É necessário esclarecer como o uso desses dados pode ser mais efetivo. Perguntas fundamentais precisam ser respondidas com clareza: como aplicar essa visão de forma objetiva e orientada aos resultados do negócio? O que medir? O que fazer com os dados? O que está além das buzzwords?
Nesse cenário, em que muitas decisões precisam ser tomadas sob pressão, não basta investir na melhor tecnologia para armazenamento, no melhor sistema de segurança ou nas melhores ferramentas de análise e visualização de dados.
É fundamental perceber que essas tecnologias são somente ferramentas.
No dia a dia da organização, nem todas as pessoas têm capacidade analítica, e muito menos tempo para explorar todas as possibilidades de ferramentas e procurar achados. Análise trata-se de uma disciplina que deve ser estudada e, portanto, aprendida por colaboradores e organização. Dessa forma, desenvolve-se uma cultura de leitura de dados e as informações corretas são legitimadas pelo embasamento e uso adequado das ferramentas disponíveis.
Por isso, as pessoas devem ter acesso às informações corretas, no momento certo. Isso é, mais do que ter a informação confiável e atualizada, é preciso entender o que a informação representa e interpretá-la. Assim, o momento certo é o momento da tomada de decisão, no dia a dia.
O dado deve estar presente sem que seja necessário procurá-lo, calculá-lo. Ele simplesmente está disponível.
A organização deve conquistar uma maturidade analítica, que se torna possível por um processo que incrementa gradualmente o conhecimento das pessoas e a assertividade dos processos. A Gartner apresentou um modelo com quatro estágios analíticos, em que a cada estágio os dados participam mais dos processos decisórios.
No primeiro estágio, capacidade ou análise descritiva, os dados são usados para mapear a situação atual e responder questões como “Onde estamos?” ou “O que está acontecendo?”.
No segundo estágio, diagnóstico ou análise exploratória, os dados são usados para esclarecer os motivos pelos quais estamos nessa situação, respondendo às seguintes questões: “Por que estamos aqui? ou “Por que isso está acontecendo?”.
Já no terceiro estágio, capacidade ou análise preditiva, os dados são usados conjuntamente com técnicas de aprendizado de máquina para predizer o próximo evento, através da identificação de padrões, respondendo a questões como: “O que vai acontecer?”, “Qual será o próximo cliente a cancelar?”, “Quais são os clientes com potencial de compra de outros produtos?”.
Vale ressaltar que a análise preditiva não está relacionada com a futurologia. Está relacionada com a identificação e classificação de padrões.
Por fim, no quarto e último estágio, capacidade prescritiva, os dados são usados para ir além da identificação de padrões. São usados para auxiliar na escolha da melhor solução. Essa capacidade pode ser dividida em dois grupos. O primeiro, de apoio à decisão, os sistemas sugerem o que deve ser feito. No segundo, de automação de ações, os sistemas decidem e disparam ações automatizadas. Em ambos os cenários, os dados respondem questões como “O que eu devo fazer?” ou “Qual a melhor abordagem para essa situação?”.
Enfim, não há mais dúvida de que a chave para a transformação dos negócios está nos dados. A cultura de gestão orientada a dados deve evoluir. Mas a evolução não ocorre do dia para a noite. As organizações precisam seguir cada passo conscientes, sabendo que a complexidade aumenta em cada uma das etapas. Para perseverar, é fundamental entender que, apesar da extensão do caminho a percorrer, o retorno para o negócio também aumenta.