Como a análise de dados pode te ajudar a gerir uma crise

Como a análise de dados pode te ajudar a gerir uma crise
INFORMATICA

Estamos vivendo uma situação completamente nova - uma crise pandêmica no meio da era da Transformação Digital. Isso representa, além das incertezas, que adaptação e inovação passam a ser pré-requisitos de existência de muitos mercados e profissionais com - nada mais nada menos - a tecnologia como aliada. E ainda tinha gente que achava conceitos como Homem - Máquina e Sociedade 5.0 coisas de um futuro distante, não é mesmo?

E como tecnologia não sobrevive sem dados, os nossos parceiros da Digital House, escola de habilidades digitais, que vivenciam esse universo antes mesmo de ele virar notícia, prepararam este material com dicas e informações de como gerir esta por meio de dados e de uma maneira mais segura e qualificada, acompanhando o seu cenário, seja você um empreendedor, funcionário, freelancer, uma startup ou empresa de médio ou pequeno porte. 

 

Como entender este momento e por onde começar a agir

Desejado ele não é. Mas, que seus danos podem ser minimizados, isso podem. Aliás, investir em coleta e monitoramento de dados, em vez de correr atrás de danos, é muito mais lúcido. Mas, como se dá esse investir se a ordem das empresas é corte ou contenção de caixa?

Calma, vamos por partes. Vivemos uma crise nunca pensada, uma pandemia por influenza, que traz um evidente momento de insegurança em que muitas empresas ficam sem saber como proceder. E olhe só, a última provocada por vírus de influenza foi em 1918, ano que acabava a Primeira Guerra Mundial (tempos realmente difíceis aqueles). Quem iria pensar que teríamos uma nova, que viesse desta forma, com poder letal?

Pois é, a real é que algumas crises vem assim, como avalanches impensadas, mexendo em comportamento e economia. Logo, parece impossível prever a melhor medida quando o parquinho está ardendo, certo? Mais ou menos. 

Dados não são bola de cristal, mas são ótimos conselheiros. Da mesma maneira que uma doença tem sintomas que podem ser observados em um corpo humano, durante sua manifestação, em uma crise, um sistema de monitoramento de dados acompanha pistas que mostram caminhos às empresas, indicando por onde é melhor seguir, por meio de análises, métricas, indicadores, pontos de vulnerabilidade, pesquisas de comportamento dos públicos-alvo diante de suas novas necessidades, entre muitos outros indícios que estão concentrados em um banco de dados (Big Data).

Esse banco depende de gente, sempre. A interação homem-máquina acontece por meio da análise e da ciência de dados, cada uma tendo sua função. Para entender mais, bora para a rodada de dados, logo ali. 

 

Rodada de algoritmos

Na análise de dados (Data Analytics), a gente pode transformar um conjunto de dados, verificando sua razão de ser, por uma análise racional e probabilidades, ou seja, olhando para aquela questão com base no que os dados dizem sobre elas.

Já a ciência de dados (Data Science) é uma área interdisciplinar de estudo e análise de dados econômicos, financeiros e sociais, estruturados e não estruturados, de onde se extrai conhecimento, detecção de padrões e/ou obtenção de insights para tomadas de decisão. 

Mesmo que parecidos, são diferentes. Saber usar os termos corretamente impacta na forma de como um negócio é executado. 

A preferida é compreender dados e se aprofundar em um mundo desconhecido. Com a análise de dados lidamos com hipóteses, normalmente. Na ciência dos dados, se constrói conexões e planejamento do futuro, o que a faz ser a escolhida por organizações. Ela fornece uma nova perspectiva, com tudo conectado.

Ok, entendido que ciência de dados pode ser interpretada como a caixa de ferramentas dos dados, e a análise, uma das gavetas. Nela, os analistas de dados têm objetivos específicos, agindo por:

  • Automatização no fornecimento de informações sobre certas áreas.
  • Pelo uso de penteamento de dados, é possível (por meio do conhecimento matemática de grandezas), auxiliar nas perspectivas e mais aproximação das metas da empresa.
  • Classificação de dados em coisas que as organizações sabem ou sabem que não conhecem, mas que podem ser usadas para medir situações passadas, no presente ou no futuro.

 

Cada um no seu quadrado. Por quê?

Olha só algumas boas justificativas:

  • Cientistas e analistas de dados desempenham diferentes funções.
  • O resultado de seus trabalhos pode ser usado para encontrar coisas diferentes.
  • A análise de dados é muito utilizada em indústrias, como cuidados de saúde, jogos e viagens, enquanto a ciência dos dados é comum nas pesquisas via internet e na publicidade digital.
  • A ciência dos dados desempenha papel importante no desenvolvimento da inteligência artificial e da aprendizagem por máquinas, sendo útil em indústrias, assim como em empresas de vários segmentos, indo sempre além das probabilidades.

 

Inspiração, entre um bit e outro

Só para dar um respiro, e uma inspirada (quem sabe?), acompanhe essa história cheia de dados.

 

A Nintendo, conhecida por seu enorme sucesso comercial global, é considerada hoje um grande player de tecnologia. Mas, o que muita gente desconhece é que foi fundada em 1889, como fabricante de cartas de baralho para o jogo japonês hanafuda. E permanece bem viva desde lá, passando pela 1ª Guerra Mundial e a gripe de 1918, que citamos antes. O jogo que ela fabricava foi importado pela primeira vez, pelos portugueses, no século XVI, e envolvia coletar cartões com várias flores impressas, cada uma valendo pontos diferentes. Daí, sua evolução e o que ela faz com os jogos de videogame você já deve saber.

Em sua história, o que chama a atenção é que, mesmo quando a tecnologia ou o mundo ao seu redor mudava, ela também se transformava, com velocidade e sem perder de vista seu propósito primordial, o que lhe conferia a coragem para continuar. E o propósito do negócio da Nintendo é simples: a missão de como criar diversão, seja em 1889 ou hoje. Não é só tecnologia, embora ela seja uma poderosa aliada. Fica a dica.

 

Mãos à obra: o gerenciamento de crise, na prática 

Como a gente explica e não complica, nada como exemplificar na prática o uso de dados para a realidade do seu dia a dia, em tempos de crise. Acompanhe nossas dicas para cada contexto, endossadas por quem entende do assunto, nosso professor Ivan Ramos Pagnossin, coordenador do curso de Data Analytics da Digital House e Mestre e Doutor em Ciências (programa Física) pela Universidade de São Paulo (USP).

Grandes empresas:

1 - Modernização do gerenciamento de dados

2 - Democratização do analytics

3 - Necessidade de estabelecer confiança na equipe de TI

4 - Equipes de TI mais consolidadas e próximas da área de negócios

De acordo com o relatório State of the CIO 2020 da IDG, 37% dos líderes de TI dizem que a análise de dados para negócios será o vetor de maior investimento de suas áreas este ano, com segurança e gerenciamento de riscos em segundo lugar (34% dos entrevistados). O que representa que a tomada de decisões por dados faz equipes de TI se consolidarem e ganharem mais espaço. Em crises, desde que a empresa tenha profissionais qualificados, a análise, monitoramento e conexões dos dados direcionam as ações mais conscientes, o que significa que prever algumas situações, com base em informações, faz com que empresas respirem e possam se precaver.

 

Dica do especialista:

“A otimização de todos os processos requer conhecê-los, dimensioná-los e analisá-los, inclusive os efeitos menos evidentes. Isso só é possível com a devida análise dos dados de operação das empresas. Não é exagero dizer que grandes empresas não sobrevivem sem análise de dados. Grandes empresas geram cada vez mais dados valiosos, com os quais é possível vislumbrar novas oportunidades de negócio”.

 

Micro e pequenas empresas (MPEs)

1 - Presença online

2 - Análise de dados por meio de ferramentas de automatização

3 - Contratação de profissional da área ou auto capacitação

 

Segundo o Google (2019), quatro em cada dez pequenas e médias empresas brasileiras ainda nem possuem presença online. O problema destas empresas é a falta de pessoal ou orçamento para investir nisso. Como resolver? Aprender a habilidade digital ou contratar alguém que manje, simples assim. A partir daí, quanto melhor a automação de processos e usabilidade, mais seus funcionários poderão usar a ferramenta. Não é preciso custear uma equipe grande de inteligência de negócios, machine learning ou tecnologia da informação, para coletar e emitir relatórios desses dados. Com uma pessoa capacitada, que reúna os bancos de dados já existentes dos clientes, planilhas comuns aos softwares de gestão e de marketing, esta lacuna será resolvida e as MPEs andarão em terrenos menos duvidosos. 

 

Dica do especialista:

“Planejamento e visão de futuro - inclusive (mas não exclusivamente) sobre a saúde financeira da sua empresa - só são possíveis com uma análise de dados adequada e objetiva, que permite até mesmo antever situações adversas e se preparar para elas.”

 

Startups

1 - Posicionamento ágil e repensar processos de desenvolvimento

2 - Mais capacitação técnica para mais pessoas da empresa

3 - Serviços voltados a ajudar indústrias e empresas a saírem

da crise, com base em dados

 

As chamadas incubadoras de ideias, onde tudo é para já, com testes ágeis dos produtos e que pregam a experiência de mãos dadas com a técnica/metodologia, também estão se reinventando nesta crise. A ideia dos dados neste modelo de negócio age como norte, pois seus investidores precisam de números que justifiquem suas apostas. Acontece que quem injeta capital também está sensível, agora. Startups buscam então um equilíbrio para sobreviverem em um tempo bem menos acelerado. Uma boa saída é somar profissionais qualificados e resilientes + softwares avançados de gestão para descomplicar plataformas. Para isso, adquirir mais conhecimento em ciência de dados e aumentar seu exército de profissionais preparados na área de dados pode ser uma ótima estratégia de resistência. 

 

Dica do especialista:

“Praticamente todas as startups aproveitam, em maior ou menor grau, os dados gerados pelos consumidores de seus produtos tecnológicos, seja como fundamento de seus modelos de negócio, seja como mecanismo para entender seus consumidores e otimizar suas ações. Logo, a análise de dados é de primordial importância para as startups”.


*Este é um conteúdo da Digital House. Conheça mais sobre nosso parceiro no DH Blog.

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