Como transformar Data Analytics em vantagem competitiva?

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Em 1911, o pai da administração científica, Frederick Winslow Taylor, usou da análise de dados para gerenciamento de tempo. Anos depois, Ford aplicou o estudo para otimizar sua linha de montagem. Ambos seriam capazes de feitos ainda maiores com ajuda da tecnologia moderna. Será?

Segundo último estudo divulgado pelo MIT Sloan Management Review, o uso de data analytics teve seu auge como diferencial competitivo em 2012. A partir de então, gestores passaram a ter desafios ainda maiores para obter um melhor proveito estratégico das informações de analytics.

Ao mesmo tempo, o acesso à dados aumentou ― e a tendência é o crescimento exponencial. Então, qual é a chave do sucesso para transformar conhecimento de dados em vantagem competitiva?

Principais desafios em Data Analytics

Analisar dados requer, hoje, um trabalho muito mais complexo do que há algumas décadas e as empresas apresentam diferentes níveis de análise de dados.

O estudo feito pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT), identificou três principais desafios que, uma vez superados, ajudam a transformar dados em vantagem competitiva. São eles:

1. Não basta propor análises, é preciso utilizá-las

É muito importante que gestores sugiram quais dados devem ser monitorados. Mas colocar em prática os insights provocados pela análise das informações é tão relevante quanto.

A depender do grau de amadurecimento da empresa na utilização de Data Analytics, gestores reagem de formas diferentes ― e ainda há relutância em considerar a análise de dados na tomada de decisão.

2. Ir além da otimização de processos

Relacionar small data com big data pode trazer resultados inovadores. As organizações mais jovens, que já nasceram inseridas no contexto dos dados, possivelmente terão mais facilidade para fazer uso dos dados na tomada de decisões estratégicas.

Enquanto isso, companhias já fortemente estruturadas estão adquirindo familiaridade neste campo, e aplicar novas tecnologias às resoluções organizacionais exige um processo transitório.

3. Unir experiência em data analytics à intuição

Mesmo o crescente potencial da análise de dados não permite que o caráter intuitivo da gestão seja menosprezado. Conhecer os dados é mais eficiente quando aliados à um perfil inovador.

Citando Steve Lohr, vencedor do Pulitzer: “afinal, o que é a intuição senão grandes quantidades de dados de todos os tipos filtrados através de um cérebro humano, em vez de um modelo matemático?”

É preciso aplicar Data Analytics para fins estratégicos

Organizações que se encontram em um estágio mais avançado da análise de dados apostam na área como um norte estratégico, indo além das metas operacionais. Mas este é um universo em construção.

a pesquisa global realizada pelo MIT com 2.192 gestores, apenas um

em cada oito dizem ter um plano estratégico formalizado, de longo prazo, para uso de Data Analytics. Um em cada quatro não possuem nenhum tipo de plano.


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