Ciência de dados e a Gestão da Qualidade 4.0

Todos sabem que a Ciência da Dados é a profissão que está em alta a algum tempo e foi eleita como a profissão mais “sexy” do século XXI, pela Harvard Business Review em 2012 e até hoje ainda chama a atenção dos profissionais das mais diversas areas, já que empresas das mais variadas atividades estão percebendo a necessidade e a importância de extrair e analisar dados, e o principal, gerar insights tirados de um volume enorme de informações para continuar inovando em um mercado globalizado e extremamente competitivo.

As empresas precisam de agilidade na tomada de decisão e cada vez mais estão deixando o feeling de lado para tomar as decisões com base em evidências, e evidências nada mais são do que dados que foram coletados, analisados e que geraram alguma nova conclusão ou seja, pode-se aprender algo novo com aqueles dados coletados e influeciar as decisões estratégicas mais acertadas.

Atualmente o grande foco da ciência da dados é servir como uma ferramenta extrair dados e gerar insights para grandes empresas e startups principalmente como sendo um objeto principal do negócio e trazendo alguma inovação direta no produto final, já que a mão de obra qualificada para essa atividade é escassa. Mas a tendência é que as organizações onde o produto fim não é a tecnologia também comecem a utilizar a ciência de dados para tomar suas decisões estratégicas.

E é aqui que chegamos na parte da gestão da qualidade do futuro ou Qualidade 4.0 que chegou juntamente com o conceito da Industria 4.0 que impacta diretamente em como nos relacionamos com o mundo, com os produtos e com as organizações, por conseguinte a maneira que executamos e planejamos a gestão também precisará mudar.

Os 7 princípios da gestão da qualidade e sua relação com a ciência de dados:

A gestão da qualidade na maior parte do mundo é baseada principalmente nas normas da familia ISO. Esta organização é formada por representantes de 91 países, cada um representado por um organismo de normas, testes e certificação com sede em Viena na Áustria. Foi criado 7 princípios que norteiam todo o sistema e servem para auxiliar na implantação e implementação de medidas de gestão dentro da organização de maneira eficaz. Vamos ver qual a relação desses pilares com a ciência de dados:

1. Foco no cliente

O conceito de foco no cliente determina que uma empresa deve orientar todas as suas energias para atender as necessidades dos clientes de uma forma que os surpreenda positivamente, oferecendo uma solução que supera suas expectativas, o que vai levar a sua fidelização, isto é, a continuidade do relacionamento com sua empresa.

Para isso, é fundamental conhecer o cliente de perto e fazer a gestão do relacionamento com ele de forma sistemática, utilizando a tecnologia para conhecer melhor seu cliente, seja buscando dados dele automaticamente na internet, entendendo os padrões de consumo na sua plataforma ou coletando pesquisas de satisfação. Todas as opções geram dados e esses dados precisam ser analisados para gerar insights e assim ter uma melhoria contínua do seu relacionamento com o cliente.

2. Liderança

De modo geral, a liderança é fundamental para mover uma empresa. O líder não é só quem manda e dá ordens, mas sim, quem motiva e trabalha em conjunto, para que todos cresçam. Para atingir um objetivo, é necessário usar alguns processos bem conhecidos e metodologias de liderança. Os processos são descritos com os fluxogramas, os problemas são identificados, as causas raizes dos problemas são determinadas por uma pesquisa cuidadosa e novos sistemas à prova de falhas são desenvolvidos. Todo processo é trazido sob controle estatístico e as variações são ainda mais reduzidas, muito além das especificações.

3. Envolvimento de Pessoas

Pessoas são o cerne da organização e suas habilidades contribuem para o desenvolvimento da mesma. As pessoas devem envolver-se com os problemas da organização, contribuindo para sua melhoria através do desenvolvimento de seu potencial. Existem hoje sistemas que utilizam o aprendizado de maquina para entender melhor as competências e o alinhamento dos candidatos a vagas na hora do recrutamento, gerando maior assertividade na seleção, agilidade e satisfação dos gestores no futuro.

4. Abordagem de processos

Quando uma organização possui seus processos muito bem definidos, gera resultados mais precisos, pois utiliza eficazmente seus recursos, o que leva a ciclos mais curtos de produção e consequentemente, redução de custos através da prevenção de erros e variabilidade no processo. Descobrir se o seu produto precisa de um estoque maior ou menor, qual a melhor epoca do ano para fabricar, quais as melhores vias a percorrer, quais os melhores veículos usar, quanto estou usando de energia ou quais regiões do país vendem melhor seu produto são exemplos que podem ser facilmente respondidos usando a tecnologia e a coleta de dados a seu favor.

5. Melhoria Contínua

A melhoria contínua deve sempre prevalecer na organização e estar vinculada a seus produtos, processos e sistemas, e seus conceitos básicos devem estar relacionados. A melhoria contínua promove atividades de prevenção, estabelecendo objetivos e medidas para novas oportunidades de melhoria. Um dos benefícios da melhoria contínua é a criação do planejamento, tanto estratégico como dos negócios, adequando os objetivos de melhoria com os recursos para alcançá-los, através do envolvimento e motivação das pessoas, o que fará com que a organização se torne mais competitiva e gere melhores resultados.

6. Tomada de decisão baseada em evidência

Essa é com certeza a etapa onde a maioria das grandes empresas aplicam a ciência de dados. Deixar o “achismo” de lado e tomar as decisões sempre baseados em evidências e a principal função de um cientista de dados podendo trazer evidências através de insights para que a alta direção possa tomar decisões que irão impactar os processos, o planejamento e as pessoas da organização.

7. Gestão de Relacionamentos

A organização e o fornecedor precisa apresentar uma relação consistente de parceria, gerando desta forma a confiabilidade que um deverá ter no outro. Para isso, a organização precisa identificar seus fornecedores-chaves, estabelecendo com eles um comprometimento de ambas as partes, onde poderão ajudar-se mutuamente, seja através de projetos de melhorias ou de ideias inovadoras. A parceria da empresa com o fornecedor é muito importante, pois gera vantagem competitiva devido ao fato de que o comprometimento de ambos é traduzido na qualidade dos produtos, no prazo de entrega e consequentemente na satisfação do cliente.

Qual o futuro do mercado?

A tendência é que o mercado fique cada vez mais tecnológico, obviamente, por conta disso existem varios estudos que mostram o possível cenário futuro das organizações. A organização Center For the Future of Work elaborou um relatório, estabelecido pela Cognizant Technology Solutions, que demonstra que em 10 anos mais de 85% das profissões dependerão diretamente da tecnologia e seus profissionais necessitarão ter algum conhecimento em programação.

Saber programar poderá ser tão importante para o futuro profissional da próxima geração de trabalhadores quanto falar um outro idioma com perfeição. Algum tempo atrás os Estados Unidos viram crescer o movimento “everyone needs learn to code” (todo mundo precisa aprender a codificar), apoiado por como figuras como o fundador do Facebook, Mark Zuckerberg, e o presidente Barack Obama. O objetivo era atrair os olhares das pessoas, especialmente as mais jovens, para as possibilidades e vantagens de saberem programar.

E para onde os profissionais dessa area terão que migrar se quiserem continuar atraentes nesse mercado?

Posso afirmar com total convicção que o futuro de todas as profissões, inclusive os profissionais da qualidade é andar em conjunto com a tecnologia. Não saber programar vai te deixar de fora do mercado. Será necessario entender onde extrair dados, como trabalhar com eles e como tirar insights que colaboram com a tomada de decisão da alta direção; o que muitos gestores ja fazem. Mas com o volume cada vez maior, não será possivel fazer isso com planilhas de excel ou com analises superficiais de graficos. A quantidade de dados que podem ser analisados por uma inteligencia artificial supera muito a habilidade analitica de um ser humano. Então precisaremos do auxilio do processamento de maquina para conseguir concluir algo importante com esse volume absurdo de informações.

Atualmente a linguagem mais usada para ciencia da dados é Python, que é uma linguagem que tem uma curva de aprendizado menor em relação as linguagens mais usadas no mercado como JavaScript.

Python is a programming language that lets you work quicklyand integrate systems more effectively

(Python é uma linguagem de programação que permite trabalhar rapidamente e integrar sistemas com mais eficiência)

É o que está no site oficial do Python.

Conclusão

Aprenda programação se quiser continuar no mercado de trabalho pelos proximos anos e sugiro que aprenda Python por ser a linguagem mais tranquila de começar, principalmente para quem nunca programou nada na vida. Ciencia de dados é o futuro em praticamente todas as empresas e ela combina em sua essencia com todos os pilares da gestão da qualidade. Provavelmente as futuras normas de gestão ISO terão itens especificos para analise de dados por conta da sua crescente relevancia para a tomada de decisão.