Cinco maneiras de aumentar o valor comercial por meio da análise

Nota do editor: este artigo foi publicado originalmente na Forbes

Muitas empresas se deparam com o desafio de escalonar a análise para que ela chegue a todos os funcionários. Essas empresas também têm dificuldades para constatar o valor total de seus investimentos em análises. Além disso, o grande volume de dados gerados cria uma complexidade adicional na hora de ajudar os funcionários a usar os dados em suas funções.

As empresas estão investindo trilhões para se tornarem organizações impulsionadas por dados, mas apenas 8% delas conseguem escalonar a análise de dados com sucesso para extrair valor deles, de acordo com a McKinsey. 

Aproveitar os dados de forma eficaz criará muitas oportunidades para sua empresa resolver problemas e prosperar. Para usar e analisar dados com sucesso, os funcionários precisam acessar os dados certos para o seu trabalho, além da tecnologia e dos recursos que dão suporte à descoberta e compreensão de informações relevantes. Com esses elementos fundamentais implementados, as pessoas estão melhor equipadas para lidar com casos de uso de dados e análises convincentes e, portanto, gerar valor para seus clientes e partes interessadas, com visualizações, relatórios ou painéis que ajudam a resolver desafios empresariais específicos e a responder a perguntas imediatas.

Se você começar aos poucos e gerar valor imediato com dados e casos de uso de análises, mais pessoas e equipes serão incentivadas a aplicar e desenvolver mais ativos para atender suas próprias necessidades. O resultado é uma força de trabalho que valoriza, pratica e promove o uso de dados, o que define uma cultura de dados. E dessa forma, conseguem gerar resultados positivos, inclusive uma maior exploração e curiosidade em relação aos dados, uma melhor colaboração e a capacidade de romper silos, maiores expectativas em atividades relacionadas a dados, a percepção de que confiança e responsabilidade são igualmente importantes e o compromisso de obter valor dos dados.

Em média, 73,5% dos entrevistados de empresas que lideram com dados em todas as áreas geográficas pesquisadas disseram que seu processo de tomada de decisão sempre foi impulsionado por dados, em comparação com apenas 5,7% das organizações capacitadas em dados. 

Quando as empresas constroem ou melhoram uma cultura de dados por meio de investimentos tecnológicos, elas estão apoiando habilidades de dados e desenvolvendo uma infraestrutura para permitir uma tomada de decisão de ampla escala com dados, melhorando comportamentos e crenças por toda a empresa. Leia este artigo da Forbes sobre a tomada de decisão baseada em dados para saber mais sobre a integração de dados em vários fluxos de trabalho corporativos.

Por que é importante ter todos unidos pelos dados 

Todos em uma empresa devem usar os dados para basear uma tomada de decisão. Ao compartilhar vitórias e padrões de sucesso com seus funcionários, você ajuda a expandir e a aprofundar o envolvimento por toda a sua empresa. Análises de autoatendimento intuitivas capacitam os usuários corporativos (pessoas que não são analistas treinados) a usar os dados de uma forma que seja relevante para seu trabalho. Isso significa que mais pessoas podem usar dados para informar e basear decisões, ajudando a escalonar as análises e a tomada de decisões impulsionadas por dados em toda a empresa. 

Como entregar valor com análises de forma imediata

Veja cinco maneiras de gerar valor e envolvimento imediatos em casos de uso prioritários, apoiando dessa forma a viabilidade em longo prazo da sua empresa, junto com as histórias de empresas que tiveram sucesso com esses métodos.

Para iniciar análises em minutos, independentemente do nível de habilidade, visite o Tableau Exchange para obter extensões de painel, conectores e aceleradores que ajudam você a criar casos de uso e visualizações com rapidez para uma variedade de setores, departamentos e aplicativos. 

1. Permitir a análise de autoatendimento. Com a análise de autoatendimento, seus funcionários têm as ferramentas e o poder para tirar as próprias dúvidas e descobrir informações de forma mais rápida. Eles podem colaborar para garantir as métricas e dimensões personalizadas que foram acordadas e apoiar os objetivos de sua equipe.

A DTDC, uma empresa de distribuição e logística localizada na Índia, usou o Tableau para analisar dados em um mapa a fim de entender melhor o problema de atraso das entregas. Eles dividiram a informação por local, produto e diferentes parâmetros de serviço. Esses dados ajudaram a empresa a atingir sua meta de voltar à rentabilidade pré-COVID em apenas nove meses.

Além disso, a DTDC forneceu visibilidade detalhada sobre as entregas para mais equipes, que antes eram monitoradas apenas pela equipe de operações. Ao disponibilizá-las para todos os gerentes seniores, mais pessoas puderam acompanhar e tomar decisões táticas e estratégicas para dar suporte a uma melhor execução do serviço. 

Agora, a gerência sênior pode ver as tendências todos os dias e obter informações acionáveis para ajudar as equipes a encontrar novas fontes de receita e, ao mesmo tempo, prestar um atendimento ao excepcional aos clientes existentes.

2. Apresentar metas específicas e os KPIs relacionados para ajudar as equipes a medirem o sucesso. Metas bem articuladas capacitam equipes a criar ativos de dados com um propósito específico de forma rápida, como visualizações interativas, para monitorar os principais processos corporativos e abordar os pontos centrais de decisão relevantes para sua linha empresarial.

A Emami, uma empresa líder no setor de saúde e cuidados pessoais na Índia, criou visualizações personalizadas para acompanhar métricas financeiras e operacionais. Por exemplo, a empresa pode ver todos os pedidos de compra de forma rápida e detalhá-los para investigar aqueles que estão abertos há muito tempo. A equipe da Emami também usou o Tableau para criar um mapa de variações de desempenho da marca, um ativo de dados criado com um propósito específico que ajuda os usuários a entender qual de suas marcas gera o maior crescimento. Isso ajuda a empresa a fazer recomendações baseadas em dados aos varejistas.

3. Democratizar as análises avançadas com a IA intuitiva. As análises preditivas podem ajudar seus funcionários a tomar decisões melhores no presente e no futuro. Reduzir a barreira à adoção do uso dos recursos de ciência de dados permitirá que mais funcionários resolvam questões complexas de análise. 

A E.ON, um grupo da área de energia sediado na Alemanha, usa o Tableau para monitorar o status de seus sensores em sistemas combinados de aquecimento e eletricidade. O sistema de grade da empresa monitora dezenas de milhares de componentes da rede em apenas um único mapa. Estas informações sustentam a estratégia de manutenção preditiva da empresa, garantindo que ela opere com o desempenho ideal. 

A equipe de IA da E.ON também usou o Tableau para desenvolver um algoritmo de fácil monitoramento que mapeia o valor dos sensores em um único “índice de integridade”. “Os operadores não ficam mais em uma sala de controle olhando para 20 telas; agora, eles podem monitorar tudo em um ambiente unificado, visual e em tempo real. Os colegas que estão fora das instalações da empresa também podem monitorar as turbinas pelo iPad e examinar o índice de integridade”, disse Alexander Schaaf, engenheiro de análises visuais. 

4. Apoiar o desenvolvimento da alfabetização em dados ou da confiança ao se trabalhar com dados, ao investir em sua força de trabalho por meio de sessões de treinamento interno, programas externos e muito mais. Como a alfabetização em dados está rapidamente se tornando uma habilidade necessária para todos os funcionários, não apenas cientistas ou analistas de dados, é importante aumentar a maturidade analítica da sua empresa e priorizar a capacidade de todos os funcionários de explorar, entender e comunicar-se com dados. (Veja neste artigo da Forbes orientações úteis e testadas para ajudar a preencher a lacuna de habilidades de dados: A Successful Path To Data Literacy And Analytics Maturity For All.)

Para aumentar a alfabetização em dados de sua força de trabalho e melhorar as habilidades dos funcionários, a Zeotap, uma empresa de dados que ajuda as organizações a entender seus clientes e prever seus comportamentos, aproveitou os 90 dias de treinamento gratuito com o Tableau e continua a realizar sessões internas regulares. A equipe de análises trabalha para descobrir as práticas recomendadas e inspira-se diariamente com a Visualização do dia. 

Ao expandir sua implantação do Tableau para incluir vendas, executivos, capacitação em vendas e equipes de marketing, mais pessoas serão capazes de explorar informações mais aprofundadas de vendas e receita, adquirindo familiaridade e confiança ao trabalhar com dados. Até mesmo os executivos da Zeotap conseguem entender melhor quais produtos e segmentos contribuem com mais receita e podem tomar decisões mais informadas sobre estratégias de vendas cruzadas e complementares

5. Identifique especialistas em cada departamento que possam dar um retorno rápido, garantindo que as equipes de dados e análise tenham o contexto empresarial necessário para desenvolver ativos de dados que todos possam usar e, com isso, fazer mais análises.

A JPMorgan Chase (JPMC) usa os dados para tomar decisões estratégicas importantes. A equipe de operações de marketing analisa a jornada dos clientes, que influencia decisões de design do site, materiais promocionais e produtos, como o aplicativo móvel Chase. Enquanto isso, os gerentes financeiros e das agências analisam dados para oferecer uma experiência bancária superior aos clientes. 

Mas esses não são os únicos funcionários da JPMC que se tornaram capacitados com experiência no setor. Comerciantes, analistas de operações, membros das equipes de vendas, risco e conformidade também se beneficiaram dos recursos da API do Tableau, que dão suporte a uma experiência de análise perfeita com os aplicativos empresariais existentes.

Para tornar os dados mais acessíveis, a equipe de TI removeu as barreiras à adoção dos grupos corporativos, permitindo o autoatendimento em uma escala empresarial. Em 2017, oito pessoas treinaram 1.200 novos desenvolvedores e analistas na plataforma, despertando um interesse entre os funcionários que alcançou os quase 30 mil usuários atuais. 

Ao permitir que analistas de todas as equipes da empresa façam perguntas aos dados com o Tableau, a JPMC também reduziu de meses para semanas o tempo gasto na geração manual de relatórios, poupando centenas de horas de trabalho e melhorando a tomada de decisões em toda a empresa com elevada transparência. 

Entender as funções e responsabilidades de análise com o Tableau Blueprint

Saiba mais sobre as funções que uma equipe de projetos multifuncional, com profissionais de TI/BI, administradores do Tableau, administradores de dados e criadores de conteúdo, pode desempenhar na missão de sua empresa de usar os dados de forma mais eficaz. Equipes de projeto multifuncionais devem focar em estabelecer e manter a prática de análises, gerenciar os dados de sua empresa em conformidade com os requisitos empresariais e/ou regulatórios, planejar e implementar uma plataforma de BI e muito mais. Saiba mais sobre o valor que funções específicas podem oferecer com o Tableau Blueprint. 

O caminho a seguir

Empresas de todo o mundo estão aproveitando essas cinco prioridades para aumentar o engajamento organizacional e promover uma cultura de dados. Uma vez que as equipes priorizem os dados para tomar decisões, as empresas podem facilmente gerar valor para todas as partes interessadas. O importante é começar aos poucos e reconhecer as principais vitórias para inspirar os funcionários a fazer parte da mudança e resolver casos de uso convincentes com seus próprios dados e informações. 

Aqui estão alguns recursos para explorar e ajudar a sua empresa a dar o próximo passo.

Para ver um guia detalhado de como sua organização pode ir além com uma mentalidade que prioriza os dados, veja o Manual da cultura de dados.

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1. Whitepaper da IDC, patrocinado pela Tableau, Como a cultura de dados agrega valor comercial em organizações impulsionadas por dados, doc. ##US47605621, maio de 2021.