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Data-driven: desafios para criar empresas orientadas por dados

Escrito por FIA ONLINE | 13 de Dezembro de 2022

 

Era 2017 quando o jornal inglês The Economist, reconhecido por suas análises e projeções econômicas, afirmou: o recurso mais valioso não é mais o petróleo, mas sim os dados.

 

 

Desde então, a frase “data is the new oil” (em português, dados são o novo petróleo) tornou-se imperativo no mundo corporativo, assim como a importância de desenvolver empresas data-driven.

 

Mas, passados cinco anos, como usar os dados a favor dos negócios é um questionamento ainda presente no dia a dia de muitas organizações.

 

O relatório Critical Capabilities for Data Integration Tools, publicado em 2021 pela Gartner, apontou que a maioria das companhias não analisa até 68% do volume coletado e 82% delas precisam lidar com obstáculos como silos de dados.

 

Além disso, empresas que não exploram totalmente seus dados são superadas em até 165% de lucratividade em relação aos seus pares do setor. A estimativa pertence a uma pesquisa do IBM Institute for Business Value (IBV) em cooperação com a Oxford Economics.

 

O Paradoxo dos dados

 

Com a disseminação do big data e ferramentas de tecnologia dedicas à captação e processamento, o volume de dados armazenados cresceu bruscamente nos últimos anos. No entanto, projeções indicam que entre 80 e 90% dos dados no mundo são dados não estruturados.

 

Isso significa que eles não apresentam um padrão, sendo mais difíceis de serem analisados e levam mais tempo para gerar valor aos negócios. Já os dados estruturados são aqueles que seguem um padrão, que torna mais fácil a sua manipulação, agrupamento e compreensão.

 

Ou seja, embora coletar dados tenha se tornado algo rotineiro, muitas organizações ainda não desenvolveram a habilidade de extrair deles insights relevantes para apoiar a tomada de decisão. E esse é um ponto crítico para construir empresas data-driven.

 

De acordo com a pesquisa Digital Transformation Index (DT Index), desenvolvida pela Dell, em parceria com a Forrester, 70% das empresas coletam dados mais rápido do que são capazes de analisar.

 

O estudo ouviu mais de 4 mil profissionais em 40 países, incluindo o Brasil. No País, o cenário é ainda pior: 76% das organizações afirmam coletar dados em velocidade mais rápida do que conseguem analisá-los e utilizá-los.

 

O excesso de dados e a incapacidade de extrair insights valiosos para os negócios estão entre os principais entraves da transformação digital. Essa relação é denominada Data Paradox ou Paradoxo dos Dados.

 

O gargalo da gestão data-driven

 

Quando se analisa o meio executivo, poucos são os profissionais suficientemente capacitados para ajudar a consolidar uma cultura orientada por dados nas empresas. É o que mostra a pesquisa High Stakes, High Rewards, realizada pela EY em parceria com a Forbes Insights, que entrevistou 1518 executivos de diversos setores.

 

O relatório mostrou que apenas 7% dos participantes trabalham com alto nível de maturidade de dados e possuem uma estratégia de data & analytics bem estabelecida e central para a estratégia geral do negócio.

 

Leia também Data driven: como criar uma estratégia não invasiva

 

Apesar da fatia ser pequena, os resultados obtidos por esse grupo de executivos mostram o potencial de uma visão baseada em dados. Segundo a EY, mais de 60% experimentaram um crescimento 15% maior na receita, crescimento de margem e melhoraram o perfil de avaliação de risco com clientes.

 

O grande desafio, portanto, está em compreender o valor por trás dos dados, investindo em análise aprofundada para extrair todo o seu potencial e gerando insights importantes para a gestão das empresas. Mas também é necessário investir no desenvolvimento da visão orientada por dados como habilidade profissional.

 

O que é Data literacy e sua importância 

Data literacy ou alfabetização de dados nada mais é do que a capacidade de uma pessoa de entender e trabalhar com dados no grau apropriado. Em um artigo, a professora do MIT Catherine D'Ignazio e o cientista pesquisador Rahul Bhargava descrevem a alfabetização de dados como a capacidade de:  

 

  • ler dados, o que significa entender o que são e os aspectos do mundo que eles representam; 
  • trabalhar com dados, incluindo a criação, aquisição, limpeza e gerenciamento; 
  • analisar dados, o que envolve filtrar, classificar, agregar, comparar e executar outras operações analíticas neles;
  • argumentar com dados, o que significa usá-los para apoiar uma narrativa maior que se destina a comunicar alguma mensagem ou história a um público específico. 

 

Em uma pesquisa da Gartner, diretores de dados apontaram a baixa alfabetização em dados como uma das três principais barreiras para construir equipes de dados. Na mesma linha, um estudo da Accenture, com a participação de mais de 9 mil funcionários, revelou que apenas 21% estavam confiantes em suas habilidades de alfabetização de dados.  

 

A falta de habilidade para lidar com dados sempre foi um problema para as organizações, mas vem se agravando à medida em que cresce o volume de dados. Além disso, a evolução no uso da automação no mercado de trabalho, cada vez mais, exige dos humanos maior capacidade analítica. 

 

O data-driven deve ir além de um setor

Ter uma equipe focada em dados não é suficiente para construir uma empresa data-driven. É preciso ir além da existência de silos organizacionais – quando determinado departamento ou área age de forma independente, sem comunicação e colaboração com as demais equipes.

 

O foco em dados deve estar presente em todas as áreas da companhia, da liderança ao operacional. Para isso, os líderes devem atuar como disseminadores da cultura data-driven. Ou seja, devem compreender e propagar a ideia de que a tecnologia será facilitadora, mas não fará o trabalho sozinha.

 

A gestão data-driven exige uma mudança de mentalidade para obter uma cultura orientada por dados. E para potencializar resultados, é importante fomentar a análise de dados consistente. Isso significa investir em letramento digital, na alfabetização de dados e no desenvolvimento do pensamento analítico, uma vez que as pessoas são parte crucial nesse processo.

 

Conectar tecnologia, processos, cultura e habilidades para análise de dados é, atualmente, o principal desafio dos negócios que buscam construir uma gestão data-driven. E reconhecer isso pode ser o início de uma jornada de transformação para desenvolver negócios com alto potencial competitivo.

 

Em empresas tradicionais, é comum que mudanças desse nível sofram resistência, pois há uma cultura incorporada que, em geral, resiste às novas práticas. Porém, é importante lembrar que a transformação é um processo de longo prazo e exige foco e paciência.

 

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