Tomar decisões com base em dados faz sentido instintivamente, e há evidências de que também faz sentido financeiramente. Por exemplo, o McKinsey Global Institute indica que as organizações orientadas por dados, ou Data Driven, têm 23 vezes mais probabilidade de adquirir clientes, seis vezes mais probabilidade de retê-los e 19 vezes mais probabilidade de serem lucrativas como resultado.
Estar ciente deste potencial é valioso, mas muitas empresas já entendem que os dados devem embasar as decisões. Entretanto, adquirir essa compreensão e colocá-la em prática são duas coisas muito diferentes. Então, como reverter o jogo e criar uma cultura data driven?
Índice
- 1 Quais são os resultados de uma cultura Data Driven? Conheça os cases em destaque no mercado.
- 2 Por que tornar-se Data Driven?
- 3 Saiba garimpar o ouro
- 4 Antes de tornar-se Data Driven, lembre-se do básico
- 5 Crie uma cultura orientada a dados
- 6 Alfabetização em dados: Data Driven na prática
- 7 Como o mundo Data Driven nos ajudou durante o Covid-19?
- 8 O Chief Data Officer, ou CDO, é uma peça importante para tornar-se Data Driven
Quais são os resultados de uma cultura Data Driven? Conheça os cases em destaque no mercado.
Ao se tornarem Data Driven, as organizações podem obter insights que lhes dão vantagens competitivas. Na verdade, muitas das principais empresas do mundo estão usando dados para impulsionar seu sucesso.
Por exemplo, como o Walmart escreveu em um artigo intitulado “5 maneiras através das quais o Walmart usa big data para ajudar os clientes”, ele combina big data e modelos preditivos para antecipar a demanda ao longo do dia.
De acordo com a Wired, o McDonald’s adquiriu a Dynamic Yield, uma empresa de análise, por mais de US$ 300 milhões, e já está usando a tecnologia para projetar a demanda do cliente e reduzir o desperdício em suas instalações.
E se você já fez compras na Amazon, provavelmente já viu a seção “Frequentemente comprados juntos”, outro ótimo exemplo do uso de insights baseados em dados.
O sistema de recomendação personalizada da Amazon analisa informações como seu histórico de compras, o que está em seu carrinho e itens que você visualizou para recomendar produtos adicionais.
Assim como no McDonald’s, essa técnica provou ser um grande sucesso. Conforme relatou o Wall Street Journal, os bloqueios geraram um aumento na demanda do consumidor, a ponto de as recomendações baseadas em dados altamente eficazes da Amazon acabarem sobrecarregando seus sistemas. Como resultado, a Amazon abandonou temporariamente as recomendações de produtos.
Vamos ver mais um exemplo: Netflix. O feed da Netflix de um usuário é personalizado para ele, por meio de modelos preditivos inseridos com dados como quando eles assistem a um programa, o dispositivo que usam, se eles pausam o programa, se voltam a assistir após uma pausa e muitos outros pontos de dados.
Como muitas das empresas mais bem-sucedidas do mundo – de entretenimento a varejo, restaurantes e muito mais – estão usando dados para impulsionar seu sucesso, organizações de todos os portes querem aproveitar os benefícios da inteligência de dados. Mas existe um longo caminho a ser percorrido!
Por que tornar-se Data Driven?
Como acontece com muitos projetos de mudança impulsionados pela tecnologia, a taxa de falha para aqueles que estão nesta jornada é considerável.
De fato, um relatório recente da EY revela que, embora 81% das organizações apoiem a noção de que os dados devem estar no centro de tudo o que fazem, a grande maioria insiste em manter os dados em silos, estrangulando seus esforços.
Então, como reverter este cenário? A primeira etapa é entender por que você está procurando tornar-se Data Driven.
Muitas organizações se apressam em obter os recursos de BI necessários, sem dedicar tempo se perguntando como o BI se encaixará na cultura da organização. Esta pergunta simples deve desencadear uma avalanche de outros questionamentos, que precisam ser respondidos e pensados cuidadosamente.
Quais eventos os levaram a buscar ferramentas ou recursos para começar a utilizar os dados? Afinal, usar dados de maneira eficaz provavelmente mudará a cultura em todas as frentes, então esteja preparado.
O papel que a função de BI desempenhará no processo de tomada de decisão, onde residirá essa função e por que, qual será a estrutura de relatório, como isso impactará o papel e a função dos outros departamentos.
O artigo da EY sugere que, para a maioria das organizações, esse desejo será entender melhor os clientes e melhorar os produtos e serviços. A partir dessa necessidade básica, você pode começar a implementar sua estratégia.
Saiba garimpar o ouro
É tentador pensar que as organizações estão lutando contra a falta de dados, mas a realidade é que a maioria delas tem mais do que o suficiente para tomar decisões criteriosas. O problema é que estas informações, na maioria das vezes, são mal gerenciadas e exploradas.
Os pesquisadores do MIT consideram isso como a base de sua pirâmide e consiste não apenas em dados bem gerenciados, mas também em um firme compromisso dos líderes de adquirir uma mentalidade orientada a dados.
Alguns líderes defendem a existência de um núcleo central especializado em dados para garantir que os padrões, métodos e ferramentas comuns sejam usados para a coleta e gerenciamento de informação.
Esta iniciativa também aumenta a probabilidade de a inteligência de negócios ter uma presença a nível de conselho que sustenta a tomada de decisão orientada a dados na organização.
Isso garante que os insights estejam disponíveis aos times quando eles precisarem. É apenas nesse estágio que os dados se tornam um ativo essencial para sua organização, sustentando sua estratégia e aprofundando o envolvimento com os clientes.
O pico da pirâmide, então, permite que você pegue seus recursos de dados recém-descobertos e crie modelos de negócios e gráficos de novos territórios.
Antes de tornar-se Data Driven, lembre-se do básico
Chato, mas importante: antes de alçar voos mais altos, você deve garantir que sua base esteja adequada, e esse é o tipo de trabalho manual que muitas organizações ignoram.
A realização de um inventário de dados simples costuma ser um trabalho que os executivos relutam em realizar, resultando em um monte de dados que apodrecem em silos.
Fazer esse trabalho também permite que você se concentre na questão espinhosa de segurança e conformidade. Reguladores de diversas partes do mundo, inclusive do Brasil, estão reprimindo empresas que detêm dados pessoais, com penalidades que dizem respeito a parte de seu faturamento anual global.
Como você pode ver, conformidade não é brincadeira, e muitas empresas estão recorrendo a Chief Data Officers ou Chief Analytics and Insights Officers para supervisionar esse e outros problemas de dados.
Inclusive, muitos reguladores por todo o mundo agora exigem um Diretor de Proteção de Dados para qualquer empresa que processe um volume baixo de registros pessoais por ano.
Crie uma cultura orientada a dados
Depois de garantir que os dados tenham a qualidade certa, você pode garantir que eles sejam usados para fornecer insights oportunos quando a equipe precisar deles. É aqui que seus esforços anteriores realmente valem a pena, pois a EY revela que a qualidade dos dados é um grande obstáculo a ser superado.
Dados da CrowdFlower mostraram recentemente que 83% das organizações estão lutando para atender aos requisitos de habilidades de dados de que precisam. Descobertas semelhantes foram reveladas em um estudo do Gartner.
Junte isso com a identificação das tecnologias certas (e a implementação com sucesso destas tecnologias), e você poderia facilmente argumentar que esta última etapa é a mais difícil.
As empresas precisam dedicar algum tempo para garantir que estão contratando as pessoas certas para gerenciar de maneira adequada as funções de inteligência de negócios em suas organizações.
Sim, ter profissionais analíticos treinados é uma parte central do processo, mas construir uma equipe com experiência real de negócios é igualmente essencial para transformar a análise em insights para orientar o processo de tomada de decisão.
Além disso, um histórico em uma disciplina de ciências sociais pode ser valioso para conectar os dados com fatores humanos e comportamento do consumidor. Em sua essência, profissionais de BI são engenheiros de soluções, entendendo a causa e o efeito de todos os fatores que cercam uma organização, desde como ela opera internamente, às condições de mercado e como ambos se cruzam com o consumidor.
Alfabetização em dados: Data Driven na prática
Uma das maiores etapas que qualquer organização pode dar é capacitar cada funcionário a ser analítico, reconhecendo que ser “Data Driven” não deve ser exclusivo para aqueles com “dados” no cargo.
Isso é especialmente importante considerando que funcionários diferentes têm perspectivas diferentes da organização, e essas perspectivas combinadas criam uma imagem melhor das áreas de melhoria.
Por exemplo, um funcionário de RH pode ter insights sobre como a capacidade dos dados de melhorar a retenção de funcionários, enquanto um profissional de marketing pode ter insights sobre como os dados de tráfego do site podem ser usados para aumentar as conversões.
É importante reconhecer que muitos funcionários podem não ter experiência em codificação ou nenhum conhecimento técnico, o que é perfeitamente normal. Em vez de esperar que os times adquiram habilidades tecnológicas complexas, que podem não ser complementares às suas habilidades ou interesses naturais, os líderes de negócios devem fornecer a eles ferramentas que funcionem para todos.
As ferramentas analíticas sem código são uma ótima maneira de tornar toda a sua equipe mais orientada por dados, já que nenhum conhecimento técnico é necessário. Os funcionários de todas as verticais podem usá-los para construir painéis visualizando, analisando e prevendo quaisquer dados que sejam mais relevantes para seu trabalho.
Em última análise, envolver toda a organização no pensamento Data Driven é uma maneira poderosa de cortar custos, aumentar a receita e impulsionar o sucesso dos negócios.
Entenda a importância da alfabetização em dados
Se você quer estar a frente de um negócio Data Driven, precisa ensinar dados como um segundo idioma. Este conceito está tão enraizado no mercado que a alfabetização em dados, ou Data Literacy, já é uma preocupação de muitos executivos.
Imagine uma organização onde o departamento de marketing fala francês, os designers de produto falam alemão, a equipe de análise fala espanhol e ninguém fala uma segunda língua. Mesmo se a organização fosse projetada com o digital em mente, seria impossível comunicar o valor do negócio.
É essencialmente assim que funciona um negócio orientado a dados quando não há Data Literacy. Se ninguém de fora do departamento entende o que está sendo dito, não importa se os dados e análises oferecem um valor comercial imenso e são um componente obrigatório do negócio digital.
A prevalência de dados e recursos analíticos, incluindo inteligência artificial, exige que os criadores e consumidores ‘falem os dados’ como uma linguagem comum.
Os líderes de dados e análises devem defender a alfabetização em dados da força de trabalho como um facilitador dos negócios digitais e tratar as informações como um segundo idioma.
À medida que os dados e análises se tornam uma parte central do negócio digital e os dados se tornam um ativo organizacional, os funcionários devem ter pelo menos uma habilidade básica para se comunicar e entender conversas sobre dados.
Em suma, a capacidade de “falar dados” se tornará um aspecto integrante da maioria das tarefas do dia-a-dia.
O que é a alfabetização em dados?
O Gartner define Data Literacy como a capacidade de ler, escrever e comunicar dados no contexto, incluindo uma compreensão das fontes e construções de dados, métodos analíticos e técnicas aplicadas – e a capacidade de descrever o caso de uso, aplicação e valor resultante.
Tudo isso se resume a uma pergunta simples: “Você fala dados?”
A capacidade de entender e se comunicar em uma linguagem de dados comum é uma habilidade fundamental para uma tecnologia central.
É a diferença entre obter valor com sucesso de dados e análises e perder concorrentes que fizeram disso uma competência central em suas organizações.
Além disso, a alfabetização de dados é um componente fundamental da destreza digital, que é a capacidade e o desejo de um funcionário de usar a tecnologia existente e emergente para gerar melhores resultados de negócios, outra habilidade importante para os negócios digitais.
Por que não posso ser Data Driven sem ter alfabetização em dados?
A falta de alfabetização em dados é considerada o segundo maior obstáculo interno para o sucesso das organizações, de acordo com a Pesquisa Anual de Chief Data Officer do Gartner.
O Gartner espera que, até 2021, 80% das organizações iniciem o desenvolvimento deliberado de competências no campo da alfabetização em dados para superar deficiências extremas. Em 2021, 50% das organizações não terão habilidades suficientes em IA e alfabetização de dados para obter valor comercial.
À medida que as organizações se tornam mais Data Driven, a baixa alfabetização em dados se tornará um inibidor do crescimento.
Faça perguntas sobre dados e análise
Os líderes de dados e análises são responsáveis por criar a narrativa para a alfabetização em dados, destacando o valor de negócio a ser obtido.
Comece avaliando a alfabetização em dados em sua organização com algumas perguntas:
- Quantas pessoas em sua empresa você acha que podem interpretar operações estatísticas diretas, como correlações ou avaliar médias?
- Quantos gerentes são capazes de construir um business case com base em números concretos, precisos e relevantes?
- Quantos gerentes podem explicar a saída de seus sistemas ou processos?
- Quantos de seus clientes podem realmente apreciar e internalizar a essência dos dados que você compartilha com eles?
As organizações não devem apenas tomar medidas para educar os profissionais envolvidos na elaboração de soluções, produtos e serviços Data Driven mas também garantir que essas etapas atinjam o objetivo de ensinar todos os funcionários relevantes a falar dados como seu novo segundo idioma, bem como desenvolver e nutrir comunidades nas quais o idioma florescerá.
Estabeleça um programa de Data Literacy
Comece identificando os falantes de dados fluentes e nativos. Olhe para analistas de negócios, administradores de dados e arquitetos que são capazes de falar os dados naturalmente.
Além disso, identifique tradutores qualificados que podem servir como mediadores para grupos de negócios.
Em segundo lugar, procure áreas onde as barreiras de comunicação significam que os dados não estão sendo utilizados em todo o seu potencial de negócios. Realize avaliações de alfabetização em dados para identificar lacunas e usar como base.
Quando chegar a hora de ensinar aos grupos sobre dados, certifique-se de que seja em um ambiente divertido e aberto e pense fora da caixa para ter ideias de treinamento.
Não se concentre apenas em slides ou apresentações – use jogos, questionários e outras formas criativas de ensinar.
Em seguida, experimente um workshop de prova de conceito de alfabetização em dados em uma área onde existam lacunas de linguagem. Faça com que os participantes descrevam casos de uso comuns da vida real, bem como um caso de uso específico para a organização.
Certifique-se de capturar as lições aprendidas e, em seguida, repita o exercício, garantindo que os participantes usem outros idiomas. Compartilhe as lições com outros grupos para aumentar a conscientização e compreensão da lacuna de alfabetização.
Por fim, não se esqueça de que os líderes de dados e análises e as equipes de dados devem dar o exemplo. Certifique-se de que as equipes estão falando dados em todas as reuniões ao discutir resultados de negócios e em outras situações. Defenda a alfabetização em dados e divulgue os benefícios de eliminar a lacuna de alfabetização em dados.
Como o mundo Data Driven nos ajudou durante o Covid-19?
Talvez o resultado mais dramático da revolução digital seja a quantidade de dados que agora são coletados e analisados. O IDC calcula que em 2010 o mundo criou cerca de dois zetabytes (ZB) de informação digital.
Se isso fosse colocado em pen drives de 1 GB que foram colocados de ponta a ponta, formaria uma linha que poderia se estender por 184 milhões de campos de futebol. Isso parece impressionante, até você considerar que o World Economic Forum estima que haverá 44 ZB coletados em 2020.
Este crescimento nos dados produzidos e coletados é profundo – e como o COVID-19 causou perturbações nas economias, negócios e vidas em todo o mundo, tornou-se mais urgente não apenas se maravilhar com a escala de todos esses dados, mas também entender como isto está sendo colocado para funcionar.
A análise de dados que é possível hoje nos forneceu uma nova compreensão de como ficar seguro e como nós, como sociedade, podemos ter um desempenho melhor no futuro.
Como todos nós nadamos em um mar de mudanças rápidas, a capacidade de realizar análises baratas, eficientes e flexíveis das informações mais recentes e confiáveis torna-se ainda mais crítica para a forma como trabalhamos.
Como as empresas exigem cada vez mais tomadas de decisão em tempo real, o streaming de dados torna-se fundamental para a tomada de decisões de negócios em tempo real.
Com a democratização Machine Learning, que agora pode ser acessado com apenas uma API em nuvem ou um modelo pré treinado, os analistas de dados podem operacionalizar rapidamente iniciativas baseadas em tecnologia, que seriam proibitivamente caras ou demoradas para desenvolver apenas alguns anos atrás.
O setor da saúde é a prova disto. Médicos e enfermeiras estão na vanguarda desta pandemia, e ser capaz de apoiar negócios que apoiam os profissionais de saúde foi uma missão que também coube à ciência de dados.
A Wellframe é uma plataforma de gerenciamento de saúde Data Driven. De acordo com Mohammad Jouni, CTO da Wellframe, a solução ajudou muitas equipes de gerenciamento de cuidados de planos de saúde a melhorar drasticamente a experiência médica para pacientes com doenças crônicas.
A plataforma se aliou ao Big Data para permitir análise e resolução mais rápidas das necessidades do paciente, melhor desempenho do médico e melhores resultados preditivos de saúde. A Wellframe já viu um aumento de 80% no engajamento dos pacientes com seus tratamentos, promovendo melhorias no atendimento para provedores, planos de saúde e médicos.
Uma pandemia nos lembra o que é realmente importante e quais valores queremos viver e trabalhar. A importância desses valores se reflete na maneira como moldaram-se os negócios baseados neles.
Valores como percepção precisa e ajustes em tempo real nos capacitam, como pessoas, a responder a novos desafios com cada vez mais dados – entregues com mais rapidez, de mais fontes e para novos propósitos.
O Chief Data Officer, ou CDO, é uma peça importante para tornar-se Data Driven
Transformar-se em um negócio digital é a prioridade número um da maioria das organizações. No entanto, um negócio digital não pode existir sem dados e análises. A peça central para conduzir esta virada de chave é o Chief Data Officer, ou CDO.
Muitas prioridades de negócios digitais permanecerão aspiracionais se você não articular as dependências de dados e análises.
Por isso, os CDOs precisam trabalhar com executivos de negócios para identificar fontes de dados, problemas de qualidade de dados, tipos de análise e novas práticas de trabalho necessárias para usar esses insights.
Muitas vezes, isso leva à percepção de que as oportunidades Data Driven ultrapassam os limites organizacionais e exigem mudanças no modelo operacional para atingir os resultados pretendidos.
O escritório do Chief Data Officer (CDO) freqüentemente sofre de opções limitadas de pessoal, o que, por sua vez, impede sua capacidade de atingir os objetivos de toda a organização.
De acordo com a pesquisa anual de CDO do Gartner, os entrevistados indicam que essa limitação se deve a restrições de orçamento, aprovação das responsabilidades do escritório ou dificuldades em conseguir as pessoas certas.
Como resultado, identificar, priorizar e justificar as decisões de pessoal para o escritório são atividades-chave para o CDO. Afinal, com uma equipe adequada para o escritório, os CDOs aumentarão suas chances de entregar resultados para suas empresas.
“Os CDOs estão longe de estar sozinhos ao lidar com as restrições orçamentárias”, diz Mario Faria, vice-presidente de gerenciamento de pesquisas no Gartner. “No entanto, visto que se espera que eles aproveitem a equipe existente em outras unidades de negócios, as restrições podem ser desafiadoras. Os líderes de dados e análises devem focar a função e as decisões de contratação nas prioridades e metas de negócios digitais.”
O Gartner identificou as etapas principais que devem ser consideradas ao formar a equipe do CDO.
Associe as funções de trabalho adequadas
Os objetivos principais do CDO devem formar a base das principais áreas de responsabilidade e decisões de pessoal. Eles devem ser mapeados para:
Identifique as atividades relevantes para cada responsabilidade
Normalmente, o escritório do CDO tem três objetivos principais: gerenciar os ativos de informações, fornecer insights aos negócios para melhorar a tomada de decisões e gerar valor comercial incremental.
O CDO é o executivo sênior responsável por promover a criação de valor a partir do uso dos ativos de dados da organização e do ecossistema de dados externo.
O CDO também é o chefe de todas as análises corporativas e tomada de decisão que afetam a análise, direcionando os processos de análise e o uso de análises para impulsionar a inovação e os objetivos da empresa.
Crucialmente, o CDO é o executivo mais sênior responsável por alinhar a política e administração de dados com dados relevantes, mandatos regulamentares, legais e éticos.
Desenvolva “organizações virtuais” onde for necessário
As organizações virtuais são compostas por uma combinação de relatórios diretos e indiretos, e oferecem aos CDOs uma maneira de estender a eficácia de seu time. Por isso, elas devem devem ser usadas para aumentar os recursos necessários para essa equipe.
Para obter a adesão de outras áreas do negócio, estabelecer e administrar uma organização virtual, os CDOs precisam identificar os resultados compartilhados que outros líderes alcançarão. Ao mostrar como todos se beneficiarão primeiro de um esforço compartilhado e comunicar esse progresso ao longo do tempo, os CDOs serão capazes de obter o suporte de que precisam.
Planeje as funções e os conjuntos de habilidades necessários para os próximos projetos
Um roteiro de pessoal bem elaborado é fundamental para identificar os recursos necessários para o futuro.
Definir como a organização deve ser no curto, médio e longo prazo ajudará a garantir um compromisso da alta administração para expandir o time do CDO, porque as partes interessadas terão visibilidade dos programas e projetos planejados.
Mais importante, dedique tempo a discussões e interações com sua equipe, para que todos estejam comprometidos com a ampliação da área do CDO. O uso correto da comunicação permitirá que você supere qualquer resistência interna que possa enfrentar durante as mudanças que está fazendo.
