atingir o ponto de ruptura resultará numa maior eficiência.
Existe uma situação semelhante na área de marketing, onde uma das principais dificuldades é determinar a melhor combinação de marketing para aumentar a eficiência do investimento. A ciência dos dados pode ser aproveitada para encontrar a combinação ideal e modificá-la em resposta a condições externas. Uma tal abordagem aumentaria o volume de vendas da empresa, mantendo o orçamento do departamento de marketing sob controlo.
Outro grande exemplo é a empresa UPS. Esta empresa de expedição utilizou a ciência dos dados e algoritmos geográficos avançados para optimizar as suas rotas de entrega e efectuar a manutenção preditiva da frota. Em vez de esperar que um veículo se avarie e depois executar trabalhos de reparação não planeados, a UPS utiliza algoritmos para prever a probabilidade de incidentes. Como resultado, a empresa é capaz de programar a manutenção da frota durante períodos lentos.
Transformação do negócio
A viagem de uma empresa na ciência dos dados começa com a monitorização. Uma vez dado esse passo, é capaz de extrair conhecimento, que depois pode incorporar nas suas operações. As empresas mais avançadas acabam por transformar todo o seu negócio a fim de sustentar uma vantagem competitiva baseada em dados.
As recomendações de produtos são mais um passo na evolução da ciência dos dados. Esta abordagem não cria mais valor para o negócio principal, mas permite à organização oferecer um produto diferente – um produto de dados – com base nos dados disponíveis. Esta é a última fronteira na adopção da ciência de dados, e implica uma nova fase de transformação do negócio.
A divisão aeronáutica da General Electric dá mais um bom exemplo. No início dos anos 80, a divisão concentrou-se exclusivamente na venda de motores, e a sua relação com os seus clientes não foi mais longe do que isso. Ao incorporar sensores nos seus motores, a GE conseguiu recolher dados e passar de relações transaccionais com os seus clientes para relações contratuais baseadas em acordos de nível de serviço. Uma vez que a GE sabia da probabilidade de um material quebrar ou funcionar incorrectamente, bem como dos custos associados a tais incidentes, a venda do item funcionou como uma forma de partilhar o risco com o cliente, reduzindo assim o custo total de propriedade. Além disso, a assimetria de informação entre a GE e o cliente coloca o fornecedor numa posição mais forte para as negociações.
Outro exemplo é a Telco-empresa Telefónica, que é obrigada por lei a armazenar todas as informações e dados fornecidos por dispositivos inteligentes durante cinco anos. O cumprimento deste requisito implicou um custo intrinsecamente ligado ao negócio principal. Eventualmente, contudo, a Telefónica reconheceu o valor da informação recolhida, o que a levou a criar uma empresa chamada Smart Steps. O que começou como um custo estrutural acabou por se tornar um negócio inteiramente novo.
A tendência, portanto, é recolher, estruturar, normalizar e transformar dados, escolher o modelo mais apropriado e, mais importante ainda, conceber visualizações que facilitem uma tomada de decisão mais eficaz e valiosa.
Então, quando é que vai começar a transformar o seu negócio e a adoptar uma estratégia de dados?
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