Data-informed e data-driven: conheça a diferença!

A tomada de decisão baseada em dados atualizados é uma estratégia adotada por muitas empresas. Tanto é que termos como data-informed e data-driven já fazem parte do vocabulário de muitos gestores, bem como da cultura organizacional de diferentes negócios.

Poder contar com uma enorme quantidade de dados, em forma de relatórios de desempenho, para auxiliar nos principais planejamentos e nos processos das organizações é uma das vantagens mais valiosas do uso da ciência de dados nas corporações.

Ainda assim, existem muitos termos e muitas dúvidas, como a diferença entre data-informed e data-driven. Por mais similares que pareçam, essas duas estratégias têm singularidades que devem ser consideradas na hora de decidir qual delas usar.

Neste artigo, vamos explicar os conceitos de data-driven e data-informed e mostrar a diferença entre as duas estratégias. Acompanhe!

O que é data-informed?

Data-informed é um modelo de negócios orientado por dados. Apesar disso, uma de suas principais características é o fato de os dados não fazerem parte da cultura central da empresa. Assim, não são fator único para tomada de decisão e nem para o planejamento estratégico do negócio.

Isso ocorre porque, no modelo data-informed, existe uma compreensão de que o fator humano não deve ser colocado de lado. Assim, os empreendedores e gestores que optam por ele entendem que pode existir uma limitação dos dados disponíveis e uma variedade de fontes de informação. Ao não depender apenas dos dados, os processos podem ter um tom mais criativo, o que resulta em melhor desempenho das ações empresariais. O data-informed conta com uma mentalidade balanced scorecard.

Essa cultura é realizada quando um conjunto de dados quantitativos e qualitativos se complementam para chegar a um resultado, como a uma tomada de decisão.

O que é data-driven?

Data-driven é quando os processos da empresa são orientados por dados reais e atualizados, que podem ser first party ou outras formas. As decisões da empresa são tomadas por meio da coleta e análise de dados que o empreendimento obtém ao longo de suas operações.

Para o mundo empresarial, ser data-driven significa implementar uma cultura em que os dados estão no centro do negócio e se basear neles para as tomadas de decisão e para o planejamento estratégico da empresa.

O próprio termo data-driven, quando traduzido para o português, significa “orientado por dados”, e vem do forte crescimento da implementação da ciência de dados nos negócios, como o big data. De modo geral, o data-driven utiliza métodos científicos, inteligência artificial e algoritmos para coletar insights de dados estruturados e não estruturados.

O modelo já é uma realidade em muitos empreendimentos porque oferece vantagens competitivas antes inimagináveis. Alguns dos benefícios de ser um negócio data driven são:

• agilidade na tomada de decisão;
• análise preditiva;
• redução de custos;
• produtos e serviços mais otimizados;
• agilidade para realizar mudanças e adaptações;
• capacidade de planejamento a longo prazo.

Como os dois conceitos são similares e ambos geram bons resultados para os negócios, é muito comum haver a dúvida de qual das duas estratégias é a mais eficiente. Não existe uma resposta pronta para essa questão.

A conclusão mais eficaz é a que considera a qualidade dos dados coletados, alinhada aos objetivos que os gestores desejam alcançar com eles.

O data-informed tem como vantagens o fato de levar em consideração as limitações dos dados gerados e utilizar uma variedade de fontes de informação para coletar esses dados. Por isso, agrega um tom de criatividade nos seus processos.

Uma cultura data-informed tem KPIs e métricas bem definidas, o que justifica a validação das informações que ajudarão na tomada de decisão. Contudo, dependendo do grau de maturidade da organização ou o quão familiarizada ela estiver com o uso da ciência de dados, contar com muitas fontes de informações pode gerar dados controversos e de difícil análise.

Já o data-driven tem como vantagem a utilização de dados mais concretos para basear as decisões. Isso faz com que esses dados sejam constantemente atualizados para que a estratégia tenha sucesso a longo prazo. É muito comum a utilização do teste A/B para as empresas data-driven, em que a decisão que será tomada é baseada no dado quantitativo do teste.

O modelo também conta com pontos negativos, e o mais expressivo deles é o fato de a empresa confiar quase cegamente naquele dado quantitativo. Como existem dados de baixa qualidade, não duvidar deles pode ser um grande erro.

Nos dois casos, existem cuidados que devem ser tomados, já que o advento do uso de dados para gerar informações para as empresas está cada vez mais nos holofotes. Com isso, normas e regras, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), foram criadas para regulamentar as ações empresariais e garantir a segurança de dados.

Como a HubSpot pode ajudar?

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Com essa ferramenta, os clientes se tornam o foco do negócio, os processos ficam mais personalizados e os times podem ficar conectados em um mesmo local. Tudo agilizado e descomplicado, garantindo a proteção de dados.

Data-informed e data-driven são dois conceitos muito adotados no mundo empresarial porque utilizam dados para guiar as decisões da empresa. Contudo, o data-driven se restringe muito mais a dados concretos, sem considerar outros fatores. Já o data-informed utiliza mais de uma fonte de informação para gerar dados que ajudam nas decisões tomadas. Não existe regra para saber qual usar, é preciso conhecer a capacidade da empresa de interpretar dados, bem como os objetivos e o grau de maturidade do negócio.

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Fonte: Blog Hubspot