Análise de dados: “se você não sabe para onde ir, qualquer caminho serve!”

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.

Digamos que 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, 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. Ou seja, 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. Neste caso, 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, em muitos casos este termo acabou sendo interpretado ou “vendido” equivocadamente. Ficou 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. Portanto, 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. Lembro que, 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. Além disso, não significa que todos os profissionais independentes da área ou especialidade deverão se tornar um. Significa, sim, que todos podem utilizar-se de um método analítico para ajudar na resolução de problemas e exploração de novas oportunidades. Afinal, hoje os dados para isso estão cada vez mais organizados e acessíveis. Minha recomendação é: 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.). É a partir disso 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, recomendo 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. Também dissemine o método por toda a empresa e tenha uma organização com a cultura analítica, deixando o método do “achismo” no passado.

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Na próxima semana farei mais um review com depoimento e resenha sobre Análise de dados: “se você não sabe para onde ir, qualquer caminho serve!”. Espero ter ajudado a esclarecer o que é, como usar, se funciona e se vale a pena mesmo. Se você tiver alguma dúvida ou quiser adicionar algum comentário deixe abaixo.