A análise de dados tem tudo a ver com a solução das necessidades organizacionais, mas a análise por si só não o ajudará a tomar decisões ou transformar essas decisões em ação. O elo perdido entre análise e ação é o insight. Em nosso artigo mais recente sobre como tomar decisões mais bem informadas, você descobrirá o que é necessário para transformar sua análise de dados em insights úteis para a tomada de decisões.
Você começará a ver como pode fazer com que suas equipes passem de “o que” a análise de dados lhe diz para “e o que” isso significa para a organização e “agora quais” são os próximos passos potenciais e propostos. A abordagem transforma os dados em informações e, novamente, em insights usados para a tomada de decisões.
Dados, insights, informações – qual é a diferença?
Dados, informações, insights – esses termos podem parecer a mesma coisa, mas são bem diferentes. A imagem abaixo compartilha as diferenças distintas entre os três. Dados são os fatos brutos que são processados e resumidos em informações que demonstram tendências e são mais facilmente compreendidas pelos seres humanos. Essas informações combinadas com o contexto comercial e o conhecimento intangível criam o link para o insight.
Qual insight você precisa?
Para tomar uma decisão mais bem informada é necessária uma visão retrospectiva do que aconteceu, o que isso significa para os negócios e uma previsão calculada para descrever o que poderia e o que deveria acontecer em seguida. Esses estágios se correlacionam com os quatro estágios da análise de dados: descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo.
Até que ponto você pode subir na escala da análise dependerá do grau de maturidade digital da sua organização. Quanto mais abaixo na escala você estiver, mais dependente você estará das experiências e conhecimentos humanos para gerar o insight. No entanto, mesmo com análises prescritivas, isso deve sempre ser combinado com uma análise humana, porque é difícil automatizar a geração de insights bons e éticos. Esta é a combinação eficaz de pensamento racional e instinto.
Skills para cultivar insights
Muitas organizações estão dedicando muito tempo e energia capacitando seus funcionários em habilidades digitais técnicas para extrair, analisar e visualizar dados. As habilidades digitais levam você ao ponto de análise de dados, mas gerar insights requer algo mais.
Todas as skills necessárias na análise de dados são abordadas com mais detalhes abaixo. Elas incluem as competências não técnicas necessárias para explicar os resultados onde os dados sozinhos podem não existir, além de apoiar o planejamento de cenários onde os dados podem não existir.
- Visão comercial
Muitos profissionais são especialistas em suas próprias áreas e seu tempo é ocupado com grande parte do dia a dia. Para resolver as necessidades no nível da organização, eles se beneficiarão ao dar um passo atrás e construir uma boa compreensão de como uma empresa funciona, bem como os objetivos comuns e as estratégias de crescimento disponíveis.
Por exemplo, uma análise dos objetivos dos acionistas, como a intenção de listar em uma bolsa de valores ou o apetite por investimento em tecnologia, informará como as decisões serão tomadas.
- Conhecimento especializado
A geração de insights requer uma compreensão precisa, intuitiva e profunda de uma situação. O insight informado requer inteligência detalhada e essas habilidades podem vir do trabalho próximo aos clientes, do desenvolvimento do setor e da compreensão do mercado e da familiarização com os fatores que influenciam o desempenho da empresa.
- Parceria de negócios
O conhecimento especializado e o nível de análise (detalhada ou estratégica) variam em toda a organização. Ninguém pode fazer tudo. É preciso colaboração em toda a empresa para interpretar coletivamente os dados. A integração de parcerias de negócios em toda a organização pode ajudar a alcançar isso. A parceria de negócios é a aplicação de análise avançada, insight, influência e desafio de todas as funções de negócios. Isso pode ser em um design formal de organização ou em uma cultura mais informal que se esforça para quebrar o trabalho em silos. Em qualquer cenário, os envolvidos precisarão das habilidades para apreciar as necessidades dos outros, obter as informações corretas e aplicar a inteligência emocional.
- Princípios éticos
Infelizmente, nem todo insight é valioso. Na verdade, às vezes pode ser totalmente errado, o que pode ter sérias consequências. Um exemplo comum é interpretar mal a análise para se adequar a suposições pré-existentes ou resultados desejados. Os princípios orientadores éticos precisam ser bem estabelecidos para produzir insights completos, precisos e não enganosos. É amplamente reconhecido que os dados e as interpretações humanas dos dados são inatamente tendenciosos. Construir a compreensão de como as pessoas fazem julgamentos e chegam a conclusões ajudará a desacelerar e melhorar conscientemente a tomada de decisões para evitar interpretações errôneas.
- Criatividade
Resolver problemas e tomar decisões estratégicas nem sempre são processos lógicos e diretos. Eles podem ser complexos, surpreendentes e até emocionais. É aí que entra o elemento humano – adicionando uma camada de processamento que a tecnologia não pode replicar. Uma natureza curiosa, mentalidade criativa, abordagem experimental e abertura ao erro ajudarão a descobrir novos insights e alternativas que formam um diferencial importante no mercado.
- Abordagens metódicas para gerar insights
Você, ou seu pessoal, pode ter todas as habilidades certas, mas implantá-las para interpretar os dados é uma habilidade em si. Como você facilita essa aplicação de habilidades, conhecimento e julgamento? Construir uma estrutura adaptada ao setor, tamanho e estratégia da sua organização – mas ampla o suficiente para apoiar todos os colegas – dará às pessoas as ferramentas para estruturar seu pensamento. Uma estrutura simples e memorável que gostamos de usar é passar do 'o quê' para o 'e daí', para o 'agora o quê'. Dentro disso, você pode considerar os dados através de diferentes lentes e desenvolver o talento para pensar de forma ampla, estratégica e em profundidade.
Tomando as melhores decisões informadas
É preciso uma combinação de todas essas habilidades para obter o máximo dos dados de negócios. Por exemplo, um cliente de construção precisava tomar decisões mais bem informadas sobre o processo de vendas. A maior melhoria não veio de novas tecnologias ou relatórios mais extensos, mas da adoção de uma abordagem de parceria de negócios com outras partes da empresa para aplicar um nível maior de inteligência emocional na maneira como desafiaram os negócios. Essas habilidades ajudaram a mudar a mentalidade e impulsionar mudanças tangíveis que melhoraram as margens de lucro.
Onde quer que você esteja em sua jornada de dados, essas habilidades levarão sua organização a um processo consistente de geração de insights. Ao criar uma força de trabalho autoconsciente de como as decisões são tomadas e criar uma abordagem estruturada para interpretar a análise de dados e tomar decisões, você está lançando as bases essenciais para integrar a inteligência artificial e crescer na maturidade digital.
Como podemos auxiliar nessa jornada?
Conte com nossos especialistas locais e globais para suportar o desenvolvimento das habilidades digitais e mais amplas de sua equipe e cultivar insights de sua análise de dados.
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