Gestão de Negócios

Por que o excesso de dados compromete a gestão da empresa?

Escrito por SONDA

Em tempos de transformação digital e Big Data, é simplesmente impossível ignorar o valor da informação no meio corporativo. Na prática, captar e analisar dados de forma massiva melhora a capacidade de análise das organizações e potencializa insights para uma tomada de decisões estratégica. O problema, no entanto, é quando o excesso de dados passa a atrapalhar a gestão empresarial.

Para ajudá-lo a fugir desse problema, listamos neste post algumas situações em que a informação em demasia se torna problemática, aproveitando para apontar ferramentas e estratégias que podem ser usadas para otimizar a gestão de informação. Confira!

Lentidão na análise

O principal objetivo da captação de dados em massa é otimizar os insights para decisões estratégicas. O detalhe é que tudo isso deve ser feito com certa agilidade. Daí acaba surgindo um dos efeitos colaterais dessa coleta massiva: a inundação de informações irrelevantes que tiram a fluidez da gestão corporativa.

É importante que os relatórios gerados a partir do uso de Big Data possam ser consultados rotineiramente, permitindo controlar índices de performance e monitorar o comportamento do cliente final.

Quando a organização lida com dados em excesso, no entanto, ao mesmo tempo em que se delonga mais buscando números e informações úteis, desperdiça horas preciosas com dados que podem ser descartados.

Mensuração de resultados

Não tem como fugir: o uso de métricas está no centro da boa gestão empresarial. E basear seus índices em dados concretos é a melhor maneira de contar com informações confiáveis. Tem-se aí um ponto pacífico entre gestores: o próprio uso de indicadores deve ser focado em resultados reais.

Isso significa que empresas varejistas, por exemplo, devem ter medidores específicos para vendas enquanto empresas de logística devem se preocupar com outros fatores, como tempo das viagens e consumo médio de combustível. Os esforços de uso do Big Data devem, portanto, estar alinhados com a definição das métricas e dos objetivos empresariais.

Podemos citar como exemplo comum os formulários de checkout em lojas virtuais. Antes de finalizar a compra, as empresas pedem que os usuários preencham diversos campos com informações que, muitas vezes, são descartadas. Será que a simples solicitação de nome, e-mail e faixa etária já não comporia bem seu banco de dados, juntamente com informações coletadas automaticamente, como tempo de permanência ou retorno à página?

Perda de foco

O termo core business é usado para designar aquilo que é central em uma organização. Em uma fábrica de sapatos, por exemplo, o core business é a própria confecção e venda dos calçados. Enquanto isso, o core business de uma transportadora tem foco no envio de cargas. Nenhum mistério, certo? Assim, por mais que as empresas precisem cuidar de aspectos acessórios, que vão de processos fiscais até RH, a maior parte dos recursos e do próprio tempo devem ser investidos no core business.

É preciso ter isso em mente na hora de montar uma estratégia para a gestão de dados. É simples: a maior parte do volume de informações deve ser coletada justamente para a atividade-fim do negócio, mesmo que o uso de dados complementares para as demais atividades da empresa não seja abandonado.

Aliás, vale fazermos aqui uma ressalva: alguns negócios têm conseguido obter vantagens com o chamado data exhaust — uso recorrente de informações em excesso. Nesse cenário, informações que pareciam irrelevantes passam a ser usadas estrategicamente. Todavia, o processo ainda é relativamente caro e lento. Por isso, só é recomendado para empresas de grande porte ou que tenham uma boa parceria com uma empresa de outsourcing de TI.

Corrompimento dos dados

Esqueça aquela ideia de que qualidade e quantidade são conceitos completamente diferentes. Quando falamos sobre gestão da informação, é preciso agir usando estratégias que diminuam o risco de ter que lidar com dados corrompidos, descontextualizados ou desatualizados.

Anote aí: assim como a quantidade excessiva de informações desacelera a análise, também dificulta o controle de qualidade. Nesse contexto, sua empresa pode estar gastando tempo e dinheiro em excesso ao simplesmente processar informações incompletas ou desatualizadas cujo destino final será, eventualmente, o descarte.

O problema se torna ainda maior quando dados não confiáveis acabam escapando do filtro e são aproveitados para a tomada de decisões. Nesse caso, ações que pareciam promissoras podem falhar, sendo necessário refazer todo o planejamento por um erro causado pela mais pura falta de controle de qualidade.

Direcionamento de recursos

Trabalhar com Big Data exige um certo montante de recursos voltado tanto para ferramentas quanto para pessoal. É preciso contratar um serviço para armazenar os dados, o que geralmente é feito com empresas especializadas em cloud computing. Ainda é preciso ter sistemas de análise específicos ou integrados, como um ERP, e encontrar mão de obra especializada, seja para compor um grupo de TI interno ou contratar uma empresa terceirizada.

De toda forma, não é preciso ser um gênio da matemática para entender o seguinte: quanto mais dados a empresa decide analisar, mais recursos vai consumir. Isso não seria um grande problema se o aumento dos gastos fosse acompanhado de ganho de rentabilidade. O detalhe é que, como mostramos, dados em excesso são descartados, não gerando nenhum valor real e ainda atrapalhando ações realmente lucrativas.

Dispersão da informação

É normal (e até recomendado) que cada área tenha suas próprias métricas, precisando, portanto, se basear em dados de naturezas diferentes. No entanto, a fragmentação excessiva pode causar problemas de alinhamento e até de comunicação, além de abrir brechas para processos duplicados.

Uma forma de lidar com esse desafio é criando um comitê de governança de dados ou um núcleo de análise de Big Data. O comitê fica responsável por estabelecer diretrizes e procedimentos que devem ser seguidos por todos, além de definir o fluxo correto de dados dentro da empresa, da captação até a geração de relatórios.

A padronização de processos aumenta a sinergia das áreas, evita conflitos e diminui o risco de falhas de comunicação. Além disso, é uma importante ferramenta para garantir o compliance também no uso de informações captadas pela internet. Afinal, é preciso respeitar o sigilo de informações enviadas espontaneamente por clientes para a empresa, bem como contar com processos éticos para captar dados de forma orgânica.

No fim das contas, ter processos padronizados e sobretudo transparentes garante a segurança jurídica da governança de informações digitais e melhora a reputação e a credibilidade da empresa.

Quer saber mais sobre como evitar o excesso de dados e otimizar a análise de informações para uma melhor tomada de decisões estratégicas? Então siga nossos perfis no Facebook, no Twitter e no LinkedIn para receber atualizações aqui do blog diretamente na sua rede social predileta!

 

Sobre o autor

SONDA

A SONDA, maior companhia latino-americana de soluções e serviços de tecnologia, atua em 10 países com mais de 22 mil colaboradores e 5 mil clientes ativos. Em parceria com seus clientes, a SONDA acredita que com o uso de soluções tecnológicas é possível transformar seus negócios, permitindo conquistar eficiência e vantagem competitiva. Entendemos do seu negócio e sabemos fazer acontecer, contando com uma equipe altamente capacitada. Para mais informações, acesse www.sonda.com/br.

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