Entenda como as empresas podem avançar do uso básico de relatórios à adoção de inteligência artificial para decisões em tempo real, e como essa evolução impulsiona a experiência do cliente e o crescimento sustentável
Vivemos na era em que os dados são abundantes, mas a aplicação estratégica ainda é um desafio para muitas empresas. Sem uma cultura orientada por dados, perde-se a oportunidade de personalizar jornadas, antecipar comportamentos e necessidades, e de gerar experiências verdadeiramente encantadoras.
E é justamente nessa lacuna entre o dado bruto e o valor gerado que reside uma das maiores vantagens competitivas do mercado atual.
A importância da maturidade de dados
A maturidade de dados se refere à capacidade da empresa de coletar, organizar, analisar e aplicar dados de maneira estratégica. À medida que essa maturidade evolui, a organização passa a operar de forma mais inteligente, conectada e responsiva às necessidades dos clientes.
Na dhauz, classificamos a jornada de maturidade analítica das empresas em cinco níveis progressivos:
- Analytical Novice
Nessa primeira etapa, encontramos empresas onde as decisões ainda são majoritariamente baseadas na intuição. O uso de dados se limita a relatórios descritivos básicos, com pouca ou nenhuma estrutura de governança ou gestão de dados. A informação está disponível, mas de forma fragmentada, sem processos claros de análise ou aplicação.
- Localized Analytics
Quando algumas áreas da empresa começam a adotar práticas analíticas, mas de forma isolada. Aqui, surgem os primeiros experimentos com análises preditivas, mas ainda com arquitetura de dados descentralizada e pouca integração entre sistemas. As decisões baseadas em dados ainda são exceções.
- Analytical Aspirations
A empresa passa a estruturar uma arquitetura de dados mais integrada. Começa a utilizar fontes internas e externas, e adota ferramentas de BI com KPIs compartilhados entre áreas. A análise preditiva ganha força e começa a ser aplicada de forma mais transversal aos domínios de negócio.
- Analytics Company
Quando a organização atinge este estágio, a cultura orientada por dados já está disseminada. Técnicas estatísticas avançadas, machine learning supervisionado e governança centralizada de dados se tornam parte do dia a dia. Os dados passam a ser considerados ativos estratégicos, com investimentos constantes em sua manutenção e evolução.
- Analytical Competitor
Por fim, temos o nível Analytical Competitor ou Intelligent Enterprise. Aqui, a empresa usa inteligência artificial de forma integrada para automatizar decisões em tempo real, aplicando técnicas como deep learning, robótica e automação de processos. A análise de dados não é mais apenas um suporte à decisão, mas ela se torna parte fundamental do modelo de operação do negócio.
Como evoluir nessa jornada?
Avançar na maturidade analítica não é um processo linear e tampouco rápido. Requer uma abordagem estratégica unindo cultura, tecnologia e capacitação, como:
- Cultura data-driven
Começa-se pela criação de uma cultura data-driven, que valorize o dado como base para todas as decisões (nível operacional ao estratégico). Isso significa ir além da tecnologia e cultivar um mindset analítico entre líderes e equipes. A liderança, inclusive, tem papel essencial: deve ser exemplo ao tomar decisões embasadas, reforçando a importância dos dados como ativo central.
- Tecnologia adequada
Em paralelo, é necessário adotar uma arquitetura tecnológica escalável, com plataformas que possibilitem o armazenamento, integração e análise de dados em tempo real. Sistemas de dados modernos, aliados a ferramentas de inteligência artificial, permitem realizar segmentações mais sofisticadas, prever comportamentos e automatizar respostas com agilidade.
- Capacitação contínua
Por fim, a capacitação contínua das equipes é essencial. Desenvolver competências analíticas em todos os níveis da organização ajuda a maximizar o retorno sobre o investimento em dados. Isso passa tanto por treinamentos técnicos quanto pela promoção de uma mentalidade de experimentação: com testes, mensuração e ciclos curtos de melhoria.
- Dados como diferencial competitivo
À medida que uma empresa evolui em maturidade, ela amplia sua capacidade de tomar decisões mais rápidas, precisas e personalizadas. Isso se reflete diretamente na experiência do cliente, que passa a vivenciar interações mais relevantes, fluidas e consistentes.
Na dhauz, apoiamos nossos clientes em todas as etapas dessa jornada, desde a estruturação de dados à sua aplicação em estratégias que geram valor real e mensurável.
Se você quer entender em qual estágio da maturidade analítica a sua empresa está e como evoluir nessa jornada, entre em contato com a gente!
