O Data Driven Canvas é uma metodologia visual, criada pelos Diretores da iMaps, que auxilia você e sua equipe a traçar objetivos para orientar a estratégia de dados de sua empresa.
Ele auxilia na análise de negócio, desenho da experiência do usuário, arquitetura da solução e planejamento dos entregáveis de Data & Analytics. Com foco no atingimento de objetivos de negócio, foi projetado para envolver tanto as pessoas das camadas mais estratégicas quanto as equipes operacionais
Com o material em mãos, reúna os responsáveis pela tomada de decisões de sua empresa, departamento ou divisão, e preencha os sete quadros que compõem o Canvas. O Data Driven Canvas pode ser utilizado em suas reuniões. Isso vai ajudar a transformar a estratégia de Data & Analytics de sua empresa.
Com o material em mãos, reúna os responsáveis pela tomada de decisões de sua empresa, departamento ou divisão, e preencha os sete quadros que compõem o Canvas. O Data Driven Canvas pode ser utilizado em suas reuniões. Isso vai ajudar a transformar a estratégia de Data & Analytics de sua empresa.
Definição do que é mais importante para a sua empresa, departamento ou divisão. Verbos como “acompanharˮ, “medirˮ e “verificarˮ não devem ser Objetivos. Aqui precisamos de verbos de ação como “aumentarˮ, “reduzirˮ, “manterˮ etc. Por exemplo: Aumentar a produtividade das fábricas.
Escolha dos Key Performance Indicators (KPIs) e metas necessárias para medir o atingimento de seus objetivos. Se não tem uma meta, não há um indicador. Indicadores têm que conseguir expressar o bom ou ruim.
Por exemplo: Produtividade (100 kg / pessoa / dia)
(>100 = verde, >100 = vermelho).
Definição de perfis que representam os clientes ideais da empresa, baseados em dados reais e pesquisas de mercado. Elas ajudam a entender as necessidades e comportamentos do público, permitindo criar estratégias de marketing e vendas mais eficazes.
As decisões são as ações ou instruções a serem tomadas a partir da análise dos dados. Elas envolvem escolher entre alternativas para atingir objetivos específicos, orientadas pelas informações extraídas dos dados.
Informações coletadas que servem como base para análises e tomada de decisões. Dados podem ser quantitativos (números, métricas) ou qualitativos (opiniões, comportamentos). São essenciais para entender o desempenho da empresa e identificar oportunidades de melhoria.
Recursos de Data Science e AI utilizados identificar padrões e gerar insights, considerando técnicas como algoritmos, modelagens e visão computacional.
Dashboards, relatórios, infográficos, Self Service BI e outros componentes de Business Intelligence envolvidos no projeto.
