O que fazer para o seu projeto de dados não falhar?

Compreender o papel transformador da Inteligência Artificial para atualização das empresas e na busca por melhores resultados, é um passo gigantesco para alguns negócios. Se você já tem consciência disso, tem 50% do problema resolvido. Os outros 50% incluem alguns passos como: adaptação de processos e as fases de implantação da estratégia de dados.

Segundo pesquisa (2017) da Gartner, “85% dos projetos de dados falham” e outro dado ainda mais alarmante é que “87% dos projetos de ciência de dados nunca chegam à produção” (VentureBeat, 2019). Independente se alguns projetos falharam e outros não chegaram nem a testar, o importante de se tirar destes dados é o por que que isso ocorre? E principalmente, como fugir dessa estatística.

Cenários, problemas e oportunidades

O mundo moderno é inundado por dados. De transações comerciais, comportamento dos consumidores em locais físicos a interações nas redes sociais, cada clique, compra e compartilhamento gera uma quantidade significativa de informações. Com essa abundância de dados, surge a necessidade de iniciar um projeto para extrair e gerenciar insights valiosos. É aí que entra o conceito de Big Data e análise de dados.

Ao analisar grandes volumes de dados, marcas podem impulsionar a inovação, dentre outros benefícios como:

• Aumentar a eficiência operacional ajudando a identificar áreas de ineficiência e oportunidades de otimização em seus processos operacionais.
• Melhorar a experiência do cliente.
• Tomada de decisões informadas e baseadas em evidências.
• Identificar padrões, tendências e insights que de outra forma poderiam passar despercebidos.
• Redução de custos e melhorias na produtividade geral;
• Identificar novas oportunidades de negócios e áreas de crescimento potencial. Isso pode ajudar as empresas a se manterem competitivas em um mercado em constante mudança e a impulsionar a inovação.

Porém, por que tantos projetos de Big Data falham? Vamos explorar algumas das principais razões por trás desses fracassos e discutir a importância de investir de maneira correta em Big Data e análise de dados.

1. Não saber quais perguntas tirar da Estratégia de dados

Falta de definição do que se espera dos dados. Um dos principais motivos para o fracasso dos projetos de Big Data é a falta de uma estratégia clara. Muitas organizações mergulham de cabeça no universo da Big Data sem entender completamente seus objetivos comerciais ou como os dados podem ajudar a alcançá-los. Sem uma estratégia bem definida, os projetos de Big Data podem se tornar desorganizados e incapazes de fornecer valor real.

2. Falta de ferramentas e parceiros de Dados adequados

Qual tecnologia ou parceiro de Inteligência de Dados escolher? Outro desafio comum enfrentado pelas organizações é a escolha da ferramenta ou parceiros de dados inadequados. A ciência de dados e a análise de dados exigem habilidades técnicas especializadas, que muitas empresas simplesmente não possuem internamente. Sem a ferramenta e parceiro certo, os projetos de Big Data podem enfrentar obstáculos significativos ao longo do caminho e por isso muitas vezes falham.

3. Uso de dados primários, não qualificados

Falha na coleta e fonte de dados ou dados de baixa qualidade. O enriquecimento da base de dados inclui processos de análises e qualificações que transformam dados capturados em informação. Como por exemplo, enriquecer base de dados de anos passados e começar a higienizá-los entendendo o comportamento dos clientes, como eles se parecem, a recorrência deles, evolução dos dados coletados destas pessoas ao longo dos anos. A partir disso, começa-se a responder quem é o seu tipo de público e quais relações extremamente hiper personalizadas você pode criar para atendê-los.

Esta base de informações super qualificadas pode ser usada para ação em outros momentos, como em campanhas de marketing, para redução de CAC, expansão de lojas, análise de riscos, etc.

4. Cultura de dados: Dê cima para baixo

A cultura ainda come a estratégia no café da manhã. Para implementar mudanças, tecnologias, novos processos e o mindset de dados, a liderança e diretores precisam estar envolvidos no dia a dia dessas mudanças. Além disso, envolver os profissionais de negócios no processo de mudança é fundamental. É preciso que a área de negócios, além da equipe de dados, estejam envolvidos no processo de implantação. Isto de fato muda a qualidade das entregas.

O sucesso de qualquer projeto de Big Data requer um comprometimento claro e contínuo por parte da liderança executiva. Sem o apoio adequado dos principais tomadores de decisão, as estratégias de Big Data podem ficar estagnadas e enfrentar dificuldades para obter os recursos necessários para ter sucesso.

São desafios e desafios, é esperado falhar, permita-se…. Tenha em mente que errar é um passo no processo de evolução da vida. Ao investir de maneira correta nesta área, teste processos e se permita falhar, aprender com as falhas, corrigir o percurso e evoluir no caminho. A cultura de testes ajuda no processo de inovação. 

Boa sorte!