Por Rafael Dourado*

Cada vez mais a ciência de dados revoluciona o mundo dos negócios. Não é por acaso, portanto, que a utilização de dados como matéria-prima para a tomada de decisões estratégicas vem sendo amplamente adotada por companhias de diversos segmentos. Mas não basta apenas coletar essa enorme quantidade de dados, é preciso interpretar de forma inteligente todo esse acervo de informações. É aqui que o produto de dados entra.

Segundo o estudo “The Global Data Management Benchmark Report”, realizado pela Experian, que consultou 700 profissionais de dados e líderes de negócios em todo o mundo, descobriu que a mudança no comportamento do cliente intensificou a necessidade das empresas por dados de alta qualidade. A pesquisa apontou que, em 2021, 84% dos especialistas viram mais demanda por insights de dados em suas organizações devido à covid-19. Na verdade, 72% dizem que o rápido impulso para a transformação digital está tornando seus negócios mais dependentes de dados.

Esse levantamento mostra que a preocupação com a utilização dos dados vem crescendo ano a ano nas empresas e, hoje, está no centro das decisões. Mas, não podemos nos esquecer que qualquer plano que envolve a transformação cultural de uma organização deve ser cuidadosamente traçado, para conseguir vencer, etapa a etapa, os desafios de mudar pensamentos e comportamentos já sedimentados na companhia.

Quando se trata de mudar a chave da era digital, orientada aos dados, capaz de tirar os melhores resultados do big data, a quebra de paradigmas requer ainda mais atenção. Não apenas a questão técnica, da sofisticação dos programas ou da complexidade dos algoritmos de análise de informações. Mas, porque, às vezes, pode faltar às equipes a “cultura de dados”. Sem esse entendimento, os profissionais tendem a resistir ao que não conhecem e a postergar, ou até sabotar, mesmo que inconscientemente, os novos processos.

Maturidade de dados

Para atingir a tão sonhada maturidade de dados é preciso mudar a cultura das empresas de “projetos de dados” para “produtos de dados”. Isso envolve descomplicar o acesso ao universo dos dados e facilitar a implementação de soluções e metodologias que analisam e coletam informações estratégicas. Porém, para que isso seja um fato, as companhias precisam minerar dados de forma organizada, em seus diversos setores, para que o processo não sofra limitação de acesso.

Implementar o produto de dados nas empresas, permite que esse universo de dados seja agrupado em um só lugar, para que todas as áreas da organização tenham acesso ágil e fácil. Esse patamar de gestão orientada por dados exige vontade de transformar,  um mindset ágil e um aculturamento das equipes

Essa estratégia só será eficaz se os produtos forem adequados e úteis aos setores e aos profissionais que vão utilizá-los. Por isso, recomendamos aos especialistas que vão se encarregar de desenvolver os produtos de dados que em vez de focar primeiro no novo método de medição de desempenho ou um novo algoritmo para segmentação automatizada de clientes, os profissionais de análise devem começar perguntando aos colegas de cada departamento quais perguntas-chave de negócios eles estão tentando responder e quais resultados tentam alcançar.

É indiscutível que o sucesso dos produtos de dados para apoiar as tomadas de decisões depende da forma como são apresentados. Isso envolve usar a criatividade para construir produtos intuitivos que ajudem o usuário a atingir seus propósitos ou descobrir problemas que ainda não estavam visíveis.

Então, qual é a diferença entre um projeto e um produto?

Um projeto é temporário e tem início, meio e fim. São projetados para atingir um objetivo singular e no final de um projeto, a equipe é dissolvida e designada para novos projetos.

Além do objetivo e prazo, um projeto tem inúmeras outras características importantes. Por exemplo: custos, riscos, requisitos, viabilidade, qualidade, planejamento, conflitos, documentação, aprendizados etc. Para cada um desses itens existe uma grande área de conhecimento e estudo, com diversas técnicas e ferramentas para se aplicar.

Já o produto é um bem, físico ou virtual, feito para resolver um problema, criado geralmente para atender às necessidades do cliente e do negócio. Como o foco do produto é o resultado, ele está sempre em constante evolução. Esses processos não são rígidos, sempre evoluem através do aprendizado, que, ao longo do ciclo de vida do produto, se adapta e se modela.

Projeto e produto apresentam várias diferenças significativas entre si. Enquanto no projeto pensamos em atender o cronograma focados na entrega, no produto buscamos entregar resultado com objetivo de atender às dores do usuário.

Outro ponto importante são as diferenças entre o mindset do produto e do projeto. No primeiro, pensamos ao longo do processo em aprender e adaptar à medida que avançamos no ciclo de vida do produto. Já no projeto, o pensamento é diferente. Busca-se atender o escopo, ou seja, a preocupação do projeto é seguir o que foi acordado. Muitas vezes, ele não faz mais sentido quando chega a entrega.

Vale ressaltar, que são necessárias grandes mudanças de mentalidade para migrar de projetos a produtos que suportem uma maneira de pensar Lean e Agile. Confira abaixo as principais diferenças entre as duas modalidades:

Benefícios dos produtos de dados

 

Hoje, os dados são os recursos mais valiosos do mundo. Quem tem dados cria e direciona produtos e serviços para seu público-alvo com assertividade e sucesso.  Ainda tem dúvidas sobre a eficácia do produto de dados? Confiram os principais benefícios:

Capacidade de reorientar rapidamente

Diante de uma tomada de decisão estratégica, uma equipe de produtos de dados tem muito mais agilidade em se reorientar do que no modo de projeto. Vamos dar um exemplo: os recursos de uma plataforma básica de varejo online podem ser classificados como catálogo, gerenciamento de pedidos, pagamento e atendimento.

No modo de projeto, se recebermos um feedback inesperado relacionado ao catálogo dos produtos ou das partes interessadas do negócio, não teríamos uma equipe pronta para agir de acordo com o pedido solicitado. Normalmente, qualquer nova solicitação estaria, por padrão, sujeita a processos de aprovação. Mesmo que pudéssemos suspender um dos projetos ativos e reimplantar a equipe para catalogar, o time provavelmente seria totalmente novo no projeto.

Por outro lado, no modo de produto, teríamos uma equipe dedicada a cada catálogo, gerenciamento de pedidos etc. e sempre prontas para atuar em novos feedbacks. Exigiria apenas a decisão do líder do produto direcionar parte do time para agir com base em novas informações.

Retenção de conhecimento

No modo produto, o conhecimento cresce e se mantém melhor em equipes estáveis e duradouras que trabalham no mesmo time por vários anos. Isso contrasta com as equipes de projeto que aumentam e diminuem a cada poucos meses.

As equipes no modo de produto permitem que os envolvidos se concentrem em uma determinada área (capacidade alinhada aos negócios) por muito mais tempo do que a duração típica do projeto. Isso ajuda a construir conhecimento, melhora a compreensão de problemas e enriquece a qualidade da interação com todos os envolvidos.

Portanto, as equipes do modo produto não perdem conhecimento quando um membro da equipe sai. A retenção de conhecimento só fica em risco quando os membros possuem individualmente diferentes recursos ou subáreas.

Motivação e dinâmica da equipe

As equipes levam tempo para trabalhar juntas de forma eficaz como uma unidade. Um modelo de projeto de equipe corre o risco de se dissolver assim que eles cumprem o objetivo. As equipes do modo de produto, sendo estáveis e de longa duração, podem se beneficiar de uma fase de longa atuação, pois tendem a ter maior autonomia e propósito do que os profissionais de projeto, que são focados típicas de entrega de escopo.

E como vira o mindset de projetos para produtos de dados?

Para as empresas que falharam ao tentar implementar um projeto de dados, seja por falta de aderência cultural ou mesmo porque os projetos não respondiam às perguntas corretas de negócios e acabavam limitados a um departamento específico, sem disseminar a informação e o conhecimento por toda a corporação de forma democrática, saiba que o produto de dados poderá proporcionar essa a tal virada de chave.

Sabemos também que essa cultura orientada a dados não se forma sozinha, todos precisam conhecer seu público e a definição do negócio. Aqui estão alguns passos para implementar o produto de dados  em sua organização, confira:

Identificar, coletar e localizar todos os dados — O primeiro passo é coletar essas informações e armazená-los para uma futura análise, pois qualquer iniciativa resulta em algum tipo de análise de dados, seja contato com os clientes, vendas, uma pesquisa do mercado, entre outros indicadores.

Separar apenas o que é necessário — Após coletar as informações, é preciso investigar quais são as essenciais para o negócio, caso contrário a organização poderá se sobrecarregar de dados irrelevantes, levando à ineficiência operacional.

É recomendável ter o apoio de um especialista no assunto. Esse líder gerencia os dados ativos estratégicos da empresa, zela pela qualidade e governança dos dados, aplica as métricas adequadas e mais. Também é crucial conferir se os dados estão de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados — LGPD.

Aculturamento das equipes - Invista no treinamento adequado para que os colaboradores saibam analisar os dados, separar os mais importantes e utilizá-los.  Recomendamos que sejam realizados treinamentos e cursos de capacitação para que seus talentos aprendam sobre o tema.

Esse treinamento vai além das ferramentas específicas e garante que sua equipe tenha as habilidades necessárias para interpretar os dados com precisão e tomar as medidas adequadas.

Promova a intersetorialidade — Não restrinja a missão de compreender os dados da organização apenas às equipes de tecnologia. Além de acelerar o estabelecimento da nova cultura, com o contato direto entre profissionais, o encontro pode operar verdadeiros milagres no desempenho de profissionais criativos. Portanto, é preciso traduzir os dados para uma linguagem mais ampla e compreensível, pensando na visualização de dados e formatos mais amigáveis. Assim, você facilita a curva de aprendizado dos colaboradores e acelera a adoção da cultura.

Estabelecendo objetivos — Estabeleça seus principais propósitos organizacionais e determine indicadores para medi-los. Após finalizado, compare suas análises atuais e define metas para melhorias. Depois que sua equipe enxergar o potencial ao utilizar os dados de forma eficaz, você poderá começar a integrar os dados em mais aspectos do processo de tomada de decisões.

Endereçando dados não limpos — Em vez de garimpar tudo antes de importar para a plataforma de análise de dados, que pode ser um enorme nível de esforço, comece com o que você tem e melhore continuamente. Afinal, incorporar e aperfeiçoar os dados é um processo contínuo.

Por fim, a efetiva integração entre a área de TI e a área de negócios é, portanto, a estratégia mais assertiva para desenvolver as melhores pontes entre usuários e dados, facilitando o caminho rumo à cultura digital corporativa. Ao atingir a maturidade de dados, você eleva a sua empresa a um patamar de sucesso e assertividade. Os seus lucros aumentam, a gestão se torna mais eficaz e as estratégias alcançam muito mais resultados. Bancos, seguradoras, empresas de tecnologia, varejo e de saúde e inúmeras outras vêm passando por essa jornada e hoje desfrutam de melhores resultados.

*Rafael Dourado é operations manager da Programmer’s

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