Cíntia Citton
Sep 28, 2016 · 7 min read

Numa época em que se fala tanto em Big Data, por que será que muitas empresas sequer sabem aproveitar adequadamente os dados gerados pela própria operação, e muitos que tentam acabam se sentindo confusos e intimidados por um fluxo de dados imenso e caótico, do qual nem sempre é fácil extrair informações úteis para tomar decisões?

Socorro! O que esses dados querem me dizer??

A importância de possuir uma estratégia de dados adequada e adaptável a uma realidade onde as mudanças ocorrem cada vez mais rápido é inegável, mas a imagem que nos vem à cabeça quando pensamos nisso costuma ser de uma estrutura pesada e cara.

No último dia 13 o diretor de Agile Data Science e Engenharia da ThoughtWorks, Ken Collier, esteve em São Paulo falando sobre as principais tendências em estratégias de dados e como uma das maiores consultoras de tecnologia do mundo aborda essa questão.

Ken Collier falando sobre Empresas Guiadas por Dados

As Tendências

Collier escreveu recentemente um artigo sobre as 9 tendências em dados para 2016 , no qual explora como uma maior quantidade de dados vinda de diversas fontes vai requerer uma maior capacidade de análise de dados brutos para poder integrá-los com sistemas de aprendizagem de máquinas e conectá-los com os objetivos estratégicos das empresas. Principalmente, como as novas tecnologias podem tornar cada vez mais acessíveis as técnicas, ferramentas e bibliotecas que permitem a análise de dados não tabulares por uma comunidade cada vez maior.

Afinal, uma boa estratégia de dados deve ser como o ajuste de uma mira de precisão: deve permitir que seus objetivos sejam atingidos com maior exatidão e aproveitamento de recursos possível.

Uma boa estratégia de dados deve ser como o ajuste de uma mira de precisão.

Essa orientação a dados é importante porque graças a ela você pode aumentar a eficiência na personalização de ofertas, fomentar a inovação ao desenvolver propostas embasadas em hipóteses mensuráveis, usar dados para auxiliar os clientes na tomada de decisão (como informar o cliente na chegada de um mercado que seu produto favorito está em oferta, por exemplo), além de descobrir novas oportunidades relacionadas ou mesmo além do core business da empresa.

Que tal receber a oferta do dia com um cupom no celular ao entrar no mercado?

No entanto, essa tarefa não é tão simples, pois o principal desafio é cultural, não tecnológico. É essencial que seja introduzido e dirigido pelas lideranças da empresa, mas precisa ser “comprado” por todos os níveis da organização. Mais do que ensinar novas técnicas, se trata de ajudar as pessoas a entenderem e adotarem essa noção de desenvolvimento guiado por teste de hipóteses. Para isso, é importante levar em consideração as seguintes dimensões:

Proposta de Valor: Por que esses dados são importantes para a nossa organização? Afinal, se você não consegue saber para que quer usar os dados, é bem provável que os demais envolvidos tampouco saibam, o que pode levar até a um certo descaso com esses dados e resultar em informações inválidas para a tomada de decisões. Como usar dados para personalizar sua proposta se você não sabe o que é de fato importante para as pessoas para as quais você está criando?

Se você não sabe por que está fazendo, é provável que faça errado.

Cultura: de que maneira as mudanças necessárias para que a empresa tenha uma estratégia guiada por dados vai afetar a cultura atual da organização? Mudanças culturais não ocorrem da noite para o dia, e mudar a orientação de uma estratégia de dados certamente requer esse tipo de mudança, por isso é bom entender a cultura da empresa antes de começar o processo para estimar quais serão as maiores dificuldades, e quem podem ser os evangelistas dentro da empresa. Depende também da atitude atual da empresa em relação a dados: ela sabe a importância dos dados? Enxerga a utilidade que podem ter para a tomada de decisão? Sabe onde encontrar os dados mais importantes e o que fazer com eles? Esses são passos importantes que as empresas precisam dar no processo de mudança de cultura para ser guiada por dados.

Processos: identificar quais serão os processos chave para que essa estratégia funcione. Quais serão os pontos críticos dessa aplicação? Quantos KPIs teremos inicialmente? Como definiremos a relevância dos KPIs?

Conhecer seus processos e entender quais KPIs são relevantes é indispensável.

Pessoas: será que as pessoas e habilidades necessárias para atingir os objetivos em relação a dados já fazem parte da empresa? Como as pessoas da empresa estão se sentindo sobre essa possível mudança? Será necessário contratar? A maneira como se envolvem as pessoas nesse processo é fundamental para conseguir o apoio necessário à execução da estratégia.

Será que a empresa tem as pessoas certas?

Tecnologia: de que forma a nova tecnologia necessária afeta as tecnologias usadas atualmente pela empresa?

Calma! Talvez não precise jogar fora o que já tem…

Caminho Claro: por onde a empresa vai começar? Como vai saber se foi bem sucedida? Que passos conectam essas duas pontas do caminho? Pelos casos apresentados foi possível observar que é recomendável começar com poucos KPIs macro que façam sentido para a estratégia da empresa e depois desmembrá-los de acordo com os níveis da organização para que cada setor tenha claro e possa definir quais são os indicadores mais importantes da sua área que ajudarão a compor os indicadores macro da empresa.

Beleza, mas, é para todos os tamanhos de empresa?

Em geral essas estratégias apresentadas podem ser mais facilmente implementadas em empresas que já possuem alguma estrutura e um modelo de negócios suficientemente definido para saber que tipos de KPIs são mais relevantes no seu caso. No caso de Startups, a recomendação de Collier é manter a consciência de que precisa sempre testar hipóteses mensuráveis e assim ir descobrindo quais farão mais sentido para o modelo de negócios que está emergindo, assim é possível construir uma estratégia de dados suficientemente robusta para acompanhar o crescimento. Quanto a grandes corporações, a abordagem recomendada é através da aplicação em unidades de negócios independentes que logo possam servir de exemplo para as demais.

Onde entra o Design Thinking aqui?

Pessoalmente, vejo da seguinte forma: o fato de uma empresa ser guiada por dados não significa que ela não seja centrada nas pessoas, que é a premissa básica do Design Thinking. Ou seja, os dados servem para apontar se os resultados estão confirmando ou não as hipóteses que formulamos sobre quais informações são importantes para nossos negócios, mas essas hipóteses e a mudança de cultura precisam ser pensadas levando em consideração:

Perspectiva dos clientes : se a empresa não consegue compreender o que tem mais valor para seus clientes é bem provável que se guie pelos indicadores errados e desenvolva “soluções” que não atendem ninguém.

Perspectiva das pessoas que fazem parte da empresa : são essas pessoas que no fim das contas permitem que a estratégia seja posta em prática, e também as que sofrerão mais rapidamente o impacto das mudanças. Sem a colaboração delas, dificilmente a empresa poderá confiar nos dados gerados. Essas pessoas são as que ajudam a alimentar os sistemas, analisar resultados e planejar ações. Essas são as pessoas mais próximas da operação e que podem ajudar a definir quais sinais são mais significativos para medir e fazer parte de um KPI.

Ou seja, a empresa não só pode como precisa ter ou desenvolver uma mentalidade centrada nas pessoas para poder estabelecer uma estratégia orientada por dados que realmente funcione.

Um outro aspecto bem característico das fases dos processos de Design Thinking é a definição de hipóteses e de que maneira serão testadas. Ou seja, não é só definir um KPI e depois acreditar cegamente nele. É preciso ter em mente que as situações são dinâmicas e que os KPIs também devem ser dinâmicos e ter sua eficácia constantemente testada.

Collier compartilhou o que poderia ser a “ficha de hipótese” utilizada na Thoughtworks:

O que sabemos: dados e insights que levaram a essa hipótese

Acreditamos que: “construindo esta funcionalidade ou característica” “para tal grupo de pessoas”

Resultará em: como esse grupo de pessoas irá se comportar se construirmos essa funcionalidade / o que vai acontecer com nossas vendas se construirmos essa funcionalidade…

Saberemos que tivemos sucesso quando: o sinal/resultado “x” puder ser medido

Aplicando para um exemplo, fica mais ou menos assim…

A partir dessas perguntas é possível determinar as melhores maneiras de testar a hipótese, e em que medida ela precisa se confirmar para ser validada.

E você, de que forma aproveita os dados gerados pela operação de sua empresa? Que dados possui de seus clientes e como faz para que eles lhe indiquem os caminhos na tomada de decisões?

Para quem quiser mais informações sobre as tendências mencionadas nesse evento, recomendo o artigo de Ken Collier e também o excelente Radar da Tecnologia, que é uma publicação periódica da ThoughtWorks na qual seus profissionais compartilham suas experiências e percepções sobre mercados e tecnologias. Aliás, a ThoughtWorks acabou de inaugurar seu escritório na Av. Paulista, no qual conseguiram mostrar como uma cultura que valoriza a diversidade e as comunidades locais pode ser reforçada pelo próprio layout da empresa. Certamente teremos notícias de eventos muito interessantes acontecendo por lá em breve…

Novo escritório da Thoughtworks em São Paulo. Muita coisa boa a caminho…

E se você gostou desse texto, clicar no coração que aparece logo abaixo pode ajudar outras pessoas a encontrá-lo.

Eventos | ThoughtWorks

Informações, coberturas e análises de eventos que participamos www.thoughtworks.com

Cíntia Citton

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Consultora e Facilitadora na PEPN Comunicação Digital e na Upwit

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