5 erros para evitar em gestão de dados

Organizações de todos os portes e setores buscam utilizar os dados de que dispõem para prestar o melhor atendimento e suporte aos clientes, orientar estratégias de negócio e embasar as tomadas de decisão. O objetivo é sempre melhorar os processos de negócios e, consequentemente, alcançar melhores resultados.

Assim, uma gestão de dados eficiente é fundamental para que as empresas tenham benefícios como um melhor alinhamento entre as áreas de tecnologia e de negócios, mais qualidade e confiabilidade das informações e aumento da produtividade, que podem resultar em vantagens competitivas.

Porém, o estudo 2018 State of Data Governance, realizado pela erwin em parceria com a UBM, em novembro do ano passado, mostrou que boa parte das empresas (46%) não tem uma estratégia de governança de dados, isto é, o controle das estratégias, papéis, políticas e atividades ligadas aos seus ativos de dados, e quase 40% não têm, sequer, previsão de orçamento para isso – um cenário que pode ser revertido quando você passa a organizar as suas iniciativas de inteligência e relatórios por meio de um Portal de Inteligência.

 

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Neste artigo, vamos apontar 5 erros comuns ao lidar com dados, situações a serem evitadas para não comprometer ou inviabilizar a estratégia do seu negócio. Confira:

1. Falta de planejamento estratégico

Planejar significa perceber a realidade e, a partir dela, construir metas e avaliar os caminhos possíveis para alcançar os objetivos. Portanto, sem um planejamento, não há como saber você alcançou os números necessários para manter e/ou aumentar o seu negócio.

 

Lembre-se: por mais que as estratégias mudem ao longo do processo, o planejamento sempre é uma boa opção para dar um norte às suas ações. Junto a isso, tenha o cuidado para não definir metas inalcançáveis para não se frustrar ao não conseguir alcançar nenhum objetivo.

 

2. Pensar na quantidade e não na qualidade

É comum que as empresas capturem mais e mais dados, partindo da ideia de que é melhor ter tudo ao invés de analisar o que se tem para saber se está correto. Por exemplo: as instituições procuram fraudes analisando grandes quantidades de dados para encontrar anomalias.

Não que essa não seja uma boa estratégia. Mas é preciso ir além. É importante analisar os dados e utilizar os mais direcionados ao seu objetivo, gerando melhores resultados. No caso de uma instituição de saúde, ao analisar os resultados de um paciente, também se deve analisar os dados a fim de verificar se o médico que prestou o atendimento não apresentava estresse por excesso de trabalho.

 

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3. Não estimular a integração entre os times

É um erro pensar que você pode encontrar todas as respostas de que precisa apostando apenas em um perfil de profissional. É claro que um cientista de dados especializado é totalmente capacitado para apontar insights importantes para as empresa. Mas você já pensou como o resultado desse trabalho pode ser muito mais satisfatório se esse profissional trabalhar em parceria com especialistas de outras áreas de negócio?

Em todos os projetos, estimule o diálogo entre a equipe de dados e a do negócio em questão para garantir o conhecimento de todos sobre o objetivo que se quer alcançar.

 

4. Não gerenciar o ciclo de vida dos dados

A computação em nuvem vem permitindo armazenar grandes quantidades de dados por muito mais tempo. Mas isso pode se tornar uma desvantagem, considerando que muitas empresas mantêm os dados guardados por muito tempo, que acabam ficando desatualizados.

Considerando o volume e a velocidade com que os dados são criados, a data de validade dessas informações varia não apenas de organização para organização, mas também de acordo com os departamentos. Imagine que a área de estoque de uma empresa precisa se basear em dados mais recentes, enquanto a equipe de marketing pode utilizar dados mais antigos para rastrear tendências.

Para evitar problemas, procure não manter os dados antigos no ambiente principal de armazenamento, afinal, o acesso a eles será feito apenas quando necessário. Assim, acessar os dados certos no prazo certo fica muito mais fácil, sem falar que evita que os dados antigos corrompam os programas de análise

 

5. Deixar de monitorar os resultados

Da mesma forma que não se deve começar um trabalho sem planejamento, também não se pode chegar ao fim com sucesso sem monitorar os resultados ao longo do processo.

Pegando os bots como exemplo, existem empresas que aplicam o robô como um canal de atendimento sem verificar continuamente se ele está realmente deixando o cliente satisfeito, apenas levando em conta a economia com mão de obra. Neste contexto, é indispensável saber junto aos clientes se o bot está solucionando os problemas corretamente, ao mesmo tempo em que traz agilidade e menos custos, tanto ao usuário quanto para a empresa.

Cada vez mais, as empresas devem priorizar a cultura de análise de dados, lembrando sempre da importância de cada profissional neste processo, de como é preciso atender às particularidades de cada negócio e de como não se pode deixar que as informações fiquem obsoletas. Conte com a inteligência da Plugar para encontrar os dados certos para a sua empresa.

 

 

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