Ser uma empresa DDDM (Data Driven Decision Making) e adotar este pensamento como parte da cultura ainda é uma decisão complexa para algumas empresas, é algo que vai além da transformação digital.
Dentro deste pensamento faz parte montar e organizar equipes de BI, Analíticas, CRM, otimização de mídia, equipes de análise de dados e tantas outras que buscam sempre melhorar a performance da empresa em algum aspecto. Montar equipes de dados não é uma tarefa fácil, já em 2018 onde esse assunto era mais nebuloso escrevi um artigo sobre os oito passos para uma equipe de análise de dados de sucesso. Quatro anos depois sinto que a gente já deve ter aprendido algo, por isso acho válido uma "atualização", e não "renovação" destes passos.
Como um especialista em dados sempre vou em busca do sucesso, e admito que minha experiência em já ter montado muitas equipes me trouxe muito aprendizado. Começo dizendo que o sucesso também depende do envolvimento de quem busca por essa equipe, as empresas precisam encontrar uma abordagem para priorizar o trabalho, o envolvimento com as partes interessadas ajuda a demonstrar o valor do que o time faz, bem como entender melhor os principais problemas nos quais eles devem se concentrar.
Também vale dizer que defendo a melhoria contínua. Não se troca o técnico de um time de futebol com 3 meses de trabalho – assim como não se troca o time de análise de dados nesse período, caso não tenham encontrado nada relevante. E antes dos passos que estão no título deste artigo, existem premissas que precisam ser levadas em consideração.
Primeiro de tudo: pessoas não são intuitivamente estatísticas
Li isso em 2018, em uma matéria da Folha. Steven Pinker fala exatamente essa frase, em um contexto completamente diferente, mas que faz sentido: realmente, não somos naturalmente especialistas em números. Nem mesmo na forma de consumir e interpretar notícias.
Falamos de Data Driven Business Team, verdadeiramente
Não estamos falando de uma equipe de BI que faz reports e dashboards, nem aquele time que vai automatizar os relatórios que já existem, deixando-os mais rápidos. Independente de maior ou menor maturidade da empresa, ainda há muito para se automatizar e é exatamente disso que estamos falando. É sobre montar um time de análise de dados que vai ajudar a empresa ou cliente a buscar novas oportunidades de negócio.
Tenha perseverança
Não podemos deixar de lado que a intuição é importante em muitos momentos da vida, inclusive pessoal. É a intuição que ainda vence na maioria das empresas. No mundo dos negócios a intuição é igual aposta. Sempre que você apresenta dados para um ambiente onde o "sempre foi assim", ou "estou aqui há anos, sei o que estou fazendo" vencer, não desista, meu amigo.
Ao que interessa:
Passo 1: A missão do time precisa ser clara
Óbvio e indispensável: qual o papel e missão dessa equipe? Precisamos aprender a fazer as perguntas certas e resolver problemas comerciais certos, o objetivo em qualquer exercício de análise não pode ser implementar uma ferramenta ou plataforma. Ter a função do time esclarecida é importante para não cair nessa entrega de report, já que, geralmente, é o que acontece com as áreas de análise de dados.
Passo 2: O sucesso dos dados começa com diversidade
A diversidade é fundamental para o sucesso, e não só eu como vários outros especialistas no assunto falam sobre isso. Tom Davenport, consultor da Deloitte Analytics e autor do livro "Competing on Analytics: The New Science of Winning", diz que "é muito importante incluir não apenas pessoas com habilidades analíticas, mas também aquelas com habilidades de negócios e relacionamento que podem ajudar a formular a pergunta em primeiro lugar e depois comunicar os resultados de forma eficaz no final da análise."
Se sua equipe analítica vai fazer um trabalho para área financeira, por exemplo, é importante ter um analista financeiro no time, e não somente as pessoas de TI, Couding ou Dados. Se eventualmente, o trabalho for para mídia, como não ter um especialista no time?
Passo 3: Busque um time com experiências variadas: em dados e ferramentas
Quem nunca viu um principiante trazer um excelente resultado de clusterização de dados, mas não entender ou explicar o porquê desse resultado? É preciso encontrar pessoas que possam executar esses trabalhos de ponta a ponta, sem necessariamente usar as mais novas tecnologias, mas que sim, compreendam e adotem o valor das ferramentas modernas, que é o foco na busca desses recursos.
Passo 4: Conhecer e gerenciar seus dados é indispensável para o sucesso
Sua análise deverá ser tão precisa quanto. Se o seu processo de dados não for confiável ou estiverem incompletos, seus resultados serão falhos e quaisquer ações tomadas podem ser errôneas. Fora que, quando os dados mostram algo contra a galera de negócios, eles adoram dizer "Acho que esses dados estão errados". Enfim, aqui é "chover no molhado" como diria Dona Nair, minha avó. Cuidar bem dos seus dados é base para o sucesso do time, pois é a principal matéria prima do mesmo, inclusive de motivação para o trabalho.
Passo 5. Especialização externa sim, mas com equipes integradas.
Algumas empresas recorrem a especialistas externos para ajudar nos projetos de análise. Isso é comum e um excelente caminho para iniciar um time, afinal, nem todas as empresas possuem em seus budgets ter essas equipes – o que já é um erro – , e não se monta um ROI dessa atividade de um dia para noite. Precisamente, uma alternativa notável é começar esse trabalho com um time especializado e integrado ao seu, mas, vale o alerta: o time "terceiro" precisa estar com a camisa da sua empresa vestida e com acessos aos seus dados como se fosse de casa.
Se você quiser falar mais sobre essas equipes e qualquer impasse que esteja enfrentando, estou sempre à disposição.
Denys Fehr, CEO & Partner da Just a Little Data, empresa de DDDM (Data Driven Decision Making) da B&Partners.co
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