Entender sobre negócios ou dominar a tecnologia? Os caminhos para implementar a cultura de dados nas empresas

Artigo por Diego Sette, Diretor de Tecnologia da Pearson Latam

A tomada de decisão baseada em dados refere-se ao processo de coletá-los e alavancá-los para obter insights, fazer escolhas informadas e impulsionar o crescimento organizacional. Ao confiar em informações objetivas, as organizações podem reduzir as suposições e fazer previsões mais assertivas. Partindo dessa premissa, vamos imaginar uma empresa na qual a cultura de dados é uma mentalidade difundida na organização, e o seu valor é reconhecido e aplicado à tomada de decisões em todos os níveis. Você deve se perguntar: qual caminho ela trilhou para chegar nesse estado da arte? É uma resposta fácil para quem já embarcou ou está nessa jornada: o caminho trilhado passou por gente que valoriza e sabe coletar indicadores, mas, principalmente, entende profundamente sobre o seu negócio.

É imprescindível afirmar que a cultura de dados só pode ser verdadeiramente implementada a partir da aceitação da liderança. Idealmente falando, os líderes sêniores precisam entender e defender a importância da tomada de decisões baseada em grandes volumes de informações, o que possibilita que estes promovam ativamente sua integração na cultura da organização.

É igualmente essencial entender que essa forma de se estruturar em dados para decidir sobre os negócios demanda orientação e fomento contínuos, caso contrário, o que era para ser uma cultura em ascensão acaba por se limitar a apenas iniciativas isoladas que se esgotam assim que um projeto ou demanda é entregue. É justamente por isso que existe uma diferenciação conceitual entre os termos Cultura de Dados e Iniciativa de Dados. Enquanto o primeiro conceito (que é cerne desse artigo) se refere ao ato de lidar com dados como um comportamento já integrado à cultura organizacional aos processos de tomada de decisão dentro de determinada empresa, o segundo conceito fala sobre o manuseio de informações de forma mais efêmera e durável apenas até o atingimento de uma necessidade pontual.

A imagem abaixo ilustra o processo de implementação de dados. Everett Rogers, no livro “Diffusion of Innovations” apresentou o modelo da Curva da Adoção de Inovação. Posteriormente, foi adicionado o conceito de “abismo” por Geoffrey Moore, consultor, no livro “Crossing the Chasm”.

Mas qual o papel do profissional de tecnologia nesse caminho de transformação organizacional? Na prática, nós da área devemos sempre olhar para “além da tela”, buscando entender o comportamento e as necessidades dos usuários finais. Dessa forma, o trabalho se torna mais eficaz para incluir áreas multidisciplinares dentro da cultura de dados. Apesar desse processo ser, em sua essência, tecnológico, ele requer um amplo conhecimento de mercado. Só assim poderemos construir algo relevante para os nossos clientes.

Além disso, o profissional de tecnologia precisa estar disposto a dar treinamento e suporte necessários para aprimorar a alfabetização em dados em toda a organização, a fim de capacitar os funcionários para que possam trabalhar e interpretar esses indicadores de maneira eficiente. Vale pensar que todo novo processo requer tempo, consistência e dedicação para que se alcance o sucesso.

Aliado aos movimentos já citados, promover uma cultura de transparência e comunicação em torno dos dados traz a garantia de que insights e descobertas sejam compartilhados entre departamentos e equipes, além de torná-los facilmente acessíveis a todas as partes interessadas e pertinentes. Alguns meios para isso são repositórios centralizados, painéis e ferramentas de análise de autoatendimento. Outra maneira de conferir dinamismo nessa troca é reconhecer e recompensar os funcionários que utilizam os dados de forma consistente para agir e alcançar resultados positivos. Dessa forma, aumentamos as chances de que essa cultura seja relevante e esteja presente e compartilhada no dia a dia dos colaboradores, em todos os seus níveis.

Também é imprescindível definir os principais indicadores de desempenho (KPIs) que se alinham aos objetivos organizacionais e identificar quais são os dados necessários para rastreá-los. Na Pearson, por exemplo, implementamos uma metodologia de inovação na qual deveríamos passar por alguns “Stages & Gates” de aprovação para qualquer projeto. Sendo assim, em cada passo, apresentávamos os dados de mercado que comprovavam nossa tese, impactos financeiros e de produtividade para a empresa, antes mesmo de o projeto ser iniciado. Isso acelerou a inovação dentro da companhia e também economizou significativas quantias financeiras em projetos que não teriam futuro nem impacto. O Wizard On, escola virtual que reúne toda a experiência Wizard em uma plataforma personalizada, segura e com várias funcionalidades, por exemplo, nasceu a partir dessa metodologia.

Por fim, é extremamente importante monitorar o impacto das decisões baseadas em dados e analisar os seus resultados para que seja possível fazer os ajustes necessários e aprimorá-los. Embora dados forneçam informações valiosas, deve-se ter cautela em relação à qualidade, privacidade, vieses e interpretação.

Na educação, a personalização da aprendizagem é uma das oportunidades mais importantes que surgem a partir de boas práticas da cultura de dados. Ganhamos um enorme potencial ao interpretar informações para adaptar experiências educacionais e personalizar caminhos de aprendizagem com base em pontos fortes, pontos fracos e preferências individuais do aluno. O uso de dados históricos pode, ainda,servir para detectar estudantes que correm o risco de ficar para trás e orientar uma intervenção proativa focada em áreas nas quais melhorias ou modificações no currículo são necessárias para otimizar a eficácia do seu aprendizado.

Quando nos perguntamos o que vem por aí no futuro da tecnologia, a resposta é apenas uma: o céu é o limite. É praticamente impossível traçar uma rota. Mas, com os modelos preditivos, a vida de professores, administradores, alunos e trabalhadores do meio corporativo será bem diferente em pouco tempo. Para isso, a incorporação de um pensamento direcionado aos dados é muito importante para colaborar com essa transformação.