Data-driven: quando os dados dizem o que fazer

Olá à todos.

Primeiramente vamos conceituar sobre o que estamos falando: tomar decisões baseado em dados.

Não é explicar o passado, não é gerar relatórios, não é ver um dashboard colorido: estamos falando em neste momento (agora), determinar uma ação (futura, o que vou fazer) baseado em informações do passado (suportado por dados).

Parece óbvio, mas se fosse todas as empresas já estariam tomando suas decisões baseado em dados faz tempo, e não estão.

"Senhor, se continuarmos nessas coordenadas vamos entrar em rota de colisão com um iceberg!", diz o assistente ao capitão, no Titanic. Todos conhecem o fim dessa história.

O que poderia ser evitado com o Titanic se o capitão tivesse tomado a decisão baseado em dados? Porque o capitão não seguiu o que os dados diziam?

São vários os fatores que impedem uma empresa em ser "data driven":

Gut decisions (ou "Decisões Viscerais")

Também conhecido como "a voz da experiência", ou "feeling", ou "intuição", ou qualquer outra palavra que queiram, mas aqui o que estamos falando é do grande erro em ignorar os dados e seguir somente e exclusivamente algo baseado em aspectos abstratos, como emoção ou até mesmo o ego.

Empresas que valorizam o "Gut decision" estão trocando cérebro por entranhas, ou intestino (a tradução literal do Gut, chega a ser feio usar o termo em português) e com isso cometem erros e seguem cometendo, depois jogam a culpa nas circunstâncias - "A crise nos impactou...", "O mercado não estava favorável", "O concorrente lançou primeiro...", afinal é mais fácil culpar os outros...

Deixo claro que não estou dizendo que a experiência não conta, e que não devemos ouví-la também, mas quando estamos pensando em Data Driven, como o próprio nome diz, são os dados que dão o tom.

Mas onde fica o valor da experiência de bons profissionais em um contexto onde os dados dizem o que fazer?

Eles seguem sendo importantes, usando a experiência para colocar alternativas na mesa, caminhos distintos a seguir, e unir suas opiniões aos dados para escolher o caminho mais adequado e qual deles leverá ao sucesso. A experiência serve como um refinamento sobre os dados, melhorando as análises, somando forças. Para cada alternativa identificada pela experiência haverão muitos dados dando respaldo e opções de decisão a serem tomadas.

HIPPOs (Highest Paid Person's Opinion)

A opinião de quem ganha mais. É isso mesmo que você traduziu. Quando não importa os dados, e sim, uma opinião centralizada Top Down que impede que qualquer ação seja tomada, por mais clara e precisa que seja. Não importa o que os dados dizem, se o "HIPPO" não quer ouvir e se ele tem poder na tomada de decisão, nada mudará e o "naufrágio" é certo.

Esse tipo de filosofia centralizadora geralmente se aplica à empresas familiares ou extremamente hierarquizadas que não democratizam a informação, por medo que alguém possa usá-la ou entendê-la, e com isso o "Gut decision" acima volta a ser mais relevante do que os dados.

É parte dos 6 D's da transformação digital (que já devem estar em 20 e cada vez lançam mais) democratizar o acesso à informação permitindo que insights sejam gerados de qualquer parte da organização. Sem isso, não há transformação, nem decisão, com base em dados.

Assim como na questão da experiência, não estou dizendo que a alta administração da empresa não pode ser a dona das decisões, ou a liderança, mas sim, escutar os dados como fonte (alimento) para uma decisão mais assertiva e embasada. Os dados não devem substituir, e sim, somar. Não devem só explicar o passado, mas indicar o futuro.

Cultura, como sempre

Democratizar é necessário, como disse antes, mas as pessoas precisam aprender a ter um olhar investigativo sobre os dados. Saber analisar dados é uma capacidade que construirá o pensamento necessário para levar insights para discussão, e a partir deles, sim, tomar decisões.

Se não chegam insights à mesa de discussão porque ninguém consegue vislumbrar algum, então temos que dar um passo atrás.

Treinamento e preparação das pessoas é imprescidível. E ter pessoas com pensamento questionador - "Porque tivemos esses números? Onde está a causa?" - é essencial para que dados não sejam simplesmente, dados.

Onde estou, pra onde vou?

Se tivesse como recomendar um primeiro passo para mover-se ao Data Driven, seria identificar em que ponto da jornada estamos. Não saber onde estamos não nos permite seguir qualquer um dos passos acima, pois podem haver necessidades básica a serem cobertas antes de mais nada.

Levando isso em conta, consideraria 4 fases:

1 - Sem qualquer dado (controles manuais, papel)

Para aqueles que estão no nível 1, não há muito o que fazer senão começar o trabalho de digitalizar processos. Sistemas devem ser implantados, controles digitalizados, até mesmo as planilhas são um ponto de partida (antes isso do que nada!).

Construir dados é necessário para seguir ao nível 2. Um ponto importante é se preocupar em já construir uma base com dados confiáveis. Não adianta nada começar a acumular informação errada ou desnecessária. Como diz o ditado popular "Shit in, Shit out" (se referindo ao que se coloca de informação no sistema é o que sai dele depois).

2 - Tenho dados, muitos ou poucos, mas não tenho idéia do que fazer com eles

Para os que estão no nível 2, devem ter um mundo de informação, padronizada ou não, e isso agora precisa ser avaliado para levarmos o que é realmente importante para as decisões lá na frente.

Nessa fase é importante começar a construir a governança sobre os dados, começar a criação do "Data office", alguém que vai tomar o cuidado de que os dados gerados das diversas fontes sejam saneados e uma fonte confiável seja usada. Relatórios de distintos lugares que deveriam ter o mesmo resultado, não batem, justamente pela grande quantidade de fontes e donos. Reunir e assumir a fonte oficial de dados é imprescindível.

3 - Tenho dados, os conheço como ninguém, e já estou conseguindo tirar "insights" interessantes

Estamos entendendo uma causa, ou uma tendência, a partir de dados? Explicamos comportamentos do negócio através da informação do passado? Sabemos dizer com clareza que informações são necessárias para tomar ações? Se a resposta à estas perguntas for um "SIM" então temos insights, e esse é o passo primordial para se tornar Data Driven.

Porém, é importante saber que os dados que suportam o passado não necessariamente serão os mesmos usados para decisões futuras.

Na analogia (para ficar fácil o ponto de vista): Saber que está gordo não te faz emagrecer!!! Para saber que está gordo só necessita do seu peso atual e do peso ideal, e compará-los. Agora para emagrecer necessita saber numero de calorias, nível de exercício, valor energético de alimentos, dieta, etc. Entende?

Dessa forma, aqui é importante que novos dados sejam colocados em pauta levando em conta a estratégia e a decisão que se espera tomar:

Quero vender mais em determinada região? Quero determinar a campanha de um produto novo?

Quero baixar custos de estoque e produção?

Afinal, o que queremos que os dados nos digam???

4 - Tomo decisões baseado em dados, o futuro está traçado!

Se você chegou até aqui é porque se preparou tanto em dados necessários quanto em capacidade. Mudou a cultura, deu acesso aos dados, fez a lição de casa. Agora sim, é necessário adicionar inteligência (e tecnologia) para ajudar a enxergar tendências que o olho humano não enxerga e indicar caminhos que somente minerando uma grande quantidade de informação seria possível.

Veja que até esse momento não coloquei ênfase em tecnologia, ferramentas, etc, porque realmente o que importa é melhorar fase a fase tanto os dados quanto a maneira como lidamos com eles.

Quando temos uma base confiável, governada, democratizada e quando já temos claro o que queremos responder, aí sim é o momento de investir em ter a tecnologia nos ajudando, com modelos preditivos, olhando o passado e dizendo, com bastante acuracidade, o futuro.

Para que serve os dados afinal?

"Senhor, baseado em nosso algoritmo se nos mantivermos no curso atual iremos atingir um Iceberg em 48 horas, 23 minutos, 32 segundos, e para desviá-lo necessitamos mover exatos 21,5 graus a noroeste". Essa seria a forma como o capitão receberia a informação caso o Titanic fosse Data Driven, ou seja, os dados diriam exatamente o que poderia ser feito, e ficaria novamente, a critério do capitão, usar isso para salvar o barco, deixando de lado sua percepção mas sim, considerando a qualidade da informação e tomando uma ação assertiva.

A tecnologia pode auxiliar em todas as fases da busca por essa jornada, desde Datalakes e Datawarehouses para armazenar os dados, depois ferramentas de BI para ajudar a tirar os insights, e finalmente Machine Learning para predição, mas nada disso se torna relevante se mudanças mais profundas não forem feitas, muito mais em entender o porque a empresa persegue tanto o desejo de ser "Data Driven" e se ela é capaz de mudar a maneira que trabalha dados, do que qualquer outra coisa.

Inverter a importância das coisas podem comprometer o resultado que se espera, fazer a empresa perder tempo, e ao final, continuar prejudicando na tomada de decisão.

Agora gostaria de escutar de todos: Em que nível de maturidade está sua empresa? 1, 2, 3 ou 4? (conforme acima, coloque nos comentários).

Quer se tornar Data Driven? Compartilhe sua experiência, quem sabe não posso lhe ajudar... =)

Até a próxima.