A maioria das empresas ainda está muito longe de ser uma “empresa movida por dados”. Com as medidas certas, contudo, podem abordar este objetivo passo a passo.
Por Florian Stocker
Frases como “os dados são o novo petróleo” ou “cada empresa é uma empresa de software” são mais do que familiares. Mas a que distância está a maioria das empresas destas afirmações? Os estudos que a COMPUTERWOCHE e a CIO publicam há anos sobre temas centrados em dados mostram que estão a ser feitos progressos. É claramente reconhecível uma tendência para uma maior literacia de dados, as empresas estão a adotar uma abordagem mais informada da sua gestão de dados e a discutir os seus cenários próximos do caso comercial.
Fala-se frequentemente da “empresa orientada para os dados”. O que se pretende é uma abordagem holística, com a qual uma empresa faz uma utilização estratégica ótima dos seus dados. Com o acesso atempado aos dados corretos no maior número de locais de trabalho possível, as empresas poderiam colocar-se em posição de adaptar os seus produtos e serviços rapidamente às necessidades dos clientes e do mercado. Os dados permitem uma maior flexibilidade e oferecem oportunidades para prever com maior precisão os desenvolvimentos futuros.
Se a empresa orientada pelos dados ainda é uma bela utopia ou se já está ao seu alcance foi discutida pelos peritos numa mesa redonda organizada pela COMPUTERWOCHE e pela revista CIO. Os fornecedores de tecnologia e consultorias convidados registaram progressos notáveis. Veem chegar a um novo status quo, do qual surgem questões alteradas.
Ainda nada foi alcançado com o BI ou com os armazéns de dados
“Muitas empresas lançaram uma base sólida nos últimos anos, implementando os blocos de construção mais importantes de uma arquitetura de dados – por exemplo, armazéns de dados ou lagos de dados”, observa Hardy Groeger da IBM. “Contudo, o aumento maciço das fontes de dados e o aumento da taxa de mudança de dados criaram novos desafios, especialmente na área da integração de dados e da preparação para fins analíticos ou exploratórios”.
A literacia de dados leva a que cada vez mais dados sejam analisados – o que leva a um maior aumento da literacia de dados. Para evitar perder-se nesta espiral, as empresas devem pensar fundamentalmente onde precisam de dados e o que querem fazer com eles. Em muitos casos, a base tecnológica está agora estabelecida. O que é necessário agora é a cultura de dados correta, a fim de se poder utilizar as ferramentas frequentemente novas e não raras vezes sobredimensionadas de forma sensata.
O tratamento de dados deve seguir uma estratégia
Quando se trata de cultura de dados, os participantes da discussão veem a maior necessidade de atualização – em todas as áreas: tecnologia, governança, gestão e treinamento de funcionários juntos formam a base para um negócio orientado a dados. “Em muitas empresas, uma cultura de dados existe apenas como um fantasma”, diz Florian Weigmann, da Plusserver. Embora o tema esteja na agenda de muitos membros do conselho, muitos tomadores de decisão ainda estão confusos sobre como implementá-lo.
Weigmann tem certeza de que uma visão compartilhada clara e uma estratégia de dados bem desenvolvida são os blocos de construção mais importantes da cultura de dados. Ele vê empresas com hierarquias planas melhor posicionadas. O envolvimento de todos os departamentos no desenvolvimento da estratégia é ainda mais importante aqui do que em outros temas. “Uma estratégia de dados deve ser formulada onde será implementada posteriormente: na empresa e junto com os funcionários, e não em algum retiro de gerenciamento em um hotel de luxo. O futuro é iterativo e colaborativo.”
A participação dos funcionários garante um vínculo entre tópicos estratégicos e “reais”, transformando o tópico de dados abstratos em um tópico concreto. Para Carsten Schröder da Haufe Lexware, é particularmente importante vincular a estratégia de dados diretamente ao negócio principal. “Isso também significa que devo olhar o mais próximo possível para vantagens tangíveis em termos de vendas e custos. Se eu combinar tópicos de TI com objetivos de negócios concretos, promovo a compreensão deles.”
Boris Michel, do Inform Datalab, só pode confirmar isso. Ele observa o mesmo padrão em muitas empresas: “Os consultores entram e ajudam a configurar o BI e a análise de dados lá. Então eles saem de novo – e as pessoas imediatamente começam a abrir o Excel novamente e continuam a trabalhar como antes. O que quero dizer: A tecnologia é sempre apenas o facilitador. As pessoas só querem realmente trabalhar com ela se as empresas levarem em consideração o uso concreto do dia a dia.”
É tudo uma questão de mentalidade?
Estabelecer uma nova cultura sempre foi difícil. Quando se trata de alfabetização de dados, fica ainda mais complicado porque afeta o pensamento e as ações fundamentais das pessoas. Em muitas indústrias, isso significa romper com as abordagens de problemas e questões que foram aprendidas ao longo de décadas. Thomas Weyand, da Contentsquare, acredita que a educação universitária deve começar aqui.
“Os funcionários das gerações X, Y e Z são voltados para o trabalho científico clássico”, afirma Weyand. “Eles formulam hipóteses para testá-las empiricamente e, se necessário, adaptam suas perguntas. No entanto, trabalhar com dados não estruturados geralmente funciona ao contrário. Os padrões são reconhecidos com base nos dados e as hipóteses são derivadas deles. Estes são verificados ou falsificados e, em seguida, o processo começa a ser repetido.” Weyand tem certeza de que as empresas que trabalham nessa ordem alterada podem aproveitar mais as possibilidades tecnológicas.
Tudo parece grande e complicado. Felix Hoffmann, da LeanIX, sugere apenas começar. Empresas com baixo nível de maturidade poderiam dar os primeiros passos sem passar imediatamente para a categoria de data lake. “A análise de dados costuma ser bastante banal”, diz Hoffmann. “Até mesmo o conhecimento de qual serviço é fornecido por qual provedor se enquadra em dados no sentido mais amplo. A decisão de usar apenas três ferramentas de videoconferência em vez de cinco, por exemplo, também é uma otimização de dados nesse contexto.”
Ele recomenda que as empresas que queiram abordar o tema passo a passo primeiro garantam que cada funcionário tenha acesso aos dados que lhe são relevantes. De acordo com Hoffmann, somente quem começa a trabalhar ativamente com dados terá uma noção das oportunidades e do potencial de otimização que estão adormecidos nele.
Democratização através da visualização
Segundo Hoffmann, a democratização dos dados só pode ser alcançada por meio da transparência, e isso requer simplicidade. “Se você transfere muitos dados para a cadeia de valor, a complexidade aumenta automaticamente. Então, surgem perguntas como: quais regulamentações se aplicam? Como é o fluxo de dados? Onde os dados são gerados ou alterados? Posso excluir esses dados? Apenas afinal de contas, uma vez que essas questões foram respondidas, transparência suficiente é possível.”
A democratização também precisa de visualização. Dependendo se o destinatário é um cientista de dados ou trabalha em um departamento especializado, por exemplo, eles têm expectativas muito diferentes dos dados. Uma planilha do Excel pode trazer felicidade ou pesadelos, dependendo de quem você pergunta. “A leitura de longos relatórios de BI não é uma tarefa agradável para os funcionários”, adverte Florian Weigmann. “Os relatórios simplesmente não são lidos e o efeito desaparece. A forma de administração é, portanto, crucial: somente se eu tornar meus dados tangíveis, eles serão aceitos internamente e poderão iniciar as alterações necessárias.”
Quando se trata de experiência, a tecnologia entra em jogo: “Uma camada de malha de dados permite que os funcionários tenham acesso controlado aos dados e, ao mesmo tempo, cria uma mentalidade de autoatendimento”, diz Groeger, gerente da IBM. “Os dados certos estão sempre à mão, o que é particularmente importante para cargos de funcionários que não entendem de tecnologia.” No final, a cultura é novamente uma questão de tecnologia.