Escrevo a Carta do Especialista a partir de uma das sugestões dos coordenadores do programa “Linkedin Creators”, em que tive a honra de ser convidado a participar. Vou ajudar você a descobrir como transformar a sua organização em uma potência orientada a dados e aprender sobre as ferramentas e tecnologias que podem facilitar a transição, listar os desafios mais comuns que as organizações enfrentam e como superá-los. Minha intenção é que este artigo possa servir de guia essencial para qualquer pessoa que queira aproveitar o poder dos dados em sua organização.
Bora lá?
🚀📊 Como criar uma cultura orientada a dados e resultados
Em um mundo cada vez mais digital e interconectado, os dados se tornaram o novo petróleo, como em 2006, Clive Humby, matemático britânico que cofundou a empresa de análise de clientes Dunnhumby, destacou. E olhe que de lá para cá já se passaram 17 anos… De acordo com o relatório Data Age 2025, do IDC, a quantidade de dados criada, capturada, copiada e consumida em 2018 foi de 33 zettabytes, ou 33 trilhões de gigabytes. Esse número cresceu, em 2020, para 59 ZB e é esperado que atinja 175 ZB até 2025 — ou 175.000.000.000.000 Gb. Humby disse que, assim como o petróleo, os dados brutos não são muito valiosos em si mesmos, mas, uma vez refinados e analisados, podem se tornar um recurso extremamente valioso.
As empresas que conseguem aproveitar o poder dos dados para informar suas decisões e estratégias estão se destacando da concorrência. E vamos lembrar que para aproveitar ao máximo as soluções de Inteligência Artificial que estão mudando nosso mundo, é fundamental trabalharmos neste importante tema. No entanto, a transição para uma cultura orientada a dados e resultados não é uma tarefa fácil. Requer uma mudança fundamental na maneira como as organizações operam e pensam. 😉
O principal obstáculo para tornar as decisões de negócios verdadeiramente orientadas por dados não é técnico. Os problemas são de natureza cultural, pois não há problema em trazer dados e tecnologia para um processo de tomada de decisão quando temos que fazer isso. Tornar esse curso normal, funcionando quase no piloto automático, para os funcionários – é uma mudança de mentalidade. E é um desafio que toda empresa moderna está enfrentando.
No artigo de hoje, recomendo uma estratégia baseada em uma análise detalhada de uma série de artigos recentes sobre o tema:
1. Estabelecer uma única fonte de verdade 🎯
A primeira etapa para criar uma cultura orientada a dados é estabelecer uma única fonte de verdade que abranja todos os seus sistemas, departamentos e equipes. Isso pode ser um investimento significativo, mas a maioria das empresas está se movendo em direção a uma maior precisão, pois simplesmente não podem se dar ao luxo de tomar decisões no escuro. Uma única fonte de verdade pode ser um conjunto bem pensado de regras de integração, procedimentos padrão ou uma base de conhecimento unificada e abrangente para cobrir cada um de seus projetos.
A Scandit[i], uma empresa líder em tecnologia de captura de dados inteligente, oferece uma visão perspicaz sobre a importância de uma única fonte de verdade para a excelência no varejo omnichannel: para alcançar essa excelência, a clareza sobre os níveis de estoque e as informações do produto é fundamental. Isso é possível através da integração da tecnologia, um processo que a empresa destaca como essencial. Ao alinhar o back-end e fornecer uma janela para visualizar os dados, é possível oferecer uma experiência omnichannel sem atritos para todos os envolvidos.
Um aspecto crucial dessa transformação é a atualização dos níveis de estoque em tempo real. A empresa equipa cada funcionário com um smartphone com tecnologia de captura de dados inteligente. Com cada varredura, seja na escolha de pedidos ou na reposição de prateleiras, os níveis de estoque podem ser atualizados em tempo real.
Essa abordagem permite que os associados da loja respondam com confiança às perguntas dos clientes no local, pois têm as informações mais recentes de disponibilidade de estoque. Isso não apenas melhora a eficiência, mas também aumenta a satisfação do cliente. De fato, os clientes que compram através de vários canais têm um valor de vida 30% maior do que aqueles que compram usando apenas um canal.
Além disso, a mesma tecnologia de dispositivo pode suportar a experiência omnichannel completa. Com dados precisos e acessíveis, os varejistas podem oferecer aos consumidores a opção de comprar produtos que podem não estar disponíveis na loja naquele momento. Isso facilita a experiência de compra online e retirada na loja (BOPIS).
Em suma, a abordagem da Scandit para a adoção de uma única fonte de verdade no varejo é um exemplo poderoso de como a excelência omnichannel pode ser alcançada. Ela pode levar a uma maior satisfação do cliente e do funcionário, além de melhorar a eficiência operacional. 👏👏👏
2. Refinar o dicionário de dados padrão e outras métricas 🗃
Para garantir que todos na organização, desde os especialistas em dados até os executivos, estejam alinhados, é crucial ter um glossário unificado e definições bem pensadas. Refinar um dicionário de dados padrão, tornando-o claro, conciso e acordado, é um passo crítico que deve ser tomado logo após a decisão de adotar uma única fonte de verdade.
Além do dicionário, é essencial que sejam definidas métricas e KPIs, para que a organização possa contar com indicadores que apoiem as tomadas de decisão das lideranças. 📉
A Secoda[ii], uma empresa líder em tecnologia de captura de dados inteligente, oferece um guia completo sobre como criar um dicionário de dados. Este recurso é essencial para empresas que aspiram a se tornar orientadas a dados. O dicionário de dados é uma lista de termos e métricas chave com definições, funcionando como um glossário de negócios. Embora pareça uma tarefa simples, alinhar todos os departamentos de uma empresa com as mesmas definições é um desafio.
Um exemplo disso é uma empresa de compartilhamento de caronas que enfrentou dificuldades para definir a métrica “número de corridas por semana”. Diferentes equipes tinham definições distintas para essa métrica, ilustrando o tipo de problema que muitas organizações orientadas a dados enfrentam à medida que expandem seus dados e equipes.
A Secoda sugere uma série de etapas para criar um dicionário de dados:
a. Coletar os diferentes termos usados por todos os departamentos para definir as principais definições de negócios;
b. Definir os termos coletados com base nas informações que podem ser coletadas sobre os termos;
c. Buscar alinhamento para resolver conflitos de definições entre equipes;
d. Obter suporte e aprovação dos líderes de equipe para as novas definições;
e. Centralizar o documento para que possa ser acessado por todos os funcionários;
f. Manter o dicionário de dados atualizado, pois as principais métricas podem precisar mudar com o tempo.
A criação de um dicionário de dados não é uma tarefa pequena e requer paciência e alinhamento com a liderança. No entanto, ter as ferramentas adequadas para registrar o dicionário pode facilitar o processo de manutenção e acesso ao dicionário. 😮 💨
O caso da Secoda ilustra como uma empresa pode refinar seu dicionário de dados padrão, tornando-o claro, conciso e acordado por todos os departamentos. Isso é feito após a decisão de ter uma única fonte de verdade 😌, garantindo que todos na empresa estejam na mesma página, não apenas os especialistas em dados e executivos.
3. Apoiar o acesso mais amplo e o uso de dados
Os líderes empresariais e executivos de nível C precisam de uma visão abrangente, precisa e completa do desempenho da empresa. Isso requer não apenas um acesso mais amplo aos dados, mas também a sua aplicação diária em toda a empresa. Para isso, é essencial ter pelo menos um sistema comum de relatórios de autoatendimento com diferentes níveis de acesso e fluxos de trabalho baseados em regras construídos em torno de metas de desempenho específicas, departamentos ou operações.[iii]
A necessidade de um novo “paradigma de gestão” para os dados é evidente e isto envolve todos os processos que envolvem a geração de dados. Este paradigma inclui uma linguagem comum, uma visão holística de como os dados devem contribuir, uma estrutura organizacional claramente definida que mostra como os dados se integram em toda a organização, juntamente com funções e responsabilidades claras para todos os envolvidos.
O Google é um exemplo de uma empresa que incorporou completamente os dados em sua estratégia de negócios. Os dados são uma parte tão integrada de suas operações que é simplesmente dado como certo e visto como um elemento essencial da cultura da empresa. O maior banco do Sudeste Asiático, DBS Bank[iv], está adotando uma abordagem semelhante. O CEO da DBS, Piyush Gupta, acredita que para competir com empresas nativas digitais como Alibaba, Tencent e Ant Financial, a DBS deve coletar, gerenciar e analisar dados tão bem ou melhor do que elas.
As empresas devem aprender com outras funções de negócios mainstream, como finanças, que conseguiram se integrar plenamente em todos os aspectos da organização. Além disso, os líderes seniores devem envolver o maior número possível de pessoas em seus esforços de dados. Praticamente todos podem usar pequenos dados e análises básicas para melhorar o desempenho de suas equipes.
Este conceito ilustra como uma empresa pode apoiar o acesso mais amplo e o uso de dados, garantindo que todos na empresa estejam na mesma página 💪, não apenas os especialistas em dados e executivos. Isso é feito após a decisão de ter uma única fonte de verdade e a refinamento de um dicionário de dados padrão, tornando-o claro, conciso e acordado por todos os departamentos.
4. Promover a alfabetização de dados e a análise de pessoas em toda a organização 📖
☝️Uma vez que a empresa tenha tudo em ordem com acesso irrestrito e adoção generalizada de dados, ⌚é hora de verificar todos os departamentos quanto à alfabetização e compreensão dos dados. Eventualmente, envolver mais membros da equipe por meio de cursos e treinamentos iterativos pode melhorar a eficiência das aplicações orientadas por dados em um grau significativamente maior.
Para promover a alfabetização em dados e a análise de pessoas em toda a organização, é essencial que as empresas adotem uma abordagem estratégica e sistemática, que deve ser baseada em estratégias eficazes, tais como:
· Treinamento e Educação: Ofereça cursos e treinamentos iterativos para todos os membros da equipe, independentemente do departamento ou nível de senioridade. Isso pode incluir workshops, seminários online, cursos de e-learning e até mesmo programas de certificação em alfabetização de dados;
· Ferramentas e Recursos: Forneça as ferramentas e recursos necessários para que os funcionários possam acessar, analisar e interpretar dados de maneira eficaz. Isso pode incluir software de análise de dados, dashboards interativos, e até mesmo acesso a especialistas em dados para orientação e suporte;
· Cultura de Dados: Cultive uma cultura que valoriza e incentiva o uso de dados em todas as decisões e operações. Isso pode ser feito através da liderança – com líderes demonstrando o valor dos dados através de suas próprias ações – e através de incentivos e recompensas para aqueles que utilizam dados de maneira eficaz.
Além disso, a análise de pessoas é um componente crucial para a criação de uma cultura orientada a dados. Para uma implementação efetiva desta análise, as organizações podem seguir o modelo “Insights-to-Action” da Deloitte. Este modelo envolve três etapas:
· Sentir: Use análises para coletar dados sobre o trabalho, os locais de trabalho e a força de trabalho. Isso pode incluir dados sobre produtividade, engajamento, satisfação no trabalho, diversidade, equidade e inclusão, entre outros.
· Analisar: Analise os dados coletados para obter insights sobre como melhorar o trabalho, os locais de trabalho e a força de trabalho. Isso pode envolver a identificação de padrões, tendências e áreas problemáticas.
· Agir: Use os insights obtidos para tomar ações concretas. Isso pode incluir a implementação de novas políticas, a alteração de práticas existentes, a realização de treinamentos adicionais, entre outros.
A análise de pessoas é uma ferramenta promissora para auxiliar as empresas a tomar decisões de gestão mais eficazes sobre o trabalho, os locais de trabalho e a força de trabalho. No entanto, a pesquisa Global Human Capital Trends 2021 da Deloitte[v] revela que apenas 3% dos mais de 6.300 executivos que responderam têm as informações necessárias para tomar decisões sólidas sobre pessoas.
🧑🏻 💼Os líderes precisam de análises, mas o valor real dessas análises reside em fornecer insights que permitem que suas organizações ajam de maneira confiável, adaptável e centrada no ser humano.
A Deloitte exemplifica o uso de análises para alimentar suas próprias jornadas Insights-to-Action através de sua busca contínua para reforçar a diversidade, equidade e inclusão (DEI) em toda a organização. Esta iniciativa é apenas um exemplo de área focada na força de trabalho na qual a ação baseada em insights derivados de análises pode ajudar as empresas a alcançar melhores resultados de negócios e mudanças significativas. Outras áreas incluem aquisição de talentos, planejamento de força de trabalho, aprendizado, liderança, sucessão, engajamento, experiência, desempenho, recompensas, controle de tempo e folha de pagamento.
Em tempos atuais, em que vemos a Inteligência Artificial, sendo aplicada de maneira transversal em todas as áreas, as ferramentas de gerenciamento de projetos habilitadas para IA, por exemplo, incluem análises de força de trabalho poderosas que podem ajudar os gerentes de projeto a antecipar atrasos e quedas na produtividade. 🎲 As tecnologias de colaboração geram dados que podem ajudar a identificar padrões ótimos de trabalho em equipe, inovação e produtividade. As análises de local de trabalho podem ajudar a identificar a melhor combinação de trabalhadores no local, remotos e híbridos. A proliferação de aplicativos biométricos e análise de sentimentos promete oferecer fontes de dados ainda mais ricas e diversas e melhor integração de análises, insights e ação para o trabalho, a força de trabalho e o local de trabalho. 💪 ✨
De acordo com a pesquisa da Deloitte, apenas aqueles 3% de empresas que alcançaram esse nível de análise de pessoas são três vezes mais propensas a ter uma cultura orientada a dados e desfrutam de receitas significativamente mais altas (96%), fluxo de caixa (88%) e margens de lucro (82%), destacando a importância de investir na análise de pessoas como parte de uma estratégia mais ampla para se tornar uma organização orientada a dados.
5. Experimentar com dados, testar e aprender 📚
A teoria é importante mas nada supera a prática! Para explicar escolhas analíticas baseadas em estatísticas sólidas, você precisa tornar as provas de conceito simples e robustas. Ao fazer isso, o risco de tomada de decisões ruins pode ser reduzido ao mínimo, forçando os analistas a lidar com potenciais pontos de incerteza através de testes A/B.
Em termos de estratégias eficazes para testar e aprender, as organizações podem considerar a implementação destes testes, onde duas versões de um produto, serviço ou recurso são testadas lado a lado para determinar qual é mais eficaz. Além disso, as organizações podem considerar a implementação de ciclos de feedback rápidos, onde o feedback dos usuários é coletado e incorporado ao produto ou serviço em um estágio inicial. Isso permite que as organizações aprendam rapidamente com seus erros e façam ajustes conforme necessário.
Um exemplo disso é o modelo Fast Product Discovery[vi], apresentado pela DBC Company. Este modelo é um ciclo de descoberta de produto que tem como objetivo explorar possibilidades para ajudar a criar soluções significativas para o negócio.
A prática consiste em uma jornada de cinco dias de imersão, dividida em✌️duas etapas: Exploração da Solução e Validação da Solução. Na primeira etapa, o Lean Business Case fornece informações primordiais para a execução da jornada de descoberta de produtos, como ideias/oportunidades, proposta de valor, objetivo do negócio e público-alvo. Esses são alguns dos itens inicialmente levantados que podem impactar diretamente na construção do produto.
Na etapa de Validação da Solução, é o momento em que se prioriza a solução, e se determina se todo o MVP (Produto Mínimo Viável) será validado ou parte dele. Após a priorização, entra a prática de Design Sprint, iniciada com criação de esboço de telas, protótipos navegáveis e roteiros de testes. Esses são todos artefatos que servem de entrada para o laboratório de testes, no qual se colhem feedbacks de usuários reais e se eliminam desperdícios de tempo com desenvolvimento indevido. Isso permite aprender e experimentar mais rapidamente.
Esse modelo de descoberta de produtos é um exemplo de como a experimentação com dados, testes e aprendizado pode ser implementada na prática. Ele demonstra como a exploração e validação de soluções com base em dados sólidos e testes robustos podem minimizar o risco de tomada de decisões ruins e permitir uma aprendizagem rápida e eficaz.👍
6. Benefícios da tomada de decisão orientada por dados para o seu negócio
A tomada de decisão orientada por dados pode oferecer uma linha de vantagens consideráveis e benefícios diretos para a maioria das empresas em diferentes indústrias, entre elas:
· Melhoria Sustentável: Isso dá um impulso a melhorias contínuas em toda a organização, pois se torna muito mais fácil implementar as melhores práticas e cursos ou ações com resultados controláveis com base em resultados passados;
· Decisões Mais Rápidas: Isso otimiza o tempo médio gasto na formulação de soluções objetivas e expectativas altamente precisas. Além disso, quando usado corretamente, os dados podem tornar os experimentos menos arriscados, dando melhores chances de sucesso mais cedo;
· Maior Transparência: A tomada de decisão orientada por dados contribui para processos de aprovação mais rápidos e, mais importante, totalmente visíveis e rastreáveis por membros da equipe, apoiando altos níveis de conformidade e responsabilidade;
· Pesquisa de Mercado Abrangente: Os dados ajudam a gerar insights de mercado acionáveis com base em fatos reais e estatísticas comprovadas. Ao eliminar suposições e incertezas, torna-se um bom companheiro para pesquisas de mercado abrangentes e iniciativas de negócios vencedoras que poderiam estar indisponíveis até agora;
· Gastos Otimizados: O potencial de economia de dinheiro das decisões orientadas por dados nunca deve ser subestimado, pois pode elevar rapidamente a eficiência operacional, fornecendo um sólido background para estratégias econômicas e sustentando as melhores delas a longo prazo;
· Consistência Organizacional: Isso ajuda cada membro a entender profundamente de que maneira é melhor basear os dados nas decisões, destacando as melhores práticas e cenários acionáveis que podem ser unificados e popularizados em diferentes áreas de operação e departamentos. Eventualmente, acostumar-se a tomar decisões de uma maneira orientada por dados pode melhorar muito a consistência do serviço e do engajamento na empresa.
7. Ferramentas e Tecnologias
💁🏼 ♂️ Investir em ferramentas de análise de dados de ponta é um elemento chave para o sucesso de qualquer iniciativa de ciência de dados. Essas ferramentas não apenas simplificam o processo de coleta, limpeza, análise e visualização de dados, mas também capacitam as organizações a tomar decisões informadas com base em insights derivados dos dados. Além disso, muitas delas agora incorporam recursos avançados de inteligência artificial, permitindo análises mais profundas e previsões mais precisas. Aqui estão algumas que podem facilitar a transição para uma cultura orientada a dados, mas sempre novas ferramentas e atualizações estão sendo lançadas:
· Microsoft Power BI: uma plataforma de inteligência de negócios que suporta dezenas de fontes de dados. Permite aos usuários criar e compartilhar relatórios, visualizações e painéis. Continua sendo uma forte escolha para análise de dados, com atualizações regulares e novos recursos sendo adicionados. A Microsoft recentemente adicionou novas capacidades de IA, como a detecção de anomalias e a decomposição de árvore de IA. (https://powerbi.microsoft.com/)
· SAP BusinessObjects: Fornece um conjunto de aplicativos de inteligência de negócios para descoberta de dados, análise e relatórios. (https://www.sap.com/products/businessobjects-business-intelligence.html)
· Sisense: plataforma de análise de dados destinada a ajudar tanto desenvolvedores técnicos quanto analistas de negócios a processar e visualizar todos os seus dados de negócios. Eles recentemente adicionaram suporte para Python e R, permitindo aos usuários executar scripts dessas linguagens diretamente na plataforma. (https://www.sisense.com/)
· TIBCO Spotfire: plataforma de análise de dados que fornece pesquisa em linguagem natural e insights de dados alimentados por IA. (https://www.tibco.com/products/tibco-spotfire)
· Thoughtspot: Uma plataforma de análise que permite aos usuários explorar dados de vários tipos de fontes através de relatórios e pesquisas em linguagem natural. Thoughtspot continua a inovar em sua plataforma, com foco em análise de dados orientada por IA e busca em linguagem natural. (https://www.thoughtspot.com)
· Qlik: fornece uma plataforma de análise de dados e inteligência de negócios de autoatendimento que suporta tanto a implantação em nuvem quanto local. (https://www.qlik.com/)
· SAS Business Intelligence: Fornece um conjunto de aplicativos para análise de autoatendimento. SAS continua a atualizar sua suíte de inteligência de negócios, com foco em análise preditiva e machine learning. (https://www.sas.com/en_us/software/business-intelligence.html)
· Tableau: Uma plataforma de visualização e análise de dados que permite aos usuários criar relatórios e compartilhá-los em plataformas de desktop e móveis. (https://www.tableau.com/)
· Google Data Studio: Uma ferramenta gratuita de painéis e visualização de dados que integra automaticamente com a maioria das outras aplicações do Google. Google Data Studio, agora renomeado para Looker Studio, continua a ser uma ferramenta gratuita e poderosa para visualização de dados. Ele permite que os usuários conectem, visualizem e compartilhem dados de uma maneira fácil e intuitiva. (https://datastudio.google.com/)
· Redash: Uma ferramenta leve e econômica para consultar fontes de dados e construir visualizações, de código aberto, que permite aos usuários conectar e consultar suas fontes de dados, construir painéis para visualizar dados e compartilhá-los com sua empresa. Eles suportam SQL, NoSQL, Big Data e fontes de dados de API. (https://redash.io/)
Estas são apenas algumas das muitas ferramentas disponíveis no mercado hoje. Cada uma delas tem suas próprias forças e fraquezas, então a melhor escolha para a sua organização dependerá das suas necessidades específicas.
Considerações finais e próximos passos
A transição para uma cultura orientada a dados e resultados pode ser um desafio, mas com as estratégias e práticas corretas, é um objetivo alcançável.
Conforme mencionei no início do artigo, um das principais barreiras a serem superadas, é a de mudança de mentalidade em todos os níveis da organização, mas isto pode ser tratado ao se iniciar com pequenos projetos de dados que possam demonstrar seu valor e promover uma cultura de tomada de decisões baseada em dados. Lembrando sempre que a qualidade dos dados é fundamental, e a implementação de processos rigorosos de governança de dados pode garantir a precisão, consistência e confiabilidade necessárias.
A integração de dados, muitas vezes espalhados por vários sistemas e plataformas, pode ser facilitada pelo uso de ferramentas de integração e a implementação de um “data warehouse” ou “data lake”. Em tempos de aumentos significativos de ataques cibernéticos, com o aumento do uso de dados, a segurança se torna cada vez mais importante. A implementação de políticas e procedimentos rigorosos de segurança de dados, o uso de ferramentas de segurança e criptografia, e a atualização constante sobre leis e regulamentações de privacidade de dados são essenciais.
O fator humano…A falta de habilidades de dados na equipe pode ser um grande obstáculo, mas pode ser superada com investimento em treinamento e desenvolvimento, contratação de especialistas em dados e a criação de uma equipe dedicada de ciência de dados. Finalmente, a adoção de novas tecnologias de dados pode ser um desafio, especialmente para organizações maiores com sistemas legados. No entanto, o desenvolvimento de uma estratégia de tecnologia de dados que avalie as necessidades atuais e futuras e a seleção de tecnologias escaláveis e flexíveis pode superar esse desafio. Cabe às lideranças reservarem budget para investimentos em ferramentas e outros recursos necessários.
E, falando em dinheiro…Avaliar o Retorno sobre o Investimento (ROI) de um projeto de dados pode ser um desafio, dada a natureza tangível e intangível dos benefícios. No entanto, é possível medir o ROI considerando a melhoria na tomada de decisões, aumento da eficiência operacional, geração de receita, redução de risco e valor intangível. Esses benefícios, quando quantificados e subtraídos do custo do projeto, fornecem uma medida do ROI. Lembre-se, no entanto, que nem todos os benefícios podem ser facilmente quantificados, e o valor de um projeto de dados pode se estender além de um simples cálculo de ROI.
Por último e não menos importante: a ciência de dados é a espinha dorsal da inteligência artificial (IA), desempenhando um papel crucial na alimentação, treinamento, validação, interpretação e melhoria contínua dos modelos de IA. Sem a ciência de dados, a IA não teria a capacidade de aprender, fazer previsões precisas ou gerar insights acionáveis. À medida que avançamos para o futuro, a importância da ciência de dados só aumentará, pois ela continuará a alimentar as aplicações de IA que estão destinadas a fazer uma diferença significativa em nosso mundo. Portanto, a ciência de dados não é apenas importante para a IA, é absolutamente essencial.
O próximo passo para as organizações que desejam se tornar orientadas por dados é começar a implementar essas estratégias e práticas em suas operações diárias. Com o tempo, essas ações irão se traduzir em melhores decisões, maior eficiência e, mais importante do que tudo, um melhor desempenho dos negócios. 💰
🧐 Lembre-se, tornar-se uma organização orientada a dados é uma jornada, não um destino. É um processo contínuo que requer comprometimento, investimento e adaptação.
Referências:
[i] https://www.scandit.com/blog/the-single-source-of-truth-about-omnichannel/
[ii] https://www.secoda.co/blog/how-to-create-a-data-dictionary-a-step-by-step-guide
[iii] https://hbr.org/2023/06/your-data-strategy-needs-to-include-everyone
[v] https://www2.deloitte.com/us/en/pages/human-capital/articles/people-analytics-and-workforce-outcomes.html
[vi] https://www.dbccompany.com.br/fast-product-discovery/
Espero que a minha Carta de hoje tenha trazido muitas novidades e gerado muitas reflexões. Aliás, se você quer contar comigo para, identificarmos juntos dores reais da sua organização e desenvolvermos soluções – principalmente tecnológicas – que possam ajudar a melhorar os resultados do seu negócio, mande uma mensagem para renatograu@innovision.com.br ou por qualquer um dos meus canais. 😉
Lembre-se que, “Futuro não se espera, futuro se constrói”. Conte comigo e com o time da Innovision para construir o da sua organização!
