Data Driven: como me tornar um profissional orientado por dados?

O mercado de Data Driven tem crescido cada dia mais e as empresas têm procurado profissionais para a área. Veja como e porque se qualificar!

Autor: Redação Impacta

Você está assistindo à Netflix e, quando o filme termina, recebe a sugestão de uma série fantástica. Não bastasse o sincronismo, chega a notificação de um cupom de entrega do Uber Eats, recomendando sua pizzaria favorita. Isso tudo pode ser uma excelente estratégia de marketing e vendas ou até parecer mágica, mas o que realmente impressiona nisso tudo é a relação com o Data Driven.

Hoje, geramos uma grande quantidade de informações — e isso só serve para melhorar negócios quando há a capacidade de armazenar e trabalhar com os dados corretos. Uma empresa pode prever qual será o próximo passo do seu cliente ou saber se o prospect está no ponto certo para abordagens de vendas. Observando um pouco desse cenário, já é possível concordar que o Big Data é tão importante quanto a inteligência para analisar esses dados.

Se você quer conhecer mais sobre uma profissão do futuro, que se mostra como uma tendência para se tornar a nova mina de oportunidades — tanto de chegar ao ponto de ter ofertas maiores que a demanda de especialistas qualificados quanto no sentido de ser uma área com oportunidade para o desenvolvimento de carreira —, então deve conhecer mais sobre Data Driven.

A partir de agora, veja como os dados serão o diferencial competitivo para empresas que estão de olho no futuro. Boa leitura!

O que é Data Driven?

Termo muito usado no universo corporativo, o Data Driven não é um setor ou pessoa. Na verdade, esse conceito está mais voltado para a forma como a empresa se posiciona e como seus processos acontecem. Temos uma infinidade de dados que são armazenados constantemente, e o que a organização decide fazer com essa informação é o que pode defini-la como Data Driven ou não.

Em outras palavras, é como uma mentalidade para ser implementada na instituição, com o objetivo de trabalhar os dados de maneira inteligente — normalmente usando a ciência de dados para tratar toda essa informação, encontrando soluções para os mais diversos processos da empresa, como:

  • no marketing, os profissionais conseguem entender mais sobre o perfil do cliente e como ele se comporta;
  • nas vendas, é possível saber quando aumentam as possibilidades de a pessoa estar disposta a fechar negócio, tornando as abordagens mais certeiras e eficientes;
  • na gestão de pessoas, é possível descobrir como está o nível de produtividade de cada colaborador, equipe e até mesmo entender se o funcionário está alinhado ao modelo proposto pela empresa;
  • na área de oportunidades, encontrando chances que precisam ser aproveitadas, oferecendo atalhos ou novos caminhos para o crescimento do negócio;
  • na identificação de falhas, corrigindo o curso a tempo de minimizar o impacto negativo de determinadas situações, com uma análise de riscos completa.

Quando se fala em Data Driven, poderíamos enumerar infinitas combinações do que pode ser feito com os dados para favorecer o desenvolvimento da empresa. Afinal, é um grande volume de informação. Entretanto, é justamente por isso que essa área precisa de um profissional com uma visão abrangente e, ao mesmo tempo, focada. Ele será o responsável em definir qual recorte será analisado e para quê os indicadores servem para a empresa.

Em outras palavras, o profissional deve ser capaz de fornecer informações relevantes, que contribuam desde o planejamento estratégico da empresa até processos simples, baseados em dados estruturados e não estruturados.

Qual a diferença entre Data Driven e Analytics driven?

Se você já pensou em trabalhar como um data scientist (ou cientista de dados), é importante entender que essa é uma área que abrange muito mais do que simplesmente tecnologia. Apesar de o Data Driven reunir uma infinidade de informações, o que você consegue fazer com elas é que realmente importa para as empresas.

Infelizmente, ainda vemos cenários nos quais o profissional toma determinadas decisões e depois usa gráficos e relatórios para justificar o que foi feito. Entretanto, a mentalidade Data Driven é científica — ou seja, são os dados que, de fato, apontarão para determinada ação.

Neste contexto, encontramos duas áreas muito próximas dentro da ciência de dados: o Data Driven e o analytics driven. A principal diferença entre essas duas abordagens está no fato de o Data Driven ter uma pegada mais quantitativa, enquanto o Analytics Driven foca mais uma visão aprofundada, apresentando resultados qualitativos a respeito do que for abordado.

Apesar disso, é importante entender que os dois métodos são interligados e necessários para a tomada de decisões em uma empresa. Vamos imaginar o processo para um o lançamento de um novo produto da Coca-Cola, que foi a Fanta Guaraná. Para isso, vamos supor que a companhia percebeu que estava perdendo vendas no mercado para um concorrente e conseguiu identificá-lo (Data Driven).

Com isso, o próximo passo foi entender qual era o comportamento de consumo e qual a melhor linha de refrigerantes poderia oferecer esse novo sabor no mercado (Analytics Driven). Ainda no lançamento, são realizadas análises para entender em que lugares está concentrado o público consumidor das bebidas gaseificadas (Data Driven) e qual a melhor abordagem, escolhendo a entrega de vouchers por chatbots do Facebook para divulgar a novidade (Analytics Driven).

Apesar de não sabermos o verdadeiro caminho que levou a Coca a tomar essas decisões e lançar o produto, imaginamos esse cenário para demonstrar o quanto o Data Driven e Analytics Driven não competem dentro dos processos. Ou seja, se você quer trabalhar com tecnologia nessa área, não é preciso escolher uma abordagem ou outra — e sim descobrir qual é a melhor estratégia para cada conjunto de dados.

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Quais as características de uma empresa orientada a dados? 

Cada vez mais se fala sobre as tomadas de decisões baseadas em dados. Afinal, um dos preceitos da indústria 4.0 é o Big Data, armazenando e possibilitando o trabalho de uma grande quantidade de dados. Talvez por isso ou pelo fato de ser um termo cada vez mais popular, é comum vermos empresas se intitulando Data Driven. Confira alguns pilares que definem se o trabalho é realmente orientado a dados.

Ter uma visão científica (baseada em evidências)

Desde que os dados fizeram sucesso, antes mesmo do sucesso digital, as empresas costumam focar a abordagem de apresentar relatórios e números para contar a sua situação. Em um primeiro momento, é fácil confundir essa maneira de apresentar como está se desenvolvendo um negócio para uma abordagem Data Driven.

Estar orientado a dados significa usar as informações para tomadas de decisão de maneira objetiva. Se 90% dos visitantes de um e-commerce assistem ao vídeo de apresentação antes de fechar a compra e não escolhem produtos que têm apenas fotos para mostrar o que é vendido, então isso conta que está na hora de incrementar esse formato.

Estabelecer um responsável pelos dados

Os empregos do futuro têm muitos nomes e não é diferente com essa área. Algumas empresas terão um CDS (chief data scientist) enquanto outras contratarão um CDO (chief data officer). O nome pouco importa, desde que seja delegado para alguém o cargo executivo que tem essa responsabilidade com a análise de dados da empresa.

Gerenciar o acesso aos dados

As informações que transitam na empresa são valiosas e um verdadeiro diferencial competitivo. Por isso, elas ficam em sigilo e precisam de um Data Protection Officer, responsável pela segurança dos dados. Apesar disso, é fundamental que todos da empresa tenham acesso a determinadas informações. É necessário entender o que é relevante para cada um saber e entregar essas informações.

Ter um posicionamento mais analítico

Para quem ocupa cargos de liderança, já é comum entender sobre a importância de uma visão analítica. Em uma empresa Data Driven isso é fundamental para todos que estão envolvidos com as informações, pois traz uma visão abrangente e precisa sobre os dados que estiverem sendo tratados.

Priorizar o humano

Por fim, é fundamental que o respeito pelas pessoas seja o foco nos processos. Se você acompanha o universo das startups, já deve ter ouvido essa expressão antes. É fundamental que não seja apenas uma frase de efeito em empresas Data Driven.

Apesar de os dados passarem uma ideia de frieza, quem trabalha com eles deve ser capaz de transformá-los em informações relevantes e saber atuar em equipe, entendendo que uma das principais funções envolve o gerenciamento de pessoas.

Por que as empresas investem em soluções Data Driven?

Os tratamentos da medicina complementar ganham cada vez mais força por apresentarem resultados expressivos. Entretanto, você não vê uma pessoa voltando de um homeopata com a constatação de que está com câncer. Mesmo que o profissional tenha alguma suspeita, o diagnóstico só é confirmado após uma série de exames que nada mais são que uma análise dos dados do corpo do paciente.

Não estamos favorecendo ou desmerecendo algum dos dois tipos de medicina com isso, apenas mostrando que os dados são um fator científico eficiente para trabalhar na empresa. Dentre os principais motivos que fazem o universo corporativo adotar essa estratégia estão:

  • precisão — o cientista de dados traz uma visão certeira, oferecendo objetividade para as tomadas de decisão da empresa;
  • automação — as máquinas são as responsáveis pelo armazenamento e análise de dados. Assim, o diferencial humano será usado para o desenvolvimento de estratégias que envolvem os resultados apontados;
  • previsão — mesmo que isso exista desde as gestões mais intuitivas, estamos falando de algo próximo ao que vemos com o clima. Não é possível ter certeza absoluta do que acontecerá, mas determinadas informações apontam para uma situação em potencial;
  • planejamento — se é possível fazer uma previsão mais acertada do futuro da empresa, também será viável apresentar estratégias de acordo com a situação, criando assim planos mais eficientes para a organização pensando em curto, médio e longo prazo;
  • eficiência — com o Data Driven, é possível observar com maior rapidez as possíveis falhas assim como janelas de oportunidades, corrigindo o curso e aproveitando o melhor desempenho para a empresa;
  • qualidade — sucessos como Netflix, Airbnb e Uber mostram como o Data Driven é importante. Se a sua empresa tem inteligência e criatividade para a coleta, análise e tratamento de dados, usando-os para apresentar o melhor produto ou serviço para o cliente, certamente também terá as soluções mais procuradas no mercado.

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Quais são as profissões de análise de dados em alta no mercado?

Software e ferramentas, como um data center ágil, são indispensáveis para uma empresa se tornar Data Driven. Além disso, é fundamental contar com uma equipe que saiba operar essa nova inteligência com eficiência, trazendo resultados concretos para a empresa. Por isso, algumas funções têm ganhado destaque nesse mercado. Você as conhece a seguir!

Engenheiro de dados

É a base de todo o trabalho, aquele que opera por trás das cortinas. O engenheiro de dados é quem vai reunir todas as informações e criar uma estrutura tanto para armazenagem quanto para a apresentação dos dados coletados.

Arquiteto de dados

Pode ser uma nova oportunidade para quem antes era DBA (administrador de banco de dados) e deseja ingressar no universo Data Driven. Além de conseguir administrar e montar um banco de dados, também espera que esse profissional seja capaz de ter uma visão sobre a estruturação em sincronismo com a organização dos dados.

Data Warehouse developer

O desenvolvedor data warehouse atua junto do arquiteto de dados, contribuindo para que o usuário final receba as informações. Em outras palavras, é o profissional que atua construindo uma ponte que entrega os dados armazenados pela empresa com uma interface amigável.

Analista de dados

Responsável por coletar, armazenar, compilar e interpretar dados. Seu principal objetivo é monitorar os processos estabelecidos, detectando alterações que precisam de ações. Essas informações podem ter caráter positivo ou negativo para a empresa — e o analista de dados será capaz de visualizar e indicar o que os dados estão apontando.

Cientista de dados

Profissional que desenvolverá os modelos e processos, com foco no negócio. Seja para análises de riscos ou identificação e solução de falhas, o cientista de dados encontra informações relevantes para que as empresas tenham o maior aproveitamento de seus processos e análises mais eficientes.

O que é um profissional analítico?

A área de tecnologia da informação normalmente é representada por um programador que só enxerga números e pouco sabe sobre as relações entre as pessoas. É como se a única competência que fosse exigida desse profissional estivesse ligada aos códigos. Bem, em certa parte, esse estereótipo aponta para a importância fundamental de quem quer seguir carreira nesse ramo: dominar linguagens e programação.

Entretanto, o grande volume de informações armazenadas de nada valem se não houver uma inteligência por trás, capaz de interpretá-las, tendo insights estratégicos para as empresas. É nessa brecha entre TI e a tomada de decisão que entra o profissional analítico.

Essa é a pessoa capaz de trabalhar com um grande volume de dados, interpretando o que essas informações revelam para cada assunto que a empresa deseja observar, entregando soluções para as demandas que surgirem de acordo com os resultados encontrados nessa análise.

As principais competências de um profissional analítico são:

  • capacidade de entender sobre a organização de dados, além de processos como armazenagem, limpeza e integração;
  • potencial criativo, propondo novas metodologias de trabalho;
  • habilidade para a identificação de problemas assim como capacidade resolutiva, propondo caminhos quando surgem tais situações;
  • leitura ágil dos dados, apresentando as informações de maneira dinâmica e objetiva;
  • saber conectar os conhecimentos sobre a análise de dados com a realidade da empresa e o mercado no qual ela se encontra, trabalhando com propostas reais de acordo com o cenário (apresentando soluções para processos, público interno, clientes, concorrência e outros âmbitos).

Qual a importância de ser um profissional orientado a dados?

Talvez seja esse o novo conhecimento para você deslanchar na sua carreira, talvez seja um pré-requisito para ser contratado no mercado. A verdade é que, às vezes, mesmo sem entender ao certo o que é a cultura Data Driven, as empresas já estão em busca desse novo perfil. Veja a seguir os principais valores que eles agregam nas organizações.

Trabalhando com muita informação

Pode parecer repetitivo, mas a quantidade de dados que temos hoje é praticamente infinita. Nesse cenário, é preciso ter inteligência de negócio — e o perfil analítico nesse caso é o ideal, pois é capaz de trabalhar com um grande volume de informações, apresentando análises objetivas e claras.

Compreendendo e adequando

Outra característica fundamental que o perfil analítico supre está ligada à eficiência na leitura de dados, mesmo diante de grande quantidade e variedade deles. Sendo assim, o profissional consegue entender o que as informações coletadas estão falando e ainda consegue apresentar as soluções ideais. Além disso, essa competência ajuda na adaptação, permitindo ao profissional atuar em empresas de diversos segmentos, apresentando resultados rapidamente.

Fazendo análise crítica

Em plena era digital, quem não entende que uma empresa inovadora como a Kodak (especializada em filmes fotográficos) precisava se reinventar para acompanhar a transição na fotografia? Após o fracasso da empresa, encontramos muitas críticas e estudos sobre o caso, mas o fato é que o profissional analista está na outra ponta dessa história. Ele é aquele capaz de antever as situações a tempo de contorná-las.

Como fazer uma análise de dados eficiente?

Na prática, uma análise de dados eficiente pode ser alcançada seguindo alguns passos para garantir o sucesso da sua atuação. Essa área trabalha com padrões (sejam de processos ou mesmo de comportamento do consumidor) e o objetivo é monitorar o desempenho da empresa, prever tendências ou identificar situações de riscos e propor soluções para elas.

Estabeleça um objetivo real

Qual é a necessidade da empresa saber que o número de seguidores do Facebook dobrou no último mês ou que a produtividade dos empregados caiu pela metade durante o mês de janeiro? Se você já encontrou utilidade para esses dados, então tem uma visão analítica para a área. Entretanto, é preciso que o objetivo atenda a alguma questão real da empresa.

Se o negócio deseja acompanhar sua performance em relação às vendas, então dados sobre a linha de produção, apesar de relevantes, não têm função aqui.

Use indicadores estratégicos

A análise de dados está diretamente ligada ao monitoramento de métricas. Entretanto, essas informações precisam ser identificadas de maneira eficiente, apresentando resultados em tempo hábil. Para isso, é importante definir um conjunto de indicadores relevantes para serem acompanhados e estabelecer pontos que avisam quando é preciso ter atenção a determinados números.

Trabalhe o Data Driven e o Analytics Driven

Conforme falamos neste texto, é importante dar atenção para as informações quantitativas tanto quanto para as qualitativas. Por isso, tenha estratégias para tratar os dois formatos de dados separadamente, porém, integrando os resultados para o melhor desempenho do negócio.

Organize os resultados

A tabulação dos dados, apresentando de maneira automatizada gráficos e tabelas, ajuda a ter uma interpretação rápida sobre os dados que estão armazenado. Monte um dashboard com a tabulação das principais informações acompanhadas e tenha maior agilidade na análise de dados.

Qual a perspectiva de crescimento da cultura Data Driven no Brasil?

Um estudo de 2018 da Gartner indicou que, em 2015, apenas 25% das empresas possuíam um CDO e que essa estatística alcançaria os 90% logo em 2019. Se isso consegue de fato se concretizar é outra história — o importante é entender o quanto a cultura Data Driven tem crescido nas organizações. O mesmo estudo mostra o quanto as maiores marcas no Brasil ainda não estão preparadas para trabalhar com a solução de dados.

Se por um lado essa estatística aponta que existe uma grande lacuna para que o nosso país alcance a cultura Data Driven, isso também mostra que temos um mercado em franca expansão para alcançarmos essa tendência de mercado global. Em outras palavras, quem se preparar para essa área de atuação se destacará na hora da contratação.

Como você viu, o Data Driven já é uma realidade que promove maiores lucros para as empresas ao mesmo tempo em que diminui os investimentos. Essa é uma cultura que deve estar voltada para o humano, usando a tecnologia a favor da identificação de soluções para entregas que melhoram os processos de trabalho e atendem às expectativas do consumidor, conseguindo, inclusive, atuar de maneira personalizada.

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