Data Driven ou Data Inspired?

Dados estão sendo definidos como o petróleo do século XXI. Há pouco tempo, saber como usar Big Data era a grande tendência para empresas. Porém, hoje em dia, a situação é mais pragmática: a maioria delas tem tantos dados disponíveis que o principal desafio não é ser um pioneiro, mas transformar essa informação em conhecimento. Um estudo realizado pelo Google em parceria com o BCG, que incluiu oito indústrias de diversos países europeus, comprovou os resultados que uma empresa pode obter quando baseia suas estratégias em dados: empresas mais maduras na transformação data-driven estão vendo até 30% maior eficiência e 20% de aumento em receita. Hoje, apenas 2% das empresas estão nesse estágio mais avançado do uso de dados, e isso revela um enorme potencial pela frente.

Mas o que é ser data driven?

Ser orientado por dados significa organizar seus processos e métricas com base em dados reais, usufruindo o máximo do seu potencial e fugindo assim de decisões embasadas em intuição, instinto, exemplos passados e achismos.

“Many people only use data to feel better about decisions they’ve already made.”

Antes de entrarmos mais a fundo sobre o que é ser Data Driven, vamos imaginar o seguinte: você está planejando fazer uma viagem, precisa comprar passagem, definir hotel, etc.

Sendo assim, você entra em um dos muitos sites de avaliação e promoção de hotéis, que oferecem diversas opções, com diferentes preços, localização e avaliações.

Você achou um ótimo hotel, avaliado em 9 de 10 pontos. Uma decisão baseada nessa avaliação pode ser considerada Data Driven, certo? Errado.

Na verdade essa decisão é tão baseada em dados quanto qualquer outra decisão trivial que você toma no dia a dia. E por que ela não é Data Driven?

Como você não definiu nenhum critério para sua escolha, não importa o que mostram os dados, você tomará sua decisão com base em fatores subjetivos e interpretará os dados de modo que se encaixem à sua convicção.

Cassie Kozyrkov, Chief Intelligence Office Engineer do Google, ensina que, ao fazer isso, você não está sendo nada mais do que Data Inspired, você utiliza os dados para sentir-se bem com uma decisão que você, tendo os dados ou não, já tomaria de qualquer jeito.

E isso acontece todos os dias nas empresas, líderes acreditam ser Data Driven, quando, na verdade, estão apenas utilizando os dados de forma enviesada, para justificar decisões baseadas em “achismos” e conceitos subjetivos.

Mas então como deixamos de ser Data Inspired e nos tornamos Data Driven?

Para sermos verdadeiramente Data Driven é preciso ter algum trabalho antes mesmo de os analistas chegarem com os dados. É preciso definir os critérios antes da tomada de decisão.

Saiba o que você considera excelente, bom e ruim antes de olhar para os dados, porque, caso contrário, você pode tentar analisar os dados tendenciosamente para se convencer a tomar uma decisão que você já queria tomar em primeiro lugar.

Antes de começar com qualquer estratégia Data Driven você deve se perguntar “por quê”. Por que minha empresa quer se tornar Data Driven? Quais meus objetivos com essa estratégia? Essas perguntas irão gerar ainda mais questionamentos e todos devem ser respondidos para que você possa iniciar sua estratégia Data Driven.

Muitas empresas invertem a ordem e se apressam em encontrar plataformas, achar a tecnologia certa, sem antes se perguntar o que pretendem com essa estratégia e como isso se encaixa na cultura da empresa. Fazendo isso você acabará com uma equipe desmotivada que não vê sentido algum em se tornar Data Driven, uma vez que seus esforços foram desperdiçados por não se saber onde queria chegar.

Você já pensou em como está a estratégia do uso dados dentro do seu negócio? a Clear elaborou um diagnóstico que mede o nível da sua empresa em relação a cultura e estratégia de dados. Ao final, você receberá um relatório com o nível que sua empresa está, e ainda recomendações como: livros, artigos e TEDex, para ajudar o seu negócio a se tornar Data Driven. O diagnóstico é muito rápido e para acessá-lo é só clicar aqui.