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Data Analytics e Agrobusiness

Data Analytics e Agrobusiness: como implantar uma cultura data driven

Você já deve ter ouvido falar que hoje os dados são o principal ativo da sua empresa, certo? É verdade! Na era digital os dados ditam a evolução ou falência de qualquer negócio, independente do setor de atuação.

Nesse cenário, se você deseja expandir a sua produção rural, não existe mais a opção de seguir o tradicionalismo corporativo, orientado por modelos convencionados.

A análise de dados eficiente é a habilidade básica para sobreviver e se diferenciar no mercado competitivo. A agricultura de precisão vai atender as demandas geradas pela automação no campo e tecnologias de informação.

No meio do turbilhão de dados que pessoas, negócios e máquinas geram diariamente, que chamamos de Big Data, surgiram muitos conceitos e metodologias envoltos na análise de dados.

Data Analytics é a ciência de examinar dados brutos com o objetivo de encontrar padrões e tirar conclusões sobre essa informação. Ela faz parte da cultura data-driven, definida por colocar os dados no centro das decisões.

A cultura data-driven trouxe um novo mindset, em que dados começaram a ser analisados para obter insights que podem ajudar as organizações a melhorar seus negócios. É por isso que, a cada dia, mais organizações buscam profissionais capazes de trabalhar com dados.

 

Por que implantar a cultura de data driven

A adoção da cultura data-driven é um passo essencial para o desenvolvimento no mercado competitivo. Ela é a chave para criar estratégias mais assertivas e alcançar objetivos de mercado na busca pela satisfação dos clientes.

A metodologia usa inteligência de mercado e processos otimizados de coleta e análise de dados. O objetivo é convertê-los em informações relevantes, para que auxiliem na tomada de decisões estratégicas.

A cultura data-driven traz um grande impacto da transformação digital sob os modelos de trabalho, em que as ações eram definidas a partir de achismo, suposições e modelos convencionados por parte da gestão.

A prática de orientação por dados hoje já é mais difundida no mercado. No entanto, muitos gestores ainda não compreendem a importância de aderir o método em toda a sua essência, para se destacar e alavancar os negócios.

Nesse sentido, para se tornar data driven, seu negócio precisa adequar as estruturas para que as ações sejam — todas elas — fundamentadas em informações! Para isso, é necessário estabelecer métodos eficientes de coleta e análise de dados, como Big Data e Data Analytics.

A cultura data-driven é inovadora e veio para revolucionar os modelos de gestão, fortalecendo modelos ágeis e o espírito de colaboração. No agrobusiness, ela pode trazer impactos diretos no desenvolvimento da sua produção.

A análise de dados fornece informações para os agricultores e máquinas garantindo a otimização de adubos, sementes, clima e outros. Dessa forma, é possível agir estrategicamente em cima de pontos de melhoria. Afinal, decisões tomadas a partir de fatos são bem mais confiáveis e garantidas de retorno.

 

Fundamentos

A cultura data-driven usufrui o máximo do potencial existente em seus dados. O processo de adesão da cultura tem alguns fundamentos importantes. Vamos conhecê-los mais afundo:

 

1 – Democratização de dados

Democratizar os dados é torná-los disponíveis, facilmente compreensíveis e transparentes a todos os colaboradores e departamentos da organização.

O objetivo é facilitar a tomada de decisão. Então, é preciso tornar a informação acessível, de forma mais clara e objetiva possível.

Durante o processo de democratização existem algumas boas práticas para serem consideradas. Como falamos, a inteligibilidade é essencial!

A integrabilidade, que é ter a garantia de que o dado esteja integrado com o banco de dados e com o objetivo de negócios da companhia, é outro fator indispensável.

Acompanhar o dado de ponta a ponta também é importante, que é o que chamamos de rastreabilidade. Assim como a confiança na fonte e validação, para não ter problemas com dados errados.

Por fim, deve-se certificar do potencial do dado em gerar resultado para empresa através de informações de qualidade. Para que assim, ajude os gestores a tomarem decisões mais rápidas e com mais chances de estarem corretas.

 

2 – Qualidade da informação

Já falamos aqui que os dados são hoje um dos ativos mais preciosos das empresas. Nesse sentido, é essencial garantir a qualidade deles, certificando que as informações são reais, confiáveis e consistentes.

A qualidade é o caminho para gerar informações relevantes e de confiança para os gestores. Um estudo da Gartner estima que nos últimos 3 anos, as empresas produziram mais de 90% do total de dados armazenados historicamente.

Todo esse volume exponencial de dados que geramos e que somos submetidos diariamente exige uma filtragem para se distinguir o que é de fato relevante.

Empresas com melhores dados estão criando melhores produtos, atraindo mais consumidores e assim gerando mais resultados. Esse também é o caminho do sucesso na Agricultura 4.0.  Com dados confiáveis é possível identificar ameaças e vulnerabilidades na produção, planejando ações preventivas que evitam prejuízos.

 

3 – Governança dos dados

Tão importante quanto reunir dados é fazer uma boa gestão deles! A governança dos dados envolve o processo de criação de fluxos de informações e armazenamento a partir de um único lugar.

Os negócios geram diariamente um grande volume de dados. Para que sejam úteis e ajudem a empresa é preciso que se comuniquem, haja interação entre eles, de modo que seja possível encontrar padrões e tendências.

Os processos de integração de dados são essenciais para gerar mais informações e conhecimentos sobre o negócio. Para que se tornem informações relevantes e sirvam de base para decisões estratégicas, os dados precisam ser estruturados e tratados.

A empresa deve usar ferramentas que ajudem nessa integração de todos os tipos de dados e automações. O objetivo é criar modelos preditivos de aprendizagem da máquina que irão gerar informações relevantes e estratégicas.

A plataforma Alteryx é um exemplo de ferramenta que faz esse serviço de forma prática e rápida, com layout simples para que todos consigam entender e tirar proveito dos dados fornecidos.

 

Passo a passo para implementação do data-driven

1 – Planejamento e Investimento

Faça um planejamento da sua estratégia data-driven. Importante determinar como os dados serão coletados, definir objetivos, estabelecer prazos, especificar os tipos de dados a serem colocados e a forma de armazenamento.

A evolução dos negócios reforça cada vez mais a necessidade da captação de informações de modo sistemático, organizado, automatizado e rotineiro.

Para isso, é necessário o fortalecimento do Big Data em conjunto com outras ferramentas e sistemas que farão a organização, integração e tratamento dos dados.

Todo o trabalho data-driven é feito pela tecnologia. Então, nada mais justo do que reservar bons investimentos para a área tecnológica da sua empresa.

É importante inserir no sistema tecnológico da empresa recursos como EPMS, ERPs e CRMs, além de softwares com foco em atendimento e comunicação interna.

 

2 – Transformação da cultura organizacional

Quando falamos em cultura das empresas falamos da integração entre pessoas, como elas interagem entre si em um ambiente e como esse ambiente evolui baseado nessas interações.

Por essência, uma cultura é feita de pessoas. A adesão da metodologia data-driven exige uma transformação na forma de pensar e agir por parte de toda a organização, incluindo dos gestores até assistentes. A mentalidade e práticas analíticas fazem parte de todo o ciclo do negócio.

O mercado competitivo atual não permite perda de tempo com achismos e heurísticas dos modelos tradicionais de gestão. A gestão baseada em processos, competências e sistema por muito tempo funcionou bem, mas já não faz sentido na era tecnológica.

A cultura data-driven é muito interligada a novos modelos de gestão, com sistemas orgânicos que visam aumentar a eficiência, como os modelos ágeis.

Nesse cenário, o alinhamento entre diferentes departamentos da empresa é fundamental para que todos tenham uma só visão e a área de dados funcione mais integrada e fluida das áreas de negócio.

Como pode ver, a transformação da cultura organizacional é baseada nos fundamentos do data-driven: democratização de dados de qualidade, que são bem governados para serem fontes ricas de informações para a empresa.

Por isso, é importante que a mudança de mindset venha de dentro, com as equipes abrindo a mente para novas ideias e formas diferentes de gestão.

 

3 – Integração

É preciso envolvimento e engajamento das equipes no processo para conquistar a mudança de mindset e cultura data-driven.

A transformação não pode ser impositiva, de cima para baixo. Isso não gera engajamento e muito menos uma mudança de cultura. Os trabalhadores precisam compreender que as novas tecnologias e processos fundamentados em dados não substituirão suas funções ou importância para o negócio.

Investir em profissionais com conhecimento técnico, capacidade de análise crítica e visão estratégica é interessante para fazer a estratégia dar certo e o negócio prosperar.

Nesse sentido, uma abordagem multisetorial, com presença dos líderes para motivar o time, faz a diferença.

Nas fazendas, é importante que o agricultor possa demonstrar aos demais funcionários as funcionalidades e benefícios do uso de dados no ciclo produtivo. 

A distribuição da informação estratégica para todos os setores do negócio é outro ponto chave. O gestor deve garantir de levar inteligência para todas as áreas internas.

 

4 – Mensuração

Os dados são retratados de uma realidade ou situação que têm uma cadência natural. É parte do processo data-driven acompanhar as tendências e movimentos que suas análises trazem sobre o negócio e seus clientes.

O objetivo de decisões orientadas por dados é colaborar para melhores decisões e, consequentemente, melhores resultados. Para isso, é necessário criar métricas e KPI que deixem claro a real performance trazida pelos dados.

 

BI x Data Science

Um time de data-driven é composto por algumas divisões, todas tratam de análises de dados, porém cada uma com sua particularidade. Um bom gestor data-driven deve estar atento a essa diferença para que seu time tenha uma alta performance em tomadas de decisões.

Business Intelligence (BI) e Data Science têm muita coisa em comum. Ambos usam dados para trabalhar para o mesmo objetivo, mas a sua abordagem, tecnologia e função diferem de diversas maneiras.

O objetivo do BI é converter dados brutos do passado em insights de negócio que os líderes empresariais e gestores possam usar em decisões estratégicas. Através de relatórios, dashboards, KPIs e tendências extrapola o passado e o presente para inferir previsões sobre o futuro.

O Data Science ou ciência de dados por sua essência tem como objetivo a arte de combinar estatísticas, matemática, programação para busca de informações e encontrar padrões nos dados coletados, para resolver um problema ou entender uma necessidade / oportunidade de negócio.

O importante do profissional Data Science é de fato gerar conhecimento novo para a empresa, valioso, explorando padrões e anomalias nos seus dados de negócios. Esses insights preditivos são geralmente relevantes para o futuro a longo prazo do negócio.

Portanto, o objetivo de ambos é converter dados brutos em insights que os gerentes e líderes podem usar para apoio na tomada de decisão de negócios. Diferem no que diz respeito à utilização dos dados.

 

Data Literacy

O conceito Data Literacy, em português Alfabetização de Dados, também está integrado à cultura data-driven. Ele resume a capacidade de ler, escrever e comunicar dados de forma contextual.

O Data Literacy reforça tudo que falamos até aqui, sobre a importância da gestão de dados para os negócios.

Para que o Big Data, Data Analytics e cultura data-driven tragam resultados é necessário que haja pessoas interpretando cada uma das informações. É exatamente sobre isso que o Data Literacy trata!

Muitos empresários e profissionais ainda não se sentem confortáveis com as novas tecnologias, muitas vezes se sentem até ameaçados. Mas, é importante compreender que é tudo sobre pessoas.

Sozinha a tecnologia não vai trazer resultados! É preciso ter uma equipe qualificada para verificar a qualidade dos dados gerados, separá-los, avaliá-los e usá-los para otimizar o negócio.

Então, o Data Literacy se resume à reeducação de gestores e processos, para desenvolverem a capacidade de compreender e utilizar os dados como informação estratégica.

  

Sabemos que a transição digital nos negócios não é simples. Como falamos, a implementação da cultura data-driven exige toda uma mudança da cultura organizacional, para que a metodologia seja efetiva e traga bons resultados.

A BDA Solutions – Big Data & Analytics ajuda empresas na transformação digital, com soluções Big Data, Data Analytics, entre outras. Fale com um de nossos especialistas e entenda como nossa consultoria e serviços podem ajudar o seu negócio.

 

 

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