Como é a colaboração de dados e como alcançá-la

Nota do editor: este artigo foi publicado originalmente na Forbes.

Os dados são inesgotáveis: há mais dados do que poderíamos imaginar ou usar. Mas eles também são similares a uma matéria-prima convencional, porque o valor é derivado do que resulta deles e não dos pontos de dados individuais em si. Uma reserva de dados sozinha é pouco interessante ou útil. 

É por isso que Matthew Miller, diretor sênior de gerenciamento de produtos da Tableau, incentiva as pessoas a não presumir que todo painel de dados bonito produz resultados úteis.

“Por mais que amemos dados e informações, as informações por si só não transformam as empresas”, disse ele. “E ninguém é avaliado pela quantidade de painéis que analisou ou produziu, ou quantos petabytes estão em seu data warehouse. Trata-se de impulsionar o desempenho organizacional.”

Ao colocar as pessoas nas circunstâncias certas, com as ferramentas certas e o acesso aos dados certos, as organizações podem fazer coisas incríveis. Isso ficou claro nos primeiros meses da resposta à Covid-19, quando as organizações que contavam com pessoas que tomavam decisões embasadas, apesar da incerteza e das circunstâncias em rápida mudança, tinham uma vantagem. Mesmo quando as organizações condensaram anos de roteiros de transformação digital em apenas algumas semanas ou meses, elas puderam fazer escolhas que superaram os concorrentes nos momentos mais importantes.

Os líderes podem aproveitar as lições aprendidas como uma forma de fortalecer a base cultural da empresa para uma colaboração produtiva e valiosa em torno dos dados. É nessa base cultural, e não em lagos de dados ou visuais estilizados, que está o verdadeiro valor.

No início do serviço de telefonia com fio, as empresas telefônicas mantinham bancos de dados meticulosos de clientes e números de telefone. Elas usavam esses dados internamente para cobrar clientes, encaminhar chamadas e fornecer serviços de valor agregado, incluindo catálogos telefônicos e pesquisa de números auxiliada por telefonista. As contas mensais normalmente listavam todos os números chamados durante o período de um mês, caso a análise retrospectiva pudesse ser útil.

Então o identificador de chamadas entrou em cena. O identificador de chamadas não criou nenhum dado novo. Ele simplesmente apresentava os dados existentes a um usuário em tempo real, para que ele pudesse tomar uma decisão: saber quem está ligando para decidir se quer atender ou não. Os usuários não precisaram fazer uma grande mudança em seu fluxo de trabalho para usar essas informações e, hoje, elas aparecem na tela do telefone imediatamente. Ninguém precisa apertar outros botões nem realizar uma pesquisa de dados especial.

O usuário final obtém uma informação valiosa no momento exato que surge o motivo para fazer perguntas. Esse resultado deve ser um objetivo de toda organização que busca desenvolver uma cultura de dados produtiva, disse Richard Starnes, diretor de ofertas analíticas e cognitivas da Deloitte, que consulta os clientes da empresa sobre soluções de análise e business intelligence. 

“A transformação em uma empresa impulsionada por dados demonstra que é necessário descobrir uma maneira de colocar esses dados nas mãos de pessoas que possam ser criativas e eficazes com eles”, disse ele.

A distribuição dos dados para as pessoas que sabem exatamente o que fazer com eles começa com a criação de fluxos de trabalho sensatos. E, para uma organização usar os dados de forma persuasiva, eles podem ser organizados de maneira mais semelhante a um instantâneo do que a uma pasta de trabalho complexa.

Confira a seguir três características apresentadas por empresas impulsionadas por dados:

• Um ciclo virtuoso de entrada e saída.

Miller recomenda reduzir o ciclo analítico a um processo repetível: uma informação provoca uma ação, que dá início a um processo, que produz um novo dado e que, por sua vez, provoca uma ação. Existem processos analíticos que não se encaixam nesse molde, e eles podem ser valiosos, mas se forem a regra, e não a exceção, pode ser um sinal de que os benefícios não estão sendo aproveitados adequadamente.

• Fluxos de trabalho de dados que refletem o trabalho já feito pelos funcionários.

Os melhores processos impulsionados por dados devem apoiar e aprimorar as funções e responsabilidades das pessoas que se envolvem com eles e simplificar os problemas típicos que eles tentam resolver diariamente. “Os padrões humanos de colaboração inspiram o desenvolvimento de sistemas de dados mais harmônicos”, disse David Gibbons, diretor sênior de análise da Salesforce. “A estrutura dos dados pode ajudar você a entender com quem sua equipe vai se conectar e interagir para concluir o trabalho com mais eficácia. E uma plataforma de dados flexível que permite incorporar análises em qualquer etapa da colaboração maximizará o sucesso e aumentará a harmonia dos dados no processo.”

• Informações fáceis de utilizar.

Em vez de usar pastas de trabalho complexas com várias guias para expressar as principais descobertas, algumas organizações estão produzindo painéis simples que são facilmente utilizáveis por usuários de qualquer nível de conhecimento. Elas também estão aproveitando recursos que permitem rastrear  métricas fundamentais, como as utilizadas para monitorar ações em uma carteira de investimentos. E, para aqueles que se concentram principalmente em responder “o que devo fazer com essas informações?”, a inteligência artificial pode ajudar a traduzir dados complexos em próximas etapas a serem seguidas. “Nem todo usuário corporativo quer ver o conjunto de dados completo. Os recursos de IA agora são integrados às plataformas de business intelligence, para que os usuários possam receber recomendações específicas e tomar decisões mais rápidas. Isso resulta em benefícios como fechar negócios com mais rapidez ou resolver casos de clientes com maior índice de satisfação”, disse Gibbons. 

É mais fácil alcançar o sucesso dos dados se os líderes seniores fizerem disso uma prioridade e mostrarem em seu próprio trabalho como a análise deve ser usada para gerar resultados corporativos.

1. Compartilhe e aproveite o conhecimento de outras pessoas.

Um dos obstáculos para uma colaboração com dados eficaz é se comparar com seus colegas. Em outras áreas, é fácil classificar e clonar processos que levam a baixas taxas de defeitos de fabricação ou a uma execução eficiente da cadeia de fornecimento. Mas os dados são mais complexos, portanto, as fontes e os conjuntos de habilidades que melhor atendem a uma equipe ou empresa podem não funcionar da mesma maneira para outra. 

Vença esses desafios e garanta que seus esforços de colaboração de dados sejam tão inclusivos quanto possível, reunindo colaboradores para discutir e melhorar os processos e resultados com antecedência. Starnes disse que a TI normalmente está mais bem posicionada para apoiar o trabalho “de baixo para cima” e tornar as plataformas de dados eficientes, eficazes e confiáveis, enquanto a liderança corporativa pode trabalhar “de cima para baixo” para colocar o investimento e o suporte estratégico na parte final da entrega de dados e da colaboração.

2. Saiba lidar com vários níveis de conhecimento e talentos diversificados.

Dar a todos os funcionários acesso a fontes de dados e ferramentas analíticas ilimitadas não os tornará profissionais da informação eficazes. Embora essa abordagem possa ser útil para cientistas de dados treinados e possa ajudar entusiastas dos dados a emergir, não é a forma mais eficaz ou coordenada de colaborar. 

“Muitas organizações fracassaram, apesar de terem enormes data warehouses e grandes investimentos em análise”, disse Miller.

Em vez disso, peça para seus funcionários talentosos pensarem em problemas que podem ser resolvidos com os dados e faça com que os especialistas se concentrem em maneiras de ajudar. 

3. Crie espaços onde os colaboradores possam buscar conselhos.

Em vez de aumentar as horas de treinamento, crie espaços que incentivem os funcionários a fazer perguntas. Podem ser espaços virtuais para equipes, ou clínicas de acolhimento com um elenco rotativo de colaboradores que podem discutir sobre diversas habilidades.

Não importa a plataforma usada para reunir uma comunidade de dados, é fundamental que ela seja flexível. Como aprendemos com a mudança repentina provocada por este ano, removendo o deslocamento diário, as viagens de negócios e o uso de escritório, as tendências de consumo de dados e as necessidades analíticas vão mudar. Em 2019, as tendências enfatizavam o envio de mais dados por meio de telas menores e dispositivos móveis. Mas nos últimos meses, a parcela de dados consumidos nas telas dos computadores aumentou consideravelmente. 

4. Torne fácil o questionamento e a validação dos seus dados.

Muitas histórias dramáticas de dados e análises são baseadas em uma percepção revolucionária ou uma surpresa inesperada. O mundo real é mais corriqueiro. A verdade é que os dados são frequentemente usados para confirmar intuições e suposições bem fundamentadas. 

“A maioria dos executivos tem uma ideia intuitiva de como estão se saindo e, quando veem as análises, nem sempre ficam tão surpresos”, disse Miller. “Portanto, se eles virem um número e perguntarem de onde ele veio, você precisa rastreá-lo até a fonte.”

Uma forma eficaz de garantir que isso aconteça é colocar um toque humano em cada parte dos dados e análises realizadas. Isso pode ser feito ao certificar as fontes de dados e aplicar uma marca de aprovação para mostrar que os dados estão atualizados e são confiáveis. E deve haver apoio cultural e incentivos para fornecer respostas e explicações em momento oportuno, para que as decisões não fiquem paralisadas e as informações não sejam descartadas pelos usuários que não têm tempo para esperar pela explicação.

Descobrir os fatos mais relevantes e as informações mais valiosas é um processo colaborativo. 

Pergunte aos colaboradores como os dados e a análise tiveram um papel fundamental em um caso de sucesso recente. Discuta as experiências de dados preferidas e as menos admiradas e pesquise tópicos em comum. 

Saiba como capacitar mais pessoas com dados e descobrir histórias de colaboração impulsionadas por dados.