Empresas com alta maturidade digital apresentam taxa de crescimento de EBITA até 5 vezes maior em comparação às demais empresas. Além disso, até 2028, 25% dos relatórios de KPIs da cadeia de suprimentos serão impulsionados por modelos de IA generativa. Dados como esses deixam claro que acompanhar as tendências no uso e análise de dados tornou-se indispensável. Portanto, vamos a elas.
6 Tendências no uso e análise de dados para os negócios
1. A Inteligência Artificial (IA) como habilidade essencial
Empresas estão cada vez mais utilizando algoritmos de IA para interpretar grandes volumes de dados, descobrir padrões e prever tendências futuras.
A IA generativa, por exemplo, já começa a transformar setores inteiros ao permitir que empresas automatizem processos analíticos complexos e ofereçam previsões mais precisas. Inclusive, a Gartner aponta que, até 2025, 35% dos diretores de vendas (CSOs) irão formar ou investir em uma equipe dedicada a operações com IA generativa (GenAI).
Para líderes e diretores de vendas, isso significa que investir em IA pode ser um diferencial competitivo, ajudando a personalizar ofertas e prever comportamentos de clientes com base em dados robustos.
2. Análise de dados em tempo real
A capacidade de processar dados instantaneamente permite que as empresas tomem decisões informadas no momento exato, seja para ajustar uma campanha de marketing ou otimizar a cadeia de suprimentos.
Gerentes de vendas, por exemplo, podem monitorar KPIs (indicadores-chave de desempenho) e ajustar táticas de vendas em tempo real, gerando uma agilidade estratégica sem precedentes.
3. Data Literacy: democratização dos dados
A cultura de dados, ou "data literacy", refere-se à capacidade de todos os colaboradores utilizarem e interpretarem dados de maneira eficiente. A tendência atual é a democratização do acesso aos dados dentro das organizações, permitindo que mais equipes analisem e tomem decisões baseadas em informações. Isso vai além dos analistas tradicionais, capacitando setores como vendas e marketing a utilizar dados em sua rotina diária.
Um ponto crucial é que, ao mesmo tempo em que os dados se tornam mais acessíveis, as organizações precisam garantir que sejam de qualidade e confiáveis. Dados mal interpretados ou imprecisos podem gerar decisões equivocadas e, em última análise, prejudicar os resultados.
4. Do “caótico” à “complexidade gerenciada”
Lidar com volumes crescentes de dados pode ser caótico.
As empresas que conseguem organizar e interpretar esses dados de forma eficiente têm uma vantagem significativa sobre a concorrência. Afinal, agem com mais precisão e rapidez diante de desafios e oportunidades.
5. Privacidade e segurança de dados
Líderes empresariais precisam equilibrar o uso extensivo de dados com a responsabilidade de proteger a privacidade dos clientes. O compliance com regulamentos como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil) é obrigatório para a maioria das organizações. Além disso, os consumidores estão cada vez mais atentos à forma como suas informações pessoais são usadas, exigindo transparência e ética nas práticas de análise de dados.
Ferramentas como a criptografia de dados e a anonimização ajudam a mitigar os riscos de vazamento de informações sensíveis.
6. Data-as-a-Service (DaaS)
Outro conceito em crescimento é o Data-as-a-Service (DaaS), que permite às empresas terceirizar a coleta, processamento e análise de dados. Isso reduz a necessidade de grandes infraestruturas internas e torna o acesso a dados complexos mais simples e acessível. Essa tendência pode significar uma economia de recursos e uma maior eficiência ao obter insights estratégicos sem precisar investir em uma equipe robusta de análise de dados.
Já concluindo…
A incorporação da IA, a democratização dos dados e a análise em tempo real são apenas algumas das tendências que impulsionarão o crescimento das empresas nos próximos anos.
As tendências de análise de dados estão moldando o futuro dos negócios. Aqueles que conseguirem utilizar essas ferramentas de forma eficiente terão uma vantagem competitiva significativa.