Conversa com Especialista
GRANDES DESAFIOS DE DADOS:
ESTRATÉGIA DE DADOS, com Jaime Barco

Jaime Barco Sierra é Diretor de Analytics na Tatic,com profunda experiência na aplicação de Inteligência de Dados, Data Management, Analytics e Machine Learning para fortalecer a cultura de dados em empresas da América Latina e do Brasil e acelerar seus resultados. Nesta entrevista, ele fala sobre Estratégia de Dados, a importância do alinhamento à estratégia do negócio e como as organizações podem avançar em analytics de forma segura para acelerar resultados.

aime Barco Desafios de Dados Estratégia de dados

Como está o cenário do uso estratégico de dados nas empresas hoje?

Hoje na Tatic trabalhamos e temos contato com empresas de diferentes portes e de diversos segmentos em toda a América Latina. Assim, posso dizer que 80% das organizações estão em situação parecida quando falamos da maneira como lidam com seus desafios de dados, analytics e uso estratégico das informações.

Em geral, o que vemos é um patrimônio rico de dados dentro da companhia, porém, ele não é plenamente aproveitado. Muitas vezes ele não está organizado adequadamente, ou não existem ferramentas práticas para aplicação estratégica desses dados. Mesmo quando existe amplo acesso à informação, ela não chega aos decisores e time de forma que possa ser convertida em decisões e ações efetivas, que vão refletir em performance.

E qual a razão para esse “desencontro”?

Normalmente o sub-aproveitamento dos dados é associado a fatores objetivos como pessoas, ferramentas ou processos. Mas estes fatores, na verdade, são apenas sintomas: a razão real para esse cenário de “desencontro” vem muito antes de qualquer recurso faltante – ela tem raízes em questões mais profundas, relacionadas com a definição correta de uma estratégia de dados.

Antes de contratar pessoas, iniciar processos de qualidade ou limpeza de dados ou adquirir soluções e infraestrutura, é fundamental definir a estratégia de dados – que deve ser absolutamente alinhada à estratégia de negócios.

Então não se trata apenas de tecnologia?

A tecnologia, sozinha, não vai resolver, isso é fato. Na Tatic, trabalhamos com uma visão muito ampla e uma unidade de negócios dedicada a isso, a Unidade Alice.

Alice é uma solução totalmente data driven, que tem o propósito de gerar resultados exponenciais por meio da resolução de desafios de negócios baseada em dados. Agrega tecnologia, serviços e metodologia ao profundo envolvimento de nossos especialistas com cada um de nossos clientes, e emprega nossa experiência em diferentes indústrias e contextos, inteligência artificial e analytics avançado.

Com Alice, alinhando a estratégia de dados à estratégia da organização, aceleramos a solução de desafios conectados aos objetivos de cada negócio. Partimos de problemas reais para para gerar conhecimento acionável que vai levar a esses resultados exponenciais.

Como a estratégia de dados se alinha à estratégia de negócios?

Uma estratégia de dados efetiva sistematiza, ordena e prioriza as principais necessidades do negócio. Justamente por isso, ela está intimamente conectada com os objetivos específicos de cada organização.

Para que ela seja corretamente definida, é preciso, antes de mais nada, saber o que é realmente prioritário para aquela empresa – e aqui surge o conceito de perguntas de negócio, um elemento chave na implantação bem sucedida de análises e no uso proveitoso dos dados nas empresas.

O que são perguntas de negócio?

As perguntas de negócio são as questões chave de uma organização – aquelas que, se respondidas, permitirão realizar ações disruptivas para a aceleração de resultados. Normalmente são poucas, mas muito potentes: quando respondidas, veremos um avanço significativo em termos dos objetivos em foco.

Em outras palavras, são as necessidades de informação verdadeiramente relacionadas aos objetivos da empresa – aquilo que é mais relevante em termos de impacto no negócio. Assim, estamos falando aqui dos principais desafios que poderão ser resolvidos com base em dados.

Existe uma grande diferença entre apenas vender uma ferramenta ou entregar uma abordagem estratégica da análise de informação – uma abordagem que vai agregar valor de fato às técnicas, tecnologias e processos de analytics. Assim, antes de sair procurando respostas, é muito importante definir as “perguntas certas” – aquelas realmente transformadoras. É por isso que na metodologia Alice para uso estratégico de dados, tudo começa com um envolvimento profundo com a organização para ajudá-la a chegar nessas perguntas de negócio essenciais. 

E como se chega às perguntas de negócio que vão definir a estratégia de dados?

Nos guiamos por uma metodologia de árvore de decisões. São avaliadas as principais necessidades do negócio e os mecanismos para acioná-las e endereçá-las – e nesse processo, há uma multiplicidade de elementos a considerar.

Por um lado, é preciso identificar as mudanças do estado atual do negócio em função de transições e evoluções de comportamento e cultura do cliente; as ofertas pertinentes, aquelas que precisam ser desenvolvidas… Por outro, é preciso compreender aquilo que faz sentido dentro da realidade de pessoas, processos, prioridades da empresa. Por fim, tudo isso deve ser feito com uma vocação real para entender como seus dados podem apoiar na solução dos desafios empresariais e no enriquecimento da estratégia. 

Muitos projetos de analytics não se convertem em ações porque não existe esse alinhamento inicial – e aí, o tipo de conhecimento gerado não se encaixa na realidade da organização. É fundamental estarmos atentos a questões operacionais, financeiras e também culturais relacionadas – e isso muitas vezes envolve também uma revisão de papéis dentro da empresa.

E quais os principais desafios para definir as perguntas de negócio?

Particularmente, o desafio maior para os executivos na definição das perguntas de negócio está em deixar de lado questões meramente operacionais e táticas. Muitas vezes o mais visível não é o principal, não é o que vai, de fato resolver o problema e permitir avanços. Não se pode ser imediatista ou superficial ao estabelecer uma estratégia de dados.

O que a metodologia Tatic busca, em resumo, é aprofundar o nível de conhecimento da organização, e assim encontrar o que é realmente importante para guiar tudo o que vem depois. As perguntas importantes são as acionáveis ​​da estratégia de governança de dados, com impacto em sua qualidade e enriquecimento; e é sobre elas que vão se construir instrumentos analíticos.

As 2 ou 3 perguntas mais disruptivas e poderosas permitirão definir um caminho amplo da estratégia. Podem surgir outras com o tempo, e elas se incorporam naturalmente – é uma evolução constante, afinal os desafios não param. O cumprimento desse processo metodológico gera robustez e confiabilidade: as empresas que estão avançando na ciência de dados precisam garantir que essa será uma história de sucesso e abrir caminho para novas construções.

Quem participa dessa fase de alinhamento? Como ela acontece na prática?

Todos aqueles que se relacionam com a tomada de decisões podem participar da busca de questões transversais para a organização. Pessoas de produto, marketing, planejamento, finanças, experiência do cliente, auditoria, controladoria, escritórios de inovação, etc.                             

Com o inventário de questões com a metodologia da árvore de definição, é construído um roteiro sobre o qual se desenha ou se aprimora a estratégia de governança de dados. A partir daí, o terreno está preparado para implementar as ferramentas de análise, que materializam um novo cenário – em que os dados estão trabalhando a serviço da estratégia de negócios, e em que se gera conhecimento acionável.

Nunca é demais ressaltar: as empresas que optam por implantar soluções de dados sem ter uma estratégia clara acabam com muitos processos, políticas, estrutura e tarefas a cumprir, com um grande risco de todo esse esforço não dar em nada realmente concreto. Na nossa abordagem, entendemos que a gestão de dados é vital, porém, se a estratégia não for definida, ou começar onde não é necessária, essa gestão acaba sendo um fardo que não gera frutos – perpetuando aquela situação de patrimônio de informação subutilizado.

E o que é o conhecimento acionável?

Conhecimento acionável é aquele que realmente pode ser posto em prática na forma de ações da organização para alcançar determinados objetivos. E embora a definição pareça simples, ela quer dizer muita coisa.

Significa que este conhecimento faz sentido diante dos objetivos mais importantes do negócio – é relevante, vai além do óbvio e faz a diferença na aceleração dos resultados que a empresa busca. E significa também que não se trata apenas de “teoria”: é um conhecimento que a empresa está preparada para receber e aplicar – do uso de insights para a tomada de decisões à implantação de ações (ativas, preventivas ou corretivas), considerando inclusive o alinhamento ao comercial, às operações, à viabilidade financeira. 

Tudo o que NÃO queremos em um projeto de analytics avançado é que, embora muito bem desenvolvido tecnicamente, ele não tenha efeito no negócio – porque não responde de fato aos principais problemas, porque aquilo que ele traz não se transforma em movimentos concretos, ou ambos. Por isso “acionável” é uma palavra chave aqui.

E como o conhecimento acionável é gerado?

O principal elemento aqui são os modelos analíticos, a base para a tecnologia ajudar a responder (e aprimorar continuamente) as perguntas de negócios. Eles maximizam o uso da informação de diferentes fontes como base para análises, tomada de decisões e implementação de ações, gerando continuamente conhecimento acionável e aprimorando-se ao longo do tempo.

Os modelos analíticos facilitam a integração da inteligência artificial ao negócio e transformam dados em ativos reais de inteligência estratégica. Operam de diversas formas e com propósitos variados, a depender do caso de negócio em questão: por exemplo, identificam as causas fundamentais de problemas de negócios, estabelecem correlações entre diferentes fatores, exploram hipóteses em diferentes cenários, avaliam probabilidades de ocorrências e comportamentos, e muito mais.

Um ponto diferencial de Alice é que as análises vão muito além de leituras de cenário, cruzamentos de dados e previsões. Os modelos de Alice são capazes de trabalhar com análises prescritivas, que identificam diferentes cenários possíveis, transportam o conhecimento adquirido de dados para outros contextos a partir de hipóteses e podem identificar, antecipar, definir e melhorar as ações mais adequadas – considerando em cada caso suas diversas variáveis e avaliando seus impactos. Tudo isso aprimora processos, reduz custos e otimiza investimentos – e por isso, falamos não apenas na solução de desafios, mas na aceleração de resultados.

Os modelos analíticos podem ser desenvolvidos sob medida para a organização; mas Alice conta também com um repertório amplo de modelos pré-construídos com base no profundo conhecimento de um segmento de mercado ou de casos de uso recorrentes – e estes vão ser minuciosamente adequados à realidade de cada negócio. Com isso, a empresa conta com o que há de mais atual em expertise técnica e análises descritivas, preditivas e prescritivas, adaptado às suas necessidades e objetivos com facilidade e rapidez.

E uma vez implementados os modelos analíticos, o que acontece?

A partir daí a empresa avança cada vez mais em analytics, em um processo de amadurecimento seguro e que gera resultados continuamente. Tudo evolui: a governança de dados e qualidade do data lake; os modelos analíticos, que incorporam cada vez mais informação; as análises, cada vez mais robustas e completas. É um processo que se retroalimenta e melhora sempre. E isso é fundamental, porque os desafios de dados e de negócios também evoluem sem parar.

Um ponto muito importante é que essa continuidade acontece naturalmente – e precisa ser assim, porque a realidade corporativa exige. Os modelos analíticos são aplicados e desenvolvidos e evoluem sem dependência permanente de profissionais e times específicos. Existe uma “memória de conhecimento” que não se perde, só se amplia.

Isso inclusive redefine aquele conceito de patrimônio de informação. Com uma solução como Alice “rodando”, a organização tem conhecimento acionável que é vivo, que se integra às operações e que as pessoas realmente conseguem usar, sem que seja preciso ser um cientista de dados.

Gosto de pensar que Alice, no fim do dia, coloca os dados a serviço da estratégia, de uma forma que faz parte, de verdade, do dia a dia da organização. Não é informação que se acaba em relatórios e análises sem aplicação prática, não é o “saber por saber” – é a aceleração da resolução de problemas reais, com evolução constante e resultados exponenciais, como as organizações data driven precisam e merecem.

Para saber mais sobre como enfrentar os desafios de dados e para conhecer melhor a solução Alice, acesse aqui ou converse você também com um especialista Tatic !