Liderança em Data Analytics: o ponto-chave para a gravidade zero

6
min
Criado em:
September 15, 2020
Atualizado em:
4/22/2024

Big data, data warehouse, BI e analytics são conceitos e tecnologias cada vez mais fundamentais no mundo dos negócios. Mas não se engane, são as lideranças engajadas que realmente fazem a diferença entre empresas data driven e analiticamente atrasadas.

Neste post, vamos falar sobre como lideranças em dados ajudam organizações a evoluírem para a gravidade zero, o terceiro estágio da jornada data driven. Além disso, vamos explorar como empresas nesta etapa gerenciam dados, pessoas, tecnologias e processos. Confira!

Por que investir em liderança de dados?

Muita gente pensa em dados, analytics e logo imagina um ambiente mais ou menos assim:

Data warehouse local com luzes azuis.
Datacenter.

E até certo ponto isso é verdade.

Mas não podemos esquecer: por trás de tudo isso existem pessoas e são elas que têm o poder de direcionar as estratégias de um negócio para um futuro orientado a dados.

E pesquisas comprovam isso.

De acordo com estudo recente da Mckinsey, o patrocínio da alta gerência é um dos aspectos que mais determina o sucesso, ou fracasso, de iniciativas de data analytics nas empresas.

Inclusive, a liderança foi elencada pelos entrevistados como uma peça-chave para a vantagem analítica, antes mesmo de softwares, tecnologias ou habilidades técnicas em dados.

Isso se reflete no gráfico abaixo, que indica que grande parte das iniciativas bem-sucedidas de analytics, recebe patrocínio dos CEOs.

Pesquisa de liderança em data analytics da Mckinsey

O que podemos extrair disso?

Nenhuma empresa alcança a maturidade analítica sem o envolvimento da alta gestão.

Por outro lado,  quando os executivos não se comprometem com essa luta, as organizações podem demorar meses, ou até anos, para evoluir de um estágio para o outro na jornada data driven.

Dessa forma, é impossível falarmos da terceira etapa da jornada data driven - gravidade zero - sem mencionarmos o poder das lideranças de dados, que fazem a diferença e ajudam empresas a progredir nesse caminho de forma mais leve e fluida.

Nas palavras do livro Competição Analítica (Davenport; Harris, 2018):

“O simples fato de ter o patrocinador certo é suficiente para levar uma organização ao estágio 3 sem qualquer melhoria de seus competências analítica.”

Agora, com isso em mente, podemos dar o próximo passo e explicar as características e os desafios da terceira etapa da jornada data driven.

Gravidade zero, a terceira etapa da maturidade analítica

Nesta etapa, as leis da gravidade não se aplicam mais.

As empresas do estágio 3 conseguiram ultrapassar as barreiras da fase de pré-lançamento e lançamento, e agora orbitam na gravidade zero, sem sofrer impactos das forças terrestres que restringem o pensamento analítico.

Astrounauta flutuando no espaço com uma galáxia e dois planetas ao fundo.
Gravidade zero.

Como assim?

As empresas que navegam por aqui já entendem a importância dos dados nos negócios.

Elas estão focadas em desenvolver uma estrutura de dados integrada para melhorar seu desempenho e aumentar o valor de mercado. Por isso, ao contrário das fases anteriores, há mais comprometimento dos líderes, esforços locais e investimento em recursos para o desenvolvimento de inteligência analítica.

No entanto, apesar dos grandes avanços, essas organizações ainda precisam evoluir em termos de dados, pessoas, tecnologias e processos, como mostraremos a seguir.

Dados

Nesta etapa, os silos de dados já foram identificados e há esforços para a criação de repositórios de dados unificados em sistemas on-premises ou, em casos mais avançados, em data lakes ou data warehouses na nuvem.

Entretanto, o processo de integração está apenas começando e não está completo.

Por quê?

Centralizar todos os dados de uma empresa, em um único repositório, não é uma simples tarefa.

Explicamos

Imagine uma empresa de contabilidade com mais de 50 anos de mercado que nasceu analógica. Muito antes das tecnologias atuais, ela já possuía métodos de arquivar e sistematizar suas informações.

Atualmente, no entanto, essa empresa possui alguns sistemas localizados e ferramentas analíticas em seus departamentos. Apesar disso, pilhas de informações importantes estão espalhadas em lugares diferentes, como planilhas, cadernos, arquivos e escaninhos diferentes.

Já imaginou parar para organizar tudo isso? Esse é o desafio das empresas na gravidade zero.

Por isso, é absolutamente normal que, nessa etapa, alguns silos permaneçam inacessíveis ou que dados não transacionais continuem sem integração ou padronização.

Dito isso, o grande diferencial da gravidade zero, em comparação à etapa que a precede, é a existência de um projeto real para a centralização dos dados na prática.

Ou seja: a ideia já saiu do papel, mas ainda caminha no ritmo dado pelas empresas.

Tecnologias

Nesta etapa, as empresas começam a desenvolver um ambiente técnico e integrado com o auxílio de tecnologias modernas para fomentar o uso de analytics. Para tanto, inicia-se o planejamento de uma arquitetura e uma infraestrutura de dados robusta.

Em termos tecnológicos, utilizam-se estatística básica, modelos de segmentação, pesquisa localizada em bancos de dados e algumas ferramentas de BI pontuais, como Looker e Tableau.

E, na parte técnica, equipes de TI dão início à configuração de processos de ELT ou ETL para transformar e conectar grandes volumes de dados em um único local - DL e DW.

Com isso, é possível que certas empresas consigam ter acesso à  visualização de dados em tempo real,  graças ao processo de centralização das informações em bancos de dados unificados (DW), por exemplo.

Entretanto, vale lembrar que a etapa 3 ainda é uma etapa de transição na jornada dos dados.

O que isso significa?

Apesar dos avanços, ainda não há uma estrutura de dados completa e integrada que possibilite a visualização integral da empresa.

Spoiler alert: isso só é possível a partir da fase de propulsão, a quarta etapa da jornada data driven.

Pessoas

Nesta etapa, os C-levels e líderes de negócio passam a reconhecer competências analíticas como vantagem competitiva. Com isso, o mindset analítico se propaga por toda a organização, mesmo que de forma gradual.

Duas pessoas se cumprimentando com os ombros.
Liderança em data analytics comprometida.

No nível departamental, equipes de TI estão comprometidas com a mudança e desenvolvem esforços para integrar e padronizar dados. Além disso, é possível que haja a criação de novos departamentos de negócios voltados à data science e analytics.

Aqui,  analistas deixam de ser coadjuvantes e passam a ser pessoas-chave do negócio. Para completar, gestores já recebem treinamentos sobre o uso de dados e possuem mais ferramentas para tomar decisões analíticas. Com isso, ficam mais propensos a disseminar o pensamento analítico para seus times.

Processos

É na gravidade zero que as empresas dão início aos projetos analíticos, sendo o principal deles: usar dados de forma estratégica como fonte de vantagem competitiva.

Para isso, precisam investir em recursos e tecnologias para lidar com tantas novidades. E, com o apoio da alta gestão, passam a desenvolver competências e estruturar processos analíticos que não tinham antes.

Um processo marcante dessa etapa é o planejamento para uma infraestrutura de dados organizada com ELT ou ETL. Além disso, a tomada de decisão data driven também passa a ser fomentada, mesmo que timidamente.

Entretanto, os esforços analíticos ainda caminham em um ritmo lento, por vezes insatisfatório, e não abrangem a empresa como um todo.

Um olhar para a competição analítica

Elpida Ormanidou, antiga vice-presidente do Walmart e atual VP de Data Science na Starbucks, afirma:

“Analytics é como um músculo que desenvolvemos. Você não pode comprar o seu caminho para capacidades analíticas.” (tradução nossa)

A frase acima se aplica perfeitamente ao caso das empresas no estágio 3.

Costumamos dizer que a fase de gravidade zero é uma etapa de transição. Isso porque as empresas que navegam por esse estágio já ultrapassaram por duas fases turbulentas, mas ainda não possuem recursos, capacidade e outras características necessárias para evoluírem para a próxima fase.

Ou seja, elas estão em fase de desenvolvimento e precisam amadurecer e eliminar grandes desafios antes de prosseguir na jornada. Dentre eles:

  1. silos de dados
  2. resistência cultural
  3. dificuldades de integração de dados
  4. práticas e costumes antigos

Apesar do progresso significativo, o futuro analítico das empresas na gravidade zero depende de esforços contínuos. Se você estiver com dificuldades ou quiser a ajuda de especialistas para evoluir nesse quesito, conte conosco.

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Tags:
data driven
Analytics

Isabela Blasi

CBDO and co-founder at Indicium

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