As empresas de hoje precisam de dados para tudo, desde decidir quem contratar até quais empresas adquirir. Não é surpresa, portanto, que nesta corrida do ouro digital, as organizações tenham dezenas de sistemas de registro integrados em todas as áreas do negócio. Está o CRM, o ERP, o HRIS, o CMS e muitos outros sistemas semelhantes que coletam dados de centenas de pontos de contato e interações para criar uma única fonte confiável de dados. Infelizmente, na maioria das organizações, o acesso às informações é muitas vezes limitado àqueles com conhecimentos técnicos, como equipes de TI e de análise de dados.
O conceito de democratização dos dados envolve expandir o acesso dos trabalhadores do conhecimento e decisores de negócios em toda a organização às informações necessárias para tomar melhores decisões.
Mas é suficiente?
Afinal, dados brutos ou superficiais só contam parte da história. Sem a capacidade de agregar, explorar e manipular informações, seus insights serão bastante limitados.
Acreditamos que a democratização dos dados é apenas o primeiro passo para realmente capacitar seu negócio. Democratização do analytics é a prática de fornecer dados e ferramentas self-service aos usuários de toda a empresa para que possam obter insights mais profundos e tomar decisões mais inteligentes e rápidas. Neste artigo, exploraremos as três dimensões da democratização da análise e revelaremos como você pode ajudar sua empresa a aproveitar os dados ao máximo por meio de ferramentas self-service.
O que é a democratização do analytics?
Democratizar o analytics é uma forma de capacitar sua empresa, fornecendo aos usuários corporativos em toda a organização as ferramentas de análise e o know-how necessários para revelar insights que não ficam explícitos nos painéis ou visões gerais comuns. A democratização do analytics consiste em três coisas: democratização dos dados, acesso a ferramentas de self-service analytics e aprimoramento das habilidades. Vamos explorar cada uma delas.
Democratização dos dados: expandindo o acesso às informações
No nosso relatório de inteligência de decisões de 2024, entrevistamos 2.800 líderes empresariais para descobrir como eles usam a tecnologia para tomar decisões. A grande maioria dos entrevistados (80%) afirmou que o acesso às informações melhorou sua tomada de decisão.
Você pode estar se perguntando se expandir o acesso aos dados para mais usuários empresariais é algo viável. A ideia de abrir as comportas dos dados para o resto da organização é assustadora para muitos líderes de TI ou engenheiros de dados responsáveis pela proteção das informações. Quanto mais pessoas têm acesso a eles e os usam, mais coisas podem dar errado: riscos à segurança, custos da nuvem e problemas com a integridade dos dados. Tudo o que você pode imaginar.
Por isso, é comum que a governança e a democratização parecem estar em desacordo. No entanto, quanto mais pessoas acessam e usam os dados, mais coisas podem dar certo para sua empresa: maior adoção pelos usuários, melhora da qualidade dos dados e insights de negócio mais relevantes.
A democratização e a governança não são uma questão de "tudo ou nada".
Não é de restrições de segurança ou bloqueio de usuários que se trata a governança. Ela representa uma perspectiva ampla que as empresas podem usar para dimensionar o acesso aos dados de forma responsável. A governança eficaz inclui procedimentos como os seguintes:
- Determinar as políticas de acesso a dados: as funções certas têm o nível adequado de permissões?
- Estabelecer padrões de qualidade de dados: os dados estão em um formato consistente em toda a organização? São precisos? Como serão usados?
- Cumprir os regulamentos de privacidade de dados: os dados respeitam a privacidade dos indivíduos e as regulamentações externas, como o RGPD?
A governança consiste em garantir que, quando mais usuários acessam os dados, o façam de forma inteligente, segura e responsável. Quando combinada com a democratização, ela pode criar valor exponencial, ajudando os usuários empresariais a atingir seus objetivos.
Como melhorar a democratização dos dados
À medida que o acesso às informações aumenta, certifique-se de manter os níveis corretos de permissão. Procure também ferramentas que não apenas facilitem o acesso aos dados para o usuário final. As ferramentas certas também tornarão mais fácil para o administrador responsável por adicionar as licenças monitorar o uso das informações, conceder ou restringir permissões e garantir que tudo esteja funcionando corretamente. Priorize capacidades de governança que facilitem estas responsabilidades:
- Visibilidade: é fácil ver o que os usuários estão fazendo? Você consegue ver rapidamente quais tarefas estão em execução e quais estão agendadas?
- Escalabilidade: você pode criar aplicativos pré-aprovados que permitem que milhares de usuários façam suas próprias perguntas sem mexer nos fluxos de trabalho ou dados subjacentes? O controle de acesso baseado em função está integrado à solução de dados para que diferentes usuários tenham as permissões apropriadas?
- Linhagem de dados: você consegue rastrear o que aconteceu com os dados em cada estágio e obter uma visão geral simples dos fluxos de trabalho? Ou você está revolvendo planilhas locais e SQL confuso para entender o que está acontecendo?
- Sua interface de usuário preferida: seus usuários corporativos podem estar executando as tarefas relacionadas a dados em uma plataforma mais empresarial e sem código, mas isso não significa que você precisa estar na plataforma deles. Se você passa seu tempo no Snowflake, pode monitorar a atividade de outras ferramentas de dados ou do Snowflake?
Amplie o acesso ao self-service analytics
As equipes de TI e de análise de dados têm capacidade limitada para ajudar os usuários empresariais a encontrar insights e criar painéis, portanto, precisam priorizar quem ajudar primeiro.
Enquanto isso, os profissionais de dados são especialistas em engenharia de dados, análise e data science, mas podem não ter muito conhecimento de previsão mensal de fluxo de caixa ou planejamento de estoque, o que significa que podem não compreender as diferentes funções tão bem quanto os especialistas de negócio. Em organizações onde o TI é a principal fonte de insights, nem todas as equipes de negócio obtêm os insights oportunos de que precisam. Os insights podem ficar abaixo do ideal para os usuários finais e para a forma como tomam decisões.
É aqui que o self-service analytics entra em ação.
Essas ferramentas intuitivas, sem código e code-friendly foram projetadas para dar aos usuários corporativos acesso a insights baseados em dados, mesmo com conhecimento técnico limitado. Com plataformas de self-service analytics como a Alteryx, profissionais de marketing, vendedores e especialistas em toda a organização podem se aprofundar nas informações, fazer perguntas mais detalhadas e administrar os negócios com confiança.
Por exemplo, o marketing pode otimizar campanhas digitais e segmentar clientes com base em perfis que tenham o maior valor de ciclo de vida. Da mesma forma, o setor de vendas pode qualificar seus leads para focar naqueles de maior impacto e descobrir novas oportunidades de vendas cruzadas e upsell.
Como implementar o self-service analytics:
- Priorize a facilidade de uso e a escalabilidade: pense primeiro nos usuários empresariais. De que eles precisam? Provavelmente não têm anos de experiência nem treinamento em análise de dados. Escolha uma solução de self-service analytics que seja fácil de usar para que os usuários empresariais possam acessar os dados rapidamente e começar a trabalhar com facilidade.
- Certifique-se de que sua solução se integre à infraestrutura existente. A redução da carga de trabalho das equipes de TI e de dados é uma das principais razões por trás da democratização da análise. Portanto, certifique-se de escolher uma solução que se integre perfeitamente à sua infraestrutura e aplicativos internos, como Salesforce, Workday, Netsuite, Tableau, Snowflake e outros. Isto ajudará a reduzir a carga sobre as equipes de TI e de dados durante os processos de implementação e integração.
- Considere as necessidades futuras de analytics, incluindo IA: os recursos de self-service analytics estão em constante crescimento, especialmente com o advento da IA generativa. Considere escolher uma solução de self-service analytics que tenha histórico comprovado de implementação da inteligência artificial de uma forma que torna mais fácil e rápido para os usuários corporativos extrair insights dos seus dados.
Aprimoramento de habilidades: a necessidade de crescimento dos colaboradores
Por fim, os trabalhadores querem crescer e se desenvolver. Na verdade, precisam fazer isso. A pesquisa Work in America de 2023, da American Psychological Association, revelou que 91% dos trabalhadores acreditam que é muito ou um pouco importante ter um emprego onde haja oportunidades de capacitação contínua.
Esse desejo contínuo de desenvolvimento dos funcionários coincide com a rápida evolução das competências. De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, "seis em cada 10 trabalhadores necessitarão de treinamento até 2027, mas considera-se que apenas metade deles tem hoje acesso a oportunidades de treinamento adequadas".
O aprimoramento de habilidades é um diferencial, uma solução para uma força de trabalho em rápida mudança e para a crescente escassez de talentos. É também a chave para ajudar seus funcionários a compreender os dados por meio de ferramentas self-service. Se eles tiverem acesso às informações e ferramentas necessárias para analisá-las, mas não ao treinamento, falharão antes mesmo de começar. Embora você possa adotar muitas abordagens de aprimoramento de habilidades, recomendamos focar no conhecimento em dados e na maturidade analítica quando o assunto é a democratização do analytics.
Conhecimento de dados é a capacidade de trabalhar, analisar e comunicar-se com as informações. Uma melhor formação em dados ajuda os trabalhadores a compreender, interpretar e agir com base nos dados em ambientes de negócio, a fim de otimizar os resultados comerciais. Também tem um impacto positivo no desempenho da empresa. Uma pesquisa do The Data Literacy Project mostra que aumentar a qualificação na área de dados pode aumentar o valor de uma empresa em US$ 320 milhões a US$ 534 milhões em comparação com empresas com baixa capacitação nesse campo.
Geralmente, se uma organização tem capacidades analíticas mais robustas, diz-se que é mais madura analiticamente, mas o mesmo pode ser dito dos indivíduos, especialmente quando se aborda a maturidade analítica por capacidade.
Cada estágio expande o anterior e ajuda os usuários a obter insights cada vez melhores e mais robustos com base nos dados. Porém, cada etapa é um pouco mais difícil que a anterior e requer mais experiência. Embora essas capacidades levem tempo para serem desenvolvidas, o resultado faz valer o esforço. Basta perguntar à equipe da DoorDash, que economizou milhões de dólares usando o Alteryx.
Como capacitar sua força de trabalho:
Você pode adotar muitas abordagens para aprimorar habilidades, como organizar hackathons ou dar aos seus funcionários acesso a recursos de aprendizagem e cursos por meio de sites como Udemy ou a Academia Maveryx. No entanto, os elementos mais importantes são adesão e compromisso. Aqui estão algumas ideias para ajudar você a começar:
- Comprometa-se com o desenvolvimento dos seus funcionários: sua abordagem de aprimoramento de habilidades deve incluir o apoio de executivos, gerentes e funcionários na forma de tempo investido e financiamento adequado.
- Crie um COE (Centro de Excelência): considere a criação de um COE analítico com membros de RH, equipes de análise de dados, TI e outros times multifuncionais para melhorar e otimizar as análises em todos os departamentos. Dentro do seu COE, eles vão poder colaborar, compartilhar recursos e práticas recomendadas e aprender com os colegas.
- Associe-se a especialistas: trabalhamos com centenas de empresas para implementar o self-service analytics. Nossos pacotes de satisfação de serviços dão a você acesso à nossa equipe dedicada. Trabalhamos junto com indivíduos ou com a organização para fornecer treinamento, otimização do fluxo de trabalho e desenvolvimento prático do Alteryx em novos departamentos.
- Participe de uma comunidade: por fim, sua organização não precisa fazer tudo sozinha. Pense na possibilidade de incentivar seus funcionários a participar de uma comunidade. Nossa Comunidade Maveryx tem mais de 400.000 membros. Você pode explorar o fórum e diferentes tópicos para ver como outras equipes de dados estão resolvendo seus problemas mais difíceis. Você pode até fazer suas próprias perguntas para obter respostas rápidas e criativas.
Empodere sua empresa com a democratização do analytics
Democratizar o analytics requer combinar o acesso aos dados e às ferramentas self-service com o conhecimento para usar ambos. Com a solução analítica certa, esse processo pode ser ainda mais simples.
Alteryx é uma plataforma de análise empresarial com pouco ou nenhum código que ajuda os usuários corporativos comuns a acessar dados, automatizar a preparação das informações, criar fluxos de trabalho analíticos e encontrar novos insights com análises de arrastar e soltar. Além disso, você pode manter seus dados e os dos seus clientes totalmente protegidos com os mais recentes padrões e certificações de segurança.
Com a plataforma de self-service analytics da Alteryx, os usuários empresariais comuns podem responder a qualquer situação.
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