5 desafios que atrapalham a orientação a dados

Publicados: 2021-11-30

As relações entre as empresas e seus dados estão se transformando. Ao adotar uma mentalidade de ponta a ponta, as organizações poderão transformar dados em valor comercial em maior medida.

Ao combinar os dados da equipe de linha de frente com suas interações diárias com os clientes e, em seguida, traduzindo de volta para a rede interna da empresa, é criada uma cultura de dados de ponta a ponta.

Identificamos cinco principais desafios que as organizações enfrentam ao tentar estabelecer uma cultura orientada por dados com base em nossa experiência de trabalho em inteligência militar e design centrado no ser humano, bem como nos insights de mais de 1.000 líderes empresariais.

A extensão da tomada de decisão baseada em dados

A tomada de decisão orientada por dados é o processo de coletar e analisar dados, inferir insights a partir deles e, em seguida, tomar decisões com base nesse insight.

O processo é objetivo e pode ser analisado de acordo com o impacto das métricas nos dados.

Todo setor de manufatura pode se beneficiar da tomada de decisões orientada por dados. Para economizar tempo, a gerência pode planejar o que acelerará a produção.

As decisões baseadas em dados também permitem o uso de informações passadas para prever o que acontecerá no futuro. É fácil fazer suposições falsas e ser influenciado por vieses quando não há dados. Gigantes de negócios podem usar essa abordagem para modelagem de diagnóstico, análise de dados e processamento para melhorar o desempenho.

Benefícios da Tomada de Decisão Orientada por Dados

  • Agilidade estratégica aprimorada

    Dados, como números de vendas, custos de materiais e projeções de mercado, sempre foram usados ​​pelas empresas para formular suas estratégias de negócios. Essas estratégias são amplamente influenciadas pela variedade, velocidade e volume de dados disponíveis para as empresas modernas.

    As empresas orientadas por dados devem se tornar hábeis em adquirir, analisar e agir em novos dados rapidamente devido à crescente adoção de tecnologias e aplicativos emergentes que exigem acesso de baixa latência a grandes volumes de dados.

  • Melhor visibilidade do cliente

    Uma empresa que usa dados de forma inteligente conhece seus clientes melhor do que nunca. Você pode saber de onde seus clientes vêm, quais são suas necessidades, o que eles querem comprar, como querem comprar e como querem entrar em contato com você.

    A coleta de dados não é o segredo para conhecer seus clientes. Trata-se de ter a capacidade de unificar dados de várias fontes e torná-los acessíveis, acionáveis ​​e compreensíveis para as pessoas em sua organização que mais precisam. A sofisticação e a complexidade desse tipo de análise exigem infraestrutura de rede de última geração.

  • Inovação impulsionada por insights

    Uma empresa orientada por dados com uma compreensão completa de seus clientes pode usar esses insights para melhorar seus aplicativos, ofertas e experiências para seus clientes.

    O setor de varejo, por exemplo, conseguiu visualizar o que os clientes desejam de suas experiências na loja usando dados de clientes.

    Os varejistas estão desenvolvendo a loja do futuro por meio de inovação contínua, oferecendo lições também para outros setores.

  • Eficiências operacionais

    Um negócio de sucesso é construído com clientes satisfeitos. Muitas empresas ignoram o fato de que as melhorias nos bastidores podem ser a maneira mais eficiente de melhorar as experiências do cliente.

    As empresas podem otimizar suas operações em tempo real monitorando seus dados de forma inteligente. As empresas podem rastrear e ajustar automaticamente processos e operações para responder a interrupções e demandas coletando dados sobre condições de equipamentos, rotas de envio, padrões climáticos, integridade da cadeia de suprimentos e inventário.

  • Insights de capital em tempo real

    A maioria das empresas baseia suas despesas de manutenção e capital em suposições, não em dados. Suposições sobre quando fazer manutenção ou substituir uma máquina são baseadas em estimativas.

    Uma situação mais desafiadora é quando a falha do equipamento leva a decisões de manutenção e compra que resultam em perda de produtividade e gastos inesperados.

  • Vantagem competitiva

    Você provavelmente já experimentou plataformas híbridas e multinuvem e exploração de big data em sua empresa. Em seguida, expanda o sucesso do seu negócio para que ele possa se tornar mais competitivo.

5 desafios que atrapalham a orientação a dados

  1. Qualidade dos dados

    O primeiro desafio orientado a dados está em um projeto orientado a dados, a descoberta de dados pode ser uma tarefa crucial e fundamental. Dependendo dos critérios, como estruturas centradas no usuário e outras estruturas organizacionais, pode-se descobrir as abordagens para a qualidade dos dados.

    Solução

    Além dos métodos de perfil de dados e exploração de dados, os analisadores também poderão verificar as implicações de seu uso, bem como a qualidade dos conjuntos de dados. É essencial seguir o ciclo de qualidade dos dados para melhorar e garantir a alta qualidade dos dados.

  1. Integrando dados

    A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes e armazená-los juntos para obter uma visão unificada. Os problemas de integração de dados provavelmente são causados ​​por dados inconsistentes dentro de uma organização.

    Solução

    Para resolver problemas complexos de integração de dados, várias plataformas de integração de dados estão disponíveis. Com ferramentas de integração de dados, você pode automatizar e orquestrar transformações, criar estruturas extensíveis, otimizar o desempenho de consultas automaticamente etc.

  1. Dados sujos

    O terceiro e mais importante desafio orientado a dados é chamado de dados sujos quando contém informações imprecisas. Tirar isso de um conjunto de dados é praticamente impossível. É necessário implementar estratégias de marketing orientadas a dados B2B para trabalhar com dados sujos com base na gravidade dos erros. Os tipos de dados sujos estão listados abaixo.

    • Imprecisos: dados tecnicamente corretos podem ser imprecisos para a organização neste caso.
    • Incorreto: O valor de um campo deve estar dentro do intervalo válido de valores para que seja considerado incorreto.
    • Duplicado: A ocorrência de dados duplicados pode ser resultado de envios repetidos, junção incorreta de dados, etc.
    • Inconsistente: Dados inconsistentes geralmente são causados ​​por dados redundantes.
    • Incompleto: Dados com valores ausentes são a razão para isso.
    • Violação de regra de negócios: uma regra de negócios é violada quando esse tipo de dados está presente.

    Solução

    Os especialistas em gerenciamento de dados podem ajudar as organizações a superar esse desafio limpando, validando, substituindo e excluindo dados brutos e não estruturados. Também estão disponíveis no mercado ferramentas de limpeza de dados ou ferramentas de limpeza de dados para limpar dados sujos.

  1. Incerteza de dados

    A incerteza pode ocorrer por vários motivos, incluindo erros de medição, erros de processamento, etc. Ao usar dados do mundo real, erros e incertezas devem ser esperados.

    Solução

    Simular, testar e analisar sistemas complexos pode ser simplificado usando ferramentas de software de análise e quantificação de incerteza poderosas.

  1. Transformando dados

    A transformação de dados é o último desafio orientado a dados de várias fontes que geralmente são incompatíveis entre si e, portanto, precisam ser limpas e normalizadas antes que possam ser usadas juntas. Para obter insights significativos dos dados, a Transformação de Dados pode ser descrita como a conversão de dados de um formato para outro. Mesmo que todos os dados possam ser convertidos em um formato utilizável, ainda existem algumas coisas que podem dar errado com o projeto ETL, como um aumento na velocidade dos dados, tempo gasto na correção de conexões de dados quebradas, etc.

    Solução

    Diferentes ferramentas de ETL podem ser usadas para extrair dados e armazená-los no formato adequado para análise, incluindo Ketl, Jedox e assim por diante.

Pensamentos finais

Tendo compreendido profundamente esses desafios, desenvolvemos a estrutura para permitir que as equipes de negócios se comuniquem com os dados quando, onde e como precisarem.

Os membros da equipe precisam ser capazes de pensar de forma holística e tomar decisões com estruturas mais planas para atingir esse objetivo. Fazendo isso corretamente, você poderá transformar os dados de sua organização em valor real de negócios todos os dias.

Outros recursos úteis:

Por que uma cultura orientada a dados é fundamental para a transformação digital

3 razões pelas quais o marketing orientado a dados é importante?

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