A diferença entre empresas bem sucedidas e estacionárias resume-se frequentemente a uma capacidade crítica: transformar dados brutos em informação útil para a tomada de decisões estratégicas. Embora muitas empresas estejam repletas de dados, surpreendentemente poucas dominam este processo de transformação. Neste artigo, vamos ilustrar o caminho sistemático que leva da informação bruta aos conhecimentos que elevam o negócio ao próximo nível.
O desafio: A maioria das organizações não sofre de falta de dados, mas sim de fontes de dados desorganizadas e desconexas que tornam quase impossível uma análise exaustiva.
A solução: Começar com uma análise estratégica das fontes de dados disponíveis, dando prioridade às mais relevantes para as principais questões empresariais. Isto inclui:
Caso de estudo: Um cliente do sector retalhista descobriu que, ao integrar dados de tendências meteorológicas com informações de vendas, podia prever as necessidades de stock com uma precisão 42% superior à da utilização exclusiva de dados históricos de vendas.
O desafio: os dados em bruto são geralmente confusos, inconsistentes e cheios de lacunas, o que os torna inadequados para uma análise significativa.
A solução: implementar processos automatizados de preparação de dados que gerem:
Caso de estudo: Um cliente do sector da indústria transformadora reduziu o tempo de preparação de dados em 87%, permitindo que os analistas passassem mais tempo a gerar informação do que a limpar dados.
O desafio: os métodos de análise tradicionais não conseguem frequentemente captar relações complexas e padrões ocultos em grandes conjuntos de dados.
A solução: implementar análises baseadas em IA que vão além da análise estatística básica para descobrir:
Caso de estudo: Uma organização de serviços financeiros identificou um padrão de comportamento do cliente não detectado anteriormente que precedia o encerramento da conta numa média de 60 dias, permitindo acções de retenção proactivas que melhoraram a retenção em 23%.
O desafio: os resultados analíticos brutos são muitas vezes difíceis de interpretar sem o contexto empresarial e os conhecimentos do sector.
A solução: combinar a análise da inteligência artificial com a experiência humana:
Estudo de caso: Uma empresa de cuidados de saúde implementou fluxos de trabalho de análise colaborativa que combinavam os conhecimentos dos médicos com a análise de inteligência artificial, melhorando a precisão do diagnóstico em 31% em comparação com a abordagem única.
O desafio: mesmo os conhecimentos mais brilhantes não criam valor até serem traduzidos em acções.
A solução: estabelecer processos sistemáticos para a ativação de conhecimentos:
Estudo de caso: Uma empresa de telecomunicações implementou um processo de ativação de insights que reduziu o tempo médio entre a descoberta de insights e a implementação operacional de 73 para 18 dias, aumentando significativamente o valor realizado do programa de análise.
O desafio: os ambientes empresariais estão em constante mudança, tornando rapidamente obsoletos os modelos estáticos e as análises pontuais.
A solução: Implementar sistemas de aprendizagem contínua que:
Estudo de caso: Um cliente de comércio eletrónico implementa modelos de aprendizagem contínua que se adaptaram automaticamente às mudanças de comportamento dos consumidores durante a pandemia, mantendo uma precisão de previsão de 93%, enquanto modelos estáticos semelhantes ficaram abaixo dos 60% de precisão.
.png)
As organizações que conseguem passar de dados brutos a informações úteis obtêm vantagens competitivas significativas:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)
