Aprenda o que é Data Driven – Michael Campos
Aprenda o que é Data Driven
Você já sabe o que é data driven? Esse termo é originado do inglês e significa, em português, "baseado em dados". Trata-se, portanto, de um conceito, de uma estratégia de gestão e de tomada de decisões baseada na análise de dados.
Com o avançar da tecnologia nas últimas décadas, que possibilitou o armazenamento e a coleta de dados, foi identificada a necessidade de profissionais focados em interpretá-los.
Esses dados devem ser minerados com o intuito de adquirir informações que direcionam as melhores ações a serem tomadas na gestão de um negócio e que pode ser aplicado desde uma empresa de soluções em TI até em uma agência de produção de conteúdos digitais.
Essa estratégia, portanto, é um mindset, uma nova forma de se pensar na gestão de um negócio, estando muito em voga na atualidade, e de extrema pertinência para um mundo corporativo que costuma lidar com grandes, médios ou pequenos volumes de dados.
Os principais benefícios de uma cultura data driven
Como incentivar a cultura data driven para os funcionários
As diferenças entre data driven e analytics-driven
Aplicando o data driven na sua empresa
Estabelecer uma nova cultura em uma empresa definitivamente não é uma tarefa fácil. Para isso é necessário estabelecer relações de confiança e de parceria entre os líderes e os liderados, e possibilitar, assim, espaços de construções conjuntas.
Para implementar uma cultura data driven não é diferente. Por se tratar de uma estratégia que demanda maior organização de fluxos e processos, ela requer um empenho para a compreensão do que precisa e pode ser melhorado.
Embora os desafios sejam muitos, conforme dito anteriormente, e por poder requerer mão de obra qualificada e especializada, a implementação de uma cultura data driven certamente pode trazer benefícios em diversos aspectos, como:
Possibilitar a predição de problemas;
Diminuir as margens de erros em projetos e decisões;
Ajudar a reduzir riscos operacionais de processos rotineiros;
Promover maior autonomia aos colaboradores da empresa;
Melhorar a avaliação de ROI;
Possibilitar a escolha de novos lançamentos;
Projeção de resultados futuros.
Saber fazer uma boa leitura e coleta de dados é essencial, portanto, para a predição de problemas. Isso porque, ao analisar os resultados de processos anteriores, há mais possibilidades de entender o que deu certo, o que deu errado e quais são os pontos de melhoria.
Essa cultura de data driven também ajuda, consequentemente, a reduzir riscos de que os mesmos erros sejam cometidos e de que processos insuficientes ou não tão eficazes sejam realizados novamente.
Uma empresa que oferece serviços de assessoria tributária, por exemplo, pode utilizar os dados que resultam de processos internos para analisar e compreender quais erros já foram cometidos, o quanto foram prejudiciais para os seus clientes, e como não repeti-los.
Já no ponto da autonomia de funcionários, a cultura de data driven precisa ser incentivada. Os colaboradores precisam entender os motivos pelos quais essa estratégia será implementada, quais são os intuitos, de que maneira e com as possibilidades de:
Se adquirir um novo mindset;
Realizar as ações com base na análise de dados;
Garantir fácil acesso aos dados e à inteligência;
Possibilitar mais inovação.
Tendo tudo isso bem estabelecido, e garantindo que os funcionários tenham a capacidade de leitura e de interpretação dos dados de interesse, com a utilização de um sistema de automação comercial, por exemplo, fica mais fácil integrar esta mentalidade corporativa.
Se você já acompanhou ou acompanha as discussões atuais do mundo corporativo, com certeza sabe que implementar novos fluxos e incentivar novas formas de se pensar a rotina produtiva de uma empresa é um grande desafio.
Primeiramente, ao iniciar as discussões sobre a implementação da cultura data driven em uma empresa, é necessário ouvir e considerar todas as experiências e conhecimentos de seus funcionários.
Isso é muito importante em empresas dos mais diversos ramos, mas principalmente, para as empresas que contam com uma mão de obra especializada, como uma agência de consultoria contábil, por exemplo.
Ao compreender as perspectivas dos colaboradores, é necessário explicitar quais são os ganhos e as expectativas decorrentes dessa nova cultura. Isso pode ser realizado, por exemplo, com a apresentação de resultados anteriores e as possibilidades futuras.
Depois, é necessário entender o quanto a sua equipe está capacitada para mineração e análise dos dados específicos da sua empresa. O departamento de Recursos Humanos, por exemplo, pode tomar decisões sobre a efetividade da terceirização de folha de pagamento.
Se for constatado que a equipe não possui capacitação para tal estratégia, é interessante investir em formação, promovendo cursos presenciais ou on-line, workshops, palestras e mentorias com ajuda de profissionais especialistas no assunto.
Não pense na capacitação e atualização da sua equipe como um gasto para a empresa, mas sim como um investimento que pode, e vai, resultar em ganhos a curto, médio e longo prazo.
Você já sabe quais são as diferenças entre o data driven e o analytics-driven? Embora os dois conceitos tenham surgido da Ciência de Dados, eles têm diferenças concretas.
Enquanto o data driven se refere a uma estratégia baseada na análise de dados quantitativos, o analytics-driven vai focar na tomada de decisões baseada na análise de dados qualitativos. Mas afinal, o que isso significa?
Em muitos casos, os dados quantitativos já são suficientes para a análise de um processo ou de determinado resultado, principalmente quando os dados são mais objetivos e de fácil mensuração e interpretação.
Se um analista de Tecnologia da Informação precisar fazer uma análise sobre um sistema de monitoramento em nuvem, por exemplo, ele pode utilizar os dados brutos para compreender a quantidade de arquivos que constam no sistema analisado.
Com a mentalidade do data-driven, cujo objetivo é atuar nestes dados quantitativos, ele pode perceber a necessidade de aperfeiçoamento dos servidores da empresa e, assim, tomar essa decisão com mais assertividade.
Esse mesmo profissional, caso queira compreender a natureza dos arquivos guardados na nuvem, a o que eles se referem, o nível de relevância e de prioridade, pode utilizar a estratégia de analytics-driven e tomar uma decisão baseada nessa análise qualitativa.
Essa decisão pode ser, por exemplo, pelo descarte de alguns arquivos que talvez já não tem tanta utilidade, que estão obsoletos ou, até mesmo, o sentido inverso, tomar a decisão de manter os arquivos por um maior período de tempo maior.
Agora que está explicada a diferença entre o data-driven e o analytics-driven, é importante dizer que essas não são estratégias excludentes, mas que podem ser complementares. Você pode optar por uma estratégia em um determinado contexto e por outra em outro contexto.
A depender da situação, do problema a ser resolvido, podem ser utilizadas as duas estratégias. Uma empresa que utiliza um software de gestão empresarial, por exemplo, pode constatar que esse sistema está obsoleto e que precisa ser substituído por outro.
Para isso, o profissional responsável por essa tomada de decisão pode delegar a outro profissional uma análise quantitativa que seja complementada com uma análise qualitativa.
A análise quantitativa poderá, por exemplo, revelar a quantidade de erros que o software apresentou em determinado período de tempo, se esses erros estão dentro ou fora de uma margem já esperada, ou se esse é um número muito alarmante.
Já uma possível análise qualitativa seria importante para compreender em quais aspectos e em quais situações esses erros sistêmicos ocorrem, sob quais condições da tecnologia, por exemplo.
O melhor dos cenários é se for utilizada as duas estratégias, de ambas mentalidades que podem, e em muitos casos devem, se complementar para garantir a maior eficácia na tomada de decisões pelo profissional responsável.
Agora que você já sabe o que é o data driven, quais são os seus benefícios para a sua empresa e quais são as diferenças entre essa mentalidade e a de analytics-driven, é botar a mão na massa e planejar a implementação na sua empresa.
Para isso, é muito importante, conforme dito anteriormente, investir em capacitação, em mão de obra qualificada e, se possível, em tecnologia.
Se não houver uma mão de obra especializada em gestão e planejamento com foco em análise de dados na sua empresa, você pode considerar, também, a contratação de alguma consultoria ou até mesmo se especializar, você mesmo, no assunto.
Também é indicado que você converse com os seus funcionários, com outros profissionais da mesma área, inclusive de empresas concorrentes, se possível, e promova uma troca de experiências e de perspectivas. Essa é uma ótima possibilidade no qual todos saem ganhando.
E, por fim, mas não menos importante, fique atualizado às tendências de mercado, do mundo corporativo e das novas tecnologias.