Embora a intuição possa ser uma ferramenta útil ao fornecer um “palpite” ou caminho específico, seria um erro basear todas as decisões em utilizar esse tipo de recurso. É por meio de dados que você verifica, compreende e quantifica.

De acordo com uma pesquisa com mais de 1.000 executivos sêniores conduzida pela PwC, organizações altamente orientadas a dados têm três vezes mais probabilidade de relatar melhorias significativas na tomada de decisões em comparação com aquelas que confiam menos nos dados.

Quando pensamos em um cenário de decisões de negócio baseadas em dados, precisamos voltar ao básico, por incrível que pareça. O primeiro passo para uma mudança de lógica tendo os dados como aliados do seu negócio é a definição do objetivo principal que você quer atingir. Os dados coletados devem servir a um objetivo e estes irão te conduzir ao seguinte questionamento: que tipo de dado eu preciso ter para responder às premissas de negócio? Esse é o passo inicial em qualquer modelagem.

Não comece um modelo de decisão baseado em dados, buscando padrões nos dados, para aí sim construir os seus objetivos de negócio. Esse é um hábito recorrente nas empresas, e que te propicia um caminho bastante tortuoso. Um outro ponto importante é o tipo e a qualidade dos dados. Eles fazem a diferença para a construção evolutiva de um modelo algorítmico.

Um estudo recente da IDC ressaltou que as organizações já investiram trilhões de dólares para modernizar suas empresas, mas 70% dessas iniciativas fracassam porque priorizam os investimentos em tecnologia sem desenvolver uma cultura de dados de apoio.

E para colocar em prática em sua empresa, além de aculturar os times, recomendo fortemente a realização de projetos piloto, usando um case específico. Entendendo como se comporta, aplicabilidade, testes de serviços locais disponíveis, validando hipóteses e após essa curva de aprendizado, partir para um modelo mais estruturado, escalável e compatível com os seus desafios.

Há uma trajetória de análise estratégica antes de partir para o “decision making”. Vale lembrar que a coleta e modelagem de dados se baseia em recursos que você já tem, em testes, em olhar o funil, jornadas etc. Sendo assim, com os objetivos definidos e o seu modelo piloto validado, é possível pensar em investir de forma mais assertiva, escolhendo a infraestrutura certa para as necessidades de negócio e ajudando no processo de decisão através dos dados.