O uso efetivo da interpretação de dados no processo de tomada de decisões é o que realmente faz a diferença na gestão eficiente de negócios.
Afinal, de pouco adianta ter à disposição as melhores ferramentas de IA e análise de dados se os relatórios vão para a gaveta.
Diferentemente da análise de dados resultante do processo de BI e big data, a interpretação de dados é mais subjetiva.
Depende mais da experiência e do julgamento do gestor, algo que as máquinas não conseguem fazer, por mais eficientes e avançadas que sejam.
Quer descobrir como interpretar os dados para tomar decisões assertivas e estratégicas em sua startup?
Então, siga a leitura até o final!
O que é interpretação de dados nos negócios?
Interpretação de dados nos negócios é o processo de compreensão dos dados após um criterioso processo de tratamento, cujo propósito é extrair insights que contribuem com os objetivos propostos.
Os dados têm o poder de dizer “o que” está acontecendo em determinada organização, seja ela uma startup, corporação ou entidade sem fins lucrativos.
A interpretação de dados busca explicar o “por quê”.
Lembra das lições de português na escola sobre leitura e interpretação de texto?
No ambiente de negócios, é a mesma coisa: não basta ler os dados, é preciso entender o que eles estão tentando dizer.
Nesse contexto, vale distinguir entre a interpretação de dados e a análise de dados, conceitos correlacionados, mas ligeiramente diferentes.
A análise de dados é feita com o uso de ferramentas de big data e business intelligence, que busca transformar dados brutos em relatórios palatáveis.
Por meio da análise de dados é possível identificar padrões, traçar tendências ou estabelecer relações e correlações entre fatos e eventos diferentes.
A interpretação de dados, por sua vez, busca atribuir sentido a esses acontecimentos e explicar, por meio de argumentos razoáveis, por que isso ou aquilo aconteceu.
A análise de dados pode mostrar, por exemplo, que os leads estão desistindo da compra em determinado ponto do funil de vendas.
Ou que determinado serviço ou produto colocado na prateleira não tem surtido o efeito desejado no faturamento.
A interpretação de dados, baseada no julgamento humano, busca entender por que isso está acontecendo, investigando o contexto e analisando hipóteses.
Por que interpretar dados em startups?
A interpretação de dados é essencial a qualquer tipo de empresa, mas demanda ainda mais atenção no universo das startups devido à natureza deste modelo de negócio.
Quando Clive Humby, matemático londrino especializado em ciência de dados, cunhou a frase “os dados são o novo petróleo”, ele não se referia aos dados apenas.
Muito provavelmente, incluía nessa definição o poder da interpretação de dados – algo que as startups precisam para ajustar seu modelo de negócio, assim como um veículo precisa de combustível para sair do lugar.
Diferentemente das reservas de commodities, os dados estão espalhados por aí, mas se não forem extraídos, tratados e interpretados do jeito certo, simplesmente não têm utilidade.
Um negócio inovador, que precisa cavar oportunidades em mercados carentes e inexplorados, precisa guiar-se pela interpretação dos dados.
Do contrário, não irá a lugar nenhum.
Afinal, os dados podem:
- Descobrir as preferências de determinado público por meio de algoritmos e aprendizado de máquina
- Identificar quais são suas dores – e o quanto estão dispostos a pagar por uma solução que seja efetiva
- Rastrear o nível de interesse por alguma solução que você acha que pode ser um nicho de mercado rentável
- Medir o tamanho de um mercado
- Analisar o potencial de crescimento exponencial de um modelo de receita, entre outras situações.
Vale mencionar que a interpretação de dados (processo sujeito ao julgamento e à experiência do gestor) não funciona sem a análise de dados (feita pelas ferramentas de BI e big data).
Para compreender o contexto e tomar boas decisões, é preciso selecionar os dados corretos, criar indicadores e cruzar os resultados.
Afinal, ninguém consegue interpretar um texto, por mais básico que seja, se a ordem das palavras não obedecerem os princípios da coesão e da coerência textual.
Importância da interpretação de dados contábeis
Especificamente no contexto contábil-financeiro, a interpretação de dados ajuda você a consolidar o seu negócio, mesmo diante dos desafios e incertezas.
Por meio de relatórios criados pela análise de dados, você pode:
- Acompanhar a evolução da receita e do lucro, além de comparar se a performance está de acordo com o planejado – e por quê
- Analisar o faturamento por região e entender por que algumas regiões são mais promissoras do que outras
- Monitorar o fluxo de caixa e avaliar se é preciso reforçar o capital de giro ou redimensionar algum investimento
- Analisar a DRE tanto na vertical (de cima para baixo, dentro de um mesmo período), quando na horizontal (várias DREs de períodos diferentes)
- Analisar e conjugar diferentes KPIs, como CAC, LTV e MRR, antes de tirar conclusões sobre qualquer hipótese.
A interpretação dos dados contábeis pode ir além ao contribuir, por exemplo, com a decisão do empreendedor em participar de uma rodada de captação.
Ou ajudá-lo a rever o planejamento tributário em busca da otimização fiscal.
A contabilidade consultiva, serviço sob medida para empresas que visam o crescimento, pode ajudar muito nesse aspecto, como veremos mais adiante ainda neste texto.
Como fazer a análise e interpretação de dados
A interpretação de dados, como vimos, precede de uma análise de dados estruturada, que deve ser feita por meio de ferramentas capazes de construir bons relatórios.
Os principais passos desse processo são:
1. Coleta de dados de fontes relevantes
Usando tecnologias apropriadas, o primeiro passo antes de interpretar os dados é coletá-los e transformá-los em informações gerenciais relevantes e insights de alto valor.
Há diversas ferramentas para isso, como o Power BI, Google Data Studio, IBM Cognos Analytics, Oracle Analytics Cloud, Tableau, SAS Business Intelligence, entre outras.
O analista de dados responsável pelo projeto de BI precisa atentar-se à qualidade das fontes de dados usadas nesse processo.
Dados desatualizados, conflitantes ou distorcidos podem gerar relatórios de BI distantes da realidade e induzir o gestor a erros no processo de tomada de decisão.
2. Limpeza e organização dos dados
Assim que os dados são coletados, o passo seguinte é fazer uma higienização deles — processo padrão em toda sistemática de análise de dados.
Cabe mencionar que os dados chegam em seu estado bruto, provenientes de diferentes fontes.
A limpeza e organização é uma fase essencial do processo de tratamento, que consiste em eliminar redundâncias, dados obsoletos ou irrelevantes.
3. Aplicação de métodos estatísticos
A aplicação de métodos estatísticos na análise de dados refere-se ao uso de técnicas para compreender, interpretar e extrair informações de conjuntos de dados.
O principal objetivo é examinar padrões, fazer previsões e testar hipóteses com base no conjunto de dados disponíveis.
Dentre os métodos existentes, podemos citar a estatística descritiva, que envolve técnicas como média, mediana, desvio padrão, entre outros.
Ou a análise exploratória de dados, que visa explorar visualmente os dados para identificar padrões, tendências ou anomalias usando gráficos, diagramas de dispersão e histogramas.
4. Uso de gráficos e visualizações
Para interpretar os dados de maneira fácil e prática, é importante que você crie um dashboard com gráficos e visualizações claras e intuitivas.
Sua função é proporcionar uma comunicação efetiva, facilitando a compreensão de conceitos complexos e de análises estatísticas.
Por meio de gráficos, é possível também identificar padrões, tendências e correlações que podem não ser perceptíveis em tabelas.
Alguns exemplos incluem padrões sazonais, mudanças ao longo do tempo, relações entre variáveis e agrupamentos.
Os gráficos podem ainda detectar anomalias que precisam ser investigadas e corrigidas.
No geral, trata-se de uma ferramenta poderosa para explorar, comunicar e agir com base nos insights extraídos dos dados.
5. Interpretação e tomada de decisões
Depois de analisar e interpretar os dados, é hora da tomada de decisão.
O processo decisório pode ocorrer em diferentes níveis da empresa, tanto no âmbito estratégico, quanto tático ou operacional.
Com base em dados sólidos, devidamente tratados e transformados em informações gerenciais, as decisões são muito mais assertivas.
Vale considerar que a decisão depende do projeto de BI em questão.
Se os dados mostram que a performance de vendas está aquém do esperado, algo precisa ser feito para aprimorar a captação de clientes.
Caso os indicadores demonstram que o custo de aquisição de clientes esteja alto demais, talvez seja preciso fazer algum ajuste no funil de vendas.
O mais importante é que qualquer intervenção, quando feita a partir da interpretação correta dos dados, tem muito mais chance de contribuir com resultados melhores.
É totalmente diferente de uma decisão tomada com base em “achismos”.
Como criar uma cultura de interpretação de dados na empresa?
Criar uma cultura de interpretação de dados em uma empresa envolve uma série de passos e práticas em todos os níveis da organização.
Não há um roteiro programado ou uma receita pronta, mas algumas estratégias-chave para esse processo são as seguintes:
Evidencie o valor dos dados
Um dos primeiros passos para implementar a cultura data-driven em sua empresa é destacar exemplos de como a interpretação de dados contribui com os resultados do negócio.
Mostre como os dados estão sendo usados para resolver problemas, identificar oportunidades e impulsionar o sucesso da empresa.
Integre a análise de dados às rotinas de trabalho
Você deve também incentivar o uso regular de dados em todas as funções e processos dentro da startup.
Integre a análise de dados às reuniões, revisões de desempenho, planejamento estratégico e outras atividades cotidianas.
Fomente uma mentalidade experimental
Outra dica muito importante, principalmente no universo das startups, é encorajar a experimentação e o teste de hipóteses usando abordagens baseadas em dados.
Estimule a aprendizagem contínua e a adaptação com base nos insights extraídos.
Forneça recursos adequados
Garanta que os colaboradores tenham acesso às ferramentas, tecnologias e recursos necessários para coletar, analisar e interpretar os dados.
Ofereça treinamento em interpretação de dados para todos da equipe, desde os níveis de liderança até o operacional.
Inclua workshops, cursos online, seminários e tutoriais práticos sobre análise de dados, estatísticas básicas e ferramentas de visualização.
Celebre sucessos e aprendizados
Por fim, reconheça e celebre os sucessos alcançados por meio da interpretação de dados e valorize os aprendizados obtidos com os desafios enfrentados.
Ao adotar práticas como essas, seu negócio certamente criará uma cultura orientada por dados capaz de contribuir com a escalabilidade no médio e longo prazo.
Contabilidade consultiva com análise de dados
A contabilidade consultiva tem tudo a ver com interpretação de dados, especialmente no universo das startups.
Trata-se de um serviço que vai além do compliance fiscal: sua função é ajudar o empreendedor a tomar decisões inteligentes com base em dados sólidos e confiáveis.
A contabilidade consultiva pode ajudar o seu negócio a criar projeções orçamentárias, fazer um planejamento tributário eficiente ou preparar sua startup para captar.
Afinal, não basta ler os relatórios gerenciais produzidos pela análise de dados.
É preciso compreendê-los em sua essência, algo que os contadores consultivos podem corroborar.
Portanto, se você tem um negócio inovador e precisa extrair o máximo do poder dos dados, conheça a contabilidade consultiva da Comece.
Nosso negócio é ajudar o seu a decolar!