Muitas empresas investem em ferramentas de Big Data Analytics como um dos focos das suas decisões estratégicas. 

Mas apesar do crescente investimento em tecnologia de dados, ainda encontramos desafios em converter os dados em estratégias reais para o negócio. 

É nesse ponto que surgem problemas recorrentes, como a partição de informações, a baixa confiança nos indicadores e a dificuldade de transformar insights em planos de ação. 

Neste artigo, vamos entender o que é Big Data Analytics na prática, quais os principais desafios para a gestão e como utilizar essa ferramenta para traçar objetivos claros para sua empresa. 

O que é Big Data Analytics na prática 

Big Data Analytics nada mais é do que processar e analisar uma grande quantidade de dados para obter insights estratégicos para determinado setor de uma organização. 

E apesar de ser um investimento bastante comum entre os líderes, nem sempre a Big Data é utilizada da forma mais estratégica, levando a grandes indecisões por parte da gerência. 

Com isso, passamos a ver alguns problemas estruturais, como: 

• Dashboard sem qualquer ação, ou seja, dados e mais dados, mas sem um plano de melhoria; 

• Excesso de dados, que podem levar travar na hora de traçar metas ou ações; 

• Baixa clareza por parte da gestão, o que pode interferir na performance da equipe como um todo. 

Ainda que o Big Data Analytics seja uma estratégia interessante para mensurar as métricas das atividades e a produtividade do time, as informações devem ser coletadas de maneira estratégica, o que gera um grande desafio na gestão executiva. 

Os principais desafios do Big Data Analytics na gestão executiva 

Um dos principais desafios do Big Data Analytic na gestão executiva é justamente saber utilizar os dados gerados de forma estratégica, estabelecendo decisões com base nas informações presentes na análise. 

Claro, pode parecer que isso é algo fácil, afinal, o objetivo de uma análise de dados é justamente gerar insights para a gestão criar metas e estabelecer iniciativas para a equipe. 

Contudo, cada vez mais percebemos os desafios que o Big Data Analytics oferece. 

Fragmentação e falta de governança 

Com o número exponencial de dados, muitas informações passam a ficar descentralizadas, sem qualquer conexão entre as metas e os dados analisados. 

Isso se torna um problema ainda maior quando os dados não vês de uma mesma fonte, o que pode dificultar ainda mais o processo de montar uma estratégia de ação com base nas análises realizadas. 

Claro, conceitos de governança, como o DAMA-DMBOK, podem auxiliar na hora de estruturar as diretrizes para o gerenciamento de dados.  

Desconexão entre dados, insight e decisão 

Quando os dados deixam de gerar insights e as decisões não são estratégicas, existe um grande sinal de que a análise de Big Data não está sendo feita corretamente. 

Para sumarizar, as informações da Big Data Analytics precisam gerar inspirações para projetos, ações e novas metas, além de indicar possíveis riscos que podem comprometer o resultado. 

Se isso não está sendo cumprido, então será preciso repensar de forma técnica o que será feito com essas informações. 

Excesso de indicadores e falta de foco 

Se há KPIs demais, muito provavelmente isso pode representar pouca clareza para a gestão. Um problema que atinge não apenas as metas, mas também a produtividade dos colaboradores. 

A estratégia aqui é definir um número limitado de KPIs, apenas aqueles que são extremamente importantes para as decisões, como taxa de conversão, taxa de abandono de carrinho ou mesmo a retenção no site, por exemplo. 

Dessa forma, não apenas o gestor consegue ler os dados com maior facilidade, como também os colaboradores sabem exatamente onde devem focar. 

Como transformar Big Data Analytics em vantagem 

Transformar Big Data Analytics em vantagem competitiva exige mais do que tecnologia. O valor surge quando dados são organizados, interpretados e convertidos em decisões alinhadas à estratégia, com execução consistente. 

Sem isso, a análise tende a gerar informações, mas sem qualquer impacto real no negócio. 

De forma geral, é preciso estruturar a análise para que se consiga tirar os melhores insights para as estratégias e metas. 

Estruturar o fluxo de valor 

O primeiro passo está em estruturar o fluxo de valor dos dados, ou seja, definir as prioridades, responsáveis, a constância e como as informações serão armazenadas. 

Dados fragmentados geram informações inconsistentes, que produzem insights pouco alinhados com as metas já estabelecidas. O que pode traduzir em planejamentos pouco estruturados. 

Leia também: Fluxograma de processos: como usar para fortalecer a governança 

Conectar com estratégia (OKR e BSC) 

Em seguida, é preciso conectar essas informações às estratégias. 

Como demonstrado por Kaplan e Norton, o planejamento estratégica depende da tradução de objetivos em indicadores mensuráveis. 

“O Balanced Scorecard traduz a missão e a estratégia de uma organização em um conjunto abrangente de indicadores de desempenho.” 

Evidenciando que os indicadores só geram valor quando conectados diretamente à estratégia. Já a abordagem de OKRs reforça que metas só geram impacto se forem acompanhadas de métricas. 

Definir os indicadores que importam 

Um dos desafios mais recorrentes nas iniciativas de Big Data Analytics é o excesso de indicadores. 

A fácil disponibilidade de dados leva a muitas organizações a monitorarem tudo, perdendo o foco do que realmente impacta o negócio. 

O diferencial está na capacidade de identificar quais indicadores são, de fato, estratégicos e estão diretamente conectados aos objetivos organizacionais. Por isso, sempre escolha quais dados serão analisados para cada setor e projeto, deixando de lado aqueles que não fazem sentido para o momento. 

Big Data Analytics ferramentas e soluções: o papel da tecnologia 

As ferramentas de Big Data Analytics são essenciais para coletar, processar e analisar grandes volumes de dados. No entanto, seu valor não está apenas na capacidade tecnológica, mas na forma como são integradas à estratégia e à gestão. 

Essas camadas tecnológicas podem ser estruturadas em diferentes soluções, tomando três frentes principais: 

• Visualização e apoio à decisão: ferramentas de Business Intelligence organizam dados e facilitam as análises rápidas; 

• Armazenamento e integração dos dados: datas lakes e data warehouses são responsáveis por consolidar os grandes volumes de informação; 

• Análise avançada e IA: tecnologias como o uso de inteligência artificial no Big Data Analytics pode auxiliar a identificar padrões e gerar previsões. 

Essas ferramentas, comumente chamadas de Big Data Analytics Software, formam a base tecnológica das iniciativas orientadas a dados. 

Contudo, o valor não está apenas na capacidade de processamento, mas em como são integradas à gestão estratégica. 

O verdadeiro valor do Big Data Analytics está na execução 

Dito isso, fica claro que o papel da Big Data Analytics não é mais na coleta de inúmeros dados e métricas, mas em como que eles são utilizados para executar estratégias. 

Já foi o tempo em que as corporações apenas gerenciavam inúmeros dados, hoje a preocupação é em como esses dados podem ajudar no cotidiano da operação e na produtividade das equipes. 

Para isso, se tornou essencial ferramentas que usam os Big Data Analytics para auxiliar a traçar objetivos claros para a operação. 

Entre elas, ferramentas de gestão de projetos e soluções para melhorar a performance são praticamente indispensáveis para auxiliar na análise desses dados e observar, de forma holística, tudo que será necessário para atingir as metas. 

Como a Actio conecta dados, estratégia e execução 

A proposta da Actio parte de uma lógica diferente: integrar, em um único ambiente, todos os elementos necessários para transformar dados em gestão estruturada. 

Ao invés de tratar os dados como uma camada isolada, a abordagem conecta diretamente indicadores, objetivos estratégicos, iniciativas e rotinas de acompanhamento, criando um fluxo contínuo entre análise e ação. 

Isso significa que os dados deixam de ser apenas informativos e passam a orientar decisões em tempo real, com visibilidade clara sobre o impacto de cada ação nos resultados do negócio. 

Se o desafio da sua organização está em transformar dados em decisões consistentes e execução alinhada à estratégia, o próximo passo é estruturar esse modelo de forma integrada. 

Para isso, a solução de Gestão Estratégica da Actio pode ajudar a entender como esses dados podem ser utilizados para traçar estratégias ainda melhores para o seu projeto. 

Se você tiver qualquer dúvida sobre como a Actio pode ajudar o seu negócio, fale com um de nossos consultores.