Como pode a análise de dados ajudar na Inovação dos Negócios?

O que é a Inovação dos Negócios e qual é a sua importância?

A inovação atua como elemento impulsionador do crescimento das organizações e também da vantagem competitiva. Através da inovação, é possível diferenciar a organização dos concorrentes e otimizar a oferta atual para ir de acordo às necessidades dos clientes.

Apesar da inovação ser um impulsionador de crescimento e um dos maiores preditores de sucesso sustentado, ainda não existem muitas organizações capazes de inovar de forma continuada e, principalmente, capazes de retirar resultados tangíveis dos seus esforços de inovação. Muitas vezes, esta falta de alinhamento entre iniciativas de inovação e resultado das mesmas deve-se à falta de uma estratégia adequada à situação de cada organização.

Sem uma estratégia de inovação, o esforço de criação de produtos ou serviços disruptivos pode facilmente dissipar-se na organização. Para que o investimento em inovação tenha resultados disruptivos, é necessário designar uma equipa dedicada à inovação e definir uma estratégia com base em dados reais e válidos. Caso contrário, práticas como o crowdsourcing, a inovação aberta e as alianças externas poderão revelar-se inúteis para a organização. Assim, a análise de dados ganha um papel fulcral na criação de uma estratégia de inovação adequada à organização em causa.

A análise de dados e a Inovação

Os dados são um recurso emergente para as organizações que potenciam a criação de valor e o desenvolvimento de novas indústrias, produtos e processos. A utilização de dados com o objetivo de criar valor e alcançar novos horizontes denomina-se Inovação Derivada de Dados (Data-Driven Innovation).

Este tipo de inovação tem por base três práticas catalisadoras de crescimento: a recolha de dados, a utilização de técnicas e metodologias de análise de dados e a alavancagem dos dados na tomada de decisões. A adoção destas práticas e a passagem para um novo paradigma de dados agiliza os esforços de inovação das empresas, resultando em mais inovação e na redução do time-to-market.

Um processo de inovação com base em dados presume a utilização de vários tipos de informação complexa, em constante evolução e que necessita de ser tratada para que seja útil à organização. Informações relativas a tendências de consumo, preferências de comunicação do cliente e o desempenho de produtos e serviços no mercado são dados relevantes para o desenvolvimento de novas inovações.

O que é a Análise de Dados / Data analytics

Data analytics é o processo de análise de dados que prevê a descoberta de tendências e ligações entre diversos tipos de informações, dos quais se retiram conclusões. Através de data analytics é possível resolver problemas de elevada complexidade e tomar decisões com base em analítica avançada e soluções digitais.

Numa organização, a utilização correta de análise de dados permite a tomada de decisões informadas que, no caso da inovação, podem determinar o investimento, o risco e o sucesso das inovações. Data analytics comporta um conjunto de aplicações, desde business intelligence, relatórios e processos analíticos, até metodologias de analítica avançada. Quando a análise de dados é corretamente empregue, tem a capacidade de aumentar o lucro do negócio, melhorar a eficiência operacional, otimizar os esforços de marketing e estruturar o serviço ao consumidor. Para além de impulsionar o negócio, a analítica de dados permite às organizações responder rapidamente às tendências do mercado e alcançar uma vantagem competitiva.

Big Data

Quando o volume de informação atinge um ponto crítico em que a quantidade de dados não pode ser manualmente analisada, surge o tema de Big Data, que requer um novo processamento, armazenamento e utilização dos dados.

Os Big Data são relevantes para os esforços de inovação das organizações pois permitem a agilização de processos, a descoberta de novos modelos de negócio (gerados a partir da sua análise) e a descoberta de novos produtos, serviços e parcerias estratégicas entre empresas que podem trocar informações geradas pelo grande volume de dados. Para além disto, com os Big Data é possível identificar tendências no volume de cliques do consumidor, em websites de compras e, consequentemente, desenvolver novos produtos e serviços, talhados às suas necessidades.

A verdadeira inovação não passa apenas pela análise de Big Data, mas sim pelo cruzamento de um elevado número de dados complexos, vindos das mais diversas fontes, dentro e fora da organização. Este cruzamento permite antecipar tendências e gostos comuns, dimensionar o mercado em que a empresa se insere e criar ofertas otimizadas de produtos e serviços. Uma inovação derivada de dados oferece segurança à organização e reduz o risco de falha do projeto.

Quais são as principais dificuldades na inovação e qual é o papel dos Big Data na sua mitigação?

O processo de inovação não é linear. Comummente, o aumento do investimento em inovação vem aliado a novas dificuldades e entraves à inovação. Se estas dificuldades não forem ultrapassadas, poderão vir a limitar o retorno do investimento em inovação. Os Big Data podem colmatar estes fatores e revolucionar o processo de inovação das organizações, resolvendo problemas estruturais como:

1. Expectativas irrealistas para a inovação

A criação de expectativas irracionais pode levar a que uma organização perca a confiança no projeto. Objetivos inalcançáveis, deadlines impossíveis de cumprir e o reduzido tempo de teste são problemas que podem ser colmatados por uma estratégia de data-driven innovation. A análise (e o cruzamento) de um grande conjunto de dados permite definir, com a fiabilidade, a duração do projeto, assim como os recursos necessários a alocar.

2. Falta de estratégias de inovação

O principal benefício dos Big Data e de uma estratégia de inovação desenhada com base em dados, é permitir à organização analisar um elevado conjunto de opiniões, tendências, estratégias de inovação e o seu resultado. Um processo de data-driven innovation permite identificar padrões entre diferentes estratégias de inovação e perceber o que resulta, ou não, através do cruzamento de dados de organizações com um core business ou inovação semelhantes.

No entanto, a análise de Big Data não é suficiente para garantir a escolha adequada da estratégia de inovação, é necessário ponderar a cultura da organização, assim como o budget disponível para perceber a viabilidade e retorno de cada estratégia.

3. Dificuldade na transição entre as fases do processo de inovação

A gestão do processo de inovação, após a definição da estratégia, pode também ser apoiada em Big Data. Quando a estratégia de inovação é nova para a organização, é necessário reajustar o processo ao longo do tempo. Para isso, os Big Data, juntamente com a experiência adquirida pela organização, podem ajudar a definir o caminho.

4. KPIs de inovação incorretos

A medição dos esforços de inovação, através de KPIs, é fundamental para garantir o sucesso contínuo da inovação. No entanto, a escolha dos KPIs a analisar deve ser ajustada aos objetivos previamente definidos. KPIs como o volume de vendas e a receita do negócio podem não ser os mais adequados a medir, numa fase inicial, correndo o risco de isolar a visão financeira do projeto.

Uma análise de KPIs pouco relevantes pode traduzir-se na desmotivação do grupo afeto ao projeto, assim como desacreditar a inovação perante os stakeholders.

5. A amplitude temporal dos Big Data

O elevado volume de dados recolhido permite à organização prever, analisar e decidir com elevada fiabilidade. No entanto, esta análise tende a ser apenas representativa do presente e geralmente não possui o histórico dos dados em questão. É necessário considerar o passado do mercado e da organização e apoiar a tomada de decisão nestes fatores, juntamente com os Big Data recolhidos atualmente.

6. A falta de segurança dos dados

Outro fator limitador da utilização de Big Data é a segurança dos dados utilizados durante o processo de análise e das fases de execução da inovação. Durante o processo de análise de dados, a empresa tem de garantir a integridade dos mesmos, através da adoção de um sistema de paridade onde, a qualquer momento, se comparam os dados brutos e os dados analisados. Este sistema evita a perda ou desvio dos dados recolhidos.

Como iniciar um processo de inovação orientado por dados

Tratando-se de um processo revolucionário para a estratégia de inovação das organizações , a utilização de dados deve ser apresentada à organização de forma a ser aceite por todos os stakeholders. Para tal, é necessário definir como iniciar o processo de data-driven innovation.

A Cultura de inovação com base em dados começa no topo

Empresas com uma forte cultura de dados tendem a disseminar internamente a importância de ancorar as decisões estratégicas a dados. Para tal, é necessário liderar pelo exemplo e destacar, perante os colaboradores, os benefícios da tomada de decisões com base em dados. A equipa de gestão tem de ser a primeira a basear-se em dados para a tomada das suas decisões, para que esta noção seja aceite por toda a empresa, especialmente nos departamentos afetos à inovação.

Integração de data analytics ao longo de todo o processo de inovação

O processo de inovação prevê a realização de testes e ajustes que culminem no desenvolvimento de um produto ou serviço rentável. É fundamental garantir que os dados são integrados ao longo de todo o processo e não só no início do desenvolvimento da inovação. Quer seja através de testes com o público-alvo, da criação do MVP (Minimum Viable Product) ou da melhoria dos processos, a análise de dados é fundamental ao longo de todo o processo.

Resolução ágil de problemas

Os Big Data apoiam os esforços de inovação das organizações pois permitem que melhores decisões sejam tomadas em menos tempo. A organização deve estar treinada para acompanhar a rapidez de acesso e tratamento de dados, garantindo que a empresa tira partido desta ferramenta. Sem informação, a empresa estagna e não evolui. No entanto, o acesso à informação não garante resultados. É essencial acompanhar a organização e resolver os problemas de forma ágil, que poderão surgir durante o processo de descoberta da cultura de data-driven Innovation.

É necessário primar por uma gestão de dados regrada, em que as ferramentas de análise são apresentadas aos colaboradores gradualmente para que todos aprendam a otimizar o seu processo de análise de dados.

Formação contínua dos colaboradores

O treino é fundamental, no entanto, deve ser repartido ao longo do tempo garantindo que skills básicas (como a codificação), outros conceitos analíticos especializados e ferramentas, sejam adquiridos e testados em diferentes contextos. Assim, a formação dos colaboradores, num processo contínuo, permite que cimentem o conhecimento adquirido e se preparem para contextos mais desafiantes.

Atualmente, é fundamental garantir que as inovações desenvolvidas são rentáveis e que a empresa despende do mínimo de recursos possíveis para entregar um produto de valor ao seu cliente. O uso de data analytics agiliza os processos de inovação das organizações e oferece insights em tempo real para o desenvolvimento de novos produtos e serviços.

Ainda tem dúvidas sobre análise de dados e inovação?

O que é inovação orientada por dados?

A inovação orientada por dados refere-se à utilização de dados e análises para criar novos produtos, processos, métodos organizacionais e desenvolver novos mercados. Os dados e a análise dos mesmos podem impulsionar a inovação, tanto na descoberta como na execução, alcançando novos modelos de negócio, produtos ou serviços.

O que é um processo de inovação?

Um processo de inovação é a implementação de um método novo ou significativamente melhorado. Isto inclui alterações significativas nas técnicas, equipamento e/ou software.

O que é a previsão da oferta e da procura?

A previsão da oferta e da procura refere-se ao processo de planeamento ou previsão da procura de materiais, de forma a assegurar a entrega dos produtos certos nas quantidades certas, para satisfazer a procura dos clientes, sem criar um excedente.