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7 maneiras de criar confiança na análise de dados na empresa de seu cliente

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Quase metade dos analistas de dados diz que seus executivos não confiam totalmente na estratégia de análise da organização. Veja como mudar essa situação.

 

7 maneiras de criar confiança na análise de dados na empresa de seu cliente

 

O mercado está cada vez mais complexo e competitivo devido ao alto volume de dados gerados pela sociedade. Com isso, para estar sempre a frente, as empresas precisam se ligar aos sinais dados pelos usuários e ter agilidade para acompanhar as constantes transformações. Se não possuir o suporte de métodos e tecnologias de análise de dados necessários, realizar esta tarefa torna-se praticamente impossível.

A maioria das pessoas atualmente utiliza a internet para realizar diversas atividades de seu dia a dia, deixando “pegadas” no ambiente virtual em forma de informação. Todos esses dados podem ser usados para identificar o perfil e os desejos dos usuários para que eles se tornem futuros clientes.

Portanto, aquelas empresas que conseguem realizar análise de dados do negócio têm maior capacidade para prever movimentos, combater problemas antes mesmo de acontecerem, além de responder rapidamente a mudanças no mercado.

De acordo com um relatório da KPMG, empresa líder de auditoría, 60% das organizações relatam não estar confiantes em seus dados e análises. Apenas 10% se consideram destaque na gestão de dados e 13% enfatizam seguir a privacidade e ética em suas análises.

Cerca de metade das empresas usa ferramentas de dados e análise para encontrar novos clientes, analisar os clientes existentes e desenvolver novos produtos e serviços, ainda segundo a pesquisa. No entanto, a maioria dos entrevistados não confia totalmente nos métodos utilizados.

As lacunas na confiança crescem ao longo do processo de análise. Enquanto 38% dos entrevistados disseram ter muita confiança no fornecimento de dados, apenas 21% acreditam na próxima etapa de análise e modelagem e apenas 10% expressaram confiança nas medições da eficácia de seu uso de análise.

Em alguns casos, essa falta de confiança pode ser devido à falta de compreensão de como a empresa usa a análise. Em outras situações, os executivos podem ter medo depois de uma experiência ruim com análise, em que a previsão estava incorreta e uma oportunidade foi perdida.

Para realizar a coleta de dados e uma posterior análise estratégica de forma eficiente, primeiramente, a empresa precisa desenvolver a cultura da importância dos dados para a organização, encontrando formas de superar a resistência ao processo e melhores formas para realizar a tarefa.

Pensando nisso, trouxemos sete recomendações para reforçar esta ideia que serão úteis para as organizações:


1. Avaliar as falhas de confiança

Executando uma avaliação inicial é possível encontrar as partes em que a empresa precisa se concentrar, para que possa melhorar.

2. Criar objetivo ao esclarecer e alinhar metas

Certifique-se de que a finalidade da coleta de dados e da execução de análises é clara para todos os envolvidos no processo. Avalie o desempenho e o impacto de dados e análises e compartilhe-os com os usuários para que eles possam ver o ROI (Retorno do Investimento).

 

3. Aumentar a conscientização para aumentar o envolvimento interno

Desenvolva métodos que proporcionem a compreensão das análises realizadas entre os usuários de negócios e crie uma equipe de analistas e líderes de TI para colaborar com os projetos. O CIO da organização deve atuar no processo, garantindo sua governança e gerenciar toda a equipe.

 

4. Criar experiência

A cultura interna sobre investigação de dados deve incentivar os colaboradores, para que seja possível ter equipes com experiência em garantir a qualidade do processo, o que é fundamental para a construção da compreensão sobre o assunto por toda a empresa.


5. Encorajar a transparência

A corporação pode melhorar a transparência por meio do estabelecimento de equipes multifuncionais, revisões de terceiros e processos sólidos de garantia de qualidade. Dessa forma, a chance de algum erro ocorrer torna-se muito pequena.

6. Ter uma visão de 360 graus por meio da construção de ecossistemas

É importante olhar além das estruturas organizacionais e silos para examinar o valor e os riscos que os dados podem trazer para a empresa como um todo. Crie equipes em todos os departamentos para serem responsáveis por verificar as análises realizadas.

7. Estimular a inovação e a experimentação

Desenvolver um modelo de inovação de dados permite que as equipes experimentem diferentes métodos sem terem medo de falhas. Quando possível, incentive os funcionários a inovarem com os processos de análises.

Diversos são os processos que podem ajudar a assegurar que as análises de dados sejam realizadas de forma correta. Este trabalho é indispensável para o momento vivido pelas organizações, pequenos erros podem atrapalhar a produtividade da equipe e gerar grandes prejuízos para as empresas. Para que isso não aconteça, é preciso dar muita atenção à importância de gerar bons relatórios de resultados, pois só a partir deles é possível se chegar a boas análises de dados. Aquelas empresas que insistem em não apostar nesse recurso podem enfrentar diversas dificuldades para acompanhar a evolução dos negócios e até de se manter no mercado.

 

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