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"Se você não sabe para onde ir, qualquer caminho serve!", em Analytics não é diferente

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De nada adianta o investimento em tecnologia e dados acessíveis em abundância, se não há clareza do problema de negócio que se quer resolver e das hipóteses que se deseja testar

Por Marcos Palmeiro

Lidar com um alto volume de dados diariamente já virou rotina em diversas funções dentro das empresas, especialmente daquelas que já alcançaram o tão desejado patamar da “democratização dos dados”. Agora, para elevar o nível de maturidade analítica do negócio, é preciso saber o que fazer com todos estes dados para, então, alcançar o ápice e, finalmente, gerar o tão desejado valor tangível para a empresa. Ou seja, transformar a cultura de tomada de decisões do método do “achismo” em análises e dados que fundamentem mudanças e refinamentos nos processos operacionais, ou até mesmo apontem novas tendências, novos campos de atuação, novos produtos e novos mercados.

Assim, a alta liderança já fez o seu dever de casa, a empresa entende a importância de ser orientada a dados, já investiu, e todos os dados que já estão organizados em um ambiente acessível foram tratados e estão prontos para o uso. Mas e agora? Como chegamos nos “insights” relevantes para o negócio? Pela minha experiência ajudando as empresas nesta jornada de transformação há alguns anos e com uma boa amostra analisada, posso afirmar que este questionamento é muito comum e a resposta pode parecer óbvia, mas não é.

Espera-se muitas vezes que a figura do Cientista de Dados faça surgir insights de alto impacto para o negócio, como se fosse um passe de mágica e como se os dados por si só fossem capazes de revelar respostas, de perguntas que sequer ainda foram feitas. A Ciência de Dados aplicada na prática está muito mais para um método do que para revelações que os dados possam dar, como uma “bola de cristal”.

O que são os insights?

Segundo o site dicio.com.br, a definição para o termo em inglês “insight” consiste na compreensão repentina de um problema, ocasionada por uma percepção mental clara e, geralmente, intuitiva, dos elementos que levam a sua resolução. O termo insight cunhou desde o início a evolução das tecnologias e as campanhas de transformação de negócios “data-driven”, ou empresas orientadas a dados.

Porém, este termo acabou, em muitos casos, sendo interpretado ou “vendido” equivocadamente, como se bastasse organizar todos os dados da empresa em um único repositório, contratar um Cientista de Dados e pronto! Seus problemas acabaram e os insights relevantes vão emergir subitamente, como revelações quase que esotéricas.

Cultura analítica, problema-alvo & método

Ao contrário do que muitos imaginam, gerar valor por meio dos dados está muito mais ligado à forma de pensar e explorar um problema do que apenas a uma função específica como a do Cientista de Dados ou ferramentas de análise ultra avançadas, ou seja, estamos falando, antes de tudo, sobre cultura.

Mais uma vez parece algo óbvio, mas nem sempre os projetos e iniciativas de dados partem de um problema de negócio bem definido, um objetivo claro e, sem ele, não é possível entender a profundidade ou a abrangência de qualquer análise se os dados disponíveis são suficientes ou não. Por consequência, também se torna impossível garantir a precisão das conclusões e ações práticas oriundas do processo analítico.

Desenvolver a cultura analítica não é algo que está associado exclusivamente à função do Cientista de Dados e não significa que todos os profissionais independentes da área ou especialidade deverão se tornar um, mas que todos podem utilizar-se de um método analítico para ajudar na resolução de problemas e exploração de novas oportunidades, uma vez que os dados para isso estão cada vez mais organizados e acessíveis. Conheça bem o problema-alvo, entenda as métricas/indicadores, utilize todos os dados disponíveis para entender as métricas sob todas diferentes perspectivas (geográfica, mercado, interna, etc.), que as respostas certas virão. Com respostas fundamentadas em dados, ações e decisões poderão ser enfim rotuladas como ações orientadas a dados (data-driven).

Para finalizar, a recomendação é que, antes de executar uma análise avançada, entenda muito bem o problema-alvo que deve ser analisado e quais os indicadores que servem como ponto de partida e que precisam ser alterados; o restante é a parte mais fácil. Aplique o método sempre que tiver um problema de negócio para resolver e tenha um processo orientado a dados, dissemine o método por toda a empresa e tenha uma organização com a cultura analítica, deixando o método do “achismo” no passado.

*Marcos Palmeiro é Founder da DataStrategy, empresa especializada em serviços de dados. Especialista em estratégia e governança de dados com mais de 20 anos de experiência.

Sobre a DataStrategy

A DataStrategy é uma empresa especializada em serviços de dados, fundada em 2019, que já executou projetos de alta complexidade. Como visão, destaca a importância de ser reconhecida pela qualidade dos seus profissionais, além de ser referência no seu nicho de atuação, considerando sua capacidade e qualidade nas entregas. A empresa tem seu DNA voltado às pessoas e busca angariar os melhores talentos do mercado de dados.


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