Como estruturar um projeto de transformação digital?

Muito já se falou que a Transformação Digital precisa estar no mindset das pessoas. Tendo o pensamento digital difundido, as pessoas ficam mais orientadas a ter suas atividades sendo executadas cada vez mais de forma automatizada e otimizada. O trabalho manual nunca acabará, mas penso que a jornada de trabalho ficará cada vez mais estratégica e restarão apenas atividades que de fato terão a necessidade de serem tratadas individualmente.

Realmente se não tivermos um pensamento voltado a transformar em valor os dados que são gerados a todos instante, a aplicação desta mudança tão significativa fica cada vez mais distante ou no chamado “para inglês ver”.

Indo além, mesmo tendo a mentalidade orientada para este tema, como todo projeto de mudança, nada acontece se não houver um planejamento com um objetivo claro e bem definido.

A #transformaçãodigital é um processo e ela não estará implantada porque simplesmente seu time leu alguns livros, participou de congressos ou cursou um MBA sobre o tema. É preciso estruturar um plano muito bem alinhado com os objetivos estratégicos da empresa para termos de forma clara aonde se quer chegar! E sem dúvida, durante a execução do plano, mudanças de rotas podem acontecer conforme novos cenários macroeconômicos e será preciso se adequar rapidamente. Um salve para o mundo VUCA!

Fazendo uma analogia com práticas esportivas, transformação digital não é uma corrida de 100 metros rasos que dura poucos segundos, mas sim uma corrida de longa distância que pode ser comparada com a ultramaratona de Spartathlon na Grécia que possui um percurso de 245k. Ou seja, senão planejar, treinar, cuidar da alimentação, dormir bem e aplicar uma boa estratégia durante a prova, vai acabar ficando pelo meio do caminho.

Antes de começar a execução, sugiro que seja feito um assessment para entender o cenário atual, levantando os gaps e tamanho do esforço para chegar ao objetivo desejado. Portanto, elenco algumas etapas que considero essenciais de serem percorridas, independente do segmento de mercado que a empresa está alocada.

1.     Digitalização

Aqui a ideia é avaliarmos se todas as entradas de dados estão sendo armazenadas em algum sistema isolado/centralizado. Como esta é a fase inicial do processo, é importante que os objetivos estratégicos da organização estejam totalmente alinhados com esta atividade.

Avaliar quais são os dados que realmente são necessários e dados que nunca são usados para nada é uma das tarefas desta fase.

2.     Relatórios

E aquela reunião que você precisa participar toda semana para apresentar os dados analíticos e/ou consolidados da sua operação? Você precisa parar no dia anterior para juntar planilhas, extrair dados, aplicar fórmulas no Excel toda semana? O conceito aqui é eliminar ao máximo os trabalhos rotineiros e implementar processos automatizados que trabalhem por você, deixando seu tempo disponível para demais atividades.

3.     Integrações

De forma totalmente relacionada do item anterior, mesmo tendo os dados armazenados em sistemas, precisamos colocá-los para se falarem. Imagine um Banco que possui um sistema de prevenção a fraudes na área que cuida de cartões de crédito e que não possui acesso aos dados de correntistas. Parece loucura não é mesmo? Mas isso acontece em muitas organizações e para conceder tal acesso é preciso abrir um projeto, que pode levar meses para ser atendido.

Neste ponto, é o momento de refletir sobre a forma que os dados estão sendo armazenados, os disponibilizando em um lugar único e/ou de forma padronizada para que sistemas/pessoas necessárias tenham o devido acesso.

4.     Dashboards

Aqui o processo começa a ganhar um corpo na questão de visibilidade. Imagine ter um painel de vendas sendo atualizado em tempo real, com os dados das lojas de todo o Brasil? Agora pense que uma estratégia para aceleração de vendas de um produto pode ser feita online em função do gestor da operação ter a confiança nesses dados? Imagine também se este dashboard tivesse indicadores que fossem calculados com dados vindo de vendas integrado a dados de previsão do tempo? A adaptação do negócio começa a ocorrer de forma muito mais assertiva com insumos mais confiáveis..

5.     Automações

Pense que você recebe um invite para uma reunião fora da sua cidade e sua presença fisicamente é essencial. Logo após o aceite, você precisa providenciar as passagens aéreas e caso não seja um bate volta, também solicitará diárias de hotel. Agora pense que ao confirmar a presença na reunião, automaticamente já seja disparado um estímulo para agência de viagens que te devolve com um e-mail com as opções de passagem e estadia conforme seu perfil? Parece pouco, mas agora imagine o quanto de atividades processuais fazemos diariamente em nossas empresas que devem ser iniciadas após a conclusão de outra atividade. Não só muitas horas de trabalho podem ser reduzidas, mas também erros de procedimento sem contar a facilidade de gerir tais rotinas de uma forma mais estratégica.

6.     Otimizações

Após a conclusão de todas as fases anteriores, é hora de maturar todas as fases anteriores deixando cada rotina mais bem implementada. Aqui estamos falando de relatórios e dashboards sendo exibidos num menor intervalo de tempo, uso dos recursos de forma racional, uso de novas tecnologias com mais funcionalidades, etc.

7.     Inteligência Artificial

Agora que temos dados históricos e sabemos onde buscar tais informações, podemos começar a estruturar diversas implementações de IA, como manutenções preditivas, OCR de documentos, scores, etc. Importante saber que para cada necessidade precisa ser orientada uma abordagem específica de implementação que dependem de um volume expressivo de dados. Além do mais, nem sempre uma implementação de IA é garantia de sucesso. 

Para finalizar, na minha opinião, os dados são a espinha dorsal deste processo. Eles não só precisam estar organizados, padronizados ou estruturados, mas precisam ser convertidos em informações valiosas. Eles não podem servir apenas para gerenciar processos, mas serem um ativo intangível para criação de valor. Muito é falado que somente dados estruturados são elegíveis para análise, mas o poder que os dados não estruturados têm é altíssimo se aplicadas ferramentas e técnicas adequadas de Big Data. Lembre-se do Facebook que prove vasta gama de informações relacionados ao comportamento de seus usuários em cima dos dados não estruturados gerados a cada segundo na plataforma.

Falar que os dados são o novo petróleo atualmente, sem dúvida é clichê. Mas de nada adianta ter um HD lotado de dados se você não souber como vai transformar esses bytes em insights. Entendo que para dar liga nesta matéria prima, são necessárias pessoas capacitadas (cientistas de dados, engenheiro de dados, analistas de negócio, etc.) que gerem o devido valor aos objetivos estratégicos da companhia. 

Então me diz. Concorda com este plano? Faria algo diferente? Me deixa aqui nos comentários o que achou do artigo!