Decisões baseadas em dados: como os dados podem auxiliar na tomada de decisão

Os dados desempenham um papel crucial em diversas áreas da gestão empresarial, desde a formulação de estratégias até a execução operacional. 

Em um cenário cada vez mais complexo, característico dos negócios do século XXI potencializado pelo mundo pós-pandêmico, os gestores são desafiados a encontrar soluções inovadoras e acertadas continuamente. Dessa forma, a tomada de decisões baseadas em dados cria um caminho mais seguro para aumentar a competitividade e desbloquear o potencial de inovação de uma empresa.  

Ter uma cultura data driven, ou seja, direcionada por dados, é fundamental para as empresas se manterem competitivas no mercado moderno. Isso se dá tanto em processos estratégicos e tomadas de decisões de negócios, quanto no dia a dia da empresa, assegurando mecanismos de compliance e antifraude.  

As soluções de background check e sistemas antifraude oferecidas pela Netrin são vitais no ambiente de negócios atual. Essas ferramentas fornecem uma camada essencial de segurança, permitindo às empresas validarem informações críticas e prevenir fraudes. 

Segundo estudo de Erik Brynjolfsson, economista do Massachusetts Institute of Technology, a tomada de decisões baseada em dados impulsiona a produtividade das empresas em, pelo menos 3%. Já um relatório do Capgemini Research Institute mostra que somente 39% das organizações conseguem transformar dados em insights de negócios, porém desfrutam de 22% mais lucratividade e 70% mais receita por funcionário.  

A seguir, vamos explorar mais a fundo os benefícios dos dados nos processos empresariais e como extrair dados confiáveis.  

A importância de dados confiáveis na tomada de decisão

Quem se perdeu, ou pegou um caminho mais longo, seguindo a rota indicada pelo GPS já entendeu na prática a importância de tomar decisões baseadas em dados confiáveis. Agora, se uma situação típica como essa já resulta em transtornos, imagine decisões envolvendo milhões/bilhões de reais ou a reputação da empresa no mercado.  

Esse contexto leva muitos gestores a se perguntarem: como coletar dados confiáveis em uma infinidade de dados disponível? De fato, esse é um desafio. Conforme estimativa do IBM, diariamente o mundo gera cerca de 2,5 quintilhões de dados. E até 2025, o volume total de dados gerados deve passar de 175 zettabytes, aponta projeção International Data Corporation (IDC).  

Apesar desse imenso volume, a consultoria Gartner mostra que somente 3% dos dados coletados são efetivamente utilizados para algo. Isso se dá, em grande parte, porque a maioria dos dados ainda estão muito dispersos. Portanto, coletar, refinar e interpretar os dados são passos necessários. 

Isso vai ao encontro dos resultados do estudo The Decision Dilemma, conduzido pela Oracle e pelo autor Seth Stephens-Davidowitz. Segundo ele, 58% dos gestores afirmam que a dor de cabeça de ter que coletar e interpretar tantos dados é demais, sendo que 8% já desistiram e voltaram a tomar decisões baseadas apenas em instintos.  

O problema é que, segundo o mesmo estudo, decisões tomadas sem dados confiáveis são 50% menos precisas, 31% menos bem-sucedidas e 52% mais propensas a erros. Ou seja, tão relevante quanto usar dados para subsidiar ações, é o uso de dados confiáveis.

Exemplos de decisões empresariais que podem ser aprimoradas por meio de dados precisos:

Análise de Mercado 

• Identificação de oportunidades de mercado com base em dados de pesquisa e tendências. 
• Avaliação da demanda do consumidor por meio de análise de dados de compras e preferências. 

Gestão de Estoque 

• Otimização de níveis de estoque utilizando dados de vendas e previsões de demanda; 
• Redução de custos de armazenamento por meio de análise de rotação de estoque; 

Precificação de Produtos 

• Estratégias de precificação dinâmica com base em dados de concorrência e elasticidade de preço; 
• Análise de dados de custos para determinar preços que maximizem a margem de lucro; 

Eficiência Operacional 

• Otimização de processos de produção com base em dados de desempenho e eficiência; 
• Redução de desperdícios por meio de análise de dados de produção e qualidade; 

Gestão de Clientes

• Personalização de experiências do cliente com base em dados de comportamento e preferências; 
• Retenção de clientes por meio de análise de dados de satisfação e feedback; 

Tomada de Decisões Financeiras 

• Alocação de recursos financeiros com base em dados de desempenho de investimentos; 
• Análise de dados para identificar oportunidades de redução de custos; 
• Melhoria de processos para prevenção de crimes financeiros; 

Desenvolvimento de Produtos

• Pesquisa e desenvolvimento orientados por dados de mercado e feedback do cliente; 
• Lançamento de novos produtos com base em análise de lacunas no mercado; 

Gestão de Recursos Humanos

• Recrutamento e seleção baseados em dados de desempenho e competências; 
• Análise de dados de engajamento para melhorar a gestão de talentos; 

Análise de Competitividade

• Avaliação da posição competitiva com base em dados de participação de mercado; 
• Identificação de pontos fortes e fracos em comparação com concorrentes por meio de análise de dados; 

Gestão de Riscos

• Avaliação de riscos financeiros e operacionais por meio de análise de dados; 
• Monitoramento de indicadores chave de risco para tomada de decisões preventivas; 

Marketing Digital 

• Otimização de campanhas online usando dados de análise de cliques e conversões; 
• Segmentação de audiência com base em dados demográficos e comportamentais; 

Gestão de Relacionamento com o Cliente 

• Manutenção de registros precisos de interações com clientes para personalização de serviços; 
• Antecipação de necessidades do cliente por meio de análise de histórico de compras. 

Expansão de Mercado 

• Identificação de novas oportunidades de negócios por meio de análise de dados de expansão geográfica; 
• Avaliação de viabilidade para entrar em novos mercados com base em dados de pesquisa; 

Gestão de Qualidade 

• Melhoria contínua de processos por meio de análise de dados de controle de qualidade; 
• Redução de defeitos e recalls usando dados de análise de produtos; 

Inovação Tecnológica 

• Decisões sobre adoção de novas tecnologias baseadas em dados de ROI e análise de custo-benefício; 
• Acompanhamento de tendências tecnológicas para manter a competitividade. 

Gestão da Cadeia de Suprimentos 

• Otimização da cadeia de suprimentos com base em dados de tempo de entrega e desempenho de fornecedores; 
• Redução de custos logísticos por meio de análise de dados de rotas e transporte; 

Gestão de Projetos 

• Avaliação de desempenho de projetos usando dados de marcos e indicadores chave de desempenho (KPIs); 
• Realocação eficiente de recursos com base em dados de carga de trabalho. 

Checklist: avaliando a qualidade dos dados

A avaliação da confiabilidade e relevância dos dados é crucial para garantir que as decisões baseadas nesses dados sejam precisas e eficazes. Aqui estão alguns critérios que podem ser usados para avaliar a qualidade dos dados: 

• Precisão: os dados são livres de erros e representam com precisão os eventos ou medidas que pretendem medir? 
• Consistência: os dados são consistentes internamente e em relação a outras fontes de dados? 
• Atualidade: os dados são atualizados regularmente e refletem a situação mais recente? 
• Abrangência: os dados cobrem todas as dimensões ou aspectos relevantes do tópico em questão? 
• Relevância: os dados são diretamente aplicáveis à pergunta ou problema em consideração? 
• Confiabilidade: a fonte dos dados é confiável, credível e tem uma reputação de precisão? 
• Método:  método usado para coletar os dados é sólido e apropriado para o propósito? 
• Validade: os dados medem o que são destinados a medir? 
• Integridade: os dados são completos e não foram manipulados ou corrompidos? 
• Consensualidade: os dados são apoiados por várias fontes ou há consenso entre diferentes conjuntos de dados? 
• Contexto: os dados são apresentados com informações contextuais suficientes para uma interpretação adequada? 
• Segurança: existem medidas de segurança em vigor para proteger os dados contra acesso não autorizado ou manipulação? 
• Histórico: existe um histórico de dados que permite acompanhar alterações ao longo do tempo? 
• Padronização: os dados estão formatados e padronizados de maneira consistente? 
• Atualização Automática: os dados podem ser atualizados automaticamente sem intervenção manual? 
• Disponibilidade em Tempo Real: a disponibilidade dos dados em tempo real é crucial para a tomada de decisões? 
• Auditoria: os dados podem ser auditados para rastrear alterações e garantir a transparência? 
• Facilidade de Compreensão: os dados são apresentados de maneira clara e compreensível para os usuários finais? 

Dados e gestão empresarial, integrando dados na cultura organizacional 

Como visto, os dados podem ser usados para maximizar eficiência em diversas frentes de uma empresa. Em um mundo repleto de dados, ser uma empresa com uma cultura Data Driven é o que separa as organizações que estão sempre na frente, conquistando mercado e ditando tendências, das que apenas correm para pagar as contas todo mês.  

Quando os dados que estão isolados em diferentes sistemas e plataformas são inseridos em um contexto, e processados por sistemas adequados, produzem informações relevantes para as empresas.  Dados precisos e atualizados oferecem uma base sólida para que gestores e líderes empresariais façam escolhas estratégicas, minimizem riscos e aproveitem oportunidades de crescimento. 

Ou seja, ter uma gestão voltada para os dados não se trata unicamente de coletar informações, mas de transformá-las em poderosos insights que impulsionam o crescimento. A análise dos dados coletados proporciona uma visão macro, dando previsibilidade e ajudando a identificar oportunidades de crescimento. 

O matemático britânico Clive Humby foi bastante preciso ao usar a metáfora que dados são o novo petróleo. Em sua frase original, ele cita que “Data is the new oil. It’s valuable, but if unrefined it cannot really be used (…) so must data be broken down, analyzed for it to have value”. Ou seja, assim como o petróleo, dados precisam ser refinados para terem algum valor.  

Ainda nesse caminho, uma publicação de 2017 do jornal The Economist já antecipava que o recurso mais valioso do mundo não é era mais o petróleo, mas sim os dados. Seguindo essa lógica, muitos executivos mercado afora procuram meios de ganharem vantagem competitiva com esse recurso valioso.  

Dessa forma, quando dados estão associados a outras unidades e contextualizados, podem resultar em insights valiosos, além de subsidiar ações estratégicas. No campo organizacional, isso pode ser visto tanto em ações comerciais, quanto em posturas estratégicas e de negócios. Como, por exemplo, usando dados nos processos de background check.

Solução de Background Check e Sistemas Antifraude

É impossível falar sobre decisões baseadas em dados sem citar o background check. Esse processo consiste na verificação de antecedentes, com o objetivo de checar informações sobre pessoas físicas ou jurídicas que estão se tornando um parceiro comercial, cliente, colaborador ou sócio de um negócio. 

O background check ajuda as empresas a verificar a autenticidade das informações fornecidas por clientes, parceiros e fornecedores. Isso é crucial para evitar associações prejudiciais e manter a integridade do negócio, mantendo a organização em situação de compliance. 

Os sistemas antifraude utilizam análises avançadas e algoritmos de inteligência artificial para detectar atividades suspeitas. Isso protege as empresas contra perdas financeiras e danos à reputação. As soluções de background check e sistemas antifraude oferecidas pela Netrin são vitais no ambiente de negócios atual.  

Essas ferramentas fornecem uma camada essencial de segurança, permitindo às empresas validar informações críticas e prevenir fraudes. Implementar essas soluções aumenta a confiança dos stakeholders na empresa, fortalecendo a credibilidade e a imagem do negócio no mercado. 

Exemplos de como os dados podem ser utilizados em processos de background check:  

• Verificação de registros legais para garantir que um fornecedor esteja em conformidade com as leis e regulamentações locais e internacionais; 
• Análise do histórico financeiro de parceiros para avaliar estabilidade financeira e capacidade de cumprir contratos; 
• Pesquisa de mercado e análise de dados online para avaliar a reputação e a posição da empresa no mercado; 
• Confirmação de certificações, qualificações e adesão a padrões de qualidade relevantes para a indústria; 
• Validação de dados cadastrais para liberação de cadastros; 
• Cruzamento de dados para monitoramento de perfis de riscos de clientes quanto a atividades suspeitas; 
• Perfil financeiro para liberação de crédito; 
• Utilização de dados para avaliar os riscos associados ao fornecedor, como instabilidade política em sua região de operação; 
• Verificação do histórico de desempenho do fornecedor com outros clientes para identificar padrões de qualidade e cumprimento de prazos; 
• Avaliação das práticas de sustentabilidade do fornecedor com base em dados relacionados a responsabilidade social e ambiental; 
• Verificação de registros de litígios e conflitos legais envolvendo o fornecedor; 
• Análise das práticas de segurança cibernética do fornecedor para proteção de dados sensíveis; 
• Verificação da cadeia de suprimentos para garantir práticas éticas e responsáveis, evitando envolvimento em atividades ilegais ou antiéticas; 
• Avaliação da capacidade de produção do fornecedor com base em dados sobre sua infraestrutura e capacidade de atender à demanda; 
• Análise da localização física do fornecedor para avaliar fatores como estabilidade geopolítica e logística; 
• Verificação da experiência do fornecedor em projetos semelhantes por meio de dados relacionados a trabalhos anteriores; 
• Verificação de riscos associados a terceiros que podem estar conectados ao fornecedor, como parceiros de negócios ou acionistas; 
• Coleta de dados sobre a qualidade dos produtos ou serviços fornecidos pelo parceiro para garantir conformidade com padrões estabelecidos; 
• Avaliação do impacto do fornecedor na comunidade local, incluindo práticas de responsabilidade social corporativa; 
• Avaliação de planos de continuidade de negócios do fornecedor para garantir a resiliência em situações de crise; 
• Verificação da aderência do fornecedor a códigos éticos e práticas empresariais éticas; 
• Investigação de recalls anteriores associados a produtos fornecidos pelo parceiro; 
• Análise de indicadores financeiros, como liquidez e solvência, para avaliar a saúde financeira e a capacidade do mesmo em honrar com o contrato.  

Dados para gestão empresarial, um caminho para inovar 

Evidências apontam que a tomada de decisões baseada em dados não apenas impulsiona a produtividade das empresas, como indicado por estudos do MIT e do Capgemini Research Institute, mas também desempenha um papel crucial na lucratividade e receita. Contudo, o desafio reside na capacidade das organizações de coletar, refinar e interpretar dados em um mundo que gera quantidades massivas de informações diariamente. 

A transformação em uma cultura data-driven torna-se imperativa para a manutenção da competitividade no mercado moderno. A Netrin, por meio de suas soluções de background check e sistemas antifraude, destaca-se como uma peça vital nesse contexto, oferecendo uma camada de segurança essencial para validar informações críticas e prevenir fraudes. 

Portanto, a era data-driven não é apenas uma tendência, mas uma necessidade inescapável para empresas que buscam prosperar em um ambiente de negócios dinâmico e desafiador. Ao integrar dados na cultura organizacional, as organizações constroem caminhos mais sólidos e sustentáveis para se manterem à frente do mercado, desenvolvendo estratégias e minimizando riscos.  

Nesse contexto, as soluções oferecidas pela Netrin representam não apenas medidas de segurança, mas um investimento na confiança dos stakeholders, fortalecendo a credibilidade e a imagem do negócio no mercado. Afinal, a qualidade dos dados é fundamental para diversas áreas empresariais, desde análise de mercado e gestão de estoque até decisões financeiras, gestão de recursos humanos, e inovação tecnológica. 

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