Muitas vezes, quando falamos com um cliente em potencial, aprendemos que ele está lutando com o dilema da galinha ou do ovo: se deve investir em ferramentas de dados ou construir primeiro uma cultura voltada para os dados. A linha de pensamento dos clientes muitas vezes é que, sem uma cultura voltada para os dados, qualquer investimento em ferramentas e capacidades é um desperdício. Intuitivamente, o argumento parece correto, mas será que ele resiste ao escrutínio?

Pensamos que cultura e ferramentas são igualmente importantes, e podem e devem progredir simultaneamente. O estudo do Gartner 10 Ways CDOs Can Succeed in Forging a Data-Driven Organization tem uma visão muito semelhante. Ele lista “cultura orientada por dados” e “capacidade analítica avançada” como os dois elementos mais críticos para o sucesso da construção de dados e da equipe analítica. A capacidade analítica avançada pode ser ainda dividida em capacidades e ferramentas de apoio aos funcionários.

Portanto, afirmamos que uma cultura voltada para os dados é uma soma de três coisas:

1. Tomada de decisões baseada em dados
2. Empregados com desenvoltura no uso de dados
3. Soluções que permitem o fácil uso dos dados

A tomada de decisão com base em dados começa no topo

A tomada de decisões baseada em dados é facilmente guiada pelo exemplo: quando você toma decisões, favorece os argumentos baseados em dados. Esta mensagem ecoará rapidamente através da organização e levará a uma situação em que as pessoas têm dados para apoiar suas ideias e solicitações. O objetivo final é naturalmente que as pessoas comecem a utilizar os dados instintivamente ao fazer pequenas decisões de otimização no dia-a-dia.

Ao avaliar os argumentos apoiados em dados, vale a pena lembrar que qualquer coisa pode ser provada por fatos. Quanto mais dados você tem, mais fácil se torna usar mal os dados para servir às conclusões que você quer tirar. Isto destaca a importância de uma mente aberta, transparência e repetitividade na realização de análises. 

Outra palavra de advertência: como líder, não exija provas irrealisticamente detalhadas baseadas em dados de tudo. Se você quiser recusar uma ideia, faça-o, mas não use provas baseadas em dados, que nunca se esgotam, como desculpa para sufocar idéias com as quais você não está entusiasmado. 

É crucial que os funcionários aprendam a “falar dados”.

A  desenvoltura no uso de dados é a capacidade de ler, escrever e comunicar dados em contexto. Isto inclui a compreensão das fontes de dados, métodos e técnicas analíticas aplicadas, bem como a capacidade de descrever o caso de uso, a aplicação, e o valor resultante.

Como promover a desenvoltura no uso de dados, então? Treinamento e ferramentas fáceis de usar ajudam. Às vezes é preciso recrutar novas habilidades. Ainda assim, a curiosidade é o fator de sucesso mais importante, pois pessoas curiosas e criativas tendem a mergulhar nos dados, brincar com eles, falhar, falhar novamente, e finalmente conseguir transformar os dados em informações e ações. Pessoas sem a mentalidade correta nunca se tornarão campeãs de dados, independentemente de quanta desenvoltura elas tenham.

As soluções de dados devem se adequar às suas necessidades

Não se deixe enganar se alguém argumentar que isso pode ser feito em Excel. Você pode ter um mago em sua equipe que pode, mas isso nunca irá escalar e se tornar uma cultura.

As 3 principais coisas que matam a motivação para o uso de dados são: 

1. Os dados não estão facilmente disponíveis, são armazenados em silos e/ou de baixa qualidade. 
2. O processamento de dados é lento e incômodo
3. Não há uma maneira fácil de obter resultados e descobertas significativas a partir dos dados.

Se você está considerando investir em uma nova ferramenta de utilização de dados, pare por um segundo e pense em que tipo de dados você precisa estudar: São dados de eventos ou de séries cronológicas? Como é a qualidade dos dados brutos? Os dados contêm atrasos? Você gostaria de estudar também os dados de perfil? Seu processo é contínuo, um conjunto de lotes, ou um híbrido dos dois? Você quer manter os dados em seus próprios servidores, ou uma solução baseada em nuvem está bem?

Assim que você souber o que deseja analisar, liste as ferramentas disponíveis. Ao revisar as ferramentas, certifique-se de que a nova ferramenta fornece um fluxo de trabalho suave e flexível, interface de usuário intuitiva e visual, e capacidades de análise que vão desde a análise básica até a solução avançada de problemas. E por último, certifique-se de que sua equipe receba um bom treinamento e suporte durante a implementação.

 

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O trabalho sempre mudou. Tivemos revoluções no trabalho desde sociedades de caçadores-coletores até a agricultura, a industrialização e a era da informação. Durante as últimas décadas, o trabalho de informação aumentou drasticamente e continua a crescer. A automação e os algoritmos* já substituíram parte do trabalho de informação que os seres humanos fazem, e este desenvolvimento vai continuar. E isso é simplesmente fantástico!

Mas o que esta tendência significa para os engenheiros? Os engenheiros logo estarão em exposição em caixas de vidro em museus, como os mamutes de amanhã?

A automação é o melhor amigo de um engenheiro

Não há muitos de nós que amamos absolutamente tarefas rotineiras laboriosas e demoradas como digitar, copiar e classificar números em planilhas. Este tipo de trabalho deve ser automatizado sempre que possível. Achamos quase um insulto que os cérebros dos engenheiros sejam usados para fazer trabalhos que a automação poderia fazer. De fato, em muitos casos, tarefas rotineiras podem ser realizadas melhor, mais rapidamente e com maior qualidade quando automatizadas.

Portanto, é um grande alívio para os engenheiros que eles possam se livrar do trabalho repetitivo e utilizar tecnologias avançadas para ajudar e apoiar seu trabalho criativo. 

Criatividade e curiosidade fazem um grande engenheiro

Os engenheiros, no seu melhor, são curiosos e criativos. Eles não precisam de regras detalhadas, definições ou instruções para realizar um trabalho, como faz um computador. Na verdade, a microgestão mata a resolução criativa de problemas e a inovação.

Permitir que a criatividade floresça traz resultados muito melhores e torna possível a criação de algo novo. 

Engenheiros habilidosos se destacam quando algo está acontecendo pela primeira vez, e quando tudo não está indo como o esperado ou planejado. Quando é necessário um verdadeiro trabalho mental.

Solucionadores criativos de problemas são sempre necessários

O tipo de trabalho cerebral que um grande engenheiro faz nunca desaparecerá; pelo contrário, a demanda aumentará. 

Os problemas são recursos renováveis quando o objetivo é um melhor desempenho. Quando a automação e os algoritmos são utilizados e a tecnologia se torna cada vez mais complexa, surgem problemas mais complicados. Isto permite que os engenheiros se concentrem no que eles fazem de melhor: a resolução criativa de problemas.

Portanto, viva a automação, os algoritmos e os engenheiros – nós precisamos de todos vocês! Agora, e para sempre.

 

*Neste artigo, vemos a automação e os algoritmos como um conceito amplo: qualquer tecnologia que realiza um trabalho ou tarefa sem pensamento humano, inteligência ou intervenção física. Pode ser uma fórmula simples em Excel ou um conjunto de regras em software, redes neurais, inteligência artificial, aprendizagem de máquinas, computação quântica, robótica inteligente, etc.

 

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Você pode ter encontrado situações em que a melhor maneira de trabalhar, com base em sua longa experiência, não está alinhada com os sistemas em uso. Sistemas que supostamente o ajudarão a trabalhar melhor. Você não é o único que enfrenta esta questão.

Tomemos como exemplo a análise de dados. Em teoria, o processo consiste nos seguintes passos: Definindo a tarefa, coletando dados, limpando os dados, analisando os dados, tirando conclusões e, finalmente, implementando as conclusões. Mas com que frequência o fluxo de trabalho é tão simples na vida real? E se seu sistema for construído para seguir o processo estritamente sem nenhuma exceção?

Qual deles está liderando o caminho: Fluxo de trabalho ou Sistema?

Workflow é o que as pessoas realmente fazem: uma sequência de tarefas do início ao fim. O fluxo de trabalho ideal é frequentemente descrito em diretrizes, manuais e outras descrições de processos. Em um ambiente de trabalho geralmente há também sistemas, como ERP, CRM, um sistema de ticketing e um sistema de análise de processos, para ajudá-lo a seguir o processo escolhido. Em um mundo perfeito, estes estão, naturalmente, alinhados, o que economiza tempo, recursos e seus nervos.

Mas, às vezes, a realidade contra-ataca.

As descrições dos processos podem ser feitas sem entender os fluxos de trabalho, e um fluxo de trabalho pode ser forçado para um sistema que não é adequado para ele.

Quando estes estão em conflito, o fluxo de trabalho tende a vencer. As pessoas podem fingir seguir as diretrizes, e podem até fazer um trabalho adicional para criar a ilusão de que os processos são seguidos para satisfazer as necessidades do sistema.

Os sistemas devem se adequar às necessidades das pessoas, e não o contrário

Se os sistemas não suportarem o trabalho real, as pessoas encontrarão formas alternativas de realizar o trabalho; e podem fazê-lo mesmo que seja estritamente proibido. Isto causará trabalho extra quando as pessoas estiverem fingindo acompanhar o processo e simulando as coisas de acordo com os requisitos do sistema.

Quando os sistemas realmente apoiam o fluxo de trabalho, eles tornam o trabalho mais fácil, mais rápido e mais eficiente. Grandes sistemas se destacam na redução de rotinas e na minimização de erros. Eles tornam a vida das pessoas mais fácil e feliz, e os funcionários e as empresas mais produtivos.

Mas somente quando eles servem ao fluxo de trabalho. Portanto, escolha-os com sabedoria.

 

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