O investimento e a importância atribuídos ao Big Data, hoje, são bastantes elevados, principalmente pelas empresas que têm o desafio de estar em constante processo de inovação. A grande contratação de cientistas de dados e a compra de diversos bancos de dados e softwares são exemplos de tarefas frequentes dos executivos das grandes corporações. Segundo a IBM, a demanda por esses profissionais deve aumentar em 28% até 2020, uma vez que estes cargos são imprescindíveis em empresas que envolvam o mundo digital em seu modelo de negócio. Inicialmente, esse cenário pode parecer positivo, porém, a expectativa de grandes resultados obtidos através desse volume imenso de informações pode ser superestimada. Nem sempre consegue-se fisgar bons e úteis insights desses dados, assim como, na pior das hipóteses, eles podem ser erroneamente interpretados, gerando prejuízo para o negócio.
Dessa forma, pode-se dizer que até que uma empresa aprenda a usar os dados e análises para apoiar suas decisões estratégicas e operacionais, ela não poderá se beneficiar do Big Data. Segundo entrevistas com executivos pela Harvard Business Review, são poucas as empresas que usam os dados para tomar decisões consistentes. As exceções são as empresas seguem uma cultura de tomada de decisões baseada em evidências, ou seja, em como os dados operacionais cotidianos podem auxiliar suas estratégias. Não basta instalar plataformas digitais e ferramentas de análise de última geração, além de ser difícil aplicar uma mudança cultural com tal caráter. Processos operacionais deverão ser redefinidos, os dados deverão ser higienizados e atualizados periodicamente e novas regras de negócio deverão guiar as pessoas em seu trabalho.
Essa nova cultura organizacional deve garantir que todos os responsáveis pelas decisões tenham acesso aos dados de desempenho diariamente. Não somente, essas empresas precisam seguir algumas práticas que proporcionam um ambiente favorável ao surgimento de valor nos dados. Primeiramente, estabelecer uma fonte indiscutível de dados de desempenho, apresentados de maneira uniforme, é essencial para treinar a equipe para trabalhar e avaliar seus problemas, proporcionando o contexto ideal para fazer boas escolhas. Na Seven-Eleven Japan, rede de lojas de conveniência internacional, por exemplo, por volta de 70% dos produtos nas prateleiras, a cada ano, são novos, projetados por balconistas em respostas às preferências dos clientes.
Concomitantemente a essa etapa, é preciso proporcionar treinamento de alta qualidade para os funcionários que tomam decisões regularmente. Dizer aos colaboradores que novas práticas serão adotadas não é suficiente. É preciso ensiná-las a tomar suas decisões com base em dados, a perceber a importância de seu próprio desempenho no contexto de suas metas e resultados pessoais. Consequentemente, o reflexo das decisões tomadas com base em evidências, em divisões e áreas específicas, poderá será observado em toda a empresa.
Nesse mesmo sentido, outra ação que se pode colocar em prática é estabelecer e gerenciar as regras de negócio de forma explícita. Os dados de desempenho devem ser usados para avaliar e otimizar as regras que regem suas operações, ou seja, essas regras especificam o que deve ser feito em cada circunstância. Por exemplo, varejistas podem armazenar dados transacionais de clientes para que o sistema possa verificar se uma determinada devolução de mercadoria se qualifica para um reembolso. Caso os resultados não sejam satisfatórios, a empresa pode alterar as regras novamente. Isso não envolve o uso de grandes dados, mas o monitoramento de indicadores-chave comuns.
De forma geral, essa mudança de cultura é feita de forma gradual, uma vez que as organizações precisam oferecer novos treinamentos, mudar estruturas, funções e processos já existentes. Resumindo, um trabalho importante que seja realizado por funcionários bem treinados, com base em regras e métricas claras, juntamente com dados de qualidade necessários para tomar boas decisões, pode espalhar bons resultados para a maioria das funções da empresa. Pode parecer arriscado e custoso, mas essa é uma forma barata e eficiente de obter valor de grandes e pequenos dados que são acumulados durante o ciclo de vida de um negócio.
Ivana Avellar - TargetData
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