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13:00 24 March in TI Executiva by Cezar Taurion
Muitas vezes vejo que as pessoas se referem ao big data como se ele fosse basicamente um imenso e variado volume de dados em que a empresa mergulha e do outro lado tira insights fantásticos. A própria datificação da sociedade gera mais e mais dados. Aliás, a ideia básica por trás do nome "big data" é a percepção de que praticamente tudo que fizermos no nosso dia a dia vai gerar uma pegada digital que poderá ser eventualmente analisada. E como lemos na mídia, volumes de dados na escala dos petabytes é que estão por trás das iniciativas de empresas como Walmart, Amazon, Facebook , Linkedin e outras que são os benchmarks de big data. Mas a realidade ainda é outra: infelizmente poucas empresas têm a capacidade e essa expertise para desenvolver ações semelhantes.
Se não sei o que quero, que dados vou analisar? Todos que existem na empresa? Aqueles que estão armazenados há mais de cinco anos ou apenas os mais recentes? Será que vale a pena acessar dados externos, oriundos de mídias sociais? Transformar áudio da Central de Atendimento ao Cliente em texto e analisá-los? Que benefícios obterei após todo este custoso trabalho? Em resumo, para que os dados sejam realmente úteis, é essencial saber que dados serão necessários.
Provavelmente, com o amadurecimento do processo, o big data & analytics será uma atividade corriqueira. Trabalhar com fatos e insights data-driven tenderá a ser lugar comum. E à medida que a empresa direcione os seus processos decisórios para serem mais embasados em dados, muitos mitos e opiniões, cristalizados pela intuição, provavelmente serão demolidos.
Um case bem interessante é do Google, detalhado neste artigo da Harvard Business Review, "How Google Sold Its Engineers on Management". O artigo mostra que a cultura de RH do Google, uma empresa de engenheiros de software, não valorizava a função gerencial. Na cultura da empresa, atividades de supervisão era uma "distração" das atividades que realmente importavam, como programar e depurar código. Em 2002, chegaram a eliminar a função gerencial, mas foi uma experiência que durou pouco. Hoje tem níveis de gestão, mas em escala bem menor que a maiorias das empresas com mesmo número de funcionários. E, através do uso de dados, conseguem medir o desempenho dos seus gerentes e identificar onde e como melhorar este desempenho. Vale a pena ler o artigo, pois mostra como big data pode ser aplicado à função de RH de forma inovadora. Eles saíram da opinião formada desde o inicio da empresa de que os gerentes não seriam necessários e não impactavam o desempenho dos funcionários, para uma visão clara e mensurável de que, estatisticamente, bons gerentes causam grandes impactos no desempenho de uma equipe. Conseguiram também, matematicamente, identificar as principais características do que é ser um bom gerente. Mas, novamente enfatizo, eles chegaram à esta resposta porque sabiam que perguntas fazer!