Da intuição à decisão informada: como ser data driven

O termo está na moda: hoje, ser “data driven” é até um pouco glamouroso. No entanto, não se trata apenas de um rótulo. Para alcançar esse status e obter os benefícios que ele oferece aos negócios, é necessário, antes de mais nada, uma mudança de visão.

O primeiro passo é entender que os dados devem ser parte integral de cada decisão que a organização toma: no mundo data driven, não há lugar para elementos arcaicos como “pressentimentos” ou intuição ao definir o rumo a seguir.

Um desafio em escala

Iniciativas isoladas de automação, machine learning ou inteligência artificial não são suficientes. A tarefa deve ser em escala, abrangendo toda a organização e sendo apoiada pela alta direção, que precisa promover a nova mentalidade e descartar os enfoques tradicionais.

Ser data driven implica que todos os colaboradores utilizam os dados de forma natural e regular para realizar seu trabalho, dedicando seu tempo a inovar, colaborar e gerar melhores experiências para os clientes. Não se desperdiça mais tempo em processos desnecessariamente longos, decisões que não podem ser tomadas por falta de informação ou tarefas repetitivas e de baixo valor agregado.

Os dados estão sempre disponíveis para as pessoas autorizadas que precisam deles: não importa onde estejam fisicamente ou qual dispositivo utilizem para acessá-los (desde que cumpram as políticas de segurança da organização, é claro).

O CDO e os modelos colaborativos

Nesse sentido, é essencial que exista uma organização responsável por garantir que os dados estejam sempre atualizados e prontos para serem utilizados. Geralmente, essa responsabilidade é atribuída a um CDO (Chief Data Officer), que desenvolve e monitora o cumprimento de políticas, normas e procedimentos para gerenciar os dados e garantir sua qualidade.

O conceito de “propriedade” dos dados por parte de algum setor ou colaborador desaparece. Também são eliminados os silos de informação: os repositórios de dados tendem a se basear em arquiteturas modernas, totalmente integradas e flexíveis.

Essas arquiteturas permitem não apenas o intercâmbio dentro da própria organização, mas também a criação de ecossistemas de colaboração com parceiros, clientes e fornecedores. Esses modelos de “compartilhamento de dados” enfrentam resistência particular na América Latina: as empresas da região precisam quebrar modelos culturais para avançar para esse novo nível.

A importância de DataOps

O conceito de DataOps (uma espécie de DevOps para dados) busca fornecer soluções para que os dados possam ser utilizados facilmente, em tempo real e de maneira dinâmica, em esquemas de autoatendimento, para resolver os desafios de negócios que surgirem.

Ser “data driven” é muito mais do que ter dados acumulados ou ter implementado modelos baseados em IA: implica ter a habilidade de colocar os dados a serviço dos negócios.

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