Dá impressão que hoje em dia, sim, precisa ter dado para absolutamente tudo. O excesso de informações é um problema crescente nos negócios modernos. Problema generalizado e sistêmico. Segundo relatórios da IBM, as empresas perdem US$ 3 trilhões por ano devido a dados ruins. Isso é alarmante, especialmente quando consideramos que a maioria das organizações reconhece o valor estratégico dos dados e a importância de extrair seu potencial máximo.

A origem desse problema está na maneira como os dados são tratados no ambiente empresarial atual. Inicialmente, os dados eram apenas um subproduto das funções comerciais, como vendas ou entrega de pedidos. Cada função comercial se concentrava em otimizar seus processos por meio de digitalização, automação e software especializado, mantendo a integridade e qualidade dos dados em níveis satisfatórios.

No entanto, com o surgimento da Internet e do Big Data, há mais de duas décadas, percebemos que os dados têm um valor intrínseco extraordinário além das funções comerciais individuais. A análise de dados surgiu como uma ferramenta poderosa para gerar insights e inovações em diversas áreas. No entanto, a maneira como os dados eram manipulados apresentava problemas inerentes. A necessidade de extrair dados de várias fontes e transformá-los para análise criava uma cadeia de cópias e transformações que aumentava drasticamente o risco de erros e perda de qualidade.

Esse ciclo vicioso de cópia e transformação resultou em uma proliferação descontrolada de dados, dificultando a identificação de fontes autoritativas e confiáveis. Para enfrentar esse desafio, muitas organizações têm adotado processos de Governança de Dados, visando gerenciar as fontes autoritativas, coletar metadados e implementar medidas de qualidade de dados.

No entanto, a abordagem atual depende da identificação de Elementos de Dados Críticos (CDEs), priorizando certos atributos de dados considerados mais importantes para determinadas funções comerciais. Embora isso seja útil, ainda é uma abordagem reativa que não aborda a raiz do problema.

Além disso, o excesso de informações também contribui significativamente para o problema. Uma pesquisa da Gartner revelou que uma porcentagem significativa de funcionários se sente sobrecarregada com o volume excessivo de comunicações e informações irrelevantes. Isso não apenas prejudica a produtividade, mas também afeta a compreensão e alinhamento com a estratégia da empresa, além de aumentar o risco de esgotamento e desengajamento dos funcionários.

DECISÕES, INSIGHTS OU NADA

No entanto, é crucial reconhecer que nem todos os dados são igualmente úteis nos negócios. Na verdade, muitas organizações correm o risco de cair na armadilha de coletar e armazenar grandes volumes de dados que, na realidade, são de pouco ou nenhum valor. Se os dados não contribuem para apoiar o processo de tomada de decisão ou gerar insights acionáveis, então é justo questionar sua utilidade. Na verdade, esses dados não apenas ocupam espaço precioso nos servidores da empresa, mas também consomem recursos valiosos, como tempo e dinheiro, que poderiam ser direcionados para atividades mais produtivas e estratégicas.

O primeiro e mais fundamental papel dos dados nos negócios é apoiar o processo de tomada de decisão. Líderes e gestores enfrentam constantemente escolhas que podem determinar o sucesso ou fracasso de uma empresa, e é aí que os dados entram em cena como ferramentas essenciais para embasar essas decisões. Ao fornecer informações concretas e baseadas em evidências, os dados capacitam os gestores a avaliar diferentes cursos de ação, identificar tendências emergentes e prever possíveis resultados. Essa análise é crucial para reduzir a incerteza e aumentar a probabilidade de tomar decisões informadas e eficazes.

Além disso, os dados permitem uma avaliação objetiva do desempenho da empresa, departamentos e funcionários individuais, facilitando a identificação de áreas de melhoria e a alocação eficiente de recursos. Eles também podem revelar oportunidades de mercado anteriormente desconhecidas, impulsionando a inovação e o crescimento. Por exemplo, por meio da análise de padrões de compra e preferências do cliente, as empresas podem personalizar suas ofertas e estratégias para atender melhor às necessidades individuais dos clientes, aumentando assim a fidelidade à marca e o valor percebido pelos consumidores.

No outro lado da moeda, além de apoiar a tomada de decisões os dados bem usados podem fornecer insights profundos e acionáveis. Para além de simples constatação de fatos, esses insights representam uma compreensão aprofundada dos padrões subjacentes, das relações complexas e das tendências emergentes dentro dos conjuntos de dados. Essa compreensão permite às organizações antecipar mudanças no mercado, identificar oportunidades de inovação e otimizar processos internos para maximizar a eficiência e o desempenho.

Ao extrair insights valiosos de seus dados as empresas podem obter uma vantagem competitiva significativa. Esses insights informam não apenas a estratégia de negócios, mas também moldam o desenvolvimento de produtos e serviços. Por exemplo, as empresas podem usar análises de dados para identificar lacunas no mercado ou entender melhor as necessidades e preferências dos clientes, permitindo-lhes adaptar seus produtos para atender às demandas em constante evolução. Podem também

desempenhar um papel fundamental na melhoria da experiência do cliente. Ao analisar os dados de interações passadas e padrões de comportamento, as empresas podem personalizar suas abordagens de atendimento ao cliente, antecipando as necessidades dos clientes e oferecendo soluções proativas para problemas potenciais. Isso não só aumenta a satisfação do cliente, mas também promove a fidelidade à marca e gera recomendações positivas.

Note nos exemplos como é crucial distinguir entre insights que simplesmente informam e aqueles que têm o potencial de desencadear mudanças práticas e significativas nas organizações. Enquanto os insights informativos fornecem uma compreensão mais profunda dos dados, os insights acionáveis vão além, orientando ações concretas e influenciando decisões que impactam diretamente os resultados do negócio.

Os insights meramente informativos podem oferecer uma visão mais clara dos padrões, tendências e correlações nos dados, mas sua utilidade é limitada se não forem traduzidos em ações tangíveis. Por outro lado, os insights acionáveis são aqueles que inspiram mudanças efetivas, seja no desenvolvimento de produtos, na otimização de processos ou na melhoria da experiência do cliente.

Enquanto os insights informativos podem ser interessantes e educativos, os insights acionáveis são os verdadeiros impulsionadores da inovação e do progresso organizacional. Eles fornecem às empresas uma direção clara sobre onde e como agir para alcançar seus objetivos estratégicos.

Para transformar insights meramente informativos em acionáveis, as organizações devem adotar uma abordagem proativa, que inclui a definição de metas claras, a atribuição de responsabilidades específicas e a implementação de processos eficazes para monitorar e avaliar o progresso. Além disso, é essencial cultivar uma cultura organizacional que valorize a ação e a execução, incentivando os colaboradores a aplicar os insights derivados dos dados em suas atividades diárias.

GARBAGE IN, GARBAGE OUT

Nesse contexto, há um adágio da ciência de dados que ressoa com uma clareza inabalável: “garbage in, garbage out”. Essa simples expressão encapsula a ideia de que os resultados de qualquer sistema são tão bons quanto os dados inseridos nele. Em outras palavras, se os dados de entrada forem imprecisos, incompletos ou inconsistentes, os resultados produzidos pelo sistema serão igualmente defeituosos. Simplificando ainda mais, dados ruins são informações que estão incorretas, desatualizadas, inconsistentes ou incompletas. Isso pode variar desde um simples erro de digitação até uma complexa inconsistência entre sistemas que relatam conjuntos diferentes de fatos. Em todos os casos, dados ruins podem ter enormes consequências negativas nas operações diárias ou na análise de dados. Afinal, como podemos tomar boas decisões sem dados confiáveis?

É aqui que a governança de dados e a qualidade dos dados entram em cena como os guardiões contra a contaminação por “lixo” e os arquitetos de uma fundação sólida para o bom uso de dados. A governança de dados serve como um escudo contra a entrada de “lixo” nos sistemas e processos organizacionais. Ela estabelece as regras do jogo, definindo quem é responsável por quê, como os dados são coletados, armazenados e compartilhados e quais são os padrões de qualidade que devem ser mantidos. É como a inspeção rigorosa que ocorre na entrada de uma fábrica: nenhum material defeituoso é permitido passar adiante. Um componente crucial dessa governança é a padronização da nomenclatura e dos critérios de classificação. Isso cria uma linguagem comum que transcende os departamentos e sistemas, garantindo que todos falem a mesma língua quando se trata de dados.

Além disso, os processos de governança de dados mais eficazes são aqueles que conseguem capturar e institucionalizar o conhecimento dos especialistas do domínio de negócios. Isso implica em integrar a alfabetização e a responsabilidade pelos dados à cultura organizacional, além de implementar procedimentos de gestão de dados nos quais os especialistas do domínio de negócios desempenhem papéis-chave.

No entanto, a governança por si só não é suficiente; é a qualidade intrínseca dos dados que determina sua utilidade e confiabilidade. Assim como uma cadeia é tão forte quanto seu elo mais fraco, os insights e decisões derivados dos dados são tão bons quanto a qualidade desses dados. Aqui, a qualidade dos dados entra em jogo também como um escudo, mas contra a “corrupção” e a degradação dos dados ao longo do tempo. Ela envolve a implementação de processos robustos de entrada de dados, verificações regulares de integridade e precisão, e a correção ativa de erros e inconsistências. É como a purificação contínua que mantém a água cristalina em um riacho de montanha, removendo impurezas e mantendo a transparência.

Ao combinar uma governança sólida com a garantia da qualidade dos dados, as organizações podem criar um ambiente onde “garbage in, garbage out” se torna uma relíquia do passado. Em vez disso, os dados se tornam um ativo confiável e valioso que impulsiona a tomada de decisões informadas, impulsiona a inovação e melhora a eficiência operacional. Ao estabelecer processos robustos e controles de qualidade, as empresas podem transformar seus dados em um recurso estratégico que impulsiona o sucesso a longo prazo.

O problema do mau uso de dados é generalizado e sistêmico, resultando em perdas significativas para as empresas. No entanto, ao adotar uma abordagem proativa de governança de dados e garantia de qualidade, as organizações podem transformar seus dados em um ativo valioso e confiável, capaz de impulsionar a tomada de decisões informadas, a inovação e a eficiência operacional. Ao estabelecer processos robustos e controles de qualidade, as empresas podem evitar a armadilha do “garbage in, garbage out” e transformar seus dados em um recurso estratégico que impulsiona o sucesso a longo prazo.

Em última análise, os dados devem ser mais do que meramente informativos; eles devem ser acionáveis. A capacidade de transformar insights em ações tangíveis é o que impulsiona a verdadeira inovação e progresso organizacional. Ao cultivar uma cultura que valoriza a aplicação prática dos dados e ao estabelecer processos eficazes para traduzir esses insights em resultados concretos, as organizações podem colher os benefícios plenos de seu potencial de dados. Assim, ao investir na governança e qualidade dos dados, as empresas estão investindo não apenas em seu presente, mas também no seu futuro, capacitando-se para enfrentar os desafios em constante evolução do mundo dos negócios com confiança e resiliência.