Bons dados não garantem boas decisões

As empresas globais entraram em uma nova era de tomada de decisões. A capacidade de coletar, armazenar, acessar e analisar dados cresceu exponencialmente na última década, e as empresas agora gastam dezenas de milhões de dólares para gerenciar o fluxo de informações de fornecedores e clientes. Apesar de todas as promessas de tirar o fôlego sobre o retorno do investimento em Big Data, no entanto, as empresas enfrentam um desafio. Os investimentos em análises podem ser inúteis, até prejudiciais, a menos que os funcionários possam incorporar esses dados em tomadas de decisões complexas. Nossa pesquisa oferece um aviso sucinto aos gerentes. Neste exato momento, há uma grande chance de que alguém em sua organização esteja tomando uma decisão errada com base em informações que eram extremamente caras de coletar. Para ajudar as organizações a medir e melhorar as instalações dos funcionários com a tomada de decisões baseada em dados, o Conselho Executivo Corporativo criou o Insight IQ, que avalia a capacidade de encontrar e analisar informações relevantes. Avaliamos 5.000 funcionários em 22 empresas globais e os classificamos em três grupos. Os “empiristas inquestionáveis” confiam na análise em vez do julgamento, e os “tomadores de decisão viscerais” seguem exclusivamente seus instintos. Os “céticos informados” — os funcionários mais bem equipados para tomar boas decisões — equilibram com eficácia o julgamento e a análise, possuem fortes habilidades analíticas e ouvem as opiniões dos outros, mas estão dispostos a discordar. Eles são o tipo de trabalhador experiente em dados que toda empresa deveria tentar cultivar. No entanto, descobrimos que apenas 38% dos funcionários e 50% dos gerentes seniores se enquadram nesse grupo. Nossa análise também mostrou que as funções cujos funcionários tiveram as pontuações médias mais altas tiveram um desempenho cerca de 24% melhor do que outras funções em uma ampla variedade de métricas, incluindo eficácia, produtividade, engajamento dos funcionários e crescimento da participação no mercado. Além de quantificar esse déficit geral de habilidades, identificamos quatro problemas que impedem que as organizações obtenham melhores retornos sobre seu investimento em Big Data: As habilidades analíticas estão concentradas em poucos funcionários. Quando uma nova forma de análise entra no local de trabalho, as empresas geralmente começam contratando especialistas versados em usá-la, argumentando que as habilidades se estenderão a todos. Mas muitas empresas estão presas na fase de “especialistas”. Eles têm um punhado de profissionais de análise altamente qualificados, mas ainda não começaram a treinar todos os outros para fazer uso de sua metodologia de análise. A TI precisa dedicar mais tempo ao “I” e menos ao “T”. A maioria das funções de TI “cresceu” trabalhando com finanças, cadeia de suprimentos e RH, onde as necessidades de negócios são claramente definidas, estáveis e relativamente consistentes para um amplo grupo de usuários. Outros departamentos podem ter demandas de dados diversas ou podem precisar usá-los de maneiras que não conseguem articular claramente. Enfrentar esses desafios requer habilidades antropológicas e compreensão comportamental — características que geralmente são escassas nos departamentos de TI. Existem informações confiáveis, mas são difíceis de localizar. Muitas organizações não têm uma estrutura coerente e acessível para os dados que coletaram. Eles são como bibliotecas sem catálogo de cartões e sem capas em seus livros. A ascensão das mídias sociais, novos canais de venda e dispositivos como tablets e smartphones tornou ainda mais difícil gerenciar o conteúdo analítico. Menos de 44% dos funcionários dizem que sabem onde encontrar as informações de que precisam para o trabalho diário. Os executivos de negócios não gerenciam as informações tão bem quanto gerenciam talentos, capital e marca. Muitos executivos tratam os dados como algo que cabe ao departamento de TI ou se consideram muito inexperientes para se envolverem profundamente na forma como os dados são compartilhados em toda a organização. Os gerentes precisam perceber que seus investimentos em dados estão fornecendo retornos limitados porque sua organização está subinvestida em compreensão a informação. Desenvolvendo céticos mais informados As empresas que desejam fazer melhor uso dos dados coletados devem se concentrar em duas coisas: treinar funcionários para aumentar sua alfabetização de dados e incorporar informações de forma mais eficiente na tomada de decisões, além de fornecer a esses funcionários as ferramentas certas. Confie nos dados — e na sua intuição O Conselho Executivo Corporativo avaliou 5.000 trabalhadores de acordo com sua capacidade de equilibrar julgamento e análise. As empresas precisam de mais “céticos informados”, que possam encontrar o meio termo. Alguns dos treinamentos podem ser realizados em workshops. Os funcionários precisam reconhecer que nem todos os números são criados da mesma forma — alguns são mais confiáveis do que outros. Eles devem entender os fatores e os cálculos por trás dos números e aprender a pensar criticamente sobre a precisão, o tamanho das amostras, os preconceitos e a qualidade de seus dados. Mesmo as pessoas que estudaram estatística na faculdade provavelmente poderiam usar uma atualização para ajudá-las a aplicar o que aprenderam na época em seus empregos atuais. Mas os workshops não são a única — nem necessariamente a melhor — forma de ensinar essas informações. O coaching contínuo geralmente é mais eficaz. Para criar um ambiente no qual os funcionários recebam a ajuda de que precisam, as empresas devem repensar os tipos de pessoas que contratam como especialistas. Embora os gerentes de contratação normalmente valorizem as habilidades quantitativas dos analistas, habilidades excepcionais de coaching são mais valiosas. Em vez de simplesmente responder às perguntas à medida que elas surgirem, especialistas em dados orientados para pessoas podem fornecer treinamento informal e contínuo aos funcionários de departamentos externos, aumentando o Insight IQ geral da organização. Muitas das melhores culturas orientadas por dados formalizaram o processo de tomada de decisão, estabelecendo procedimentos padrão para que os funcionários possam obter e usar corretamente os dados mais adequados. As empresas devem tornar as métricas de desempenho transparentes e incorporá-las aos objetivos do trabalho. Eles também devem garantir que os sistemas de compensação recompense o diálogo e a dissidência. Grandes decisões geralmente exigem diversas contribuições, desafios e dúvidas. Ter as ferramentas certas para criar e interpretar exibições de dados também é vital. Metade de todos os funcionários acha que as informações de fontes corporativas estão em um formato inutilizável. As melhores empresas evitam esse problema implantando uma filtragem aprimorada de informações e uma melhor visualização — por exemplo, elas podem fornecer gráficos em vez de dados brutos. Se tiver a opção de obter dados bons o suficiente agora ou dados perfeitos mais tarde, a maioria dos executivos escolhe os primeiros, confiantes de que podem usar o julgamento para preencher as lacunas. Eles raramente se aprofundam nas informações, mas querem saber se é possível fazer isso. Vejamos duas empresas que demonstraram uma crescente conscientização sobre os benefícios da alfabetização de dados: a Tiffany and Blue Cross e a Blue Shield of North Carolina (BCBSNC). As empresas que introduzem uma nova ferramenta de análise de dados geralmente conduzem workshops pontuais que se concentram excessivamente na ferramenta em si, em vez de em como os gerentes podem usá-la para melhorar seu julgamento. Como o treinamento não é repetido, ele tende a ser rapidamente esquecido. A Tiffany realiza workshops durante todo o ano que ensinam os funcionários a usar grandes categorias de informações (como vendas, merchandising e dados financeiros) e os instruem a criar consultas úteis e a empregar técnicas analíticas. Pesquisas indicam que apenas 25% de todos os profissionais do conhecimento recebem treinamento efetivo em análise e uso de informações. Na Tiffany, quase todos os profissionais do conhecimento participam da educação contínua sobre dados. Como resultado, eles estão mais bem equipados para explorar as informações, e a equipe de TI passa mais tempo ajudando-os a extrair valor dos dados da empresa e menos tempo respondendo a perguntas simples de suporte de dados. Para entender quantas ferramentas de “business intelligence” o BCBSNC exigia, a equipe de TI identificou 10 habilidades que os profissionais do conhecimento precisam para coletar, analisar e exibir informações para a tomada de decisões. Ele pesquisa rotineiramente a força de trabalho para avaliar essas habilidades e cria treinamento e novas ferramentas, como painéis e scorecards, para preencher as lacunas encontradas. A empresa reconhece a compensação entre ter ferramentas que otimizam a eficiência individual dos trabalhadores e arcar com as despesas de criar e gerenciar muitas ferramentas personalizadas. Para oferecer suporte a uma ampla variedade de trabalhadores a um custo razoável, ela mantém de três a cinco “ferramentas corporativas”, usadas pela maioria dos funcionários. Ele também oferece suporte a várias “ferramentas especiais” para equipes ou funções específicas. Assim, está eliminando dezenas de ferramentas desnecessárias e, ao mesmo tempo, garantindo que os profissionais do conhecimento tenham o que precisam, tanto agora quanto à medida que os negócios, as abordagens de análise e as ferramentas mudam. Qual é o seu estilo de tomada de decisão? Aqui está um autodiagnóstico desenvolvido pela Diretoria Executiva Corporativa para ajudar os funcionários a avaliar suas habilidades analíticas. 1) Seu chefe pede que você desenvolva uma proposta para lançar um novo produto. Você: a. Colete dados para gerar algumas ideias iniciais, converse com seus colegas e, em seguida, escreva a proposta. b. Queime o óleo da meia-noite redigindo a proposta, acrescente alguns gráficos de apoio e entregue-os ao chefe o mais rápido possível. c. Encontre a última proposta de lançamento de produto do seu grupo, dê uma olhada nos dados recentes e modele a nova proposta com base na antiga. 2) Analisando os números de vendas recentes, você percebe um aumento em uma divisão que está com dificuldades. Você: a. Pesquise alguns dados, verifique alguns números e faça algumas ligações para descobrir por que as vendas estão aumentando. b. Desconfiam do aumento. c. Parabenize o gerente da divisão por mudar as coisas. 3) Você está liderando a busca por um novo membro da equipe e deve desenvolver diretrizes para avaliar os candidatos. Você: a. Veja os currículos de alguns ex-candidatos com melhor desempenho para ajudá-lo a definir um perfil de candidato ideal. b. Converse com várias pessoas que você acha que possam estar interessadas no trabalho e tente entender como seriam seus perfis. c. Verifique os critérios usados anteriormente para preencher cargos semelhantes. 4) Você está avaliando opções para redesenhar um produto e sua pesquisa de mercado é inconclusiva. Você: a. Escolha a opção que você acha que sua equipe de gerenciamento tem maior probabilidade de fazer funcionar. b. Confie na sua melhor noção do que seus clientes vão gostar. c. Solicite mais pesquisas de mercado antes de tomar uma decisão. 5) Seu chefe pede que você prepare o orçamento do departamento para o próximo ano. Você: a. Analise as tendências orçamentárias recentes do departamento e se reúna com os líderes da equipe para saber se as previsões precisam ser ajustadas às mudanças nas condições. b. Peça aos líderes de equipe que forneçam suas expectativas orçamentárias e agreguem os resultados. c. Projete o orçamento com base em uma ampla análise das tendências históricas. Se a maioria das suas respostas forem: Como, você é um cético informado Bus, você é um tomador de decisões visceral Cs, você é um empirista inquestionável Em caso de empate, siga sua resposta à pergunta 3. Eventos financeiros e comerciais recentes mostram muito claramente o que pode acontecer quando dados e análises valiosos colidem com lacunas no conhecimento ou lapsos de julgamento. Os líderes precisam garantir que seus processos e capacidades humanas acompanhem o poder de fogo da computação e as informações que importam. Para superar o déficit de insights, o Big Data, por mais abrangente ou bem analisado que seja, precisa ser complementado pelo Big Judgment.

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