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Data Science e BI: os desafios da implantação

Hoje, a ciência de dados tem ganhado grande relevância no mundo empresarial. No entanto, a implantação de Data Science e...

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Hoje, a ciência de dados tem ganhado grande relevância no mundo empresarial. No entanto, a implantação de Data Science e o BI vêm em ondas. Quando empresas buscam soluções em Data Science e esperam funcionalidade imediata e resultados instantâneos, o que elas encontram pode ser um cenário diferente disso.

Neste conteúdo, trouxe para você alguns dos desafios da implantação do Data Science e do BI nas empresas. Listei 5 erros muito comuns nesse processo. Confira para saber se a sua empresa não está cometendo nenhum deles.

5 erros ao implantar Data Science e BI

A seguir, conheça os principais erros cometidos pelas empresas quando vão implantar Data Science e BI.

1. Não saber o que está buscando

A implantação de um processo de Data Science requer um aculturamento da empresa. É preciso definir qual é o objetivo de implantar um processo de Data Science no seu negócio, um processo de prospecção de oportunidades nos dados que a empresa já tem ou nos dados que a empresa captura pela internet afora.

É importante saber quais são as perguntas que a empresa busca responder. Por exemplo, se você busca que a empresa aumente a rentabilidade dos negócios, precisa implantar um Data Science alinhado com essa perspectiva. Se você quer aumentar a quantidade de clientes e prospectar novos negócios, você deve implantar o seu Data Science e o seu BI conforme essa expectativa.

Isso porque é muito fácil se perder com uma enorme quantidade de informações, ficar produzindo dados, indicadores e dashboard que não vão trazer um resultado efetivo para a empresa. Então, é preciso ter em mente claramente quais são as perguntas que você quer responder e quais são os resultados que você quer obter.

2. Não reconhecer que a estratégia está equivocada

Outro ponto que é importante considerar é que  é necessário estar preparado para os resultados apontados pelo Data Science porque, muitas vezes, quando se obtém as respostas, acontece de perceber que a empresa está operando em uma estratégia equivocada.

Por exemplo, pode ser que você descubra, a partir dos dados do Data Science, que a sua estratégia é inadequada para atingir os resultados que você quer diante dos dados que você tem. Nesse momento, é preciso se desapegar. É claro que é importante que a empresa siga uma estratégia, mas até o ponto em que fica claro que essa estratégia está equivocada.

3. Não ter coragem de mudar de estratégia

Em situações como essa citadas anteriormente, é preciso ter coragem de mudar a estratégia em função do Data Science e, não, usar o Data Science como uma ferramenta para validar a estratégia equivocada. O Data Science é uma descoberta e, não, uma legitimação do que você já está fazendo. Não pode ser usado para confirmar as suas convicções.

4. Usar o Data Science para confirmar o que já sabia

O Data Science e o BI proporcionam descobertas para o seu negócio e, dessa forma, é possível ter informações que se desenrolam de maneiras que não se pode prever.

Quando você faz uma estratégia e coloca o Data Science como apoiador, os dados que vêm trazem informações que a empresa não tinha conhecimento antes.

E, se você já sabia de tudo, você está usando o Data Science incorretamente. O objetivo é descobrir informações novas e, não, deixar claro que você já sabia de tudo.

Quando o Data Science é usado da forma correta, certamente são necessários novos indicadores e novos BIs. Se você não tiver que ajustar a sua estratégia, talvez você tenha que implementar novas operações táticas em função daquela descoberta que você fez.

Por exemplo, pode acontecer de você estar muito empenhado em prospectar clientes de um determinado tipo, mas o Data Science aponta que as oportunidades estão em outro lugar. Então, é preciso ajustar a tática. A estratégia pode até continuar a mesma, mas vai ser necessário fazer operações voltadas para aquilo que o Data Science trouxe.

5. Não ajustar a estratégia de acordo com os dados obtidos

Quando você modifica a sua tática, precisa de novos indicadores e, quando vierem os resultados, você vai precisar de novos indicadores para analisar aqueles resultados. Ou seja, o BI e o Data Science vêm em ondas.

Os horizontes vão se descortinando e é preciso ir se adaptando a esse processo e buscando novas oportunidades e novas informações, ajustando o que você obtém de dados à sua estratégia e ajustando a sua estratégia ao que você obtém de dados.

Imaginar que a implantação de um Data Science é um processo que se encerra no momento em que você coloca as estratégias para funcionar é um tanto ingênuo. É preciso levar em consideração que o Data Science vai mudar o seu negócio para sempre e, se você não for protagonista disso, outros serão e obrigarão você a marchar com eles, indo atrás do que os outros estão fazendo.

Veja o vídeo em que falei sobre esse assunto:

Sobre o autor
Mestre do ERP

Com mais de 30 anos de experiência em ERP, Marco Antônio Salvo possui experiência na área de serviços, desenvolvimento e software. Atualmente atua na área de desenvolvimento de novos negócios e soluções na Sankhya Gestão de Negócios, e tem o maior canal sobre ERP do Brasil, o Mestre do ERP.

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