Os 10 passos para uma cultura de trabalho data-driven

Entenda como utilizar essa grande estratégia competitiva para impulsionar o seu negócio

 

Com o crescimento do número de negócios lutando pelos mesmos mercados, tornou-se crucial pensar e implementar a transformação digital para se manter no jogo. Uma grande aliada dessa mudança, sendo cada vez mais utilizada em todos os tipos de empresas, é a integração de Ciência de Dados ao cotidiano corporativo. Essa ferramenta é importante tanto para compreender a experiência do consumidor e melhorar as vendas quanto para aprimorar a cultura dentro do ambiente de trabalho e simplificar procedimentos de rotina. 

Segundo artigo do Analytics Insight, organizações que se utilizam de inteligência analítica estão consideravelmente mais à frente daquelas que ainda não se adequaram à cultura data-driven. Quando as decisões são guiadas por dados, isso torna as empresas mais vigilantes, independentes e melhor organizadas internamente. Muitas delas, porém, mesmo após sucessivas tentativas de atualização, enfrentam desafios na hora de se adaptar ao digital. Algo a se atentar é que a dificuldade pode não estar atrelada a nenhuma falha de implementação: ela pode ser causada pela falta da adoção de uma cultura data-driven no ambiente corporativo.

Pensando nisso, iremos apresentar 10 passos para uma abordagem estratégica do tema, voltada para empresas que precisam de novos comportamentos para se alinharem à revolução tecnológica atual. Acompanhe:

1 — O papel da liderança

Para integrar inteligência artificial ou outras ferramentas de inovação à rotina, os administradores devem ser os primeiros a aceitarem que utilizar dados como inteligência é uma necessidade. Lideranças que se apropriam das ferramentas para gerarem melhores resultados amplificam o envolvimento dos seus funcionários na hora de aceitar as novas tecnologias. Isso permite que elas sejam reconhecidas e vistas como necessárias, e extingue a ideia de que podem ser uma ameaça. Uma vez que a liderança começa a impulsionar a organização com Ciência de Dados, ela também pode guiar seus funcionários a incorporarem essas mesmas ferramentas em suas rotinas. Logo, quem estiver administrando também terá muito mais facilidade em monitorar métricas internas e de mercado, permitindo-se tomar decisões guiadas por dados. 

2 — Escolhendo as melhores métricas

É comum que a dificuldade de definir métricas seja um dos grandes motivos pelos quais algumas empresas não conseguem se adaptar ao ambiente digital. Apesar de existirem métricas estratégicas comuns, é necessário que cada empresa entenda seu ambiente e quais são as decisões que ela gostariam que fossem embasadas por dados. Tecnologias preditivas podem, por exemplo, facilitar muito o planejamento de estratégias que se encaixem bem no mercado. Isso porque é possível analisar o comportamento dos consumidores, sua interação com os produtos, seu relacionamento com a marca. Se o objetivo for planejar novos lançamentos, definir métricas que indiquem isso com certeza é uma tarefa relevante. Dessa maneira, é possível examinar a qualidade dos seus serviços, a expectativa de consumo e quais são os produtos mais procurados. Para isso, é necessário definir as métricas antes mesmo de começar a monitorar os dados, seguindo estratégias verdadeiramente data-driven.

3 — A voz da Ciência de Dados

Um dos motivos pelos quais as empresas falham em integrar profissionais da análise de dados em suas organizações é a falta de contato entre esse campo do conhecimento e a rotina do negócio em si. Essas análises são fundamentais para uma transformação digital eficiente, mas sem o envolvimento de cientistas de dados, é um objetivo pouco atingível. Por isso, é recomendado uma abordagem que alinhe as tomadas de decisão e os dados.

Isso pode ser feito estabelecendo uma relação próxima entre os cientistas e o dia a dia da empresa. Instigando que as equipes sejam flexíveis umas com as outras, é possível permitir que os resultados e descobertas das duas frentes sejam comunicados. Essa é uma maneira de integrar diferentes áreas de maneira funcional, reaproveitando as bases de conhecimento técnicas e teóricas da organização entre todo o seu corpo de funcionários.

4 — Resolvendo o acesso ao dados

Outro grande problema, também muito comum, é a inabilidade interna de se acessarem os dados necessários. Tendo apenas uma quantidade limitada de informação disponível, se torna complicado chegar a uma visão geral e holística da situação. Às vezes, dependendo das descobertas a serem feitas, vale a pena investir em acessar pesquisas e conteúdos já existentes. Nem tudo precisa ser criado do zero. 

Uma solução para viabilizar o acesso a tudo que for necessário é garantindo que alguns conjuntos de dados estarão sempre disponíveis, tendo sido estabelecidos de acordo com os objetivos da empresa. É possível acrescentar um de cada vez, analisando quais são os elementos chave para o negócio. É muito mais efetivo realizar esse processo inicialmente do que buscar programas e ferramentas novas sempre que for necessário desenvolver uma análise. Isso também facilita o planejamento financeiro da área de dados, que consegue estabelecer limites e apresentar possibilidades a partir das necessidades mais relevantes da organização.

5 — Quantificando a incerteza

Toda nova tecnologia possui seu grau de incerteza, e isso já é senso comum no mundo corporativo. Porém, abordar essas incertezas não só ajudaria a criar decisões melhores como também a identificar de onde elas surgiram. É necessário também avaliar o desconhecido, buscando desenvolver entendimentos mais sólidos sobre modelos guiados por dados. Por isso, é necessário definir e descobrir métricas sempre que possível. Seja criando uma pesquisa, pedindo um novo dado aos consumidores ou apenas fazendo uma nova busca em bases de dados abertas, é importante encontrar maneiras de quantificar o progresso do trabalho. Só assim será possível visualizar o real impacto das decisões guiadas por dados.

6 — Começando pequeno

Enquanto se incorpora a Ciência de Dados, a maioria das organizações falham por tentarem aplicar seu uso em grandes unidades de uma só vez. Isso indica um problema maior, inclusive, que geralmente é a falha na hora de se identificar qual é o gargalo que se pretende resolver com Data Science. Para corrigir essa questão, é recomendado que as novas estratégias com dados sejam inicialmente aplicadas em segmentos menores, nos quais sua inserção possa ser plenamente compreendida.

Quando a organização e seus funcionários estiverem confortáveis e tiverem facilidade de entender essas pequenas transformações digitais, a Ciência de Dados pode ser aplicada em segmentos progressivamente mais significativos e inclusivos.

7— O uso de dados como ferramenta corporativa

Utilizar Ciência de Dados não é essencial apenas para conhecer o comportamento do consumidor. Também é especialmente necessário fazê-lo na hora de se criar uma cultura de trabalho data-driven, na qual os funcionários aceitam e sabem se comunicar com novas tecnologias. É comum, porém, que existam colaboradores sem muito entusiasmo ou experiência na hora de lidar com ferramentas digitais. Para contrariar essa tendência, é necessário treinar a empresa para entender os principais conceitos e usos possíveis de Big Data

Isso criará não apenas um time mais motivado para desenvolver habilidades data-driven, mas também auxiliará na identificação de lacunas corporativas que demandam atenção. Desse modo, é provável que grandes problemas de rotina possam ser encontrados e corrigidos antes mesmo de chegarem nas mãos de lideranças ou especialistas, apenas através do monitoramento da própria equipe. 

8 — Treinamentos na hora certa

Oferecer capacitações aos funcionários durante o processo de transformação digital permitirá que a equipe crie entendimento sobre o funcionamento, a metodologia e os tipos de análises possíveis com Data Science. É possível perceber que, quando existe um planejamento estratégico para a criação da cultura data-driven, os colaboradores podem focar mais em entregáveis e métricas já bem direcionadas, oferecendo melhor insumo para análises de dados. Quanto mais insumos, mais os processos de tomada de decisão da empresa serão facilitados.

9 — Flexibilidade versus Consistência

Quando os analistas de dados decidem utilizar várias métricas diferentes provenientes de fontes diferentes, utilizando linguagens de programação diferentes para o processamento, essa é a receita para um possível desastre. Para prevenir isso de acontecer, é necessário que a escolha de métricas seja consistente e, de preferência, pequena.

Dessa forma, a liderança conseguirá reter apenas os dados necessários, direcionando melhor seus esforços e criando especialistas no assunto dentro do ambiente corporativo. Querer trabalhar com vários tipos de recursos pode ser um atraso para o reconhecimento e a retenção de personalidades que se destaquem no assunto. 

10 — Escolhas data-driven

Como diz o ditado popular, “começar é o mais difícil”. Essa frase ainda representa a realidade de organizações que estão buscando por mudanças e revoluções digitais. O primeiro passo, porém, não é complicado, embora não seja fácil: a criação do hábito de se fazer escolhas guiadas por dados. Aqui na Twistexplicamos de maneira simples como tomar decisões que realmente sigam isso.

Nesse formato, é possível não apenas melhorar os processos rotineiros, como também abrir espaço para ideias de análises mais profundas e cada vez melhor direcionadas. Apenas assim a cultura de trabalho como um todo realmente poderá ser chamada data-driven: quando as decisões rotineiras, inclusive as menores, se tornarem baseadas em dados. 

 

Para compreender melhor como as ferramentas de Ciência de Dados podem ser o grande diferencial da transformação digital do seu negócio, entre em contato. Estamos sempre publicando novos estudos e descobertas relacionados ao assunto, buscando a todo tempo trazer o que há de mais novo em tecnologia para empresas de todos os setores. Inscreva-se para receber nossa newsletter e acompanhe! 

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