Qual é o nível de maturidade em análise de dados da sua empresa?

Talvez você tenha visto o título deste artigo e se perguntado: Para que eu preciso saber o nível de maturidade em análise de dados da minha empresa?
Te trago uma resposta direta: Para entender o quanto você pode potencializar o seu negócio.
Vou explicar melhor:
De acordo com pesquisa da Harvard Business Review Analytics Services, 73% dos grandes líderes utilizam dados internos e externos com análises inteligentes para tomar suas decisões.
Essas empresas lideram o mercado com maior facilidade justamente porque entenderam a relevância que a análise de dados tem para seus negócios.
Logo, fazer uma análise de dados consistente exige uma série de observações: que vão desde como os dados são estruturados dentro da organização até como o time está especializado em transformar esses dados em informação estratégica.
Perceba que, quanto mais uma empresa consegue avançar nessas etapas, mais ela aproveita oportunidades que a análise de dados eficiente pode trazer.
Mas, esses negócios não nasceram realizando análises avançadas de dados, eles precisaram passar por um processo até alcançarem o ápice.
Neste artigo então você conseguirá visualizar de forma objetiva em qual nível de maturidade em análise de dados a sua empresa se encontra, e com isso entender o que fazer para avançar neste sentido.
Neste post você vai ver:
• Nível 1 – Organização
• Nível 2 – Concentração de informações
• Nível 3 – Inteligência de negócios
• E mais um Bônus
Nível 1 de maturidade em análise de dados – Organização
As empresas que se encontram no nível de maturidade de dados 1 são aquelas que ainda deixam as suas informações armazenadas em planilhas soltas e insistem em deixar anotações cruciais do negócio em blocos de papel.
Em geral até utilizam em algumas circunstâncias gráficos e relatórios simples – porém de forma isolada – , feitos com prints, para demonstrar desempenho de áreas.
O grande obstáculo enfrentado nessa etapa é justamente a Organização das Informações. Por não estabelecerem um padrão no cadastramento e armazenamento desses dados, fica difícil efetuar processos de consolidação e validação dos dados.
Muitas vezes os dados estão organizados com anotações que fazem total sentido para quem escreveu. No entanto, é impossível de ser decifrado por quem não faz parte daquele projeto.
O recomendável é que esses negócios abandonem de vez as anotações em papéis, organizem e centralizem os dados em um (ou mais) sistema(s), estabelecendo padrões e controle, para poderem evoluir para a etapa 2.
Sem o lançamento dos dados de maneira estrutural fica praticamente inviável realizar qualquer análise com a devida precisão que um negócio de alto nível permite.
Nível 2 de maturidade em análise de dados – Concentração de informações
Após organizar os dados e tê-los de maneira estruturada em sistemas. É hora de avançar para uma etapa mais consistente na análise de dados.
Aqui o grande desafio será justamente centralizar e cruzar as informações de diferentes áreas e bancos de dados.
Ao centralizar as informações você consegue ter uma visão clara do desempenho de cada setor, e assim pode criar relatórios com mais facilidade e começa a utilizar dados para a tomada de decisão.
O processo de consolidação e transformação desses dados em informações valiosas para a tomada de decisão deve ser feita em alguma Plataforma, preferencialmente de maneira automatizada.
Na hora de escolher essa plataforma é importante ter em vista os seguintes cuidados:
1 – Disponibilidade de informação:
É imprescindível que a sua Plataforma proporcione o acesso rápido aos principais dados da empresa a qualquer momento. Inclusive, a dificuldade ao acesso à informação é um dos fortes sinais de que você ainda está no nível 2 de maturidade em análise de dados.
2 – Criação de relatório dinâmicos e interativos:
A sua Plataforma precisa facilitar a criação de Dashboards completos, que centralizam as informações e possam ser atualizados automaticamente favorecendo conclusões rápidas durante uma análise.
Por exemplo, caso a análise seja em relação às vendas em 2023, é recomendável que sua plataforma possibilite visualizar também os números do mesmo período do ano passado, o desempenho de cada produto e dos vendedores, as projeções para os próximos meses, entre outros.
3 – Visualização dos dados:
Ainda falando em Dashboards, para subir ao nível 3, sua Plataforma precisa agrupar os dados, de modo que facilite a visualização e a tomada de decisão. As principais informações precisam estar bem destacadas, obedecendo critérios de visualização de dados, para evitar o desperdício de tempo e colaborar na tomada de decisão.
4 – Possibilidade de análises:
Os Dashboards precisam proporcionar diferentes possibilidades de cenários com as mesmas informações.
Por exemplo, se o seu relatório for do setor financeiro, é necessário conter não somente o faturamento como também, a margem de contribuição de cada produto no decorrer dos meses. Visões em períodos passados, projeções para o futuro, entre outros.
5 – Integração com diferentes sistemas:
É importante ainda que a ferramenta integre com outros sistemas, como por exemplo o Totvs Protheus, que é muito utilizado por empresas de diferentes segmentos.
Hoje, a principal ferramenta do mercado que reúne todas essas exigências é o Power BI, através desse software, você pode fazer Dashboards dinâmicos como este:

O Power BI possibilita uma melhor forma de visualizar as informações, com design Premium e é facilmente integrado com outros sistemas como o Protheus.
Mas de nada adianta ter a melhor ferramenta de BI do mercado, se o seu time não possuir a visão de negócios para realizar análises inteligentes.
Assim, chegamos ao terceiro nível da maturidade em análise de dados.
Nível 3 de maturidade em análise de dados – inteligência de negócios
Após ter todos os seus dados concentrados no Power BI é necessário ter uma equipe de analistas focada na resolução de problemas, para propor análises inteligentes.
Para isso não basta simplesmente saber operar a ferramenta, é preciso ir além e ter o pensamento de gestor para desenvolver Dashboards personalizados focados em entregar as melhores soluções para as empresas.
A equipe precisa conhecer o negócio, entender por que o Dashboard está sendo construído, saber quais são as informações importantes para o gestor e o time, e com isso possa construir análises que de fato vão contribuir para o negócio.
Caso o seu time entregue relatórios como este aqui embaixo, demonstrando diferentes cenários para a empresa, parabéns, você está no nível 3 em análise de dados.

Caso este não seja o seu caso, siga a leitura, pois temos algumas soluções para você!
Bônus – Análises avançadas
A Power BI Experience possui soluções para ajudar sua empresa a aumentar o nível de maturidade em análises de dados.
A primeira é a Consultoria e a segunda é o Treinamento In-company.
Consultoria
Em nossa consultoria podemos ir até a sua empresa, entender a necessidade do seu negócio, desenvolver uma solução personalizada com Dashboards Premium e implementar o Power BI trazendo mais agilidade e eficiência para seu negócio.
Através de relatórios dinâmicos bem estruturados, você tem na palma da mão as principais informações da empresa: metas, faturamento, performance do time, desempenho dos produtos, Curva ABC, margem de contribuição, entre outros dados relevantes.
Nós entendemos o que o seu negócio precisa. Realizamos a implantação do Power BI (integrado com o sistema que você utiliza hoje). Construímos os Dashboards de acordo com a sua necessidade, e treinamos o seu time para gerenciar os relatórios, e realizar análises inteligentes.
Treinamento In-Company
Já no Treinamento In-Company capacitamos toda a sua equipe para que eles aprendam o Power BI, construam os Dashboards que a sua empresa precisa, e desenvolvam a habilidade de análise com a visão de negócio.
O Treinamento In-Company acontece de forma online e ao vivo ou presencial. Nossa equipe de especialistas já treinou mais de 25 mil profissionais, através de uma metodologia comprovada.
Gostou de uma de nossas soluções para te ajudar a avançar o nível de maturidade da sua empresa em análise de dados?
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