DECISION MAKING FOR REAL, RIGHT NOW
Esse é o nosso mantra.
Este textão tem como objetivo simplificar e desmistificar — vamos ser diretos, simples, sem datês e enrolação — um assunto que é cada vez mais relevante e necessário para o mundo corporativo: o Data Driven Decision Making (DDDM).
Todas as empresas, independentemente do tamanho, devem olhar com atenção para os dados que estão dentro de casa e usá-los, desde já, de forma estratégica para aprimorar suas performances.
Esse é nosso mantra. Big, small, medium data? Whatever. Não é só sobre o tamanho dos dados, é sobre o uso que o negócio e os gestores fazem dos dados!
O uso adequado de dados deve estar sempre no centro da tomada de decisões importantes das organizações, sejam elas iniciantes, pequenas ou grandes multinacionais, já que eles fornecem insights e informações que ajudam a responder questões financeiras, comerciais, administrativas, de governança, além de dar um panorama sobre os riscos do negócio, auxiliando de forma efetiva o caminho de ações e decisões a se tomar para aprimorar resultados ou corrigir rotas.
Esse é o poder dos dados.Ter os dados não vale nada (ou vale ficar bonito na mídia, falando de Big Data, bla bla bla), e é normalmente apenas um grande número negativo no P&L das empresas.
Gerir o seu negócio com dados — de qualquer tamanho — é transformar esse número negativo no P&L em positivo, além de aumentar muito as chance de perpetuidade do negócio.
POR ONDE COMEÇAR
Antes de colocar a mão na massa, ou nos dados, é necessário definir a estratégia e os objetivos a serem alcançados pela organização. Feita essa etapa inicial, é possível identificar os dados ideais para sua empresa — aqueles que podem ajudá-lo a responder às perguntas mais importantes e a cumprir esses objetivos. No momento da coleta de dados, é imprescindível configurar os processos e escolher as pessoas que coletarão e gerenciarão seus dados. Um dos grandes — se não o maior — desafios para as organizações é. trabalhar com as mudanças na cultura empresarial. É importante que o Data Driven deixe de ser visto apenas como uma oportunidade eventual e passe a fazer parte do dia a dia da empresa, parte de um processo contínuo, de longo prazo. Sem essa mudança de mindset, são altas as chances de sua organização criar os silos dos dados, novos feudos (mega modernos, nesse caso) e pouca coisa na gestão mudar!
Cerque-se de especialistas nesse assunto, garanta que as informações obtidas, a partir de seus dados, sejam usadas para informar a tomada de decisões e, consequentemente, melhorar o desempenho. Por fim, você precisa transformar todos esses dados em ações — aplicando os insights e consequentemente tomando as decisões que vão levar seus negócios à um patamar mais avançado.
Devemos lembrar que esse processo deve ser encarado como qualquer outro investimento comercial importante para o seu negócio.
DDDM
A tomada de decisões orientada por dados, conhecida como Data Driven Decision Making ou DDDM, permeia as decisões embasadas em dados concretos, ao invés de adotar decisões fundadas apenas em sentimentos, intuição, experiência, etc., como era comum (por ser o que estava disponível) antes da evolução digital.
Com o enorme avanço da tecnologia e dos negócios na última decada, a tomada de decisões baseada em dados se transformou na pedra fundamental das empresas, incluindo importantes mercados como finanças, transporte, medicina, entre outros. O sucesso do modelo focado em dados depende da qualidade do que é coletado e principalmente do êxito em sua análise e interpretação.
Na era digital, as empresas estão se movendo cada vez mais para uma cultura orientada a dados.
Os professores do MIT Sloan School of Management, Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson, realizaram um estudo no MIT Center for Digital Business e descobriram que as empresas orientadas por dados tinham uma produtividade 4% maior e 6% mais lucros do que a média.
As companhias que fazem uso da tomada de decisões costumam visualizar a informação como um ativo real, elas tendem a identificar com mais facilidade as oportunidades de negócios, prever tendências e. gerar mais receitas.
Uma pesquisa realizada pelo BI-Survey (Instituto de Pesquisa) aponta que 58% das organizações globais utilizam a intuição para, pelo menos, metade de suas decisões de negócios, ao invés de baseá-las em dados e informações. Mas, segundo o levantamento, apenas 50%, em média, da informação disponível dentro das empresas é. utilizada para a tomada de decisão.
Atualmente com ferramentas simples e super acessíveis é possível analisar dados on-line, visualizando e compartilhando-os em tempo real em dashboards.
Porém, por mais completos e eficazes que sejam os dados, ele serão completamente inúteis se os relatórios, insights e a inteligência gerados forem ignorados pelos líderes de negócios.
O autor Ben Yoskovitz descreve, em seu livro “Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster” , a importância de identificar uma métrica que realmente importa, um número que a companhia deve focar, um dado que impulsione a tomada de decisões e a mudança de comportamento. Na busca por essa métrica é importante lembrar que o dado precisa ser compreensível e simples. Segundo Yoskovitz, quanto mais simples o dado, menos riscos a empresa tem de. dar importância a questões pouco prioritárias.
Mas, vejamos, o que realmente representa um tomada de decisão?
Antes de responder, vamos analisar o entendimento da palavra decisão — ato ou efeito de decidir, ou seja, uma escolha ou determinação realizada após considerar um grupo de alternativas oferecidas.
Entender quais informações são necessárias para tomar uma decisão específica é o ponto de partida para ponderar as variáveis que são significativas para melhorar o processo, bem como características pelas quais a quantidade certa de informação pode otimizar ou agilizar essas variáveis.
A qualidade da decisão pode ser considerada em vários aspectos e é fundamental que as empresas compreendam essas várias dimensões. Um gestor toma decisões baseado em um conjunto de fatores que, somados, aumentam a assertividade da decisão.
Decisão Informada, aquela onde há dados disponíveis. Decisão por oportunidade, é tomada com tempo possível para que as ações sejam efetivadas. Completude da Decisão, reflete o quão confiante está o tomador de que a decisão correta foi realizada. Precisão da Decisão, assinala quão precisa é a lista de ações desencadeadas. Otimização do resultado, delineia o grau em que a decisão levou ao melhor resultado de negócio.
O que parece apenas uma “tomada de decisão”, na realidade envolve um conjunto de fatores.
O DDDM leva sempre a um aumento considerável de todos os itens enumerados acima, aumentando a assertividade e diminuindo a intuitividade.
FICÇÃO OU REALIDADE?
Com seu avanço a tecnologia supera a capacidade humana de gerencia-la.
Já viu essa cena antes? Provavelmente na tela do cinema. Muitas das histórias de ficção científica seguem um roteiro parecido com esse.
Ainda não sabemos todos os caminhos que o Big Data nos levará, mas, aqui , particularmente, queresmo nos deter num ponto específico: como o desenvolvimento do Big Data acompanhará ou balizará, daqui para a frente, a nossa tomada de decisões. Nos interessa o DDDM.
É preciso olhar para essas buzzwords com atenção e responsabilidade. Elas chegaram não apenas para trazer esperança de ganhos e de sucesso, mas também para. melhorar. diversas áreas, entre elas, a da saúde por exemplo, mas elas viraram buzzwords obrigatórias em apresentações corporativas, releases e relatórios anuais.
Muitas empresas estão confusas pelas possibilidades que um mundo de Big Data oferece. Gastam muito dinheiro em iniciativas analíticas com expectativas efêmeras de que melhores decisões serão tomadas quase que por osmose. É fácil se perder no entusiasmo que envolve os dados. Vemos grandes empresas do mundo do varejo, financeiro e automotivo, para ficar em apenas alguns exemplos, torrarem verbas e mais verbas para implementação das plataformas e demorarem um tempo mega longo para começar a extrair resultados delas. Quando extraem!
Data Driven Decision Making, é um dos resultados possíveis do uso de Big Data, por isso, é importante compreender a importância do que estamos falando. Big Data vem da enorme quantidade de dados gerados atualmente — a cada 18 meses, se gera a mesma quantidade de dados já criados pela humanidade em todos os tempos e, por si só, não significa nada (ou tudo ao mesmo tempo).
Nosso interesse é no que o Big Data muda a tomada de decisão e quais os ganhos que as organizações podem obter, em especial, com “any size data!”
Clive Humby, da CNBC classificou DADOS como sendo o novo petróleo.
Ações apoiadas em Big Data Analytics permitem avaliar dados estruturados e não estruturados, como e-mails, posts de redes sociais, serviços de buscadores na internet, dados de CRM, mensagens de texto, fotos, vídeos, balanços patrimoniais, entre outros. O grande desafio, é maximizar a utilização dos dados e alavancar benefícios reais, impulsionando oportunidades de negócio em qualquer segmento.
Atualmente, soluções em Big Data Analytics são usadas pela meteorologia para prever tempestades ou desastres naturais, pelo varejo para entender as mudanças de comportamento de seus clientes, pelos bancos para evitarem fraudes, pelas empresas de telecomunicação para reduzirem as taxas de churn (saída de clientes), entre outros setores e iniciativas.
O aumento da disponibilidade de dados e a sofisticação de ferramentas analíticas oferecem uma oportunidade para as empresas conhecerem melhor seus concorrentes, alinhar estratégias, crescer com previsibilidade e quem sabe explorarem novos modelos de negócio.
REMINDER: a inteligência de negócios não deve ser apenas para evitar perdas, mas também para aumentar os ganhos.
Por outro lado, toda essa expectativa vem acompanhada de muita apreensão, não só pela questão de privacidade (apontada como uma das principais preocupações públicas nesse novo mundo de informações volumosas), mas decisões ruins possam ser adotadas com base na má leitura dos dados.
Conforme os dados se tornam imprescindíveis, as organizações estão mudando seu ambiente de negócios, incluindo novos cargos no nível mais alto do organograma, com posições como diretor de dados ou diretor de análise. Aos poucos o mercado está se dando conta de que ter um papel de liderança sênior em dados é importante, talvez fundamental já hoje.
Mesmo que sua empresa já esteja trilhando rotas no mundo dos dados, tem 9 dicas simples e diretas que devemos seguir durante o processo de tomada de decisão baseada em dados e que vale relembrar.
1) Proteja-se contra seus preconceitos
Parte do que fazemos é inconsciente (nas empresas também acontece) e muitas vezes isso dificulta o uso da lógica no momento que tomamos uma decisão. Por isso é importante se cercar de uma equipe diversa, multifacetada e não homogênea. Ela vai ajudar a executar as decisões sem compartilhar dos mesmos preconceitos, preconcepções e paradigmas que você. O lado bom da democratização dos dados é que ela capacita todas as pessoas, independentemente de suas habilidades técnicas, a acessá-los e a tomar decisões melhores.
2) Definir objetivos
Antes de iniciar as análises dos dados é importante definir seus objetivos, isso permitirá que você tire o máximo de suas equipes. Trace uma estratégia e delimite claros indicadores-chave de desempenho (KPIs). Ter os dados não deve ser um KPI!
3) Comece a coletar os dados já
Reunir os dados certos é tão decisivo quanto fazer as perguntas corretas. Comece imediatamente a coletar os dados e use um dashboard para gerenciar adequadamente as inúmeras informações que receberá. Siga uma rigorosa disciplina para registrar e medir tudo. Sempre! Coletar dados sem objetivos vale a pena? Em principio sempre vale, mas lembre-se de voltar o máximo de vezes a busca dos objetivos para evitar que essa coleta se alongue por anos e anos, seja muito custosa e não tenho um ROI para a sua empresa.
4) Procure pelas perguntas não resolvidas
Após sua estratégia e metas estarem definidas, você precisará vasculhar pelas perguntas que precisam de uma resposta para alcançar essas metas. Fazer as perguntas precisas ajudará as equipes a se concentrarem nos dados certos, economizando tempo e dinheiro.
5) Encontre os dados para resolver essas perguntas
Entre todos os dados que você coletou, se concentre nos dados ideais, que ajudarão você a responder às questões não resolvidas definidas no estágio quatro. Após identificar, verifique se você já tem esses dados internamente ou se necessitará coletá-los ou adquiri-los externamente. Aqui é onde o “ótimo” (ter todos os dados) poder ser inimigo mortal do “bom” (ter os dados necessários pra cada objetivo).
6) Analise e compreenda
Isso é absolutamente óbvio, mas tão importante que precisa ser dito: depois de definir todas as questões a serem respondidas e a coleta de dados, você precisa lê-las para extrair insights expressivos que o levarão a tomar decisões de negócios orientadas por dados. Óbvio óbvio, mas muitas empresas não executam essa etapa, deixa o KPI de ter os dados ser mais importante do que o de tomar decisões baseadas neles.
7) Não tenha medo de revisitar e reavaliar
Inconscientemente nosso cérebro tira conclusões precipitadas e reluta em considerar alternativas, naturalmente não gostamos de rever nossas primeiras avaliações. Acompanhar as métricas corretas e verificar os dados podem te ajudar a evitar esses padrões de decisão. Não tenha receio de dar um passo para trás e repensar suas decisões, confiar e ouvir a sua equipe também pode ajuda-lo nesse processo. Os dados podem “falar” coisas que a organização não concorde ou que os gestores não estejam dispostos a ouvir. É fundamental, portanto, preparar o mindset para esse novo olhar.
8) Mostre os dados da melhor forma
Coletar insights é bom, mas conseguir contar seus achados e passar a mensagem correta é melhor ainda. Com a ajuda de um software de visualização de dados, você conseguirá criar e personalizar seus painéis de negócios para contar a história dos seus dados. Isso ajudará você e sua equipe a tomarem as melhores decisões para o negócio.
9) Definir metas mensuráveis para tomada de decisão
Após reunir tudo, pergunta, dados, insights, é chegado o momento mais difícil, mas também o mais importante — a tomada de decisões. É necessário aplicar as descobertas que você obteve, mas também garantir que suas decisões estejam alinhadas com a missão e a visão da empresa, mesmo que os dados sejam contraditórios. Estabeleça metas mensuráveis para ter certeza de que você está no caminho certo e transforme dados em ação. E volte a casa 1 quantas vezes for necessário! (Risos)
Por outro lado, para as companhias que não possuem uma equipe ou uma posição voltada para dados, há seis. importantes passos para orientar os profissionais que vão trabalhar com dados e que, da mesma forma que acima, acreditamos valer dividir com todos, pois o que é óbvio é básico, nem sempre é lembrado no mundo corporativo.
1. Comece com a liderança.
Otopo da organização, os líderes devem ser o exemplo. Os principais gerentes de hoje devem dividir ideias com seus times e utilizar os dados para ajudar a contar sua história. Grandes líderes fomentam um ambiente para criação e teste de hipóteses, essa é a base para o crescimento e nunca se esqueça de celebrar tanto o sucesso quanto o fracasso. Segundo a Harvard Business Review, em média de 80 a 90% dos experimentos falham, mas é importante que eles sejam considerados oportunidades de aprendizado que ajudarão a moldar o futuro.
2. Contrate funcionários orientados por dados
Capacite e oriente sua equipe de Recursos Humanos para selecionar novos candidatos para qualquer papel na organização com uma mentalidade voltada para dados. Embora o objetivo seja ter uma equipe própria de análise de dados, é importante começar a adotar a cultura em toda a organização!
3. Olhe dentro de casa
Com a rápida expansão do mercado de dados, a oferta não conseguiu acompanhar a demanda por profissionais de dados. De acordo com pesquisa realizada pelo MIT Sloan Management Review, 40% das empresas se esforçaram para encontrar e reter talentos de análise de dados. Devido à escassez de talentos a oportunidade muitas vezes pode estar dentro da própria companhia. Procure nas suas equipes de TI, finanças e marketing, quem é obcecado por dados, alguém que criou maneiras de enviar, extrair e agregar dados por diversas necessidades corporativos, ou ainda no financeiro que possui grandes insights e informações sobre os resultados do passado. Com certeza a sua equipe de marketing já se orienta por dados ao pesquisar novas formas de otimizar e segmentar suas campanhas. Portanto, se você não puder contratar novos funcionários, valorize e lapide os talentos que já possui — auxilie eles na descoberta por novas ferramentas e oportunidades para aprender e aprimorar seus skills.
4. Use os dados em todos os lugares
Os dados chegaram para ficar, não são simplesmente uma moda passageira, por isso, incorpore-os a sua rotina, use-os em todos os setores da empresa, desde o marketing até o RH. Use os dados para tornar as reuniões mais produtivas, incorpore-os à rotina dos funcionários. Com a adoção da cultura de dados a empresa é constantemente desafiada, as equipes são aperfeiçoadas e se preparam para ajudar a entender melhor esse cenário em constante mudança. E não se esqueça de se autodesafiar, se você é o CEO ou o empreendedor de seu negócio.
5. Crie seu próprio arsenal
As organizações tendem a centralizar os dados em apenas alguns especialistas da área, porém, empresas inovadoras são aquelas que disponibilizam os dados para qualquer pessoa em toda a companhia. Conforme os dados se tornam mais acessíveis é importante ter um centro para compartilhar essas ideias e também padroniza-las. Criar um dicionário de dados para definir as principais métricas e um inventário das ferramentas contratadas é indispensável para o sucesso cultural orientado por dados. O desafio dos líderes atuais é fazer valer todos esses dados oriundos de tantas ferramentas.
6. Lembre-se de que os dados não são tudo
Écomum os executivos submergirem em seus relatórios, análises e testes e ficarem paralisados. Se você se concentrar apenas nisso, poderá estar focando em algo errado e automaticamente perder tudo o que está acontecendo ao seu redor.
Em sua carta anual aos acionistas da Amazon, o CEO Jeff Bezos escreveu: “A maioria das decisões devem ser tomadas com algo em torno de 70% das informações que você gostaria de ter. Se esperar pelos 90%, na maioria dos casos, você provavelmente estará atrasado.
IT’S THE CULTURE STUPID!
Mas, no final, é importante dizer: seja paciente, não adianta querer que da noite para o dia toda a empresa passe a usar dados.
Alterar a cultura de uma organização leva tempo!
Encoraje todo o time e invista em algumas ferramentas para facilitar o caminho deles.
Promova um ambiente onde as métricas são bem definidas e claramente comunicadas às equipes.
Eleja internamente um proprietário do projeto para que ele seja a referência e engaje os demais.
E tenha resiliência, conquiste quick-wins e seja determinado.
Não tem caminho de volta!
A Just a Little Data, que publica esse textão para ajudar na difusão do conhecimento e da desmistificação desse mundo de Big Data (por isso nos chamamos Just a Little Data, mas se achar um nome muito longo, pode nos chamar de Just!), é uma dessas empresas. Já estamos ajudando companhias enorme e globais a pensar de um jeito Just a Little Data, Big Results!
MITOS & REALIDADES DO MUNDO BIG DATA
BIG DATA É UM CONCEITO NOVO
Meu caro se você também acha isso, sinto lhe dizer que está enganado. Esse trabalho de cruzamento de dados ocorre, desde 1600 — quando o astrônomo alemão Johannes Kepler, já usava um conjunto de dados para desvendar leis do movimento planetário. O Big Data que conhecemos hoje, é uma versão mais poderosa, mais veloz e muito mais assertiva dos estudos estatísticos desenvolvidos há séculos!
ANÁLISE DE DADOS É CARA
Ainda há empresas que acreditam que só investindo fortunas na análise de dados se chega a algum lugar. Porém, com as ferramentas disponíveis hoje qualquer um pode começar a realizar o processo e agora mesmo. Além disso, a disponibilidade de se utilizar a computação em nuvem facilita ainda mais a tarefa.
SÓ GRANDES EMPRESAS CONSEGUEM INVESTIR EM DADOS
Esse é um dos mitos mais famosos sobre o tema. Não é necessário investir uma fortuna em servidores e muito menos contratar os cientistas mais caros do mundo para aproveitar os benefícios econômicos dos dados. Recorrer ao outsourcing na gestão de dados é uma inteligente estratégia, com um custo bem menor e acessível para empresas de qualquer tamanho. Dessa maneira as PME’s, conseguem visualizar melhoras significativas em seu faturamento em curtos espaços de tempo. Mais, muitas startups estão desafiando grandes corporações pois nascem DDDM!
SOMENTE PHDS PODEM TRABALHAR COM ANALYTICS
É excelente poder contar com um PhD, mas isso não é garantia de sucesso. Hoje em dia a análise dos dados necessita um mix de diferentes habilidades, incluindo arquitetos e engenheiros de dados, analistas e especialistas em visualização de dados, entre outros skills. É verdade que existem poucos profissionais dessa área mas ao mesmo tempo, muita gente da sua equipe pode estar louca pra encontrar uma nova carreira e já existem cursos que ajudam a preparar esses profissionais de forma rápidas (Bootcamps) como o Tera (www.somostera.com)
SEREMOS SUBSTITUÍDOS PELOS ALGORITMOS
Muitas pessoas acreditam que os algoritmos fazem tudo sozinhos e irão nos substituir, que serão utilizados para agrupar e transformar o grande volume de dados que as organizações possuem em informações cruciais. Porém, sem a interpretação de um especialista, os dados não têm utilidade. A Inteligência Artificial não tem capacidade de entender e contornar situações inesperadas, as pessoas vão continuar sendo uma parte importante de todo esse ecossistema, pensamos. Óbvio, que trabalhos braçais, repetitivos e padrão, serão tocados por máquinas.
ANALYTICS SÓ PODE SER EXECUTADO INTERNAMENTE
Imagina contratar um batalhão de gente para realizar as diversas tarefas que o processo exige como. estudo de mercado — incluindo diagnóstico completo da concorrência, extrair dados oriundos de benchmarking, desenvolver pesquisa nas mídias sociais, além de gerenciar os dados obtidos na relação da empresa com seus clientes e por último analisar corretamente os dados obtidos. Caro, complexo e demorado. Pois é, mas atualmente o mercado dispõe de diversas organizações que podem te ajudar nessa caminhada, com equipes especializadas em ciência de dados e conhecimento para usar as ferramentas mais adequadas para potencializar seus resultados. É importante lembrar que esse tipo de despesa é investimento e não custo.
Fotos by: https://www.flickr.com/people/marcinignac/
Design — code — interaction. Don’t just use code to make art. Code can be a piece of art by itself.
