Tornar-se uma empresa data driven (“orientadas por dados”, em tradução livre) tem deixado de ser um diferencial em vários mercados: agora, é questão de sobrevivência em cenários cada vez mais dinâmicos.

Sem diretrizes bem fundamentadas, porém, esse tipo de transformação tende a se perder no caminho.

Confira este breve guia para que isso não aconteça com a sua organização.

1. Identifique as decisões que precisam de reengenharia

Um dos pivôs da abordagem data driven está na tomada de melhores decisões. Naturalmente, chegar a este cenário envolve uma série de preparos, que por sua vez demandam o investimento de tempo e recursos.

Dito isso, o primeiro passo é descobrir quais decisões são importantes para o negócio a ponto de justificar o projeto. É o mesmo raciocínio que há por trás de uma iniciativa de automação: por onde começar?

Os objetivos do negócio e as metas dos stakeholders são indicadores fundamentais nessa análise.

2. Torne D&A uma prioridade

A combinação bem sucedida de dados e sua respectiva análise (data and analytics, ou D&A) é uma das bases das organizações data driven.

Infelizmente, há muitos obstáculos a essa combinação, sendo os mais comuns a falta de capacidade para análise, a ausência de dados de qualidade e a baixa integração de informações.

Em contraposição a essas e outras barreiras, podemos elencar quatro pilares do D&A:

• Data literacy (ou “letramento em dados”): É a competência em relação ao entendimento, manejo e uso de dados. Indispensável para extrair seu potencial na tomada de decisões e na execução de estratégias;
• Aquisição e governança de dados: Conforme cresce a disponibilidade de informações pessoais, cresce também a importância de manejá-los com responsabilidade. A conformidade com regulamentações como a LGPD deve ser priorizada. Outros aspectos ligados à governança (fluxo, políticas de acesso, compliance) também são importantes para a qualidade dos dados;
• Mineração de conhecimento: Os dados, sozinhos, não geram valor ao negócio – é preciso extrair conhecimento a partir deles. O uso de inteligência artificial para essa tarefa, embora esteja em alta, não deve ser a única abordagem. A colaboração humana permanece essencial;
• Implementação no negócio: Este é o aspecto prático do D&A, que envolve o uso de insights na tomada de decisões e nas ações propriamente ditas da organização.

 

3. Forme uma malha de dados (data fabric)

Data fabric (ou “malha de dados” em tradução livre) é uma arquitetura de dados que facilita a integração de fluxo de dados em ambientes diversos, por meio do uso de sistemas de automação. 

Uma malha bem elaborada ajuda a quebrar silos de dados, mitigar riscos de segurança e diminuir a ocorrência de gargalos na tomada de decisões.

De modo geral, é composta por seis camadas:

• Gerenciamento (governança e segurança);
• Recepção (encontro de conexões entre dados estruturados e não estruturados);
• Processamento (refinamento dos dados, para que apenas os relevantes sejam exibidos na extração);
• Orquestração (transformação, integração e depuração de dados, de modo que possam ser usados por equipes em toda a organização);
• Descoberta (busca por novas oportunidades para integrar fontes de dados);
• Acesso (disponibilização dos dados de maneira organizada em conformidade com as políticas de acesso).

 

4. Tenha um plano de desenvolvimento e retenção de talentos em D&A

Capacitar profissionais talentosos é (ainda que extremamente importante) apenas parte da equação: é preciso valorizá-los, para que queiram permanecer na equipe.

Sem estratégia, sua organização corre o risco de se tornar uma exportadora de talentos.

Como o D&A está em alta, há muita procura por profissionais que incorporem várias habilidades envolvidas na abordagem – capacidade técnica e analítica, entendimento de conceitos de negócio, habilidade comunicativa, pensamento crítico.

Faça os talentos florescerem, mas não se esqueça de retê-los.

5. Combine tecnologia e humanidade

Considerar a inteligência artificial (IA) um substituto completo a seres humanos é um erro comum, típico de gestores que não compreendem as nuances dessa tecnologia.

O fator humano não é dispensável – permanece essencial para se extrair o potencial da IA.

Tecnologia, expertise, pesquisa de mercado e intuição: eis a melhor combinação possível para fazer uma empresa data driven prosperar.

 

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