Data-Driven na Prática: Como Estruturar e Escalar Data Analytics com Sucesso

Por Isocler Junior, Head of Architecture Solutions & Data Analytics | AI na iblue

O Poder dos Dados na Nova Era Digital

É notório que vivemos na Era do Big Data e nunca foi tão fácil – e essencial – coletar, armazenar e analisar seus dados para tomar decisões. Empresas que dominam essa habilidade não apenas sobrevivem, mas prosperam!

De acordo com o Gartner, 87% das organizações possuem ainda baixa maturidade analítica, o que significa que ainda dependem de intuição e experiência em vez de dados analíticos concretos.  Por outro lado, estudos revelam que o tamanho do mercado global de Data Analytics é de USD 69.5 bilhões, podendo ampliar em mais 28.7% a partir deste ano de 2025 até 2030. E eu apostaria dizer que uma boa fatia deste potencial de receita virá da venda de soluções de ML/AI.

A DATABRICKS por exemplo, cita o termo Data Intelligence como uma plataforma que gera muito mais que apenas informação. Data Intelligence se apoia no uso de AI para extrair a acurácia e os insights necessários a partir de seus dados. Isto obviamente, traz um desdobramento incrível para você se posicionar melhor no seu segmento de mercado, e fazer com que seus funcionários tenham mais produtividade e eficiência em tratar suas operações de negócios.

Logo, este princípio faz com que sua organização possa acelerar a implementação de projetos de Analytics de forma cadenciada e escalável, garantindo governança e promovendo uma cultura verdadeiramente data-driven.

Então, como sua empresa pode entrar para esse seleto grupo de players data-driven?

Mas não se iluda: é quase impossível construir uma cultura data-driven (orientada por dados) da noite para o dia. Existem maneiras importantes, no entanto, de você e sua equipe mirarem o caminho certo.

Vamos explorar a seguir, um roadmap para estruturar e escalar projetos de Data Analytics, garantindo uma transformação sustentável e de alto impacto.

1. Avaliação Inicial e Definição de Objetivos

Antes de tudo, é essencial entender o ponto de partida da sua organização:

• Diagnóstico da Maturidade Analítica: Onde estamos em termos de uso de dados? Somos uma empresa reativa ou realmente guiada por dados?
• Definição de Metas: O que queremos atingir com o Data Analytics?
  • 1. Redução de custos?
    2. Melhoria na tomada de decisão?
    3. Personalização do atendimento ao cliente?

2. Desenvolvimento de Competências e Formação de Equipe

Uma cultura data-driven não é apenas sobre tecnologia, mas também sobre pessoas. Hoje é comum você ler artigos, pesquisas de mercado dizendo que “Data is a C-level priority”… E acho que podemos interpretar como:  a cultura data-driven nasce no topo da organização e portanto, ter um forte patrocínio interno será fundamental para o êxito da jornada data-driven. Até mesmo porque, projetos corporativos de Data Analytics tendem a ficarem fragmentados, ou isolados em áreas técnicas, sem orçamento suficiente e sem prioridade real na organização.

Capacitação Contínua: Treinamento em estatística descritiva, técnicas de machine learning e como lidar com dashboards, kpis e a visualização dos dados…

Aqui vai uma dica que seria a “evangelização” dos usuários. São três estratégias eficazes para incentivar o aprendizado contínuo e a propagação da cultura de dados:

2.1. Criação de “Data Champions” dentro da organização

• Selecione e crie um time de profissionais de diferentes áreas para atuarem como embaixadores de dados.
• Esses “Data Champions” recebem treinamento avançado e servem como referência para suas equipes, incentivando o uso de dados no dia a dia.

 2.2. Universidade Interna ou micro-aprendizagem

• Pense em ter uma Academia de Dados dentro da empresa, oferecendo trilhas de aprendizado personalizadas para diferentes perfis (executivos, analistas, engenheiros).
• Empresas como Airbnb adotam essa prática para garantir que toda a empresa fale a linguagem dos dados. Eles implementaram programas internos de capacitação, como a Data University, para educar cerca de 5000 funcionários no uso de dados e ferramentas analíticas.
• Utilize plataformas do mercado de educação, além de Bootcamps internos rápidos e interativos para promover este conhecimento no uso dos dados.
• Estabeleça mentorias com especialistas para manter este fluxo de aprendizagem.

2.3. Hackathons e “Data Office Hours”

• Organize hackathons para resolver desafios de negócios com dados, promovendo engajamento e aprendizado prático.
• Crie um horário fixo semanal, apelidado de “Data Office Hour”, onde os especialistas em dados ficam disponíveis para ajudar outros colaboradores a solucionarem problemas usando insights de dados.
• Essas iniciativas aumentam a adoção e confiança nos dados, reduzindo barreiras técnicas.

2.4.Times Multidisciplinares: Crie ‘squads’ de projetos que integrem analistas/cientistas de dados, engenheiros de dados, desenvolvedores e analistas de negócio.

2.5. Frameworks e Melhores Práticas: Utilize abordagens como o DAMA-DMBOK, CRISP-DM e metodologias ágeis (Scrum) para organizar e estruturar as sprints com o seu  time e com isso, garantir suas entregas.

3. Superando Barreiras para a Adoção de Data Analytics

É claro que a implementação de projetos de dados trará desafios internos que precisam ser superados:

• Resistência Cultural: Muitos colaboradores podem temer a substituição por automação ou não confiar nos dados.
• Liderança Inspiradora: Os gestores devem atuar como embaixadores da transformação data-driven, incentivando o uso de dados na tomada de decisões.
• Mudança de Mindset: Pense em alfabetização de dados para tornar os dados, parte do cotidiano da empresa. Grandes empresas como Airbnb, Google e Amazon investem em Data Literacy Programs para capacitar seus funcionários no uso estratégico dos dados.

4. Seleção e Implementação de Tecnologia

Os dados só fazem sentido se forem bem gerenciados e acessíveis:

• Infraestrutura na Nuvem: Pense em adotar provedor cloud para garantir escalabilidade e segurança.
• Plataformas de BI e Análise:

Independentemente das ferramentas que sejam de seu interesse (Azure, Power BI, Tableau, Databricks, IBM, BigQuery, Looker …), o mais importante é ter um framework consistente e que garanta fluidez na jornada dos dados, democratizando o acesso e atendendo rapidamente, os usuários que dependam de análises estratégicas.

5. Framework para uma Jornada de Dados Eficiente

Para que uma empresa consiga explorar seus dados, é fundamental estruturar uma jornada bem definida. Um framework sólido pode ser dividido nas seguintes camadas:

5.1.Ingestão e Armazenamento de Dados

• Definir uma estratégia de ingestão eficiente, garantindo que os dados estruturados e não estruturados sejam capturados de forma escalável.
• Utilizar conceitos de Data Lake, Data Warehouse ou abordagens híbridas (Lakehouse), dependendo da necessidade do negócio.

5.2.Preparação, Transformação e Qualidade dos Dados

• Adotar processos de ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) para preparar os dados para os modelos de análise necessários.
• Garantir a qualidade dos dados por meio de regras de validação, padronização e enriquecimento dos conjuntos de dados.

5.3.Modelagem e Governança

• Implementar catálogos de dados e políticas de governança para garantir acesso seguro e compliance regulatório.
• Estruturar  modelos analíticos  para facilitar a interpretação dos dados.

5.4.Exploração e Visualização

• Escolha ferramentas de BI e análise que melhor se adapte ao perfil da organização. As empresas podem adotar desde plataformas comerciais até soluções open-source, dependendo do ecossistema de infra e dos requisitos específicos de governança.

5.5.Adoção de Inteligência Artificial e Machine Learning

• Pense em modelos preditivos e prescritivos para alavancar o valor dos dados, permitindo melhores decisões, já pensando em análises avançadas.
• Uso de frameworks escaláveis, como DataOps para sua automação de pipelines de dados ou mesmo, MLOps, para integrar modelos de machine learning ao ambiente corporativo.

6. Governança e Qualidade dos Dados

Sem dados confiáveis, a tomada de decisão ficará comprometida.

• Definição de Padrões: Crie regras claras sobre nomenclatura, formato, descrição do dado e armazenamento dos dados.
• Monitoramento Contínuo: Utilize Data Catalogs e ferramentas de qualidade de dados para mitigar inconsistências.

7. Monitoramento de Impacto e Melhoria Contínua

A evolução da cultura data-driven não termina nunca. Por isso, tenha em mente:

7.1.KPIs para Análise de Impacto: Acompanhe o retorno sobre investimento (ROI) de iniciativas baseadas em dados.

Imagine a economia gerada pelos dados com a otimização de processos que uma seguradora pode obter com um modelo de detecção de fraudes em sinistros de saúde. Observe após seis meses, se a empresa identificou um ´saving´ por conta de reembolsos fraudulentos que foram previamente identificados.

Ou então, crie um KPI que mostre o tempo médio para decisões estratégicas antes e depois da iniciativa de dados.

7.2. Ciclos de Feedback: Ajuste suas estratégias com base nos resultados obtidos e promova o aprendizado contínuo.

O Futuro é Data-Driven!

Não importa o segmento da sua empresa, o fato é que quem não investir em dados estará cada vez mais distante da concorrência. Seguir essa jornada de estruturação e escalabilidade de projetos de Data Analytics é essencial para criar uma cultura de inovação, e crescimento sustentável.

Sua empresa já está preparada para ser data-driven? Compartilhe sua opinião nos comentários!