Data driven: o Lego dos gestores

19 de julho de 2019 - 18h18

(Crédito: divulgação/Lego)

Quando você era criança, certamente virou no chão um grande balde cheio de pecinhas de montar, do tipo Lego, todas misturadas: amarelas, azuis, vermelhas, grandes, pequenas, nos mais diferentes formatos. Tente se lembrar agora quanto tempo você ficava olhando para elas e pensando o que aquele amontoado de pedacinhos formaria se as peças fossem encaixadas da maneira certa. Quanto tempo você demorava para encontrar as pecinhas e montar o brinquedo que planejava?

Dadas as devidas proporções, é exatamente isso que diversos gestores fazem todos os dias, mas no lugar das peças de Lego, eles lidam com informações e dados e seu objetivo é desenvolver uma estratégia que impacte os negócios. O grande problema é que os executivos, tal qual as crianças, ainda viram o balde de dados, dos mais diferentes tipos e cores, em um único amontoado, e ficam pensando em qual decisão tomar. Dessa forma, os gestores perdem tempo, eficiência, e não raro percebem, lá no meio do caminho, que não possuem as peças para montar o brinquedo que desejam. E aí começam o processo tudo outra vez.

Muitos gestores fazem isso acreditando que estão praticando data driven, que é um modelo de gestão que pode ser traduzido por “movido por dados”. Ou seja, as decisões são orientadas com base nos dados (peças de Lego) disponíveis. O que eles não percebem é que nem sempre têm os dados corretos e, ainda que tenham, as vezes não o encontram. Simplesmente entornar as informações coletadas em uma planilha ou mesmo em um software de business intelligence (BI) não é o suficiente, pois os indicadores não foram devidamente analisados e alinhados ao objetivo de determinada ação. Voltando à analogia do Lego, é algo como querer montar um castelo azul sem peças azuis suficientes. Era possível checar isso antes, certo?

Para que sua estratégia realmente seja data driven, ela precisa ser estruturada e seguir uma ordem simples: coletar dados de maneira correta, tratar esses dados, armazená-los e, por fim analisá-los. Parece fácil? Pode até ser, mas você precisa entender cada um desses passos para se certificar se está executando cada um deles corretamente.

Começamos com a coleta de dados, que são os protagonistas desse processo. Mas, é importante frisar que não se trata de quaisquer dados: é preciso que sejam os corretos. Na analogia do Lego isso quer dizer pegar as peças das cores, formatos e tamanhos certos para o brinquedo planejado. Da mesma forma acontece na análise de dados: eles precisam fazer sentido para a estratégia em questão. Por exemplo, o dado de lucratividade pode ser importante para a análise de gestão financeira, mas também é importante coletar o faturamento bruto para entender outros movimentos financeiros.

Vale lembrar também o quão importante é o começo do processo. Isso porque, as vezes, você pode se propor a montar uma estratégia sem dados básicos, ou, pensando no exemplo do Lego, projetar montar um urso azul, mas não se dar conta que não tem peças azuis. Imagine que você vá analisar a parte financeira de uma empresa, precise do centro de custos, mas perceba que só captava pelo total. Fica claro que, para montar o quebra-cabeça financeiro, faltou uma peça vital, que deveria ter sido coletada no começo.

Depois de escolher os dados corretos, iniciam-se as fases de tratamento e armazenagem. Voltemos à nossa analogia: embora as peças já estejam devidamente escolhidas, elas ainda não estão organizadas. Dessa forma, para facilitar a montagem do brinquedo, o ideal é que peças de cores, tamanhos e formatos diferentes sejam armazenadas em espaços distintos.

É exatamente a mesma coisa com os dados: organizá-los em diferentes agrupamentos em um banco de dados vai tornar o processo de análise mais prático e rápido, melhorando a qualidade das decisões. A ideia é que os dados fiquem acessíveis e compreensíveis para serem utilizados de forma mais ágil e assertiva.

Aqui é importante ressaltar que é a hora de usar dados de fontes diferentes entrelaçados para tomadas de decisão, aqui entendemos como o investimento online está trazendo resultado em loja física por exemplo.

O último passo do processo para ser data driven é analisar os dados de acordo com sua estratégia, tarefa que se torna muito mais assertiva se os passos anteriores forem cumpridos. Aqui entra todo a expertise da empresa: desde toda a tecnologia de BI disponível até, e especialmente, o know-how do time envolvido. Fala-se muito em tecnologia, mas é especialmente relevante destacar o capital humano dentro do conceito de data driven.

Atualmente, todo mundo sabe que é fundamental tomar decisões estratégicas baseadas em dados. O discurso está na ponta da língua, mas é muito importante que não se pule nenhuma etapa. Então lembre-se: coletar, tratar, armazenar e, por fim, analisar os dados. É um processo, uma equação matemática, que só um time realmente data driven terá a capacidade de resolver.