Para identificar os riscos com antecedência, invista em análise de dados

Ajude a fazer as perguntas certas e aprender mais rápido.

Provavelmente você já ouviu líderes empresariais justificarem sua paralisia numa crise alegando que toda organização voa às cegas em tempos de profunda incerteza. Mas, na verdade, alguns líderes sabem exatamente para onde vão. Eles sabem o que é preciso para traçar um caminho para atravessar a turbulência do mercado, e criaram organizações com grande consciência situacional.

Quando se trata de desenvolver a capacidade de descobrir que rumo as coisas estão tomando e responder agilmente a um ambiente em mudanças, nada é mais importante que a análise de dados. Infelizmente, nos últimos anos, analytics (também conhecida como mineração de dados ou inteligência empresarial) tornou-se o enteado malquisto das ciências de dados, ofuscado pelo aprendizado de máquina e pela estatística. Essas duas disciplinas posicionam a sofisticação matemática sobre uma base de intuição humana, criando uma ilusão sedutora de objetividade e uma orientação ágil. Ironicamente, das três, a análise de dados é a competência essencial para navegar durante as crises.

As soluções que se baseiam em IA e em aprendizado de máquina seguem em sintonia durante tempos estáveis, mas desaparecem quando o desastre assoma. Essas tecnologias automatizam as tarefas extraindo padrões dos dados e transformando-os em instruções. Esses modelos podem se tornar rapidamente obsoletos quando os inputs do sistema mudam. A análise de dados, no entanto, alerta quando as regras do jogo estão mudando. Sem esse tipo de alerta, as soluções de automação podem se degradar em instantes, deixando você exposto a choques exógenos.

Na crise, a estatística tem uma desvantagem. Os estatísticos ajudam os tomadores de decisão a obter respostas rigorosas. Mas, e se eles estiverem fazendo as perguntas erradas? Embora habilidades estatísticas sejam necessárias para testar hipóteses, os analistas têm a perspicácia de apresentar desde o início as hipóteses certas. Para utilizar a estatística sem a análise de dados, você precisaria ter confiança absoluta em suas suposições — o tipo de confiança que é temerária quando a crise lhe puxa o tapete.

Os analistas prosperam na ambiguidade. Seu talento é a exploração, que os torna particularmente bons em prever e responder a crises. Buscando informação crítica em fontes de dados internas e externas, os analistas têm uma indicação do que está acontecendo. Eles podem perscrutar o horizonte em busca de tendências e formular questões sobre o que está por trás delas. Sua função é inspirar executivos com possibilidades instigantes, mas qualificadas. Uma vez que as hipóteses de mais alta prioridade foram pré-selecionadas pelos líderes, então está na hora de chamar um estatístico para submetê-las a um teste de pressão e separar os verdadeiros insights das pistas falsas.

Em tempos favoráveis, grandes organizações desenvolvem competências de análise de dados para fortalecer sua capacidade de inovação. A habilidade dos analistas de encontrar pistas em itens como mudança de gostos do cliente pode ajudar as empresas a aproveitar oportunidades antes que concorrentes menos espertos o façam. No entanto, quando as coisas se complicam, o que parecia ser um propulsor de uma inovação inestimável se transforma em rede de proteção indispensável. Certamente, alguns eventos são impossíveis de prever — os verdadeiros cisnes negros —, mas lidar com as consequências requer olhos bem abertos.

Infelizmente, é muito difícil improvisar um departamento de análise de dados consistente em cima da hora. As habilidades técnicas que permitem que os analistas digiram os dados na velocidade da luz simplesmente aumentam o volume de informações que eles encontram. Para localizar uma preciosidade nos dados é preciso algo mais. Sem conhecimento da área, visão empresarial e fina intuição do valor prático das descobertas — bem como de habilidade de comunicação para transmiti-las eficientemente aos tomadores de decisão —, os analistas precisam se esforçar muito para serem úteis. Leva tempo para eles aprenderem a julgar o que é importante além do que é interessante. Não espere que eles sejam a solução mágica da sua crise. Veja-os como investimento para quando você mais necessitar de agilidade.

Também leva tempo para ter acesso a fontes de dados promissoras de que os analistas precisam. Idealmente, os gestores não esperam por uma grande disrupção para criar vínculos com vendedores de dados, parceiros industriais e especialistas em coleta de dados. Tenha em mente que, diante de um choque extremo, suas fontes de dados históricas podem tornar-se obsoletas. Se sua compreensão do passado não consegue lhe oferecer uma visão prática do mundo de amanhã — talvez porque a pandemia tenha mudado tudo —, pouco importa se sua informação foi boa ontem. Você precisa de nova informação. Depois do desastre financeiro de 2008, por exemplo, os bancos do mundo todo reconheceram que deveria haver uma vantagem em analisar sinais não tradicionais da capacidade de endividamento, como dados de cartões de fidelidade de supermercados, mas nem todos os atores estavam igualmente posicionados para acessá-los.

Além disso, seus estoques de dados internos podem precisar de processamento especial antes de os analistas poderem minerá-los, por isso vale a pena pensar em contratar engenheiros de suporte de dados. Se a análise de dados é a disciplina que os torna úteis, então a engenharia de dados é a disciplina que os torna utilizáveis. Ela fornece a infraestrutura dos bastidores que compatibiliza relatórios de máquinas e de bancos de dados gigantescos com os kits de ferramenta da análise de dados.

Quando eu comecei a explicar a importância da análise dados nas conferências, eu acreditava que convencer a plateia de seu valor era a parte mais fácil. O clima mudou quando eu expliquei a pegadinha: análise de dados é investimento de tempo. Não queira encontrar algo útil em cada incursão a um conjunto de dados. Para ser bem-sucedida na exploração, sua organização precisa de uma cultura de análise de dados descomprometida. Como líder, você é responsável por determinar o escopo (que fontes de dados devem ser analisadas) e o prazo (“você tem duas semanas para explorar esta base de dados”). Depois você precisa garantir que os analistas não serão punidos se voltarem de mãos vazias.

Quando os líderes empresariais entendem que a análise de dados representa um investimento que pode não trazer vantagens imediatas, eu chego ao próximo obstáculo: a percepção de que somente uma organização grande e tecnologicamente sofisticada, como a Alphabet, tem condições de pagar por ela. Isso é um absurdo. Minha experiência mostra que a probabilidade de as analíticas prosperarem é maior em startups que em gigantes consolidadas.

As startups investem naturalmente em análise de dados enquanto tentam navegar em um novo mercado, e vários generalistas assumem uma parte do trabalho exploratório. Então, à medida que a startup cresce, a cultura muda. Os funcionários são menos confiáveis e se tornam mais responsáveis pelo retorno de seus esforços, e uma gestão demasiado zelosa sufoca oportunidades de crescimento da análise de dados. Os analistas contratados nessa cultura raramente chegam a curtir a parte mais interessante de seu trabalho — exploração; em vez disso, atuam como motores de busca humanos e zeladores de painéis de instrumentos. Muitos desistem pela frustração de ver seu potencial desperdiçado.

Criar uma cultura onde a análise de dados possa crescer requer liderança forte. À medida que as organizações crescem, somente as mais visionárias terão coragem de promover um verdadeiro departamento de análise de dados e garantir que os líderes empresariais possam acessá-lo e ser influenciados por ele. As indústrias que mais sofreram com uma crise anterior — o setor bancário é um bom exemplo — são as que terão maior probabilidade de investir em análise de dados e aplicá-la à gestão de risco.

Tornar-se líder em analytics requer comprometimento para confiar em seus analistas e dar-lhes espaço para fazer seu trabalho. Afinal, o trabalho deles será de revelar ameaças que você nem pensou que poderiam estar no seu radar. Esse tipo de trabalho não pode ser gerenciado com cronômetro e checklist.

Crises como uma pandemia — quando ninguém sabe as respostas, e a incerteza é grande — nos lembram de como é importante fazer as perguntas certas. A análise de dados dá às empresas uma vantagem de aprendizado e adaptação. Quando o mundo de repente vira de cabeça para baixo, os que aprendem mais rápido têm melhores chances de ser bem-sucedidos. Empresas inteligentes investirão em análise de dados hoje para estar na dianteira do que quer que o amanhã lhes reserve.


Cassie Kozyrkov é cientista chefe de decisão da Google.


Conteúdo originalmente publicado na Revista Harvard Business Review – Julho de 2020.

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