Tomada de decisão orientada por dados para iniciantes

A tomada de decisão orientada por dados é o processo de coleta e interpretação de dados com base nos principais indicadores de desempenho (KPIs) do seu setor em insights acionáveis. Este procedimento é um componente essencial da estratégia empresarial moderna. Neste post, abordaremos as vantagens da tomada de decisões orientada por dados e ofereceremos conselhos sobre como fazer julgamentos informados no trabalho.

Em nosso ambiente digital, temos mais acesso aos dados do que nunca. Podemos acompanhar facilmente o desenvolvimento ou diminuição de nossos sites e empresas, pois temos acesso a dados sobre atividade, vendas e muito mais. Todas essas informações são vitais para a tomada de decisões de negócios.

Se um produto está vendendo bem, por exemplo, ter mais em estoque e divulgá-lo com mais frequência pode ser vantajoso. Se, por outro lado, um item não estiver vendendo, talvez seja hora de retirá-lo da linha de produção. A tomada de decisão orientada por dados é um termo usado para descrever essa maneira de pensar.

Índice de conteúdo

1. O que é tomada de decisão orientada por dados?
2. Por que a tomada de decisão orientada por dados é importante?
3. 7 etapas da tomada de decisão orientada por dados
4. Conclusão

O que é tomada de decisão orientada por dados?

Fazer julgamentos com base em fatos factuais em vez de intuição, observação ou especulação é caracterizado como tomada de decisão orientada por dados (DDDM). A qualidade dos dados, bem como sua análise e interpretação, determinam o valor das escolhas baseadas em dados. O DDDM é frequentemente usado para obter uma vantagem competitiva, mas também pode ser usado para ajudar as empresas a economizar dinheiro e funcionar com mais eficiência.

A tomada de decisões orientada por dados deve se tornar o padrão em sua empresa, promovendo uma cultura de reflexão racional e curiosidade. Pessoas em todos os níveis conduzem interações orientadas por dados e praticam e usam suas habilidades de dados. Isso exige um paradigma de autoatendimento que permita aos usuários obter os dados que desejam, mantendo a segurança e a governança. Também requer competência, exigindo treinamento de habilidades de dados de funcionários e crescimento.

Por fim, ter apoio executivo e uma cultura que apoie e promova escolhas baseadas em dados inspirará outros a seguir o exemplo.

Por que a tomada de decisão orientada por dados é importante?

Simplificando, a tomada de decisões orientada por dados é vital porque pode levar a um maior desempenho organizacional. Isso pode ajudar sua empresa a ganhar mais dinheiro e prosperar. Se você fizer julgamentos com base apenas na intuição, poderá acabar gastando seu dinheiro nos locais errados.

Em vez de investir dinheiro em algo que você sabe que traria altos retornos, você pode gastar dinheiro e não ver quase nada de retorno para você. Essa perda financeira pode afetar sua empresa no curto prazo e prejudicar seu crescimento futuro. Os dados podem ajudá-lo a evitar tais erros.

Os julgamentos baseados em dados podem permitir que você tire conclusões mais confiantes e as transmita às partes interessadas de forma mais precisa e convincente. Isso é especialmente importante ao defender suas ações para investidores ou trabalhadores.

Esses dados podem demonstrar a você e às pessoas ao seu redor que você está fazendo escolhas inteligentes e tem um plano de empresa bem pensado. No geral, esse grau de confiança beneficia sua empresa e aumenta a confiança que os outros têm nela.

7 etapas da tomada de decisão orientada por dados

Agora que você entende o significado da tomada de decisões orientada por dados, pode estar se perguntando o que fazer a seguir. Qual é a melhor maneira para eu colocar esse plano em ação?

É preciso muita prática para tomar decisões baseadas em dados. Se você quiser desenvolver suas habilidades de liderança, precisará entender como traduzir dados brutos em etapas significativas que apoiem os objetivos de sua empresa.

Quando se trata de análise de dados, os processos listados abaixo podem ajudá-lo a fazer melhores julgamentos.

• Determine os objetivos da sua empresa: Esta etapa exigirá uma compreensão completa da liderança da sua empresa e dos objetivos a jusante. Isso pode ser tão concreto quanto aumentar as vendas e o tráfego do site, ou tão vago quanto aumentar o reconhecimento da marca. Isso ajudará você a escolher indicadores-chave de desempenho (KPIs) e medidas que afetam as escolhas orientadas por dados posteriormente no processo, como quais fatos analisar e quais perguntas fazer para que sua análise apoie importantes objetivos de negócios. Por exemplo, se um esforço de marketing visa aumentar o tráfego da Web, um KPI pode estar relacionado ao número de envios de contatos recebidos para que as vendas possam acompanhar os leads.
• Pesquise as equipes de negócios para fontes de dados importantes: Para alcançar o sucesso, é fundamental obter feedback dos funcionários em toda a empresa para compreender as metas de longo e curto prazo. Essas entradas ajudam a moldar as perguntas que os indivíduos fazem em suas análises, bem como a forma como você prioriza as fontes de dados verificadas.

O feedback valioso de toda a empresa ajudará na condução de sua implantação analítica e estado futuro, incluindo cargos, responsabilidades, arquitetura e procedimentos, bem como métricas de sucesso para analisar o progresso.

• Reúna e prepare os dados necessários: acessar dados confiáveis ​​e de qualidade pode ser difícil se os dados da sua empresa estiverem espalhados por várias fontes não relacionadas. Depois de determinar o escopo das fontes de dados da sua organização, você pode iniciar a preparação dos dados.

Comece reunindo fontes de dados de alto impacto e baixa complexidade. Priorize as fontes de dados que têm os maiores públicos para que você possa ter um impacto instantâneo. Use esses recursos para começar a criar um painel poderoso.

• Visualização e exploração de dados: o DDDM depende muito da visualização de dados. Você terá uma chance maior de influenciar os julgamentos da alta administração e de outros membros da equipe se comunicar suas ideias graficamente.

A visualização de dados, que inclui vários componentes visuais, como tabelas, gráficos e mapas, é um método fácil de observar e analisar tendências, discrepâncias e padrões nos dados. Existem vários métodos de visualização comuns para exibir informações com sucesso: um gráfico de barras para comparação, um mapa para dados geográficos, um gráfico de linhas para dados temporais, um gráfico de dispersão para comparar duas métricas e muito mais.

• Construir percepções: Encontrar insights e expressá-los de maneira significativa e interessante é o objetivo do pensamento crítico com dados. O uso de análises visuais para fazer e responder a perguntas sobre seus dados é simples e direto. Determine se existem oportunidades ou perigos que podem afetar seu sucesso ou capacidade de resolver um problema.

O JPMorgan Chase usou uma ferramenta de análise sofisticada para fazer escolhas críticas de negócios. A revisão dos vínculos de linha de negócios (ou seja, mercadorias, marketing e pontos de contato de serviço) com os dados do cliente permite que o JPMC adquira uma perspectiva completa da jornada do cliente. A equipe de Operações de Marketing, por exemplo, realiza pesquisas que influenciam as decisões de design do site, materiais publicitários e produtos como o aplicativo móvel Chase.

• Aja e compartilhe suas ideias: depois de descobrir um insight, você precisará agir sobre ele ou discuti-lo com outras pessoas para colaborar. O compartilhamento de painéis é um método para conseguir isso. A utilização de texto relevante e gráficos interativos para destacar insights críticos pode influenciar os julgamentos de seu público e ajudá-los a tomar decisões mais bem informadas em seu trabalho diário.
• Repita: Este processo de ver dados, interpretá-los e melhorar seus julgamentos é interminável. A partir dos dados, sempre há algo novo para aprender. Você também pode observar que o tráfego e as receitas flutuam ao longo do tempo em resposta às tendências do mercado ou à introdução de um novo rival. Para manter seu sucesso, você precisa analisar cuidadosamente cada um desses elementos. Ter dados e entender as implicações da tomada de decisões orientada por dados é, obviamente, a melhor abordagem para realmente considerar esses aspectos.

Conclusão

A tomada de decisão orientada por dados é o processo de tomar decisões de negócios com base em fatos reais, em vez de confiar apenas na intuição, suposição ou observação. O DDDM é frequentemente usado para obter uma vantagem competitiva, mas também pode ajudar as empresas a economizar dinheiro e funcionar com mais eficiência.

É vital porque pode levar a um maior desempenho organizacional. Isso pode ajudar sua empresa a ganhar mais dinheiro e prosperar. É preciso prática para entender como traduzir dados brutos em etapas significativas que apoiem os objetivos da sua empresa.

As etapas abaixo podem ajudá-lo a fazer melhores julgamentos. Comece reunindo fontes de dados de alto impacto e baixa complexidade. A visualização de dados é uma maneira fácil de observar e analisar tendências, discrepâncias e padrões nos dados. Use esses recursos para começar a criar um painel poderoso dos dados da sua organização para DDDM.

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