Uma das lições mais importantes no mundo dos negócios é que o sucesso geralmente resulta de tomar mais boas decisões do que más ao longo do tempo. Com a abundância de dados disponíveis hoje, graças à tecnologia aplicada ao BI, espera-se que tomar essas boas decisões seja mais fácil.
Porém, as organizações, mesmo as maiores delas, cometem constantemente alguns tipos de erros que prejudicam a sua capacidade de se valer de dados para tomar boas decisões. São erros que vão desde processos de trabalho simples até questões estratégicas mais complexas. Nesse artigo vamos abordar os 5 principais erros e entender como é possível mitiga-los em uma empresa para aproveitar todo o potencial que os dados podem ter.
SÓ COLETAR E NÃO USAR
O artigo “Are You Using Your Data, or Just Collecting It?” publicado na Harvard Business Review, levanta uma questão crítica: muitas empresas se preparam para coletar grandes volumes de dados, mas acabam nem sequer utilizando esses dados de maneira eficaz. Esse é um dos maiores erros que as empresas podem cometer no uso de dados: acumular informações sem transformá-las em insights valiosos para a tomada de decisões.
Ao investir em infraestrutura para coleta de dados, muitas organizações acreditam estar fazendo a coisa certa para se tornarem data-driven. No entanto, o desafio não está apenas na coleta, mas na utilização eficaz desses dados. Recolher uma quantidade massiva de informações é apenas o começo; o verdadeiro valor surge quando os dados são analisados, interpretados e aplicados de forma a guiar decisões estratégicas.
Esse problema é mais comum do que se imagina. Muitas empresas têm à disposição uma quantidade impressionante de dados, mas poucos líderes sabem como traduzir essas informações em ações práticas. A coleta de dados, sem uma estratégia clara para sua aplicação, resulta em dados estagnados, que acabam arquivados em bancos de dados e esquecidos. Esse fenômeno pode ser comparado a um maratonista que se prepara intensamente, adquire os melhores equipamentos e treina arduamente, mas, no dia da corrida, simplesmente não comparece. Todo o esforço e investimento se tornam inúteis sem a execução final.
Outro aspecto importante é que a coleta excessiva de dados pode gerar uma falsa sensação de segurança. As empresas acreditam que, ao armazenarem grandes volumes de informações, estão preparadas para qualquer eventualidade. Porém, sem uma análise adequada, esses dados são apenas números, sem contexto ou relevância.
Mas a realidade é que a prática de coletar dados sem utilizá-los também está relacionada a uma falta de cultura analítica nas empresas. Muitos funcionários e líderes não possuem as habilidades necessárias para interpretar os dados ou não entendem a importância de integrá-los em suas decisões diárias. Isso cria um ciclo vicioso onde os dados são coletados, mas não utilizados, perpetuando a ideia de que eles não são essenciais para o sucesso do negócio.
Para quebrar esse ciclo, as empresas precisam investir não apenas em tecnologias de coleta de dados, mas também em capacitação e desenvolvimento de uma cultura orientada por dados. Isso envolve treinar funcionários para que compreendam e utilizem os dados de forma eficaz, além de criar processos que garantam que as informações coletadas sejam analisadas e aplicadas no processo de tomada de decisões. A adoção de uma mentalidade data-driven deve vir de cima para baixo, com líderes exemplificando a importância do uso de dados em suas decisões.
E não só para responder perguntas que já foram formuladas, mas também para descobrir novas perguntas. A análise de dados deve ser um processo contínuo de exploração e descoberta, onde os insights gerados não apenas confirmam suposições, mas também revelam novas oportunidades e desafios que talvez não fossem percebidos sem uma abordagem orientada por dados.
Então, no fundo, o erro de coletar dados sem utilizá-los é mais do que um desperdício de recursos; é uma oportunidade perdida de tomar decisões mais informadas e estratégicas. As empresas que querem se destacar em um mercado cada vez mais competitivo precisam superar essa barreira, transformando dados em ações concretas que impulsionam o crescimento e a inovação. A chave está em desenvolver uma cultura que valorize não apenas a coleta, mas, sobretudo, o uso inteligente e estratégico dos dados coletados.
DADOS RUINS, SEM QUALIDADE
A qualidade dos dados é um tema crucial para as empresas que buscam tomar decisões baseadas em informações precisas e confiáveis. No entanto, muitas organizações enfrentam problemas significativos nessa área, principalmente devido a definições inadequadas de indicadores e a processos falhos de coleta e armazenamento de dados. Esses problemas não apenas comprometem a análise dos dados, mas também podem levar a decisões erradas que impactam negativamente os negócios.
Um dos principais desafios está na definição dos indicadores utilizados para monitorar o desempenho e outras métricas importantes. Muitas vezes, as empresas criam indicadores sem uma compreensão clara do que realmente estão medindo ou de como esses indicadores se aplicam ao contexto específico da organização. Isso pode resultar em métricas que, em vez de esclarecer, confundem ainda mais os tomadores de decisão. Por exemplo, uma empresa pode usar um indicador de “satisfação do cliente” sem definir claramente o que essa satisfação envolve — se refere à rapidez no atendimento, à qualidade do produto ou ao suporte pós-venda. Sem uma definição clara, os dados coletados podem ser inconsistentes e difíceis de interpretar, levando a conclusões errôneas sobre o desempenho da empresa.
Além disso, mesmo quando os indicadores são bem definidos, a qualidade dos dados em si pode ser comprometida por processos inadequados de coleta e armazenamento. É comum que empresas enfrentem “buracos” em seus conjuntos de dados — lacunas que ocorrem quando os dados não são coletados de maneira sistemática ou quando não são armazenados de forma consistente. Esses buracos podem surgir por diversos motivos, como falhas técnicas, erro humano ou processos mal desenhados. Como resultado, as análises baseadas nesses dados incompletos podem ser enviesadas ou imprecisas, comprometendo a tomada de decisões informada.
A consequência desses problemas de qualidade de dados vai além de análises erradas. Quando os dados são inconsistentes ou incompletos, eles geram incertezas que podem paralisar as decisões ou, pior, levar a ações equivocadas. A famosa expressão “lixo entra, lixo sai” aplica-se perfeitamente aqui: se os dados utilizados na análise não são confiáveis, as decisões tomadas com base neles também não serão. Isso pode afetar desde a formulação de estratégias até a operação diária da empresa, resultando em desperdício de recursos, perda de oportunidades e danos à reputação.
Para enfrentar esses desafios, trazemos algumas boas práticas discutidas no artigo “Four Steps to Fixing Your Bad Data” publicado na Harvard Business Review. Esse artigo propõe um conjunto de passos que podem ajudar as empresas a melhorar a qualidade de seus dados de forma significativa.
O primeiro passo sugerido é admitir que há um problema de qualidade de dados. Reconhecer essa realidade é essencial para iniciar qualquer processo de melhoria. Sem essa admissão, é impossível mobilizar os recursos e a atenção necessários para corrigir as falhas existentes. Depois, focar nos dados mais críticos, que são que são expostos a clientes, reguladores e outras partes externas à organização. Isso significa revisar e fortalecer o sistema de controles existente para garantir que os dados divulgados sejam precisos e confiáveis. É crucial que esses controles não apenas existam, mas que sejam efetivamente aplicados em todas as ocasiões.
O terceiro passo envolve a definição e implementação de um programa avançado de qualidade de dados que vá além de simplesmente corrigir erros após o fato. Assim como as fábricas evoluíram para prevenir erros na fonte, as empresas também precisam adotar uma abordagem proativa para garantir que os dados sejam coletados e armazenados corretamente desde o início. Por fim, é importante realizar uma análise rigorosa de como os dados são tratados de maneira geral dentro da organização. Embora muitos reconheçam que os dados são ativos valiosos, poucas empresas os gerenciam como tal. Um programa agressivo de gestão de dados, com talentos dedicados, orçamento adequado e autoridade suficiente, é necessário para garantir que os dados sejam tratados com o devido cuidado em todos os níveis da empresa.
FALTA DE ORGANIZAÇÃO E ACESSO AOS DADOS
Um erro comum na gestão de dados nas organizações é a forma como esses dados são disponibilizados para uso interno. Frequentemente, os dados são processados, armazenados e distribuídos de maneira descentralizada, com múltiplas fontes, o que gera confusão e dificulta o acesso a informações precisas e relevantes. Esse cenário resulta em uma situação em que as pessoas que mais precisam dos dados para tomar decisões acabam não tendo acesso a um dado confiável, bem organizado e disponível em tempo hábil.
O artigo “A Better Way to Put Your Data to Work”, publicado na Harvard Business Review, ilustra como esse novo modelo pode transformar a maneira como as organizações gerenciam seus dados. Segundo os autores, as empresas que tratam os dados como produtos têm muito mais sucesso em extrair valor deles, seja no curto ou no longo prazo. Isso acontece porque um Produto de Dados é desenvolvido com o objetivo de ser reutilizável e adaptável a múltiplos casos de uso, evitando os problemas comuns de duplicação de esforços e complexidade arquitetural que surgem em abordagens tradicionais..
Para ilustrar essa questão, considere um exemplo prático de dados de CRM utilizado por uma empresa de varejo. No modelo tradicional, os dados sobre os clientes — como histórico de compras, interações com o serviço de atendimento ao cliente, preferências de produtos, entre outros — são armazenados em diferentes bancos de dados e sistemas, cada um gerido por um departamento distinto. O marketing tem acesso ao histórico de compras, mas pode não ter informações sobre as interações recentes do cliente com o suporte. O departamento de vendas, por sua vez, pode ter uma visão limitada do comportamento de compra online do cliente, acessando apenas dados sobre compras feitas em lojas físicas.
Nesse modelo descentralizado, qualquer tentativa de compilar um panorama completo do cliente requer a integração manual de dados de várias fontes, o que é demorado e propenso a erros. Por exemplo, o departamento de marketing pode querer enviar uma campanha personalizada para clientes que tiveram problemas recentes com um produto, mas a falta de integração entre o sistema de suporte ao cliente e o CRM significa que essas informações críticas podem ser ignoradas. Além disso, as definições de dados podem variar entre os departamentos, levando a discrepâncias que prejudicam a eficácia das campanhas.
Agora, compare essa abordagem com um Produto de Dados desenvolvido especificamente para fornecer uma visão unificada e centralizada do cliente. Esse Produto de Dados seria projetado para consolidar todas as informações relevantes sobre os clientes em um único lugar, acessível a todos os departamentos. Ele integra automaticamente os dados de todas as interações do cliente, sejam elas em lojas físicas, online, ou através do suporte ao cliente. Isso permite que o marketing, vendas, e suporte ao cliente trabalhem a partir de uma única fonte de verdade.
No exemplo de uma campanha de marketing, o Produto de Dados permitiria à equipe de marketing identificar rapidamente os clientes que tiveram problemas com um produto e personalizar a campanha para abordar suas preocupações específicas, aumentando a eficácia da comunicação e melhorando a experiência do cliente. Além disso, como todos os departamentos acessam e atualizam o mesmo conjunto de dados, há uma redução significativa no risco de inconsistências e erros.
Essa abordagem também facilita a adaptação e expansão do Produto de Dados para novos casos de uso. Por exemplo, o mesmo Produto de Dados poderia ser utilizado para desenvolver uma análise preditiva que ajuda a prever quais clientes estão mais propensos a deixar de comprar com a empresa, permitindo que ações preventivas sejam tomadas a tempo. Em contraste, na abordagem tradicional, cada novo caso de uso poderia exigir a criação de novos pipelines de dados, o que consome tempo e recursos, além de aumentar a complexidade da arquitetura de dados.
A diferença entre o modelo tradicional e a abordagem de Produtos de Dados é clara: enquanto o primeiro é fragmentado, ineficiente e propenso a erros, o segundo oferece uma solução integrada, eficiente e escalável que agrega valor real à organização. Um Produto de Dados bem projetado não apenas melhora a qualidade das informações disponíveis, mas também torna a empresa mais ágil e capaz de responder rapidamente às necessidades de negócios em constante mudança. Ao tratar os dados como produtos, as empresas podem garantir que seus investimentos em dados hoje se traduzam em vantagens competitivas sustentáveis no futuro.
LEITURAS EQUIVOCADAS
Embora a coleta, o armazenamento, a distribuição e o uso de dados sejam fundamentais para o sucesso de uma estratégia de dados, o verdadeiro desafio pode surgir na interpretação desses dados. Mesmo quando tudo parece estar funcionando perfeitamente, uma análise equivocada pode colocar todo o trabalho a perder, e, muitas vezes, isso ocorre por causa da forma como os dashboards são projetados e utilizados.
Executivos adoram dashboards por oferecerem uma visão instantânea e intuitiva dos processos operacionais, métricas de marketing e KPIs em uma única tela. Esses painéis de controle visual permitem que os gestores façam ajustes rápidos sem precisar esperar por relatórios semanais ou mensais. No entanto, dashboards não são uma solução mágica. Embora possam oferecer instantâneos valiosos, muitas vezes carecem das nuances e do contexto necessários para uma tomada de decisão realmente informada. Como discutido no artigo “3 Ways Data Dashboards Can Mislead You”, publicado na Harvard Business Review, existem algumas armadilhas que podem levar a interpretações errôneas e, consequentemente, a decisões prejudiciais.
Uma das primeiras armadilhas é a priorização incorreta de informações. Cada dashboard é construído com base em um conjunto de prioridades que nem sempre refletem o que realmente importa para o negócio. Às vezes, essas prioridades são definidas por especialistas de TI, consultores ou até mesmo pelas configurações padrão do software, sem a devida consideração do contexto de negócios. Isso pode resultar em dashboards que mostram dados que parecem importantes, mas que, na realidade, não são críticos para a tomada de decisões estratégicas.
Outra armadilha comum é a falta de contexto. Existe uma tendência perigosa de tratar a análise de dados como uma verdade imparcial e objetiva. Isso leva gestores a confiar cegamente em métricas simplesmente porque elas aparecem no dashboard, sem questionar se realmente representam o que é mais relevante para o negócio. Por exemplo, um gerente pode focar em um pico de leads sem considerar que o mais importante seria entender o desvio entre o número esperado de leads e o número real, o que pode revelar insights mais valiosos sobre o desempenho do negócio.
A terceira armadilha está na atribuição incorreta de causalidade. Dashboards muitas vezes comparam diferentes elementos, como vendas por região ou desempenho financeiro por mês. No entanto, é fácil — e comum — que gestores interpretem essas comparações como relações causais, quando, na verdade, podem não ser. Por exemplo, uma empresa de entregas pode concluir equivocadamente que uma atualização de GPS foi ineficaz ao perceber um aumento na taxa de acidentes após a implementação. No entanto, uma análise mais detalhada pode mostrar que os motoristas mais propensos a acidentes foram os que mais utilizaram a atualização, distorcendo os resultados.
Essas armadilhas ilustram que, embora os dashboards sejam ferramentas poderosas, eles exigem uma abordagem crítica e cuidadosa. Dependendo apenas de dashboards para tomar decisões pode levar a conclusões erradas e prejudicar seriamente os negócios. Por isso, é fundamental que os gestores questionem constantemente as métricas apresentadas, busquem entender o contexto completo e evitem cair na armadilha de atribuir causalidade onde ela não existe. Afinal, uma leitura equivocada dos dados pode anular todo o trabalho árduo de coleta, armazenamento, distribuição e uso desses dados dentro da organização.
DESALINHAMENTO DOS DADOS COM OS DESAFIOS DE NEGÓCIO
Ainda que tudo o que foi falado acima esteja no lugar, tem uma questão que precede todas as outras, que é o motivo pelo qual a estrutura de dados deveria existir: o sucesso das empresas. E o desalinhamento entre os esforços de analytics e os desafios de negócio é o que pode fazer qualquer iniciativa bem feita de dados ir por água abaixo e se tornar rapidamente inútil.
Conforme destacado no artigo “The High Cost of Misaligned Business and Analytics Goals”, publicado na Harvard Business Review, muitas empresas que investem pesado em analytics falham em alinhar essas capacidades com seus objetivos estratégicos. Isso ocorre, em parte, porque os líderes de negócios, pressionados para avançar rapidamente na adoção de tecnologias de dados, muitas vezes ignoram a importância de criar um alinhamento profundo entre as metas de analytics e as prioridades empresariais. Esse desalinhamento é, em grande medida, resultado de uma compreensão limitada de como as capacidades analíticas podem — e devem — ser integradas à estratégia de crescimento da empresa.
Um exemplo típico disso é quando uma empresa investe em tecnologia de analytics de ponta sem garantir que essas ferramentas estejam diretamente ligadas aos indicadores-chave de desempenho (KPIs) que refletem suas metas de crescimento e lucratividade. O problema não reside apenas na escolha de tecnologias, mas na falta de uma estratégia clara que conecte essas ferramentas às metas empresariais. Isso se reflete na pesquisa apresentada no artigo, onde se descobriu que empresas com níveis avançados de maturidade em dados, mas sem um alinhamento adequado entre analytics e negócios, apresentaram uma queda significativa no desempenho em métricas de crescimento, financeiras e de satisfação do cliente.
Outro ponto relevante é a diferença na percepção entre executivos e gerentes de analytics dentro das empresas. O estudo mencionado no artigo analisou essas perspectivas e encontrou discrepâncias significativas entre a visão estratégica dos líderes e a execução prática dos gerentes de dados. Essa falta de alinhamento interno exacerba o problema, criando uma desconexão entre as decisões estratégicas e a implementação operacional. Isso sugere que, para que os investimentos em analytics realmente gerem valor, é fundamental que a alta liderança e os gestores operacionais compartilhem uma visão comum sobre o papel dos dados na empresa.
Quando há um desalinhamento, a tendência é que as empresas acabem investindo recursos consideráveis em iniciativas que não produzem os resultados esperados. Por exemplo, empresas que atingem um nível intermediário de maturidade em analytics podem experimentar um aumento inicial em suas métricas de crescimento, mas, ao tentar avançar para níveis mais altos de maturidade sem alinhar essas capacidades aos objetivos de negócio, acabam por ver uma redução no impacto positivo desses investimentos.
Esse cenário é especialmente desafiador porque, como o artigo da Harvard Business Review aponta, à medida que as empresas progridem na sua jornada analítica, os ganhos marginais de performance tendem a diminuir, a menos que haja um alinhamento sólido entre analytics e as metas estratégicas. Portanto, ao invés de simplesmente aumentar os investimentos em tecnologia e talentos analíticos, as empresas precisam garantir que suas capacidades de analytics estejam intrinsecamente ligadas às suas estratégias de negócios.
Um aspecto importante a ser considerado é a necessidade de um alinhamento organizacional mais amplo, que não apenas conecta os objetivos de analytics às metas de negócios, mas também promove uma cultura de dados em todos os níveis da empresa. Isso inclui a capacitação dos colaboradores para que possam utilizar os dados de forma eficaz e a garantia de que as decisões de negócios sejam sempre informadas por insights analíticos relevantes.
Por fim, a chave para superar o desafio do desalinhamento está na construção de um entendimento comum dentro da organização sobre como os dados e analytics podem impulsionar a estratégia empresarial. Isso exige um compromisso contínuo por parte da liderança em fomentar um ambiente onde os dados sejam vistos como um recurso estratégico e onde todas as iniciativas de analytics estejam claramente conectadas aos objetivos de crescimento e competitividade da empresa.
Para que as empresas possam realmente aproveitar o poder dos dados, é essencial ir além da simples coleta ou armazenamento. É necessário desenvolver uma cultura organizacional que valorize o uso inteligente e estratégico dessas informações, garantindo que cada decisão seja informada por dados de qualidade, bem organizados e acessíveis. Alinhar as capacidades analíticas com os objetivos de negócios não é apenas desejável, mas crucial para transformar dados em ações que impulsionem o crescimento e a inovação.
Superar os desafios apresentados — desde a utilização eficaz dos dados até a garantia de sua qualidade e alinhamento estratégico — permitirá às organizações se destacarem em um mercado cada vez mais competitivo, convertendo dados em uma verdadeira vantagem competitiva.
